检索原理**自动合并检索**自动合并检索原理，和我洗的上一篇文章的检索方案：将文本分割成512大小（一般对应段落大小）和128（一般对句子大小不是严格的句子长度）大小两种分别存储到索引库，再用llama_index的简单融合寻回器，分别从这里个向量库查询。将查询结果融合排序后交给LLM的

chainlits3默认对于minio的支持没有明确说明，但是我们可以通过配置解决（环境变量以及~/.aws/config都可以）使用代码配置importchainlitasclimportchainlit.dataascl_datafromchainlit.data.sql_alchemyimportSQLAlchemyDataLayerfromchainlit.typesimportThreadDic

前言我在上一篇文章中《Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用（text2sql）》利用langchain中create_sql_agent创建一个数据库代理智能体，但是实测中发现，使用create_sql_agent在对话中，响应速度太慢了，数据的表越多，对话响应就越慢，这次本篇文章l

前言由于fastgpt只提供了一个分享用的网页应用，网页访问地址没法自定义，虽然可以接入NextWeb/ChatGPTweb等开源应用。但是如果我们想直接给客户应用，还需要客户去设置配置，里面还有很多我们不想展示给客户的东西怎么办？于是，我使用Chainlit实现了一个无缝快速接入fastgpt实现自

快速开始创建一个文件，例如“chainlit_chat”mkdirchainlit_chat进入chainlit_chat文件夹下，执行命令创建python虚拟环境空间(需要提前安装好pythonsdk。Chainlit需要python>=3.8。,具体操作，由于文章长度问题就不在叙述，自行百度)，命令如下：python-mvenv.venv这

开通灵识服务首先需要到阿里云-模型服务灵积开通账户，获得apiKey模型服务灵积https://dashscope.aliyun.com/进入控制台，在API-KEY管理里，创建一个新的API-KEY,然后保存起来，后面会用到。模型服务灵积服务所有API文档地址https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer

我有一个脚本可以为在Windows中运行的GraphRAG应用程序构建ChainlitUI。GraphRAG查询在终端中运行良好，尽管需要大约120秒（附有屏幕截图）。但是，当我运行此Chainlit脚本时，subprocess.run中的timeout=300无法按预期工作。相反，我在大约60秒后收到“无法到达服务器”错