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。