retrieval_qa_chat_prompt = hub.pull('langchain-ai/retrival-qa-chat')不用hub，直接用代码导入retrieval_qa_chat_prompt

`retrieval_qa_chat_prompt`看起来像是一个从特定GitHub存储库加载的语言模型，通常这样的加载会通过如Hugging Face的Transformers库或者类似hub工具来完成。如果你想要直接在代码中导入它而不需要使用hub，那么首先你需要确保已经安装了相应的模型包，并且这个模型已经被下载到本地。

如果该模型是作为PyTorch或者TensorFlow模型存在，你可能会看到类似于以下的代码：

import torch
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer

# 如果模型文件已经下载并解压
model_path = 'path_to_your_model_directory'
model_name = 'langchain-ai/retrival-qa-chat'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_path)

retrieval_qa_chat_prompt = model

如果你是指的模型是一个Python脚本或者模块，那可能需要找到对应的源文件并按照其导入和初始化的方式导入。但是请注意，不是所有的模型都可以直接像这样导入，因为它们可能需要特定的设置或者环境配置。

相关问题

git bush报错：$ python chat.py --corpus data/everything_everywhere_all_at_once.txt --character_name Evelyn --chatbot_type retrieval --retrieval_docs raw Traceback (most recent call last): File "D:\Git\agit\data-driven-characters\chat.py", line 136, in <module> main() File "D:\Git\agit\data-driven-characters\chat.py", line 107, in main chatbot = create_chatbot( File "D:\Git\agit\data-driven-characters\chat.py", line 33, in create_chatbot docs = load_docs(corpus_path=corpus, chunk_size=2048, chunk_overlap=64) File "D:\Git\agit\data-driven-characters\data_driven_characters\corpus.py", line 25, in load_docs corpus = f.read() UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa6 in position 286: illegal multibyte sequence

这个错误是由于在读取文件时出现了编码问题。根据错误信息，看起来文件的编码是GBK（gbk codec），但是在读取文件时使用了错误的解码方式，导致无法解码字节序列。解决这个问题的方法是使用正确的编码方式来读取文件。

你可以尝试将代码中的文件读取部分修改为以下内容：

with open(corpus_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    corpus = f.read()

将上述代码中的`'utf-8'`替换为文件实际的编码方式，如果不确定文件的编码方式，你可以尝试使用`'utf-8'`或者`'gbk'`来进行读取，看看哪个能成功读取文件内容。

另外，确保你的Python环境中已经安装了所需的依赖库。你可以使用`pip`命令来安装缺失的库，例如：

pip install numpy

请注意，这只是一个示例命令，你可能需要根据实际情况安装其他依赖库。

def weighted_knn(self, predictions): # perform weighted knn retrieval_one_hot = torch.zeros(self.K, self.C).to(self.device) batchSize = predictions.shape[0] correlation = torch.matmul(predictions, self.features.t()) yd, yi = correlation.topk(self.K, dim=1, largest=True, sorted=True) candidates = self.targets.view(1,-1).expand(batchSize, -1) retrieval = torch.gather(candidates, 1, yi) retrieval_one_hot.resize_(batchSize * self.K, self.C).zero_() retrieval_one_hot.scatter_(1, retrieval.view(-1, 1), 1) yd_transform = yd.clone().div_(self.temperature).exp_() probs = torch.sum(torch.mul(retrieval_one_hot.view(batchSize, -1 , self.C), yd_transform.view(batchSize, -1, 1)), 1) _, class_preds = probs.sort(1, True) class_pred = class_preds[:, 0] return class_pred，这段代码是什么意思

这段代码是 `MemoryBank` 类中的一个方法 `weighted_knn`，用于执行加权 k 近邻分类算法，并返回预测的类别标签。

该方法接受一个大小为 `(batchSize, dim)` 的张量 `predictions`，表示需要预测的一批样本的特征向量。它使用最近邻算法在内存库中查找与每个查询样本最相似的 `K` 个样本，并返回它们的类别标签的加权和作为查询样本的预测类别标签。

具体来说，该方法执行以下步骤：

1. 将内存库中的样本特征向量与查询样本的特征向量计算相似度，得到一个大小为 `(batchSize, n)` 的张量 `correlation`。
2. 对 `correlation` 进行降序排序，并返回每个查询样本的前 `K` 个最相似样本的相似度值 `yd` 和它们的下标 `yi`。
3. 将内存库中的样本类别标签按照与 `yi` 相对应的方式组成一个大小为 `(batchSize, K)` 的张量 `retrieval`，表示每个查询样本的前 `K` 个最相似样本的类别标签。
4. 将 `retrieval` 转化为大小为 `(batchSize * K, C)` 的 one-hot 张量 `retrieval_one_hot`，其中第 `i*K+j` 行表示查询样本 `i` 的第 `j` 个最相似样本的类别标签。
5. 将 `yd` 除以 `temperature`，再取指数得到一个大小为 `(batchSize, K)` 的张量 `yd_transform`，用于对每个最相似样本的类别标签进行加权。
6. 将 `retrieval_one_hot` 和 `yd_transform` 进行逐元素相乘，并对每个查询样本的前 `K` 个最相似样本的加权和进行求和，得到一个大小为 `(batchSize, C)` 的张量 `probs`，表示每个查询样本属于每个类别的概率分布。
7. 对 `probs` 按照每个查询样本的概率分布进行降序排序，并返回每个查询样本的预测类别标签 `class_pred`，它是 `probs` 的第一列。