【LangChain-chatchat添加在线调用Openai的embedding模型：text-embedding-3-large】

LangChain-chatchat添加在线调用Openai的embedding模型：text-embedding-3-large

正确步骤：

博主已实验成功！！！！！

该篇介绍的是部署openai相关支持部分【在线调用，不吃硬件资源】，完整部署的可以根据实际情况借鉴修改

步骤一：拉取最新代码

git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
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步骤二：添加text-embedding-3-large到候选列表

默认已经配置完环境，运行了copy_config_example.py和init_database.py文件。不明白的可以去看github的官方介绍

1.打开Langchain-Chatchat/configs/model_config.py文件

# 1.1 修改EMBEDDING_MODEL默认模型为text-embedding-3-large
# 1.2 修改LLM_MODELS，将openai-api放在最前面
# 1.3 修改ONLINE_LLM_MODEL，添加openai-api的api_key
# 1.4 修改MODEL_PATH，在"embed_model"里添加"text-embedding-3-large":“your api_key”
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2.打开Langchain-Chatchat/webui_pages/knowledge_base/knowledge_base.py文件

# 2.1 查找knowledge_base_page函数
# 2.2 添加"text-embedding-3-large"到在线列表
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embed_models = list_online_embed_models() + ["text-embedding-3-large"]
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步骤三：补充筛选名单【最关键！！！】

1.打开Langchain-Chatchat/server/knowledge_base/kb_cache/base.py文件

# 1.1 查找EmbeddingsPool类
# 1.2 在EmbeddingsPool类里的load_embeddings函数中添加一段新代码，用于检测模型名字为text-embedding-3-large时，进行在线调用
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步骤四：添加 #科学# 路径【需要本机有科学上网工具，如果没有网络问题，可以略过】

1.打开Langchain-Chatchat/startup.py文件

# 添加如下内容
os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890"
os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890"
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步骤五：运行轻量化部署

python startup.py -a --lite
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新建知识库，发现已成功调用text-embedding-3-large