update local_doc_qa.py, webui.py and README.md

README.md

@@ -66,7 +66,7 @@ $ docker run -d --restart=always --name chatglm -p 7860:7860 -v /www/wwwroot/cod
 
 > 注：鉴于环境部署过程中可能遇到问题，建议首先测试命令行脚本。建议命令行脚本测试可正常运行后再运行 Web UI。
 
-执行 [knowledge_based_chatglm.py](cli_demo.py) 脚本体验**命令行交互**：
+执行 [cli_demo.py](cli_demo.py) 脚本体验**命令行交互**：
 ```shell
 $ python cli_demo.py
 ```

chains/local_doc_qa.py

@@ -95,17 +95,20 @@ class LocalDocQA:
                 except Exception as e:
                     print(e)
                     print(f"{file} 未能成功加载")
+        if len(docs) > 0:
+            if vs_path and os.path.isdir(vs_path):
+                vector_store = FAISS.load_local(vs_path, self.embeddings)
+                vector_store.add_documents(docs)
+            else:
+                if not vs_path:
+                    vs_path = f"""{VS_ROOT_PATH}{os.path.splitext(file)[0]}_FAISS_{datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")}"""
+                vector_store = FAISS.from_documents(docs, self.embeddings)
 
-        if vs_path and os.path.isdir(vs_path):
-            vector_store = FAISS.load_local(vs_path, self.embeddings)
-            vector_store.add_documents(docs)
+            vector_store.save_local(vs_path)
+            return vs_path, loaded_files
         else:
-            if not vs_path:
-                vs_path = f"""{VS_ROOT_PATH}{os.path.splitext(file)[0]}_FAISS_{datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")}"""
-            vector_store = FAISS.from_documents(docs, self.embeddings)
-
-        vector_store.save_local(vs_path)
-        return vs_path if len(docs) > 0 else None, loaded_files
+            print("文件均未成功加载，请检查依赖包或替换为其他文件再次上传。")
+            return None, loaded_files
 
     def get_knowledge_based_answer(self,
                                    query,

webui.py

@@ -55,10 +55,18 @@ def init_model():
     try:
         local_doc_qa.init_cfg()
         local_doc_qa.llm._call("你好")
-        return """模型已成功加载，可以开始对话，或从右侧选择模式后开始对话"""
+        reply = """模型已成功加载，可以开始对话，或从右侧选择模式后开始对话"""
+        print(reply)
+        return reply
     except Exception as e:
         print(e)
-        return """模型未成功加载，请到页面左上角"模型配置"选项卡中重新选择后点击"加载模型"按钮"""
+        reply = """模型未成功加载，请到页面左上角"模型配置"选项卡中重新选择后点击"加载模型"按钮"""
+        if str(e) == "Unknown platform: darwin":
+            print("改报错可能因为您使用的是 macOS 操作系统，需先下载模型至本地后执行 Web UI，具体方法请参考项目 README 中本地部署方法及常见问题："
+                  " https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM")
+        else:
+            print(reply)
+        return reply
 
 
 def reinit_model(llm_model, embedding_model, llm_history_len, use_ptuning_v2, top_k, history):
@@ -69,9 +77,11 @@ def reinit_model(llm_model, embedding_model, llm_history_len, use_ptuning_v2, to
                               use_ptuning_v2=use_ptuning_v2,
                               top_k=top_k)
         model_status = """模型已成功重新加载，可以开始对话，或从右侧选择模式后开始对话"""
+        print(model_status)
     except Exception as e:
         print(e)
         model_status = """模型未成功重新加载，请到页面左上角"模型配置"选项卡中重新选择后点击"加载模型"按钮"""
+        print(model_status)
     return history + [[None, model_status]]
 
 
@@ -91,6 +101,7 @@ def get_vector_store(vs_id, files, history):
     else:
         file_status = "模型未完成加载，请先在加载模型后再导入文件"
         vs_path = None
+    print(file_status)
     return vs_path, None, history + [[None, file_status]]
 
 
@@ -110,11 +121,12 @@ def change_mode(mode):
 
 def add_vs_name(vs_name, vs_list, chatbot):
     if vs_name in vs_list:
-        chatbot = chatbot + [[None, "与已有知识库名称冲突，请重新选择其他名称后提交"]]
+        vs_status = "与已有知识库名称冲突，请重新选择其他名称后提交"
+        chatbot = chatbot + [[None, vs_status]]
         return gr.update(visible=True), vs_list, chatbot
     else:
-        chatbot = chatbot + [
-            [None, f"""已新增知识库"{vs_name}",将在上传文件并载入成功后进行存储。请在开始对话前，先完成文件上传。 """]]
+        vs_status = f"""已新增知识库"{vs_name}",将在上传文件并载入成功后进行存储。请在开始对话前，先完成文件上传。 """
+        chatbot = chatbot + [[None, vs_status]]
         return gr.update(visible=True, choices=vs_list + [vs_name], value=vs_name), vs_list + [vs_name], chatbot