Langchain-Chatchat开源库使用的随笔记（一）

笔者最近在研究Langchain-Chatchat，所以本篇作为随笔记进行记录。
最近核心探索的是知识库的使用，其中关于文档如何进行分块的详细，可以参考笔者的另几篇文章：

• 大模型RAG 场景、数据、应用难点与解决（四）
• RAG 分块Chunk技术优劣、技巧、方法汇总（五）

原项目地址：

• Langchain-Chatchat
• WIKI教程（有点简单）

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1 Chatchat项目结构

整个结构是server 启动API，然后项目内自行调用API。
API详情可见：http://xxx:7861/docs ，整个代码架构还是蛮适合深入学习

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2 Chatchat一些代码学习

2.1 12个分块函数统一使用

截止 20231231 笔者看到chatchat一共有12个分chunk的函数：

CharacterTextSplitter
LatexTextSplitter
MarkdownHeaderTextSplitter
MarkdownTextSplitter
NLTKTextSplitter
PythonCodeTextSplitter
RecursiveCharacterTextSplitter
SentenceTransformersTokenTextSplitter
SpacyTextSplitter

AliTextSplitter
ChineseRecursiveTextSplitter
ChineseTextSplitter

借用chatchat项目中的test/custom_splitter/test_different_splitter.py来看看一起调用make_text_splitter函数：

from langchain import document_loaders
from server.knowledge_base.utils import make_text_splitter

# 使用DocumentLoader读取文件
filepath = "knowledge_base/samples/content/test_files/test.txt"
loader = document_loaders.UnstructuredFileLoader(filepath, autodetect_encoding=True)
docs = loader.load()

CHUNK_SIZE = 250
OVERLAP_SIZE = 50

splitter_name = 'AliTextSplitter'
text_splitter = make_text_splitter(splitter_name, CHUNK_SIZE, OVERLAP_SIZE)
if splitter_name == "MarkdownHeaderTextSplitter":
    docs = text_splitter.split_text(docs[0].page_content)
    for doc in docs:
        if doc.metadata:
            doc.metadata["source"] = os.path.basename(filepath)
else:
    docs = text_splitter.split_documents(docs)
for doc in docs:
    print(doc)

2.2 知识库问答Chat的使用

本节参考chatchat开源项目的tests\api\test_stream_chat_api_thread.py 以及 tests\api\test_stream_chat_api.py
来探索一下知识库问答调用，包括：

• 流式调用
• 单次调用
• 多线程并发调用

2.2.1 流式调用

import requests
import json
import sys

api_base_url = 'http://0.0.0.0:7861'

api="/chat/knowledge_base_chat"
url = f"{api_base_url}{api}"


headers = {
    'accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json',
}


data = {
    "query": "如何提问以获得高质量答案",
    "knowledge_base_name": "ZWY_V2_m3e-large",
    "history": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "你好，我是 ChatGLM"
        }
    ],
    "stream": True
}
# dump_input(data, api)
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)
print("\n")
print("=" * 30 + api + "  output" + "="*30)
for line in response.iter_content(None, decode_unicode=True):
    data = json.loads(line)
    if "answer" in data:
        print(data["answer"], end="", flush=True)
pprint(data)
assert "docs" in data and len(data["docs"]) > 0
assert response.status_code == 200

>>>==============================/chat/knowledge_base_chat  output==============================
 你好！提问以获得高质量答案，以下是一些建议：

1. 尽可能清晰明确地表达问题：确保你的问题表述清晰、简洁、明确，以便我能够准确理解你的问题并给出恰当的回答。
2. 提供足够的上下文信息：提供相关的背景信息和上下文，以便我能够更好地理解你的问题，并给出更准确的回答。
3. 使用简洁的语言：尽量使用简单、明了的语言，以便我能够快速理解你的问题。
4. 避免使用缩写和俚语：避免使用缩写和俚语，以便我能够准确理解你的问题。
5. 分步提问：如果问题比较复杂，可以分步提问，这样我可以逐步帮助你解决问题。
6. 检查你的问题：在提问之前，请检查你的问题是否完整、清晰且准确。
7. 提供反馈：如果你对我的回答不满意，请提供反馈，以便我改进我的回答。

希望这些建议能帮助你更好地提问，获得高质量的答案。

结构也比较简单，call 知识库问答的URL，然后返回，通过response.iter_content来进行流式反馈。

2.2.2 正常调用以及处理并发

import requests
import json
import sys

api_base_url = 'http://139.196.103.143:7861'

api="/chat/knowledge_base_chat"
url = f"{api_base_url}{api}"


headers = {
    'accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json',
}


data = {
    "query": "如何提问以获得高质量答案",
    "knowledge_base_name": "ZWY_V2_m3e-large",
    "history": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "你好，我是 ChatGLM"
        }
    ],
    "stream": True
}

# 正常调用并存储结果
result = []
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)

for line in response.iter_content(None, decode_unicode=True):
    data = json.loads(line)
    result.append(data)

answer = ''.join([r['answer'] for r in result[:-1]]) # 正常的结果
>>> ' 你好，很高兴为您提供帮助。以下是一些提问技巧，可以帮助您获得高质量的答案：\n\n1. 尽可能清晰明确地表达问题：确保您的问题准确、简洁、明确，以便我可以更好地理解您的问题并为您提供最佳答案。\n2. 提供足够的上下文信息：提供相关的背景信息和上下文，以便我更好地了解您的问题，并能够更准确地回答您的问题。\n3. 使用简洁的语言：尽量使用简单、明了的语言，以便我能够更好地理解您的问题。\n4. 避免使用缩写和俚语：尽量使用标准语言，以确保我能够正确理解您的问题。\n5. 分步提问：如果您有一个复杂的问题，可以将其拆分成几个简单的子问题，这样我可以更好地回答每个子问题。\n6. 检查您的拼写和语法：拼写错误和语法错误可能会使我难以理解您的问题，因此请检查您的提问，以确保它们是正确的。\n7. 指定问题类型：如果您需要特定类型的答案，请告诉我，例如数字、列表或步骤等。\n\n希望这些技巧能帮助您获得高质量的答案。如果您有其他问题，请随时问我。'

refer_doc = result[-1] # 参考文献
>>> {'docs': ["未找到相关文档,该回答为大模型自身能力解答！"]}

然后来看一下并发：

# 并发调用
def knowledge_chat(api="/chat/knowledge_base_chat"):
    url = f"{api_base_url}{api}"
    data = {
        "query": "如何提问以获得高质量答案",
        "knowledge_base_name": "samples",
        "history": [
            {
                "role": "user",
                "content": "你好"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "你好，我是 ChatGLM"
            }
        ],
        "stream": True
    }
    result = []
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)

    for line in response.iter_content(None, decode_unicode=True):
        data = json.loads(line)
        result.append(data)
    
    return result

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

threads = []
times = []
pool = ThreadPoolExecutor()
start = time.time()
for i in range(10):
    t = pool.submit(knowledge_chat)
    threads.append(t)

for r in as_completed(threads):
    end = time.time()
    times.append(end - start)
    print("\nResult:\n")
    pprint(r.result())

print("\nTime used:\n")
for x in times:
    print(f"{x}")

通过concurrent的ThreadPoolExecutor, as_completed进行反馈

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3 知识库相关实践问题

3.1 .md格式的文件 支持非常差

我们在configs/kb_config.py可以看到：

# TextSplitter配置项，如果你不明白其中的含义，就不要修改。
text_splitter_dict = {
    "ChineseRecursiveTextSplitter": {
        "source": "huggingface",   # 选择tiktoken则使用openai的方法
        "tokenizer_name_or_path": "",
    },
    "SpacyTextSplitter": {
        "source": "huggingface",
        "tokenizer_name_or_path": "gpt2",
    },
    "RecursiveCharacterTextSplitter": {
        "source": "tiktoken",
        "tokenizer_name_or_path": "cl100k_base",
    },
    "MarkdownHeaderTextSplitter": {
        "headers_to_split_on":
            [
                ("#", "head1"),
                ("##", "head2"),
                ("###", "head3"),
                ("####", "head4"),
            ]
    },
}

# TEXT_SPLITTER 名称
TEXT_SPLITTER_NAME = "ChineseRecursiveTextSplitter"

chatchat看上去创建新知识库的时候，仅支持一个知识库一个TEXT_SPLITTER_NAME 的方法，并不能做到不同的文件，使用不同的切块模型。
所以如果要一个知识库内，不同文件使用不同的切分方式，需要自己改整个结构代码；然后重启项目

同时，chatchat项目对markdown的源文件，支持非常差，我们来看看：

from langchain import document_loaders
from server.knowledge_base.utils import make_text_splitter

# 载入
filepath = "matt/智能XXX.md"
loader = document_loaders.UnstructuredFileLoader(filepath,autodetect_encoding=True)
docs = loader.load()

# 切分
splitter_name = 'ChineseRecursiveTextSplitter'
text_splitter = make_text_splitter(splitter_name, CHUNK_SIZE, OVERLAP_SIZE)
if splitter_name == "MarkdownHeaderTextSplitter":
    docs = text_splitter.split_text(docs[0].page_content)
    for doc in docs:
        if doc.metadata:
            doc.metadata["source"] = os.path.basename(filepath)
else:
    docs = text_splitter.split_documents(docs)
for doc in docs:
    print(doc)

首先chatchat对.md文件读入使用的是UnstructuredFileLoader，但是没有加mode="elements"（参考：LangChain:万能的非结构化文档载入详解（一））
所以，你可以认为，读入后，#会出现丢失，于是你即使选择了MarkdownHeaderTextSplitter，也还是无法使用。
目前来看，不建议上传.md格式的文档，比较好的方法是：

• 文件改成 doc，可以带# / ## / ###
• 更改configs/kb_config.py当中的TEXT_SPLITTER_NAME = "MarkdownHeaderTextSplitter"