langchain-chatchat知识库相关功能对应的代码

### Langchain-Chatchat 知识库功能实现代码示例

为了理解 `Langchain-Chatchat` 的知识库功能如何工作，可以查看其核心组件之一——向量数据库集成部分。此模块负责处理文档嵌入并存储这些嵌入以便后续检索。

#### 向量化与索引创建

在初始化阶段，程序会读取指定路径下的文件夹中的所有文本文件，并将其转换成适合模型输入的形式：

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

def create_vectorstore(documents_path, model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"):
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name)
    
    db = FAISS.from_texts(
        texts=load_documents_from_folder(documents_path),
        embedding=embeddings,
    )
    return db

这段代码展示了如何利用预训练的语言模型来计算每篇文档的特征表示[^1]。

#### 查询处理逻辑

当接收到用户的查询请求时，系统首先会对问题进行编码，接着搜索最相似的知识条目返回给前端展示：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

class KnowledgeBaseQA:
    def __init__(self, vector_store):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-base")
        self.model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-base").to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.vector_store = vector_store
        
    def query(self, question, top_k=3):
        encoded_question = self._encode_text(question).unsqueeze(0)

        scores, indices = self.vector_store.search(encoded_query=encoded_question.cpu().detach().numpy(), k=top_k)
        
        results = []
        for idx in indices.flatten():
            doc_info = self.vector_store.get_document(idx)
            results.append({
                "content": doc_info['text'],
                "metadata": doc_info['meta']
            })
            
        return results
    
    def _encode_text(self, text):
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True)['input_ids'].squeeze()
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model.generate(inputs.unsqueeze(0))
        return outputs.squeeze()[0]

上述片段说明了整个问答流程中涉及的关键步骤，包括但不限于文本编码、相似度匹配以及最终的结果组装[^4]。