Error: Failed to create upstash LLM client: QSTASH_TOKEN not found. Pass apiKey parameter or set QSTASH_TOKEN env variable.

这个错误信息是在尝试连接到Upstash Language Model (LLM)服务时发生的，通常用于集成自然语言处理功能。出错的原因是你没有提供有效的Upstash API密钥（QSTASH_TOKEN），系统找不到这个令牌，要么是因为在调用过程中没有直接传递API key，要么就是环境变量QSTASH_TOKEN未设置。

解决这个问题需要做以下几个步骤：

1. 确保你在调用Upstash LLM服务时传入了正确的API密钥。如果是通过代码传递，确保`apiKey`参数包含了有效的token值。

示例代码（Python）：

   import upstash
   client = upstash.Client(api_key='your_qstash_token')

2. 如果你是通过环境变量存储API密钥，确保已经设置了`QSTASH_TOKEN`环境变量，并赋予其相应的值。

在命令行中设置：

   export QSTASH_TOKEN=your_qstash_token

3. 检查你的环境配置，确认是否允许脚本访问这个环境变量。

如果以上都做了还是无法解决问题，可能是网络连接问题或者Upstash服务本身的问题，可以尝试检查网络连接和Upstash服务器的状态。

相关问题

llm_survey__chinese_v1.pdf

llm_survey__chinese_v1.pdf 是一个问卷调查文件，使用中文编写。问卷可能包含一系列问题，用于收集关于某个特定主题或者群体的数据和意见。

这个调查文件的目的可能是为了了解特定主题的现状、趋势或者普遍意见。问卷中的问题可能是封闭式的选择题，也可能是开放式的回答题，以便参与者可以自由表达自己的观点。

回答这个调查问卷可能需要一定的时间和努力，但是参与者的回答对于研究者或者组织来说非常重要。通过分析和整理问卷回答的数据，研究者或者组织可以获得有关特定主题的信息，从而做出相关的决策或者改进。

为了确保调查的有效性和可靠性，可能会采用一些技术手段，例如匿名回答、随机样本选择、统计分析等。同时，为了增加参与者的积极性和参与度，可能会提供奖励或者其他激励措施。

总之，llm_survey__chinese_v1.pdf 是一个用于收集关于某个特定主题或者群体的数据和意见的调查问卷文件。通过参与回答者的努力，研究者或者组织可以获取有关特定主题的信息，以便做出相关的决策或者改进。

def generatorAnswer(self, prompt: str, history: List[List[str]] = [], streaming: bool = False): if streaming: history += [[]] for inum, (stream_resp, _) in enumerate(self.checkPoint.model.stream_chat( self.checkPoint.tokenizer, prompt, history=history[-self.history_len:-1] if self.history_len > 0 else [], max_length=self.max_token, temperature=self.temperature )): # self.checkPoint.clear_torch_cache() history[-1] = [prompt, stream_resp] answer_result = AnswerResult() answer_result.history = history answer_result.llm_output = {"answer": stream_resp} yield answer_result else: response, _ = self.checkPoint.model.chat( self.checkPoint.tokenizer, prompt, history=history[-self.history_len:] if self.history_len > 0 else [], max_length=self.max_token, temperature=self.temperature ) self.checkPoint.clear_torch_cache() history += [[prompt, response]] answer_result = AnswerResult() answer_result.history = history answer_result.llm_output = {"answer": response} yield answer_result

这段代码是用来生成AI对话回答的，其中包括以下参数：
- prompt: 代表AI的输入，即对话的开端
- history: 代表之前的对话历史，可以为空
- streaming: 是否使用流式对话，即实时回答对话

如果使用流式对话，该函数会在对话过程中不断生成回答；如果不使用流式对话，该函数会在输入完整的对话后一次性生成回答。该函数返回的是一个生成器，每次调用生成一个回答，其中包含了对话历史和AI的回答结果。