Merge branch 'dev'

.gitignore

@@ -172,3 +172,5 @@ llm/*
 embedding/*
 
 pyrightconfig.json
+loader/tmp_files
+flagged/*
\ No newline at end of file

README.md

@@ -82,6 +82,7 @@ docker run --gpus all -d --name chatglm -p 7860:7860 -v ~/github/langchain-ChatG
 本项目已在 Python 3.8 - 3.10，CUDA 11.7 环境下完成测试。已在 Windows、ARM 架构的 macOS、Linux 系统中完成测试。
 
 vue前端需要node18环境
+
 ### 从本地加载模型
 
 请参考 [THUDM/ChatGLM-6B#从本地加载模型](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#从本地加载模型)
@@ -177,6 +178,7 @@ Web UI 可以实现如下功能：
 
 - [ ] Langchain 应用
   - [x] 接入非结构化文档（已支持 md、pdf、docx、txt 文件格式）
+  - [x] jpg 与 png 格式图片的 OCR 文字识别
   - [ ] 搜索引擎与本地网页接入
   - [ ] 结构化数据接入（如 csv、Excel、SQL 等）
   - [ ] 知识图谱/图数据库接入
@@ -200,6 +202,7 @@ Web UI 可以实现如下功能：
   - [ ] 增加知识库管理
     - [x] 选择知识库开始问答
     - [x] 上传文件/文件夹至知识库
+    - [x] 知识库测试
     - [ ] 删除知识库中文件
   - [ ] 利用 streamlit 实现 Web UI Demo
 - [ ] 增加 API 支持

chains/local_doc_qa.py

@@ -10,6 +10,8 @@ import numpy as np
 from utils import torch_gc
 from tqdm import tqdm
 from pypinyin import lazy_pinyin
+from loader import UnstructuredPaddleImageLoader
+from loader import UnstructuredPaddlePDFLoader
 
 DEVICE_ = EMBEDDING_DEVICE
 DEVICE_ID = "0" if torch.cuda.is_available() else None
@@ -21,16 +23,31 @@ def load_file(filepath, sentence_size=SENTENCE_SIZE):
         loader = UnstructuredFileLoader(filepath, mode="elements")
         docs = loader.load()
     elif filepath.lower().endswith(".pdf"):
-        loader = UnstructuredFileLoader(filepath, strategy="fast")
+        loader = UnstructuredPaddlePDFLoader(filepath)
         textsplitter = ChineseTextSplitter(pdf=True, sentence_size=sentence_size)
         docs = loader.load_and_split(textsplitter)
+    elif filepath.lower().endswith(".jpg") or filepath.lower().endswith(".png"):
+        loader = UnstructuredPaddleImageLoader(filepath, mode="elements")
+        textsplitter = ChineseTextSplitter(pdf=False, sentence_size=sentence_size)
+        docs = loader.load_and_split(text_splitter=textsplitter)
     else:
         loader = UnstructuredFileLoader(filepath, mode="elements")
         textsplitter = ChineseTextSplitter(pdf=False, sentence_size=sentence_size)
         docs = loader.load_and_split(text_splitter=textsplitter)
+    write_check_file(filepath, docs)
     return docs
 
 
+def write_check_file(filepath, docs):
+    fout = open('load_file.txt', 'a')
+    fout.write("filepath=%s,len=%s" % (filepath, len(docs)))
+    fout.write('\n')
+    for i in docs:
+        fout.write(str(i))
+        fout.write('\n')
+    fout.close()
+
+
 def generate_prompt(related_docs: List[str], query: str,
                     prompt_template=PROMPT_TEMPLATE) -> str:
     context = "\n".join([doc.page_content for doc in related_docs])
@@ -212,7 +229,7 @@ class LocalDocQA:
             if not vs_path or not one_title or not one_conent:
                 logger.info("知识库添加错误，请确认知识库名字、标题、内容是否正确！")
                 return None, [one_title]
-            docs = [Document(page_content=one_conent+"\n", metadata={"source": one_title})]
+            docs = [Document(page_content=one_conent + "\n", metadata={"source": one_title})]
             if not one_content_segmentation:
                 text_splitter = ChineseTextSplitter(pdf=False, sentence_size=sentence_size)
                 docs = text_splitter.split_documents(docs)

content/langchain-ChatGLM_README.md → content/samples/README.md

@@ -31,6 +31,10 @@
 ## 硬件需求
 
 - ChatGLM-6B 模型硬件需求
+
+    注：如未将模型下载至本地，请执行前检查`$HOME/.cache/huggingface/`文件夹剩余空间，模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。
+
+    模型下载方法可参考 [常见问题](docs/FAQ.md) 中 Q8。
   
     | **量化等级**   | **最低 GPU 显存**（推理） | **最低 GPU 显存**（高效参数微调） |
     | -------------- | ------------------------- | --------------------------------- |
@@ -38,6 +42,17 @@
     | INT8           | 8 GB                     | 9 GB                             |
     | INT4           | 6 GB                      | 7 GB                              |
 
+- MOSS 模型硬件需求
+    
+    注：如未将模型下载至本地，请执行前检查`$HOME/.cache/huggingface/`文件夹剩余空间，模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间
+
+    模型下载方法可参考 [常见问题](docs/FAQ.md) 中 Q8。
+
+    | **量化等级**  | **最低 GPU 显存**（推理） | **最低 GPU 显存**（高效参数微调） |
+    |-------------------|-----------------------| --------------------------------- |
+    | FP16（无量化） | 68 GB             | -                     |
+    | INT8      | 20 GB          | -                     |
+
 - Embedding 模型硬件需求
 
     本项目中默认选用的 Embedding 模型 [GanymedeNil/text2vec-large-chinese](https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/tree/main) 约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。
@@ -66,6 +81,7 @@ docker run --gpus all -d --name chatglm -p 7860:7860 -v ~/github/langchain-ChatG
 
 本项目已在 Python 3.8 - 3.10，CUDA 11.7 环境下完成测试。已在 Windows、ARM 架构的 macOS、Linux 系统中完成测试。
 
+vue前端需要node18环境
 ### 从本地加载模型
 
 请参考 [THUDM/ChatGLM-6B#从本地加载模型](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#从本地加载模型)
@@ -97,19 +113,31 @@ $ python webui.py
 ```shell
 $ python api.py
 ```
+或成功部署 API 后，执行以下脚本体验基于 VUE 的前端页面
+```shell
+$ cd views 
 
+$ pnpm i
 
-注：如未将模型下载至本地，请执行前检查`$HOME/.cache/huggingface/`文件夹剩余空间，至少15G。
+$ npm run dev
+```
 
 执行后效果如下图所示：
-![webui](img/webui_0419.png)
+1. `对话` Tab 界面
+![](img/webui_0510_0.png)
+2. `知识库测试 Beta` Tab 界面
+![](img/webui_0510_1.png)
+3. `模型配置` Tab 界面
+![](img/webui_0510_2.png)
+
 Web UI 可以实现如下功能：
 
-1. 运行前自动读取`configs/model_config.py`中`LLM`及`Embedding`模型枚举及默认模型设置运行模型，如需重新加载模型，可在 `模型配置` 标签页重新选择后点击 `重新加载模型` 进行模型加载；
+1. 运行前自动读取`configs/model_config.py`中`LLM`及`Embedding`模型枚举及默认模型设置运行模型，如需重新加载模型，可在 `模型配置` Tab 重新选择后点击 `重新加载模型` 进行模型加载；
 2. 可手动调节保留对话历史长度、匹配知识库文段数量，可根据显存大小自行调节；
-3. 具备模式选择功能，可选择 `LLM对话` 与 `知识库问答` 模式进行对话，支持流式对话；
+3. `对话` Tab 具备模式选择功能，可选择 `LLM对话` 与 `知识库问答` 模式进行对话，支持流式对话；
 4. 添加 `配置知识库` 功能，支持选择已有知识库或新建知识库，并可向知识库中**新增**上传文件/文件夹，使用文件上传组件选择好文件后点击 `上传文件并加载知识库`，会将所选上传文档数据加载至知识库中，并基于更新后知识库进行问答；
-5. 后续版本中将会增加对知识库的修改或删除，及知识库中已导入文件的查看。
+5. 新增 `知识库测试 Beta` Tab，可用于测试不同文本切分方法与检索相关度阈值设置，暂不支持将测试参数作为 `对话` Tab 设置参数。
+6. 后续版本中将会增加对知识库的修改或删除，及知识库中已导入文件的查看。
 
 ### 常见问题
 
@@ -159,6 +187,7 @@ Web UI 可以实现如下功能：
   - [x] [THUDM/chatglm-6b-int4](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4)
   - [x] [THUDM/chatglm-6b-int4-qe](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4-qe)
   - [x] [ClueAI/ChatYuan-large-v2](https://huggingface.co/ClueAI/ChatYuan-large-v2)
+  - [x] [fnlp/moss-moon-003-sft](https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-sft)
 - [ ] 增加更多 Embedding 模型支持
   - [x] [nghuyong/ernie-3.0-nano-zh](https://huggingface.co/nghuyong/ernie-3.0-nano-zh)
   - [x] [nghuyong/ernie-3.0-base-zh](https://huggingface.co/nghuyong/ernie-3.0-base-zh)
@@ -178,6 +207,6 @@ Web UI 可以实现如下功能：
   - [ ] 实现调用 API 的 Web UI Demo
 
 ## 项目交流群
-![二维码](img/qr_code_14.jpg)
+![二维码](img/qr_code_17.jpg)
 
 🎉 langchain-ChatGLM 项目交流群，如果你也对本项目感兴趣，欢迎加入群聊参与讨论交流。

docs/INSTALL.md

@@ -29,7 +29,14 @@ $ git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git
 # 进入目录
 $ cd langchain-ChatGLM
 
+# 项目中 pdf 加载由先前的 detectron2 替换为使用 paddleocr，如果之前有安装过 detectron2 需要先完成卸载避免引发 tools 冲突
+$ pip uninstall detectron2
+
 # 安装依赖
 $ pip install -r requirements.txt
+
+# 验证paddleocr是否成功，首次运行会下载约18M模型到~/.paddleocr
+$ python loader/image_loader.py
+
 ```
 注：使用 `langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader` 进行非结构化文件接入时，可能需要依据文档进行其他依赖包的安装，请参考 [langchain 文档](https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/unstructured_file.html)。

loader/__init__.py

+from .image_loader import UnstructuredPaddleImageLoader
+from .pdf_loader import UnstructuredPaddlePDFLoader

loader/image_loader.py

+"""Loader that loads image files."""
+from typing import List
+
+from langchain.document_loaders.unstructured import UnstructuredFileLoader
+from paddleocr import PaddleOCR
+import os
+
+
+class UnstructuredPaddleImageLoader(UnstructuredFileLoader):
+    """Loader that uses unstructured to load image files, such as PNGs and JPGs."""
+
+    def _get_elements(self) -> List:
+        def image_ocr_txt(filepath, dir_path="tmp_files"):
+            full_dir_path = os.path.join(os.path.dirname(filepath), dir_path)
+            if not os.path.exists(full_dir_path):
+                os.makedirs(full_dir_path)
+            filename = os.path.split(filepath)[-1]
+            ocr = PaddleOCR(lang="ch", use_gpu=False, show_log=False)
+            result = ocr.ocr(img=filepath)
+
+            ocr_result = [i[1][0] for line in result for i in line]
+            txt_file_path = os.path.join(full_dir_path, "%s.txt" % (filename))
+            with open(txt_file_path, 'w', encoding='utf-8') as fout:
+                fout.write("\n".join(ocr_result))
+            return txt_file_path
+
+        txt_file_path = image_ocr_txt(self.file_path)
+        from unstructured.partition.text import partition_text
+        return partition_text(filename=txt_file_path, **self.unstructured_kwargs)
+      
+      
+if __name__ == "__main__":
+    filepath = "../content/samples/test.jpg"
+    loader = UnstructuredPaddleImageLoader(filepath, mode="elements")
+    docs = loader.load()
+    for doc in docs:
+        print(doc)

loader/pdf_loader.py

+"""Loader that loads image files."""
+from typing import List
+
+from langchain.document_loaders.unstructured import UnstructuredFileLoader
+from paddleocr import PaddleOCR
+import os
+import fitz
+
+
+class UnstructuredPaddlePDFLoader(UnstructuredFileLoader):
+    """Loader that uses unstructured to load image files, such as PNGs and JPGs."""
+
+    def _get_elements(self) -> List:
+        def pdf_ocr_txt(filepath, dir_path="tmp_files"):
+            full_dir_path = os.path.join(os.path.dirname(filepath), dir_path)
+            if not os.path.exists(full_dir_path):
+                os.makedirs(full_dir_path)
+            filename = os.path.split(filepath)[-1]
+            ocr = PaddleOCR(lang="ch", use_gpu=False, show_log=False)
+            doc = fitz.open(filepath)
+            txt_file_path = os.path.join(full_dir_path, "%s.txt" % (filename))
+            img_name = os.path.join(full_dir_path, '.tmp.png')
+            with open(txt_file_path, 'w', encoding='utf-8') as fout:
+
+                for i in range(doc.page_count):
+                    page = doc[i]
+                    text = page.get_text("")
+                    fout.write(text)
+                    fout.write("\n")
+
+                    img_list = page.get_images()
+                    for img in img_list:
+                        pix = fitz.Pixmap(doc, img[0])
+
+                        pix.save(img_name)
+
+                        result = ocr.ocr(img_name)
+                        ocr_result = [i[1][0] for line in result for i in line]
+                        fout.write("\n".join(ocr_result))
+            os.remove(img_name)
+            return txt_file_path
+
+        txt_file_path = pdf_ocr_txt(self.file_path)
+        from unstructured.partition.text import partition_text
+        return partition_text(filename=txt_file_path, **self.unstructured_kwargs)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    filepath = "../content/samples/test.pdf"
+    loader = UnstructuredPaddlePDFLoader(filepath, mode="elements")
+    docs = loader.load()
+    for doc in docs:
+        print(doc)

requirements.txt

+pymupdf
+paddlepaddle==2.4.2
+paddleocr
 langchain==0.0.146
 transformers==4.27.1
 unstructured[local-inference]

test_image.py

+from configs.model_config import *
+import nltk
+
+nltk.data.path = [NLTK_DATA_PATH] + nltk.data.path
+
+filepath = "./img/test.jpg"
+from loader import UnstructuredPaddleImageLoader
+
+loader = UnstructuredPaddleImageLoader(filepath, mode="elements")
+docs = loader.load()
+for doc in docs:
+    print(doc)

test_pdf.py

+from configs.model_config import *
+import nltk
+
+nltk.data.path = [NLTK_DATA_PATH] + nltk.data.path
+
+filepath = "docs/test.pdf"
+from loader import UnstructuredPaddlePDFLoader
+
+loader = UnstructuredPaddlePDFLoader(filepath, mode="elements")
+docs = loader.load()
+for doc in docs:
+    print(doc)