Langchain_demo，为什么输出response是list而不是str，导致报错

[zhangzhili1112]

[引用]
[[citation:1]]

# translate to vectors
    batch_size = args.batch_size
    for i in tqdm(range(0, len(chunks), batch_size), desc="向量化"):
        try:
            vector_store.add_documents(chunks[i:i + batch_size])
        except Exception as e:
            print(f"文件向量化失败，{e}")

    # save embedded vectors
    output_path = args.output_path
    os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
    vector_store.save_local(output_path)
    print(f"文件向量化完成，已保存至{output_path}")

[[citation:2]]

![](../resources/logo.jpeg)

[English](README.md) | [中文](README_zh.md)

## RAG功能

CodeGeeX4支持RAG检索增强，并兼容Langchain框架，实现项目级检索问答。

## 使用教程

### 1. 安装依赖项

```bash
cd langchain_demo
pip install -r requirements.txt

2. 配置Embedding API Key

本项目使用智谱开放平台的Embedding API实现向量化功能，请先注册并获取API Key。

并在models/embedding.py中配置API Key。

详情可参考 https://open.bigmodel.cn/dev/api#text_embedding

3. 生成向量数据

python vectorize.py --workspace . --output_path vectors

>>> 文件向量化完成,已保存至vectors

[[citation:3]]
```markdown
def vectorize(files: list[str], args):
    # split file into chunks
    chunks = []
    for file in tqdm(files, desc="文件切分"):
        chunks.extend(split_into_chunks(file, args.chunk_size, args.overlap_size))

    # initialize the vector store
    vector_store = FAISS(
        embedding_function=embed_model,
        index=dependable_faiss_import().IndexFlatL2(embed_model.embedding_size),
        docstore=InMemoryDocstore(),
        index_to_docstore_id={},
    )

[[citation:4]]

if __name__ == '__main__':
    args = parse_arguments()
    files = traverse(args.workspace)
    vectorize(files, args)

问：这个项目如何实现文件向量化
为什么输出response是list而不是str，结果如下
{'name': '这个项目通过以下步骤实现文件向量化：', 'content': '\n1. 首先，项目会根据给定的参数（如batch_size和chunk_size）将文件切分成多个块（chunks）。这是通过split_into_chunks函数实现的，该函数会根据给定的块大小和重叠大小将文件切分成多个块[[citation:3]]。\n\n2. 然后，项目会初始化一个向量存储（vector store）。这个向量存储使用FAISS库，这是一个用于高效相似度搜索和聚类的大型N维向量索引库。向量存储的初始化包括指定嵌入函数（embedding function）、索引（index）和文档存储（docstore）[[citation:3]]。\n\n3. 接下来，项目会使用vector_store.add_documents方法将切分好的文件块添加到向量存储中。这个方法会调用嵌入函数将每个文件块转换成向量，然后将这些向量添加到向量存储中[[citation:1]]。\n\n4. 最后，项目会将向量存储保存到本地文件系统中。这是通过vector_store.save_local方法实现的，该方法会将向量存储保存到指定的输出路径中[[citation:1]]。\n\n总的来说，这个项目通过将文件切分成块，然后将每个块转换成向量，并将这些向量存储到向量存储中，从而实现了文件向量化。'}

[zhangzhili1112]

`response中有“\n”，总是会将内容分割`   
 def process_response(self, output, history):
        content = ""
        history = deepcopy(history)
        for response in output.split("<|assistant|>"):
            if "\n" in response:
                metadata, content = response.split("\n", maxsplit=1)
            else:
                metadata, content = "", response
            if not metadata.strip():
                content = content.strip()
                history.append({"role": "assistant", "metadata": metadata, "content": content})
                content = content.replace("[[训练时间]]", "2023年")
            else:
                history.append({"role": "assistant", "metadata": metadata, "content": content})
                if history[0]["role"] == "system" and "tools" in history[0]:
                    parameters = json.loads(content)
                    content = {"name": metadata.strip(), "parameters": parameters}
                else:
                    content = {"name": metadata.strip(), "content": content}
        return content, history