[提问] langchain-chatchat目前可以总结文档全文吗

[HHH16]

功能描述 梳理文章的大纲

[dosubot[bot]]

嘿，@HHH16！很高兴再次看到你的提问。希望你最近一切都好！

是的，Langchain-Chatchat的当前版本可以总结整个文档并梳理文章的大纲。提供的代码包括了设计用于处理知识库文档的总结任务的函数。具体来说，recreate_summary_vector_store，summary_file_to_vector_store，和summary_doc_ids_to_vector_store函数是根据不同的输入（整个知识库，特定的文件名，或文档ID）来总结文档的。这些函数使用了一个文本总结适配器（SummaryAdapter），它可能与语言模型接口（由get_ChatOpenAI获取语言模型实例用于总结）来生成总结。这个过程包括在向量存储中创建或更新一个总结，这表明该系统既能总结文档，也能以结构化的方式组织这些总结，这可以被看作是梳理文章的大纲。

具体的语言模型包括：

• OpenAI的GPT-4模型（openai-api）
• Qwen Max模型（qwen-api）
• Zhipu AI的GLM4模型（zhipu-api）
• 所有Qwen系列的本地模型（Qwen）
• chatglm3-6b
• internlm2-chat-20b
• Orion-14B-Chat-Plugin

这些模型都列在SUPPORT_AGENT_MODEL部分，表明它们被支持用于代理相关的功能，这将包括像文本总结这样的任务。

关于recreate_summary_vector_store，summary_file_to_vector_store，和summary_doc_ids_to_vector_store函数的详细工作方式，你可以参考我在上文中的解释。

相关的代码和文档可以在以下链接找到：

• server/knowledge_base/kb_summary_api.py
• configs/model_config.py.example

希望这个回答能帮助你，如果你有任何其他问题，欢迎继续提问。

Sources

• server/knowledge_base/kb_summary_api.py
• configs/model_config.py.example

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