Merge pull request #12 from xerrors/bigchange

Bigchange Merge
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Wenjie Zhang 2024-10-17 16:22:02 +08:00 committed by GitHub
commit 4a682e5107
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: B5690EEEBB952194
4 changed files with 141 additions and 158 deletions

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@ -15,7 +15,7 @@
## Dockers 启动
**提醒**此部分暂时依赖于前端打包之后的内容(后面考虑更新),同时会自动启动 neo4j 图数据库
**提醒**下面的脚本会启动开发版本,源代码的修改会自动更新(含前端和后端)。如果生产环境部署,请使用 ` docker/docker-compose.yml` 启动
```bash
docker-compose -f docker/docker-compose.dev.yml up --build
@ -40,98 +40,37 @@ docker-compose -f docker/docker-compose.dev.yml up --build
docker-compose -f docker/docker-compose.dev.yml down
```
查看日志:
```bash
docker logs <CONTAINER_NAME> # 例如docker logs api-dev
```
如果需要使用到本地模型,比如向量模型或者重排序模型,则需要将环境变量中设置的 `MODEL_ROOT_DIR` 做映射,比如本地模型都是存放在 `/hdd/models` 里面,则需要在 `docker-compose.yml` 中添加:
```yml
services:
# 后端服务
backend:
image: pytorch/pytorch:2.4.1-cuda11.8-cudnn9-runtime # 或者您可以自定义 Python 基础镜像
container_name: backend
api:
build:
context: ..
dockerfile: docker/api.Dockerfile
container_name: api-dev
working_dir: /app
volumes:
- ./src:/app/src # 映射源代码
- ./requirements.txt:/app/requirements.txt
- ./saves:/app/saves
- /hdd/models:/hdd/models # <=== 修改这里
...
- ../src:/app/src
- ../saves:/app/saves
- /hdd/zwj/models:/hdd/zwj/models # <== 修改这一行
```
##
1. 配置 python 环境 `pip install -r requirements.txt`python 版本应当小于 `3.12`
2. 前端 UI 部分,需要安装 Node.js 环境,参考:[Download Node.js](https://nodejs.org/en/download/package-manager)。
**如果不启用知识库,可以仅安装下面的依赖**
```
FlagEmbedding==1.2.10
Flask==3.0.3
Flask_Cors==4.0.1
openai==1.35.10
python-dotenv==1.0.1
PyYAML==6.0.1
zhipuai
```
> [!WARNING]
> milvus-lite向量数据库不支持在 Windows 上运行,建议使用 WSL详见https://github.com/milvus-io/milvus-lite/issues/175
### 配置图数据库 neo4j (可选)
使用 docker 部署 neo4j 服务,配置文件见 [local_neo4j/docker-compose.yml](local_neo4j/docker-compose.yml).
默认账号密码见最后一行,可以使用 `http://localhost:7474/` 在浏览器可视化访问。
```bash
cd local_neo4j
docker compose up -d
```
可以使用 `python test_neo4j.py` 来测试是否正常启动。使用 `docker compose down` 可停止服务。
如果想要管理 neo4j也可以使用 `docker ps` 查看容器 id然后使用 `docker exec -it <CONTAINER_ID> /bin/bash` 进入容器。
如果想要删除数据库中的文件,可以进入容器并停止 neo4j 后,执行 `rm -rf /data/databases`
## 启动
推荐使用 docker 启动
### 1. 手动启动
```bash
# 后端部分
python -m src.main
# 前端部分
cd web
npm install # 首次运行需要
npm run server
```
### 2. 脚本启动
注意:此脚本不会启动图数据库 neo4j。
```bash
bash run.sh
```
### 3. Docker 启动
## Changelog
## 更新日志
- 2024.10.12 后端修改为 FastAPI并添加了 Milnvs 的独立部署。
## 其余脚本
## 相关问题
镜像构建之后,单独启动后端服务
### 镜像下载问题
```bash
docker run -w /app -v ./src:/app/src -v ./saves:/app/saves -p 5000:5000 yuxi-know-backend
```
## Docker 镜像相关
如果无法直接下载相关镜像,尝试将前缀替换为:
如果无法直接下载相关镜像,参考 [DaoCloud/public-image-mirror](https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror?tab=readme-ov-file#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B),尝试将前缀替换为:
```bash
# 以 neo4j 为例,其余一样

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@ -13,24 +13,11 @@
|`deepseek`|`deepseek-chat`|`DEEPSEEK_API_KEY`|
|`siliconflow` | `meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct` | `SILICONFLOW_API_KEY`|
vllm 的具体配置项可以参考[这里](https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/openai_compatible_server.html#named-arguments), 部署参考脚本:
```bash
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model="/hdd/models/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct" \
--tensor-parallel-size 1 \
--trust-remote-code \
--device auto \
--gpu-memory-utilization 0.98 \
--dtype half \
--served-model-name "vllm" \
--host 0.0.0.0 \
--port 8080
```
同样支持以 OpenAI 的兼容模型运行模型,可以直接在设置里面添加。比如使用 vllm 和 Ollama 运行本地模型时。
### 2. 向量模型支持
建议直接使用智谱 AI 的 embedding-3。
建议直接使用智谱 AI 的 embedding-3这样不需要做任何修改且资费不贵。
> [!Warning]
> 需要注意,由于知识库和图数据库的构建都依赖于向量模型,如果中途更改向量模型,回导致知识库不可用。此外,知识图谱的向量索引的建立默认使用 embedding-3 构建,因此检索的时候必须使用 embedding-3现阶段还不支持修改
@ -38,22 +25,23 @@ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
|模型名称(`config.embed_model`)|默认路径/模型|需要配置项目(`config.model_local_paths`|
|:-|:-|:-|
|`bge-large-zh-v1.5`|`BAAI/bge-large-zh-v1.5`|`bge-large-zh-v1.5`*修改为本地路径)|
|`bge-large-zh-v1.5`|`BAAI/bge-large-zh-v1.5`|`bge-large-zh-v1.5`*可选:修改为本地路径)|
|`zhipu`|`embedding-2`, `embedding-3`|`ZHIPUAI_API_KEY` (`.env`)|
例如(`saves/config/config.yaml`
```yaml
model_provider: qianfan
model_name: null # for default
## model dir 可以写**相对路径**和**绝对路径**
### 相对路径是相对于环境变量 (.env) 中 MODEL_ROOT_DIR若为空则是相对于 `pretrained_models`) 的路径
model_local_paths:
bge-large-zh-v1.5: /models/bge-large-zh-v1.5
```
### 3. 重排序模型支持
目前仅支持 `BAAI/bge-reranker-v2-m3`
### 4. 本地模型支持
对于**语言模型**,并不支持直接运行本地语言模型,请使用 vllm 或者 ollama 转成 API 服务之后使用。
对于**向量模型**和**重排序模型**,可以不做修改会自动下载模型,如果下载过程中出现问题,请参考 [HF-Mirror](https://hf-mirror.com/) 配置相关内容。如果想要使用本地已经下载好的模型(不建议),可以在 `saves/config/config.yaml` 配置相关内容。同时注意要在 docker 中做映射,参考 README 中的 `docker/docker-compose.yml`
例如:
```yaml
model_local_paths:
bge-large-zh-v1.5: /models/bge-large-zh-v1.5
```

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@ -28,14 +28,30 @@ def chat_post(
cur_res_id: str = Body(...)):
history_manager = HistoryManager(history)
new_query, refs = startup.retriever(query, history_manager.messages, meta)
refs_pool[cur_res_id] = refs
messages = history_manager.get_history_with_msg(new_query, max_rounds=meta.get('history_round'))
history_manager.add_user(query)
logger.debug(f"Web history: {history_manager.messages}")
def make_chunk(content, status, history):
return json.dumps({
"response": content,
"history": history,
"model_name": startup.config.model_name,
"status": status,
}, ensure_ascii=False).encode('utf-8') + b"\n"
def generate_response():
if meta.get("enable_retrieval"):
chunk = make_chunk("", "searching", history=None)
yield chunk
new_query, refs = startup.retriever(query, history_manager.messages, meta)
refs_pool[cur_res_id] = refs
else:
new_query = query
messages = history_manager.get_history_with_msg(new_query, max_rounds=meta.get('history_round'))
history_manager.add_user(query)
logger.debug(f"Web history: {history_manager.messages}")
content = ""
for delta in startup.model.predict(messages, stream=True):
if not delta.content:
@ -47,12 +63,8 @@ def chat_post(
content += delta.content
logger.debug(f"Response: {content}")
_chunk = json.dumps({
"response": content,
"history": history_manager.update_ai(content),
}, ensure_ascii=False).encode('utf-8') + b"\n"
yield _chunk
chunk = make_chunk(content, "loading", history=history_manager.update_ai(content))
yield chunk
return StreamingResponse(generate_response(), media_type='application/json')

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@ -16,10 +16,10 @@
</a-tooltip>
</div>
<div class="header__right">
<div class="nav-btn text metas" v-if="meta.use_graph">
<div class="nav-btn text metas" v-if="meta.use_graph && meta.enable_retrieval">
<GoldOutlined /> 图数据库
</div>
<a-dropdown v-if="meta.selectedKB !== null">
<a-dropdown v-if="meta.selectedKB !== null && meta.enable_retrieval">
<a class="ant-dropdown-link nav-btn" @click.prevent>
<!-- <component :is="meta.selectedKB === null ? BookOutlined : BookFilled" /> -->
<BookOutlined />
@ -40,7 +40,20 @@
<component :is="opts.showPanel ? FolderOpenOutlined : FolderOutlined" /> <span class="text">选项</span>
</div>
<div v-if="opts.showPanel" class="my-panal r0 top100 swing-in-top-fwd" ref="panel">
<div class="flex-center" v-if="configStore.config.enable_knowledge_base">
<div class="flex-center" @click="meta.stream = !meta.stream">
流式输出 <div @click.stop><a-switch v-model:checked="meta.stream" /></div>
</div>
<div class="flex-center" @click="meta.summary_title = !meta.summary_title">
总结对话标题 <div @click.stop><a-switch v-model:checked="meta.summary_title" /></div>
</div>
<div class="flex-center" @click="meta.enable_retrieval = !meta.enable_retrieval">
启用检索 <div @click.stop><a-switch v-model:checked="meta.enable_retrieval" /></div>
</div>
<div class="flex-center">
最大历史轮数 <a-input-number id="inputNumber" v-model:value="meta.history_round" :min="1" :max="50" />
</div>
<a-divider v-if="meta.enable_retrieval"></a-divider>
<div class="flex-center" v-if="configStore.config.enable_knowledge_base && meta.enable_retrieval">
知识库
<div @click.stop>
<a-dropdown>
@ -62,24 +75,15 @@
</a-dropdown>
</div>
</div>
<div class="flex-center" @click="meta.use_graph = !meta.use_graph" v-if="configStore.config.enable_knowledge_base">
<div class="flex-center" @click="meta.use_graph = !meta.use_graph" v-if="configStore.config.enable_knowledge_base && meta.enable_retrieval">
图数据库 <div @click.stop><a-switch v-model:checked="meta.use_graph" /></div>
</div>
<div class="flex-center" @click="meta.use_web = !meta.use_web" v-if="configStore.config.enable_search_engine">
<div class="flex-center" @click="meta.use_web = !meta.use_web" v-if="configStore.config.enable_search_engine && meta.enable_retrieval">
搜索引擎Bing <div @click.stop><a-switch v-model:checked="meta.use_web" /></div>
</div>
<div class="flex-center" @click="meta.stream = !meta.stream">
流式输出 <div @click.stop><a-switch v-model:checked="meta.stream" /></div>
</div>
<div class="flex-center" @click="meta.summary_title = !meta.summary_title">
总结对话标题 <div @click.stop><a-switch v-model:checked="meta.summary_title" /></div>
</div>
<div class="flex-center" v-if="configStore.config.enable_knowledge_base">
<div class="flex-center" v-if="configStore.config.enable_knowledge_base && meta.enable_retrieval">
重写查询 <a-segmented v-model:value="meta.rewriteQuery" :options="['off', 'on', 'hyde']"/>
</div>
<div class="flex-center">
最大历史轮数 <a-input-number id="inputNumber" v-model:value="meta.history_round" :min="1" :max="50" />
</div>
</div>
</div>
</div>
@ -104,12 +108,19 @@
:class="message.role"
>
<p v-if="message.role=='sent'" style="white-space: pre-line" class="message-text">{{ message.text }}</p>
<div v-else-if="message.text.length == 0 && message.status=='querying'" class="loading-dots">
<div v-else-if="message.text.length == 0 && message.status=='init'" class="loading-dots">
<div></div>
<div></div>
<div></div>
</div>
<div v-else-if="message.text.length == 0 || message.status == 'error'" class="err-msg">请求错误请重试</div>
<div v-else-if="message.status == 'searching' && isStreaming" class="searching-msg"><i>正在检索</i></div>
<div
v-else-if="message.text.length == 0 || message.status == 'error' || (message.status != 'finished' && !isStreaming)"
class="err-msg"
@click="retryMessage(message.id)"
>
请求错误请重试
</div>
<div v-else
v-html="renderMarkdown(message)"
class="message-md"
@ -195,6 +206,7 @@ const opts = reactive({
})
const meta = reactive(JSON.parse(localStorage.getItem('meta')) || {
enable_retrieval: false,
use_graph: false,
use_web: false,
graph_name: "neo4j",
@ -306,33 +318,32 @@ const appendAiMessage = (message, refs=null) => {
role: 'received',
text: message,
refs,
status: "querying",
status: "init",
})
scrollToBottom()
}
const updateMessage = (text, id, refs, status) => {
const message = conv.value.messages.find((message) => message.id === id);
const updateMessage = (info) => {
const message = conv.value.messages.find((message) => message.id === info.id);
if (message) {
// text
if (text !== null && text !== undefined && text !== '') {
message.text = text;
if (info.text !== null && info.text !== undefined && info.text !== '') {
message.text = info.text;
}
// refs
if (refs !== null && refs !== undefined) {
message.refs = refs;
if (info.refs !== null && info.refs !== undefined) {
message.refs = info.refs;
}
// refs model_name
if (refs.model_name !== null && refs.model_name !== undefined && refs.model_name !== '') {
message.model_name = refs.model_name;
}
if (info.model_name !== null && info.model_name !== undefined && info.model_name !== '') {
message.model_name = info.model_name;
}
// status
if (status !== null && status !== undefined && status !== '') {
message.status = status;
if (info.status !== null && info.status !== undefined && info.status !== '') {
message.status = info.status;
}
} else {
console.error('Message not found');
@ -412,11 +423,21 @@ const fetchChatResponse = (user_input, cur_res_id) => {
const readChunk = () => {
return reader.read().then(({ done, value }) => {
if (done) {
fetchRefs(cur_res_id).then((data) => {
console.log(data)
updateMessage(null, cur_res_id, data, "finished");
const message = conv.value.messages.find((message) => message.id === cur_res_id)
if (message.refs && message.refs.meta.enable_retrieval) {
console.log("fetching refs")
fetchRefs(cur_res_id).then((data) => {
console.log(data)
updateMessage({
id: cur_res_id,
refs: data,
status: "finished",
});
updateStatus(cur_res_id, "finished");
})
} else {
updateStatus(cur_res_id, "finished");
})
}
isStreaming.value = false;
if (conv.value.messages.length === 2) { renameTitle(); }
return;
@ -426,9 +447,16 @@ const fetchChatResponse = (user_input, cur_res_id) => {
buffer += chunk;
try {
const data = JSON.parse(chunk);
updateMessage(data.response, cur_res_id, data.refs, "loading");
updateMessage({
id: cur_res_id,
text: data.response,
model_name: data.model_name,
status: data.status,
});
console.debug(data.response)
conv.value.history = data.history;
if (data.history) {
conv.value.history = data.history;
}
} catch (e) {
// console.debug('JSON :', e, chunk);
}
@ -444,9 +472,6 @@ const fetchChatResponse = (user_input, cur_res_id) => {
updateStatus(cur_res_id, "error");
isStreaming.value = false;
})
.finally(() => {
isStreaming.value = false;
});
}
const fetchRefs = (cur_res_id) => {
@ -484,6 +509,19 @@ const sendMessage = () => {
}
}
const retryMessage = (id) => {
// id message message message
console.log("retryMessage", id)
const index = conv.value.messages.findIndex(message => message.id === id);
const pastMessage = conv.value.messages[index-1]
conv.value.inputText = pastMessage.text
if (index !== -1) {
conv.value.messages = conv.value.messages.slice(0, index-1);
}
console.log(conv.value.messages)
sendMessage();
}
const autoSend = (message) => {
conv.value.inputText = message
sendMessage()
@ -677,6 +715,12 @@ watch(
border-radius: 8px;
text-align: center;
background: #FFF0F0;
margin-bottom: 10px;
cursor: pointer;
}
.searching-msg {
color: var(--gray-500);
}
}