Part2: 地端實作聊天機器人-結合Celery上傳文檔&建立知識庫

16th鐵人賽 genai dify celery

Harper

團隊資料工程師甘苦談

2024-10-13 00:15:34

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▋結合Celery上傳文檔&建立知識庫

今天我們要實際上傳文檔，建立我們聊天機器人背後的知識庫。有了網頁介面，要達成這個目標變得直觀很多，不過Dify背後的運作還有使用到Celery這個技術，如果沒有啟動的話，即使上傳了文檔，資料還是沒辦法轉換成可以用的模樣，會像這樣看到Queuing的狀態：

Celery

Celery是一個由Python開發的分散式任務處理系統，在Dify中用於任務管理和後台作業處理，這麼做的優點是藉由非同步處理方式，提升使用者體驗。回顧說明文件中的部屬伺服器，其實還有一個步驟我們沒有執行-Worker service。若要使用佇列中的非同步任務（例如資料集檔案匯入和資料集文件更新），就必須啟動Worker service，讓Celery使用Redis(先前我們部屬的資料庫之一)作為其代理程式來管理任務佇列。也就是說在Dify，如果只是要一個可以回話的聊天機器人，就只要串接好LLM模型就可以運作了，但RAG聊天機器人需要有資料檢索功能，所以我們必須使用Celery，讓這個功能順利運作。

回到開發環境中，原本已經有兩個終端機，各自啟動前端和後端的服務，現在我們要新增第三個終端機，用來運作Worker service：

# 進入api資料夾
cd api

# 啟用虛擬環境
poetry shell

# 使用celery啟用Worker service
celery -A app.celery worker -P gevent -c 1 --loglevel INFO -Q dataset,generation,mail,ops_trace

執行完上述指令後，就可以看到worker service在後台運作了。

上傳文檔

到Knowledge頁面，Create Knowledge，選擇要上傳的檔案，注意格式以及檔案大小要按規定，這邊我們示範上傳一個國慶新聞的HTML：
選擇文字轉向量要用的Embedding Model：
選擇搜尋引擎的檢索方式，推薦選用Hybrid Search，結合文字與向量搜尋：
設定好送出，就會告訴我們知識庫建立好了：
檢查文件的STATUS，狀態要是Available才可被使用，如果沒有啟用Worker service，這裡會顯示Queuing：
同理，我們可以再add file，替知識庫新增第二個文檔：
最後，到setting，設定這個知識庫的名稱與說明：

現在，我們成功建立了簡易的台灣旅遊知識庫，內含國慶煙火新聞和蘭嶼的旅遊資訊，聊天機器人可以從這裡找到回答的依據。