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https://github.com/RYDE-WORK/Langchain-Chatchat.git
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253168a187
* 修复Azure 不设置Max token的bug * 重写agent 1. 修改Agent实现方式，支持多参数，仅剩 ChatGLM3-6b和 OpenAI GPT4 支持，剩余模型将在暂时缺席Agent功能 2. 删除agent_chat 集成到llm_chat中 3. 重写大部分工具，适应新Agent * 更新架构 * 删除web_chat,自动融合 * 移除所有聊天，都变成Agent控制 * 更新配置文件 * 更新配置模板和提示词 * 更改参数选择bug
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Python
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from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, JSON, func
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from server.db.base import Base
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class MessageModel(Base):
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"""
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聊天记录模型
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"""
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__tablename__ = 'message'
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id = Column(String(32), primary_key=True, comment='聊天记录ID')
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conversation_id = Column(String(32), default=None, index=True, comment='对话框ID')
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chat_type = Column(String(50), comment='聊天类型')
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query = Column(String(4096), comment='用户问题')
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response = Column(String(4096), comment='模型回答')
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# 记录知识库id等，以便后续扩展
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meta_data = Column(JSON, default={})
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# 满分100 越高表示评价越好
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feedback_score = Column(Integer, default=-1, comment='用户评分')
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feedback_reason = Column(String(255), default="", comment='用户评分理由')
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create_time = Column(DateTime, default=func.now(), comment='创建时间')
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def __repr__(self):
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return f"<message(id='{self.id}', conversation_id='{self.conversation_id}', chat_type='{self.chat_type}', query='{self.query}', response='{self.response}',meta_data='{self.meta_data}',feedback_score='{self.feedback_score}',feedback_reason='{self.feedback_reason}', create_time='{self.create_time}')>"
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