Langchain-Chatchat 未找到相关文档,该回答为大模型自身能力解答！

问题描述 / Problem Description 将需要添加的文档放入knowledge_base/samples/content/test_files里之后，初始化知识库和配置文件，一键启动。模型回答了问题，但是出现：未找到相关文档,该回答为大模型自身能力解答！

复现问题的步骤 / Steps to Reproduce

将需要添加的文档放入knowledge_base/samples/content/test_files里
初始化知识库和配置文件：python copy_config_example.py，python init_database.py --recreate-vs
一键启动：python startup.py -a
模型回答了问题，但是末尾出现：未找到相关文档,该回答为大模型自身能力解答！

预期的结果 / Expected Result 模型回答问题，不会出现：未找到相关文档,该回答为大模型自身能力解答！

实际结果 / Actual Result “模型的回答………………………… 未找到相关文档,该回答为大模型自身能力解答！”

环境信息 / Environment Information

langchain-ChatGLM 版本：v0.2.10
是否使用 Docker 部署（是/否）：否
使用的模型（ChatGLM2-6B / Qwen-7B 等）：Baichuan2-7B
使用的 Embedding 模型（moka-ai/m3e-base 等）：text2vec-large-chinese
使用的向量库类型 (faiss / milvus / pg_vector 等)： faiss
操作系统及版本：Debian，bookworm/sid
Python 版本：Python 3.10.8

May 07 '24 12:05 Odeliaws

确保你的文档已经被正确索引是解决这个问题的第一步。请检查以下几个方面：

文档索引确认：确保你添加到knowledge_base/samples/content/test_files目录中的文档已经被正确索引。你可以通过查看索引日志或使用提供的工具来验证索引状态。
配置检查：再次确认你的配置文件（如config.json或其他相关配置）是否正确设置，特别是与知识库路径、模型和向量库类型相关的配置。
知识库服务：确保知识库服务正在正确运行。如果你使用的是如faiss或milvus这样的向量库，确认服务是否启动并且可以被你的应用访问。

如果在检查这些方面后问题仍然存在，可能需要更深入地调查，包括查看应用的日志文件，以确定是否有错误或警告信息指示了问题的根源。

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Sources

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