def put(collection_name: str, vectors: List[List[float]], payloads, ids=None): ids = [uuid.uuid4().hex for _ in vectors] response = client.upsert(collection_name=collection_name, points=models.Batch.construct( ids=ids, vectors=vectors, payloads=payloads), ) if __name__ == '__main__': a,b=search() put('WhaleChat',b,a) qdrant_client.http.exceptions.UnexpectedResponse: Unexpected Response: 400 (Bad Request) Raw response content: b'{"status":{"error":"Format error in JSON body: data did not match any variant of untagged enum BatchVectorStruct at line 1 column 8451277"},"time":0.0}' 哪里用到了json格式的参数

在这段代码中，json格式的参数被用在了调用`client.upsert`方法时的`points`参数中。具体来说，在`models.Batch.construct`方法中构建了一个包含`ids`、`vectors`和`payloads`的字典，并将其作为`points`参数传递给了`client.upsert`方法。这个字典会被转换为json格式的数据并作为请求体发送给服务器。

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def put(collection_name: str, vectors: List[List[float]], payloads, ids=None): ids = [uuid.uuid4().hex for _ in vectors] response = client.upsert(collection_name=collection_name, points=models.Batch.construct( ids=ids, vectors=vectors, payloads=payloads), ) if name == 'main': a,b=search() put('WhaleChat',b,a) qdrant_client.http.exceptions.UnexpectedResponse: Unexpected Response: 400 (Bad Request) Raw response content: b'{"status":{"error":"Format error in JSON body: data did not match any variant of untagged enum BatchVectorStruct at line 1 column 8451277"},"time":0.0}' 哪里用到了json格式的参数 需要怎么改正json的格式

在这段代码中，`json`格式的参数被用在了`client.upsert`方法的`points`参数中。具体来说，`models.Batch.construct`方法构建了一个包含`ids`、`vectors`和`payloads`的字典，并将其作为`points`参数传递给了`client.upsert`方法。

根据错误信息，看起来是在构建`BatchVectorStruct`这个数据结构时出现了问题。可以尝试按照正确的格式重新构建这个数据结构。具体来说，可以使用`models.BatchVectorStruct`类来创建对象，并将其作为`points`参数传递给`client.upsert`方法。

以下是修改后的代码示例：

from qdrant_client.models import BatchVectorStruct

def put(collection_name: str, vectors: List[List[float]], payloads, ids=None):
    ids = [uuid.uuid4().hex for _ in vectors]
    batch_vectors = BatchVectorStruct(ids=ids, vectors=vectors, payloads=payloads)
    response = client.upsert(collection_name=collection_name, points=batch_vectors)

if __name__ == '__main__':
    a, b = search()
    put('WhaleChat', b, a)

这样修改后，应该能够正确构建并发送json格式的请求体数据。请确保`BatchVectorStruct`类的定义与服务器端的要求相匹配，以避免格式错误。

version: "2.0" nlu: - name: "count_vectors" model: "en" vector_length: 50 stop_words: "english" lowercase: true oov_token: oov batch_size: 64 binary_features: false发生错误YamlValidationException: Failed to validate 'data\vocabulary.yml'. Please make sure the file is correct and all mandatory parameters are specified. Here are the errors found during validation:

这个错误提示表明 vocabulary.yml 文件格式不正确，其中缺少了必要的参数，导致解析失败。在这个例子中，您需要在 version 和 nlu 之间添加一个换行符，以将 nlu 声明为一个新的列表项。修改后的文件应该如下所示：

version: "2.0"
nlu:
  - name: "count_vectors"
    model: "en"
    vector_length: 50
    stop_words: "english"
    lowercase: true
    oov_token: oov
    batch_size: 64
    binary_features: false

请注意，在 YAML 文件中，每个属性和值之间必须以冒号和空格分隔。如果您需要在值中包含空格或其他特殊字符，必须使用引号将其括起来。同时，缩进也非常重要，缩进必须使用空格而不是制表符，并且必须保持统一。如果缩进不正确，将会导致 YAML 解析失败。