def auto_QA(str): noAns = "对不起，您查询的问题暂时还未收录，请您询问具体工作人员。" def get_ans(i): with open('data/data227844/FAQ.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: title = line.split('\t')[0] if(int(title)==i): return line.split('\t')[-1] # 用训练好的模型进行预测并输出预测结果 # 创建执行器 place = fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) exe.run(fluid.default_startup_program()) save_path = '/home/aistudio/work/infer_model/'

这段代码是一个自动问答（AutoQA）函数的定义，它用于根据输入的问题字符串进行自动问答。让我来解释一下每个部分的功能：

1. `noAns`：这是一个字符串变量，用于表示当问题没有找到答案时的提示信息。

2. `get_ans`函数：这是一个内部函数，用于根据问题的索引号查询答案。它从文件`FAQ.txt`中读取问题和答案，并根据索引号匹配问题，返回对应的答案。

3. 创建执行器：这部分代码使用PaddlePaddle框架创建了一个执行器（executor），用于加载和执行模型。

4. `save_path`：这是一个模型保存路径的字符串变量，表示模型文件的存储位置。

这段代码缺少了一些重要的部分，例如加载模型、预处理问题字符串等。如果想要完整运行该函数，需要补充这些缺失的部分。另外，还需要确保文件`FAQ.txt`中包含了问题和答案的数据，并且问题与答案之间使用制表符（\t）进行分割。

总之，这段代码是一个简单的自动问答函数的定义，可以根据输入的问题查询对应的答案，但需要补充缺失的部分才能正常运行。

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async def local_doc_chat( knowledge_base_id: str = Body(..., description="Knowledge Base Name", example="kb1"), question: str = Body(..., description="Question", example="工伤保险是什么？"), history: List[List[str]] = Body( [], description="History of previous questions and answers", example=[ ], ), ): vs_path = os.path.join(VS_ROOT_PATH, knowledge_base_id) if not os.path.exists(vs_path): # return BaseResponse(code=1, msg=f"Knowledge base {knowledge_base_id} not found") return ChatMessage( question=question, response=f"Knowledge base {knowledge_base_id} not found", history=history, ) else: start = time.time() for resp, history in local_doc_qa.get_knowledge_based_answer( query=question, vs_path=vs_path, chat_history=history, streaming=True ): pass end = time.time() print(f'总共用时{end-start}') return ChatMessage( question=question, response=resp["result"], history=history )

这段代码定义了一个名为 `local_doc_chat` 的异步函数，它接受三个参数：`knowledge_base_id`、`question` 和 `history`，其中 `knowledge_base_id` 和 `question` 都是必填参数，而 `history` 是一个可选参数，默认值为一个空列表。

在函数体内，首先检查指定的知识库是否存在。如果不存在，则返回一个 `ChatMessage` 实例，它的 `question` 属性为用户提出的问题，`response` 属性为提示信息，`history` 属性为之前的聊天历史记录。

如果知识库存在，则调用 `local_doc_qa.get_knowledge_based_answer` 方法来获取答案。这个方法接受四个参数：`query`、`vs_path`、`chat_history` 和 `streaming`。其中，`query` 是用户提出的问题，`vs_path` 是知识库的本地路径，`chat_history` 是之前的聊天历史记录，`streaming` 参数表示是否使用流式处理。

最后，函数返回一个 `ChatMessage` 实例，它的 `question` 属性为用户提出的问题，`response` 属性为获取到的答案，`history` 属性为更新后的聊天历史记录。

async def stream_chat(websocket: WebSocket, knowledge_base_id: str): await websocket.accept() turn = 1 while True: input_json = await websocket.receive_json() question, history, knowledge_base_id = input_json[""], input_json["history"], input_json["knowledge_base_id"] vs_path = os.path.join(VS_ROOT_PATH, knowledge_base_id) if not os.path.exists(vs_path): await websocket.send_json({"error": f"Knowledge base {knowledge_base_id} not found"}) await websocket.close() return await websocket.send_json({"question": question, "turn": turn, "flag": "start"}) last_print_len = 0 for resp, history in local_doc_qa.get_knowledge_based_answer( query=question, vs_path=vs_path, chat_history=history, streaming=True ): await websocket.send_text(resp["result"][last_print_len:]) last_print_len = len(resp["result"]) source_documents = [ f"""出处 [{inum + 1}] {os.path.split(doc.metadata['source'])[-1]}：\n\n{doc.page_content}\n\n""" f"""相关度：{doc.metadata['score']}\n\n""" for inum, doc in enumerate(resp["source_documents"]) ] await websocket.send_text( json.dumps( { "question": question, "turn": turn, "flag": "end", "sources_documents": source_documents, }, ensure_ascii=False, ) ) turn += 1

这段代码看起来是一个基于 WebSocket 实现的 AI 对话系统，它会接收客户端发送过来的消息，然后调用本地文档问答系统来提供回答。其中，vs_path 是知识库的路径，local_doc_qa 是本地文档问答系统的实例，chat_history 则是历史对话记录，用于上下文理解。在获取到回答后，它会将回答和相关的文档信息返回给客户端。