[BUG] 重建知识库失败

[zpzxgcr]

问题描述 / Problem Description
改成pg的时候报错了

复现问题的步骤 / Steps to Reproduce
python init_database.py --recreate-vs

预期的结果 / Expected Result
正常创建
实际结果 / Actual Result
recreating all vector stores
Traceback (most recent call last):
File "D:\code\python\Langchain-Chatchat\init_database.py", line 107, in
folder2db(kb_names=args.kb_name, mode="recreate_vs", embed_model=args.embed_model)
File "D:\code\python\Langchain-Chatchat\server\knowledge_base\migrate.py", line 119, in folder2db
kb = KBServiceFactory.get_service(kb_name, vs_type, embed_model)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\code\python\Langchain-Chatchat\server\knowledge_base\kb_service\base.py", line 304, in get_service
vector_store_type = getattr(SupportedVSType, vector_store_type.upper())
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: type object 'SupportedVSType' has no attribute 'PGVECTOR'

环境信息 / Environment Information

• langchain-ChatGLM 版本/commit 号：(例如：v2.0.1 或 commit 123456) / langchain-ChatGLM version/commit number: (e.g., v2.0.1 or commit 123456)
• 是否使用 Docker 部署（是/否）：否
• 使用的模型（ChatGLM2-6B / Qwen-7B 等）：ChatGLM-6B / Model used (ChatGLM2-6B / Qwen-7B, etc.): ChatGLM2-6B
• 使用的 Embedding 模型（moka-ai/m3e-base 等）：moka-ai/m3e-base / Embedding model used (moka-ai/m3e-base, etc.): moka-ai/m3e-base
• 使用的向量库类型 (faiss / milvus / pg_vector 等)： faiss / Vector library used (faiss, milvus, pg_vector, etc.): faiss
• 操作系统及版本 / Operating system and version:
• Python 版本 / Python version: 3.11.7
• 其他相关环境信息 / Other relevant environment information:

附加信息 / Additional Information
添加与问题相关的任何其他信息 / Add any other information related to the issue.

[dosubot]

你好，@zpzxgcr！很高兴再次看到你在这里提出问题。希望你一切都好。

您好，zpzxgcr。根据您提供的错误信息，问题出在尝试访问SupportedVSType类的PGVECTOR属性，但是这个属性并不存在。这通常发生在代码期望类或模块中存在某个属性或方法，但实际上并未定义或正确导入。

在您尝试使用python init_database.py --recreate-vs命令重建向量存储时，这个问题可能发生在重建向量存储的过程中，涉及到数据库操作和可能的向量存储机制配置。SupportedVSType可能是用来定义应用程序支持的向量存储类型，例如内存向量、基于文件的向量，或者特定数据库的向量类型，如PostgreSQL的PGVECTOR。

然而，您提供的init_database.py代码片段并未包含SupportedVSType的定义或导入语句，也没有直接引用PGVECTOR。这意味着错误可能发生在未显示的代码部分，可能在folder2db函数内部，或者在它依赖的配置或工具中，例如数据库模型定义或向量存储配置。

要解决这个错误，您需要：

1. 确保SupportedVSType正确定义，并且如果打算支持PostgreSQL向量存储，应包含PGVECTOR属性。这可能需要检查代码库中的模型或枚举定义。
2. 验证所有必要的依赖项和模块，用于处理预期的向量存储（例如，PostgreSQL扩展或向量操作库）在项目中正确安装和导入。
3. 检查配置文件或环境变量（在提供的片段中未显示），确保它们正确设置，用于预期的数据库和向量存储类型。

没有访问完整代码库的权限，特别是定义SupportedVSType和处理向量存储操作的部分，无法提供精确的解决方案。您需要查看相关的代码部分来解决问题。

另外，我在Langchain-Chatchat的问题库中找到了一些类似的问题，可能对您有所帮助：

1. [BUG] PGVECTOR的连接报错问题
2. [BUG] 简洁阐述问题 / 运行python init_database.py --recreate-vs错误

希望这些信息对您有所帮助。如果您有任何其他问题或需要进一步的澄清，请随时告诉我。

Sources

• [BUG] PGVECTOR的连接报错问题
• [BUG] 简洁阐述问题 / 运行python init_database.py --recreate-vs错误
• init_database.py
• server/knowledge_base/kb_service/base.py

About Dosu

This response is meant to be useful and save you time. It is not meant to be a precise solution, but rather a starting point for your own research.

Help me be more useful! Please leave a 👍 if this is helpful and 👎 if it is irrelevant.

If you want to continue the conversation, start your reply with @dosu-bot.