tenant_id, kb_id, doc_id, chunks, language, row["parser_config"]["graphrag"]["entity_types"], chat_model, embedding_model, callback, ) if not subgraph: return # 合并知识图谱 subgraph_nodes = set(subgraph.nodes()) new_graph = await merge_subgraph( tenant_id, kb_id, doc_id, subg...
def create_legal_assistant(rag_object, dataset_id, assistant_name="疾控法规助手"): # 创建具有高级配置的聊天助手 assistant = rag_object.create_chat( name=assistant_name, dataset_ids=[dataset_id], llm={ "model_name": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B", "temperature": 0.1, "top...
模型类型：根据待添加的模型，选择相应的类型。若添加 DeepSeek-R1 模型则选择 chat，若添加基石智算平台上的 bce-embedding-base_v1 模型则选择 embedding。模型名称：填写待添加模型的名称即可，若需使用平台内其他模型，用户仅需在智算平台的在线推理服务页面，复制得到相应模型名称即可。基础 url：直接填写即可。A...
def create_legal_assistant(rag_object, dataset_id, assistant_name="法规助手"): # 创建具有高级配置的聊天助手 assistant = rag_object.create_chat( name=assistant_name, dataset_ids=[dataset_id], llm={ "model_name": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B", "temperature": 0.1, "top_p"...
(name = dataset_name) doc = dataset.upload_documents([{ "displayed_name": "Products.txt", "blob": b"", }])[0]#I will add chunks via the API laterassistant = ragflow.create_chat( name = assistant_name, dataset_ids =[dataset.id], prompt = Chat.Prompt(ragflow, { "prompt": ...
Auth类型选 BearerToken,Token值是demo.ragflow.io聊天API键的Token(同Chat Bot API key) 点击“发送”运行后在Body中的"id"即是conversation_id 在首页 - 智能微秘书 ()首页微信扫码登录即可 2、智能微秘书-回调本地k8s部署的RAGFlow,需在在公网固定IP和实验室网关win10主机上做端口映射: ...
self.session_id = Nonedef invoke(self, prompt: str) -> str: import requests import jsonif not self.chat_id or not self.session_id: raise ValueError("请先设置chat_id和session_id")logging.info(f"RAGFlow调用: 使用chat_id={self.chat_id}, session_id={self.session_id}")#...
登录到RAGFlow,配置所需的模型,包括嵌入模型和解析方法。 如果知识库配置RAPTOR策略,还需要配置chat模型。 创建RAGFlow知识库 在RAGFlow中创建新的知识库,并上传需要解析的文档。 选择合适的解析方法,对文档进行解析和向量化。 获取RAGFlow API密钥和知识库ID 登录到RAGFlow,进入API设置页面,生成新的API密钥。 在...
def chat(dialog, messages, stream=True, **kwargs): assert messages[-1]["role"] == "user", "The last content of this conversation is not from user." llm = LLMService.query(llm_name=dialog.llm_id) if not llm: llm = TenantLLMService.query(tenant_id=dialog.tenant_id, llm_name=dial...
在windos 上面会有这个一个虚拟交换设备, 在其他服务调用 ollama 的时候,需要本地ID:11434 的方式访问,这里我们选用这个 IP ,172.29.176.1:11434,至于这个 设备如何创建的,一般开启虚拟化Hyper - V 的时候会自动创建 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...