[BUG] 上传json/jsonl文件且向量化后，网页端看不到划分后的知识库并且模型找不到相应的检索知识库

[lmmlzn]

[dosubot[bot]]

嘿，@lmmlzn！又见面了，希望你今天心情不错！🚀

感谢您的反馈。根据我查找到的相关问题，这个问题可能是由于以下几个原因导致的：

1. 编码问题：知识库包含中文字符，如果系统不正确地支持或解释UTF-8编码，可能无法正确处理或显示这些字符。这可能导致在网页上显示知识库以及检索过程中出现问题。

2. 文件处理或解析错误：jsonl格式要求每一行都是一个有效的JSON对象。任何解析错误或文件格式处理不当都可能导致加载或处理知识库失败。

3. 配置或集成问题：上下文中提到了各种与环境设置、API部署和模型集成相关的问题（例如，问题＃161，＃168，＃188）。配置错误或集成错误可能阻止系统正确地访问或使用知识库。

4. 特定的错误：上下文中提到了一些特定的错误，例如"Segmentation fault"（＃161），"TypeError"（＃188，＃200）和"Not Enough Memory"（＃190）。这些错误表明系统中存在可能影响知识库检索和显示的底层问题。

5. 知识库管理问题：像＃239这样的条目表明，可能存在知识库文件上传后的管理问题（例如，刷新后文件不显示）。这可能表明系统在存储、索引或管理知识库文件方面存在问题。

要解决这些问题，需要确保正确支持UTF-8，正确处理jsonl文件，解决任何配置或集成错误，解决特定的系统错误（例如，内存问题，类型错误），并改进知识库文件的管理和索引。

此外，我还找到了一些可能有助于解决您问题的建议：

1. 确保所有必需的模型和模块都已正确安装并可以被Langchain-Chatchat访问。这包括检查sentence-transformers模型和modelscope模块的正确安装，因为错误日志中提示缺少依赖项。

2. 考虑在knowledge_base.py中注释掉202和203行，这是在类似已解决问题v0.2.10 版本添加到向量库的条目显示可能有问题中提出的可能的解决方案，尽管这个建议没有得到任何反应。

3. 在上传知识库文件后，显式调用recreate_vector_store端点以向量化您的文档。此端点负责根据内容中的文档重建向量存储。您可以在源文件中找到更多详细信息：

   • server/api.py
   • server/knowledge_base/kb_service/base.py

希望这些信息能帮助您解决问题。如果您有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

Sources

• [BUG] 上传文件后，知识库文件加载失败
• 使用线上模式不部署开源大模型的方式无法命中知识库
• [BUG] 无法使用zhipu的在线embedding
• json数据文件向量化库导入时中间报错：API未能返回正确的JSON。无法连接API服务器，请确认已执行python server\api.py
• knowledge_base/samples/content/test_files/langchain-ChatGLM_open.jsonl
• server/knowledge_base/kb_doc_api.py

About Dosu

This response is meant to be useful and save you time. It is not meant to be a precise solution, but rather a starting point for your own research.

Help me be more useful! Please leave a 👍 if this is helpful and 👎 if it is irrelevant.

If you want to continue the conversation, start your reply with @dosu-bot.

[github-actions[bot]]

这个问题已经被标记为 stale ，因为它已经超过 30 天没有任何活动。