diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 5d381cc..6b3621a 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -160,3 +160,5 @@ cython_debug/ # option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder. #.idea/ +chroma_db/ +chat_history/ \ No newline at end of file diff --git a/.idea/.gitignore b/.idea/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..35410ca --- /dev/null +++ b/.idea/.gitignore @@ -0,0 +1,8 @@ +# 默认忽略的文件 +/shelf/ +/workspace.xml +# 基于编辑器的 HTTP 客户端请求 +/httpRequests/ +# Datasource local storage ignored files +/dataSources/ +/dataSources.local.xml diff --git a/.idea/RAG_proj.iml b/.idea/RAG_proj.iml new file mode 100644 index 0000000..b9ed519 --- /dev/null +++ b/.idea/RAG_proj.iml @@ -0,0 +1,8 @@ + + + + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/.idea/dataSources.xml b/.idea/dataSources.xml new file mode 100644 index 0000000..258b442 --- /dev/null +++ b/.idea/dataSources.xml @@ -0,0 +1,12 @@ + + + + + sqlite.xerial + true + org.sqlite.JDBC + jdbc:sqlite:$PROJECT_DIR$/chroma_db/chroma.sqlite3 + $ProjectFileDir$ + + + \ No newline at end of file diff --git a/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml b/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml new file mode 100644 index 0000000..105ce2d --- /dev/null +++ b/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml @@ -0,0 +1,6 @@ + + + + \ No newline at end of file diff --git a/.idea/misc.xml b/.idea/misc.xml new file mode 100644 index 0000000..03c5b59 --- /dev/null +++ b/.idea/misc.xml @@ -0,0 +1,7 @@ + + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/.idea/modules.xml b/.idea/modules.xml new file mode 100644 index 0000000..a816d69 --- /dev/null +++ b/.idea/modules.xml @@ -0,0 +1,8 @@ + + + + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/.idea/vcs.xml b/.idea/vcs.xml new file mode 100644 index 0000000..94a25f7 --- /dev/null +++ b/.idea/vcs.xml @@ -0,0 +1,6 @@ + + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/app_file_uploader.py b/app_file_uploader.py new file mode 100644 index 0000000..c4eaa8a --- /dev/null +++ b/app_file_uploader.py @@ -0,0 +1,35 @@ +""" +streamlit web 网页上传 +""" +import time + +import streamlit as st +from knowledge_base import KnowledgeBaseService + +# 标题 +st.title("知识库更新服务") + +# file_uploader +uploader_file = st.file_uploader( + "请上传txt文件", + type="txt", + accept_multiple_files=False +) + +if "service" not in st.session_state: + st.session_state["service"] = KnowledgeBaseService() + +if uploader_file is not None: + file_name = uploader_file.name + file_type = uploader_file.type + file_size = uploader_file.size / 1024 + + st.subheader(f"文件名：{file_name}") + st.write(f"格式: {file_type}, 大小: {file_size:.2f}KB") + # bytes + text = uploader_file.getvalue().decode('utf-8') + + with st.spinner("载入知识库中..."): + time.sleep(1) + result = st.session_state["service"].upload_by_str(text, file_name) + st.write(result) \ No newline at end of file diff --git a/app_qa.py b/app_qa.py new file mode 100644 index 0000000..790f997 --- /dev/null +++ b/app_qa.py @@ -0,0 +1,55 @@ +import streamlit as st +import time +from rag import RAGService +import config_data as config + +# 标题 +st.title("智能客服") +st.divider() + +if "message" not in st.session_state: + st.session_state["message"] = list() + msg_list = st.session_state["message"] + msg_list.append({"role": "assistant", "content": "你好有什么可以帮您"}) +else: + msg_list = st.session_state["message"] + +def add_history(role, content): + msg_list.append({"role": role, "content": content}) + +def show_history(): + for msg in msg_list: + st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"]) + +show_history() + +if "RAGService" not in st.session_state: + st.session_state["RAGService"] = RAGService() + rag_service = st.session_state["RAGService"] +else: + rag_service = st.session_state["RAGService"] + +def get_answer(prompt : str): + res = rag_service.chain.stream({"input": prompt}, config.session_config) + return res + + +prompt = st.chat_input() + +if prompt: + st.chat_message("user").write(prompt) + add_history("user", prompt) + + with st.spinner("AI thinking..."): + time.sleep(0.5) + ans = get_answer(prompt) + + ai_list = [] + def capture(generator, cache_list): + for chunk in generator: + cache_list.append(chunk) + yield chunk + + st.chat_message("assistant").write_stream(capture(ans, ai_list)) + text = "".join(ai_list) + add_history("assistant", text) diff --git a/config_data.py b/config_data.py new file mode 100644 index 0000000..51b4a15 --- /dev/null +++ b/config_data.py @@ -0,0 +1,23 @@ +md5_path = "./md5.text" + +# Chroma +collection_name = "rag" +persist_directory = "./chroma_db" + +# spliter +chunk_size = 1000 +chunk_overlap = 100 +separators = ["\n\n", "\n", ".", "!", "?", "。", " ", ",", "，"] +max_split_char_number = 100 + +# +similarity_threshold = 1 + +embedding_model_name = "text-embedding-v4" +chat_model_name = "qwen3-max" + +session_config = { + "configurable": { + "session_id": "user_001", + } +} diff --git a/data/尺码推荐.txt b/data/尺码推荐.txt new file mode 100644 index 0000000..beeb0dc --- /dev/null +++ b/data/尺码推荐.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +身高：155-165cm， 体重：75-95 斤，建议尺码S。 +身高：160-170cm， 体重：90-115斤，建议尺码M。 +身高：165-175cm， 体重：115-135斤，建议尺码L。 +身高：170-178cm， 体重：130-150斤，建议尺码XL。 +身高：175-182cm， 体重：145-165斤，建议尺码2XL。 +身高：178-185cm， 体重：160-180斤，建议尺码3XL。 +身高：180-190cm， 体重：180-210斤，建议尺码4XL。 +身高：190cm+，体重：210斤+，建议尺码5XL。 \ No newline at end of file diff --git a/data/洗涤养护.txt b/data/洗涤养护.txt new file mode 100644 index 0000000..42fa520 --- /dev/null +++ b/data/洗涤养护.txt @@ -0,0 +1,113 @@ +一、春季服装（纯棉、薄牛仔、针织棉、轻薄化纤） + +1. 纯棉材质（春季衬衫、T恤、休闲裤） + +洗涤：可机洗或手洗，水温≤30℃，中性洗涤剂；浅色与深色分开洗，首次洗加少许盐固色；机洗用洗衣袋+轻柔模式，避免摩擦起球。 + +养护：阴凉通风处阴干，避免暴晒褪色；收纳前完全干燥，折叠或宽肩悬挂；潮湿天放干燥剂防发霉。 + +2. 薄牛仔材质（春季牛仔裤、牛仔外套） + +洗涤：水温≤30℃，中性洗涤剂；翻面清洗减少褪色，机洗选轻柔模式；避免频繁清洗，1-2周一次即可。 + +养护：翻面阴干，避免阳光直射；收纳时折叠平放或悬挂，宽肩衣架防止裤腰变形；裤兜内放防潮纸保持版型。 + +3. 针织棉材质（春季针织衫、薄开衫） + +洗涤：手洗优先，水温≤25℃，中性洗涤剂轻轻按压；机洗需用洗衣袋，选针织专用模式；禁止用力搓揉、拧绞。 + +养护：平铺阴干，避免悬挂拉伸领口；收纳时折叠，可放樟脑丸防蛀；轻微起球用毛球修剪器处理。 + +4. 轻薄化纤材质（春季风衣、防晒衣） + +洗涤：可机洗，水温30-40℃，中性或碱性洗涤剂；轻柔揉搓，顽固污渍轻轻刷洗；清洗时加柔顺剂减少静电。 + +养护：可阳光下晾晒，及时翻面确保干燥；收纳折叠或悬挂均可，避免重压产生永久性褶皱。 + +二、夏季服装（真丝、棉麻、冰丝、短袖纯棉、雪纺） + +1. 真丝材质（夏季连衣裙、衬衫） + +洗涤：建议干洗；手洗用真丝专用中性洗涤剂，水温≤25℃，浸泡≤15分钟，轻轻按压清洗；禁止搓揉、拧绞、漂白。 + +养护：阴凉通风处阴干，避免暴晒；悬挂用光滑衣架防勾丝，折叠收纳避免重压；熨烫用低温蒸汽，距离面料1-2cm。 + +2. 棉麻材质（夏季T恤、阔腿裤、衬衫） + +洗涤：可机洗或手洗，水温≤30℃，中性洗涤剂；棉麻易皱，无需用力搓揉；浅色与深色分开洗。 + +养护：可阳光下晾晒，晒干后及时收纳；收纳前熨烫平整，折叠或悬挂均可；避免潮湿环境，防止发霉。 + +3. 冰丝材质（夏季T恤、短裤、连衣裙） + +洗涤：手洗或机洗，水温≤30℃，中性洗涤剂；机洗用洗衣袋，选轻柔模式；禁止长时间浸泡（≤10分钟）。 + +养护：阴凉阴干，避免暴晒和高温烘烤；收纳折叠平放，避免尖锐物体勾划；穿着时避免粗糙物体摩擦。 + +4. 雪纺材质（夏季连衣裙、防晒衫） + +洗涤：手洗优先，水温≤30℃，中性洗涤剂轻轻漂洗；机洗用洗衣袋，选轻柔模式；禁止用力拧绞。 + +养护：阴凉阴干，悬挂时用细衣架避免勾丝；收纳折叠时垫一层薄纸，防止粘连；轻微褶皱用低温蒸汽熨烫。 + +三、秋季服装（羊毛、羊绒、厚牛仔、灯芯绒、麂皮绒） + +1. 羊毛/羊绒材质（秋季羊毛衫、薄羊绒大衣） + +洗涤：优先干洗；手洗用羊毛专用洗涤剂，水温≤20℃，浸泡≤15分钟，轻轻按压；禁止机洗、搓揉、拧绞。 + +养护：平铺阴干，避免悬挂拉伸；收纳时放防虫蛀剂（樟脑丸、薰衣草香包），透气布袋包裹；宽肩悬挂或折叠收纳，避免重压。 + +2. 厚牛仔材质（秋季牛仔外套、厚牛仔裤） + +洗涤：水温≤30℃，中性洗涤剂；翻面清洗减少褪色和磨损，机洗选标准模式；首次洗盐水浸泡30分钟固色。 + +养护：翻面阴干，避免暴晒；收纳时折叠平放，或悬挂用宽肩衣架；长期存放前完全干燥，放防潮剂。 + +3. 灯芯绒材质（秋季灯芯绒外套、裤子） + +洗涤：手洗或机洗，水温≤30℃，中性洗涤剂；机洗用洗衣袋，选轻柔模式；禁止用力搓揉，避免绒面起毛。 + +养护：阴凉阴干，晾晒时反面朝上；收纳时折叠，避免重压破坏绒面；熨烫用低温蒸汽，熨斗垫薄布，顺绒方向熨烫。 + +4. 麂皮绒材质（秋季麂皮绒外套、夹克） + +洗涤：建议干洗；人造麂皮可手洗，水温≤30℃，中性洗涤剂轻轻按压；禁止机洗、漂白、用力拧绞。 + +养护：阴凉阴干，避免暴晒和高温；收纳时悬挂，避免折叠产生折痕；表面灰尘用软毛刷轻轻刷除。 + +四、冬季服装（羽绒服、厚羊毛大衣、加绒牛仔、保暖内衣） + +1. 羽绒服材质（冬季羽绒服、羽绒马甲） + +洗涤：优先干洗；可水洗款用羽绒服专用洗涤剂，水温≤30℃，浸泡≤20分钟，轻轻按压；机洗选羽绒服专用模式，放洗衣袋。 + +养护：通风阴凉处阴干，晾晒时轻轻拍打恢复蓬松；完全干燥后收纳，压缩袋勿过度压缩；定期取出拍打通风。 + +2. 厚羊毛大衣材质（冬季羊毛大衣、毛呢外套） + +洗涤：必须干洗，干洗能保护羊毛纤维弹性和柔软度；禁止水洗、机洗，避免纤维毡化、缩水。 + +养护：悬挂收纳用宽肩无痕衣架，远离潮湿和高温；收纳前拍打去除灰尘，放防虫蛀剂；避免尖锐物体勾划。 + +3. 加绒牛仔材质（冬季加绒牛仔裤、加绒牛仔外套） + +洗涤：水温≤30℃，中性洗涤剂；翻面清洗，机洗选轻柔模式；避免长时间浸泡，减少绒层脱落。 + +养护：翻面阴干，避免暴晒；收纳时折叠平放，避免重压破坏绒层；清洗后及时晾干，防止发霉产生异味。 + +4. 保暖内衣材质（纯棉保暖内衣、德绒保暖内衣） + +洗涤：可机洗或手洗，水温≤30℃，中性洗涤剂；机洗选轻柔模式，避免强力旋转；禁止使用漂白剂。 + +养护：阴凉阴干或阳光下短时间晾晒；收纳时折叠平整，放干燥处；德绒材质避免高温熨烫，防止破坏保暖纤维。 + +五、通用养护小贴士 + +1. 不同材质衣物分开清洗，避免染色、磨损；洗涤剂充分溶解后再放衣物，避免局部变色。 + +2. 污渍及时处理，时间越久越难去除；不同污渍针对性处理（油渍用洗洁精原液，血渍用冷水浸泡）。 + +3. 熨烫前查看衣物洗标，按材质调整温度；首次熨烫先在衣物内侧测试，避免烫伤。 + +4. 长期存放的衣物，收纳前务必完全干燥，定期检查是否发霉、虫蛀。 diff --git a/data/颜色选择.txt b/data/颜色选择.txt new file mode 100644 index 0000000..b18226d --- /dev/null +++ b/data/颜色选择.txt @@ -0,0 +1,32 @@ +1. 肤色与服装颜色搭配原则 + 冷白皮：适合冷色调和暖色调，亮色系（如宝蓝、正红、薄荷绿）更显白皙透亮；深色系（如黑色、深灰）可提升气场，避免过于苍白。 + 黄皮/暖黄皮：优先选暖色调（如焦糖色、姜黄色、豆沙色），避免冷调荧光色（如荧光绿、冷粉），易显肤色暗沉；浅米色、燕麦色可柔和肤色，提升气色。 + 黑皮：适合高饱和度亮色（如明黄、橙色、湖蓝），突出健康肤色；避免暗沉的土黄色、灰褐色，易显肤色暗沉无光。 + +2. 场合与服装颜色选择 + 日常通勤：以基础色为主（黑白灰、米色、藏蓝），简约大气；可搭配低饱和度亮色（如雾霾蓝、浅紫）作为点缀，增加活力。 + 正式场合（商务会议/面试）：首选深色系（黑色、藏蓝、深灰），稳重专业；避免大面积亮色和花哨图案，保持简洁得体。 + 休闲场合（逛街/出游）：可选择高饱和度颜色或撞色搭配（如黄+白、蓝+白），清新活泼；条纹、格纹等基础图案也适合休闲场景。 + 宴会/派对：可选择亮色（正红、酒红、宝蓝）或金属色（金色、银色），凸显气质；避免过于朴素的颜色，降低存在感。 + +3. 体型与服装颜色修饰技巧 + 显瘦搭配：优先选深色系（黑色、深灰、藏蓝），视觉上收缩身形；避免大面积亮色和横条纹，易显臃肿。 + 显高搭配：上浅下深（如浅粉上衣+黑色裤子），形成视觉落差，拉长比例；同色系搭配（如全身米色、全身黑色），显线条流畅。 + 丰满体型：避免紧身+亮色组合，选择哑光面料的深色服装，搭配小面积亮色配饰（如丝巾、项链）提亮造型。 + 瘦小体型：适合浅色系和暖色系（如白色、米色、浅黄），视觉上更显饱满；避免过于宽大的深色服装，易显单薄。 + +4. 季节与服装颜色选择 + 春季：适合清新柔和的颜色（如樱花粉、薄荷绿、浅蓝色），契合万物复苏的氛围。 + 夏季：适合冷色调和浅色系（如白色、天蓝色、浅绿色），清爽降温；避免深色系，吸热且显沉闷。 + 秋季：适合暖色调和大地色系（如焦糖色、卡其色、棕色），呼应落叶和丰收的季节感。 + 冬季：适合深色系和高饱和度亮色（如黑色、酒红、墨绿色），保暖且显气场；白色羽绒服也是冬季经典选择，干净利落。 + +5. 颜色搭配禁忌 + 避免大面积高饱和色撞色（如红+绿、蓝+橙），易显杂乱刺眼，可通过中性色（黑白灰）过渡。 + 黄皮避免冷调粉色和紫色，易显肤色蜡黄；黑皮避免荧光色，易显肤色暗沉。 + 正式场合避免超过三种颜色搭配，保持简洁协调；休闲场合可适当增加颜色层次，但需有主次之分。 + +6. 配饰颜色搭配技巧 + 同色系配饰：与服装颜色一致（如黑色上衣+黑色包包），简约高级，适合通勤。 + 对比色配饰：与服装颜色形成反差（如白色连衣裙+红色项链），提亮造型，适合休闲和派对。 + 中性色配饰：黑白灰、金属色配饰百搭，可搭配任何颜色服装，是搭配的“安全牌”。 \ No newline at end of file diff --git a/file_hisroty_store.py b/file_hisroty_store.py new file mode 100644 index 0000000..2e3fbff --- /dev/null +++ b/file_hisroty_store.py @@ -0,0 +1,37 @@ +import json +import os +from langchain_core.chat_history import BaseChatMessageHistory +from langchain_core.chat_history import BaseMessage +from langchain_core.messages import message_to_dict, messages_from_dict +from typing import Sequence + +def get_history(session_id): + return FileChatMessageHistory(session_id, "./chat_history") + +class FileChatMessageHistory(BaseChatMessageHistory): + def __init__(self, session_id, storage_path): + self.session_id = session_id + self.storage_path = storage_path + self.file_path = os.path.join(self.storage_path, self.session_id) + os.makedirs(os.path.dirname(self.file_path), exist_ok=True) + + def add_messages(self, messages : Sequence[BaseMessage]): + all_messages = list(self.messages) + all_messages.extend(messages) + + new_messages = [message_to_dict(msg) for msg in all_messages] + with open(self.file_path, 'w', encoding='utf-8') as f: + json.dump(new_messages, f, ensure_ascii=False, indent=4) + + @property + def messages(self) -> list[BaseMessage]: + try: + with open(self.file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + message_data = json.load(f) + return messages_from_dict(message_data) + except FileNotFoundError: + return [] + + def clear(self): + with open(self.file_path, 'w', encoding='utf-8') as f: + json.dump([], f) \ No newline at end of file diff --git a/knowledge_base.py b/knowledge_base.py new file mode 100644 index 0000000..083679f --- /dev/null +++ b/knowledge_base.py @@ -0,0 +1,91 @@ +""" +知识库 +""" + +import os +import config_data as config +import hashlib +from datetime import datetime + +from langchain_chroma import Chroma +from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings +from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter + +def check_md5(md5_str : str): + """检查字符串是否已处理 + return False: 未处理， True: 已处理 + """ + if not os.path.exists(config.md5_path): + open(config.md5_path, 'w', encoding='utf-8').close() + return False + else: + with open(config.md5_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + lines = f.readlines() + for line in lines: + line = line.strip() + if line == md5_str: + return True + return False + +def save_md5(md5_str : str): + """传入md5记录到文件内保存""" + with open(config.md5_path, 'a', encoding='utf-8') as f: + f.write(md5_str + '\n') + +def get_md5(input_str: str, encoding='utf-8'): + """传入字符串转为md5, hashlib""" + str_bytes = input_str.encode(encoding = encoding) + md5_obj = hashlib.md5() + md5_obj.update(str_bytes) + md5_hex = md5_obj.hexdigest() + return md5_hex + +class KnowledgeBaseService(object): + + def __init__(self): + os.makedirs(config.persist_directory, exist_ok=True) + self.chroma = Chroma( + collection_name = config.collection_name, + embedding_function = DashScopeEmbeddings(model = "text-embedding-v4"), + persist_directory = config.persist_directory + ) # 向量存储实例 + + self.spliter = RecursiveCharacterTextSplitter( + chunk_size=config.chunk_size, + chunk_overlap=config.chunk_overlap, # 连续段字符重叠 + separators=config.separators, # 自然段划分 + length_function=len, #长度统计 + ) # 文本分割器 + + def upload_by_str(self, data : str, filename : str): + """传入字符串，向量化，存库""" + md5_hex = get_md5(data) + if check_md5(md5_hex): + return "[跳过]内容已存在知识库中" + + if len(data) > config.max_split_char_number: + knowledge_chunks: list[str] = self.spliter.split_text(data) + else: + knowledge_chunks = [data] + + metadata = { + "source": filename, + "create_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), + "operator": "admin" + } + + self.chroma.add_texts( + texts = knowledge_chunks, + metadatas = [metadata for _ in range(len(knowledge_chunks))], + ) + + save_md5(md5_hex) + return "成功存取" + + + + +if __name__ == '__main__': + service = KnowledgeBaseService() + res = service.upload_by_str("周杰伦2", "testfile") + print(res) \ No newline at end of file diff --git a/md5.text b/md5.text new file mode 100644 index 0000000..448a19b --- /dev/null +++ b/md5.text @@ -0,0 +1,3 @@ +27ac4134a42757595b727c5717c7572f +1f341f680c13cbf4f480772c56bf1a44 +962c4e1dc3d7aeca6717351f333754cb diff --git a/rag.py b/rag.py new file mode 100644 index 0000000..ed11d05 --- /dev/null +++ b/rag.py @@ -0,0 +1,83 @@ +""" +rag service类 +带历史记忆 +""" +from langchain_community.chat_models import ChatTongyi +from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings +from langchain_core.documents import Document +from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser +from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder +from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableWithMessageHistory, RunnableLambda + +from file_hisroty_store import get_history +import config_data as config +from vector_stores import VectorStoreService + +class RAGService(object): + def __init__(self): + self.vector_service = VectorStoreService( + embedding=DashScopeEmbeddings(model = config.embedding_model_name) + ) + self.prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages( + [ + ("system", "以我提供的已知参考资料为主，简介专业回答用户问题，参考资料: {context}"), + ("system", "用户的对话历史记录，如下"), + MessagesPlaceholder("history"), + ("user", "请回答用户提问: {input}"), + ] + ) + self.chat_model = ChatTongyi(model = config.chat_model_name) + self.chain = self.__get_chain() + + def format_document(self, docs : list[Document]): + format_str = "" + if not docs: + return "无相关参考资料" + for doc in docs: + format_str += f"文档片段:{doc.page_content} \n元数据 {doc.metadata} \n\n" + return format_str + + def __get_chain(self): + """获取最终执行链""" + retriever = self.vector_service.get_retriever() + + def format_for_retriever(value): + return value["input"] + + def format_for_prompt_template(value): + return {"input": value["input"]["input"], + "context": value["context"], + "history": value["input"]["history"]} + + chain = ( + { + "input": RunnablePassthrough(), + "context": RunnableLambda(format_for_retriever)| retriever | self.format_document + } + | RunnableLambda(format_for_prompt_template) + | self.prompt_template |self.chat_model | StrOutputParser() + ) + + # 历史增强 + conversation_chain = RunnableWithMessageHistory( + chain, + get_history, + input_messages_key="input", + history_messages_key="history", + ) + + return conversation_chain + +if __name__ == '__main__': + # session_id 配置 + session_config = { + "configurable": { + "session_id": "user_001", + } + } + # input 要求字典 + res = RAGService().chain.stream({"input": "春天穿什么颜色的衣服"}, session_config) + for chunks in res: + print(chunks, end="", flush=True) + + diff --git a/vector_stores.py b/vector_stores.py new file mode 100644 index 0000000..e927f46 --- /dev/null +++ b/vector_stores.py @@ -0,0 +1,26 @@ +"""向量存储服务""" +from langchain_chroma import Chroma +import config_data as config + +class VectorStoreService(object): + def __init__(self, embedding): + """ + :param embedding: 嵌入模型的嵌入 + """ + + self.embedding = embedding + self.vector_store = Chroma( + collection_name=config.collection_name, + embedding_function=self.embedding, + persist_directory=config.persist_directory, + ) + + def get_retriever(self): + return self.vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": config.similarity_threshold}) + +if __name__ == '__main__': + from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings + embedding = DashScopeEmbeddings(model = "text-embedding-v4") + retriver = VectorStoreService(embedding).get_retriever() + doc = retriver.invoke("我的体重180斤，尺码推荐？") + \ No newline at end of file