本项目使用LangChain框架做文档类型文档。
包括两种请求方式，streaming和非streaming，其中streaming方式参考了chat-langchain项目。

1. 用户ID
2. 文档类型
3. stream回答

1. 读取文档或者文件夹下的文档
2. 对文档进行切块
3. 对文档块进行embedding
4. 存储到向量数据库
5. 允许增量更新
6. 允许多个主题（多个表或者文件存储路径）

1. 读取向量数据库数据
2. 对query进行embedding
3. 抽取向量数据库中和query最相似的候选文档块
4. 将query和候选文档块组合，调用llm生成答案

temperature=0.0

pip install -r requirements.txt

按需修改config.py文件

python data_prepare.py

python documents_qa_api.py

cd streaming
python main.py

query：请求的问题
chat_history：历史消息，是一个list，[[question, answer], [question, answer], ……]，默认为[]
category：文档类别，默认为strategy
stream：是否为流式返回结果，默认为False

curl -H "Content-Type: application/json" -X POST "http://192.168.0.1:15001/documents_qa" -d '
{
    "query": "朝鲜军队有多少人服役",
    "chat_history": [],
    "category": "strategy",
    "stream": "false"
}
'