批量使用API调用langchain-chatchat知识库能力

大模型相关目录

大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容
从0起步，扬帆起航。

1. 大模型应用向开发路径及一点个人思考
2. 大模型应用开发实用开源项目汇总
3. 大模型问答项目问答性能评估方法
4. 大模型数据侧总结
5. 大模型token等基本概念及参数和内存的关系
6. 大模型应用开发-华为大模型生态规划
7. 从零开始的LLaMA-Factory的指令增量微调
8. 基于实体抽取-SMC-语义向量的大模型能力评估通用算法（附代码）
9. 基于Langchain-chatchat的向量库构建及检索（附代码）
10. 一文教你成为合格的Prompt工程师
11. 最简明的大模型agent教程
12. 批量使用API调用langchain-chatchat知识库能力

---

---

批量使用API调用langchain-chatchat知识库能力

import requests
import json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import pandas as pd



# API的URL
url = 'http://localhost:7861/chat/knowledge_base_chat'

# 定义发送请求的函数
def send_request(question, index):
    data = {
   
        "query": question,
        "knowledge_base_name": "ytzw_240327",
        "top_k": 3,
        "score_threshold": 1,
        "stream": False,
        "model_name": "ytzw_llm-Chat",
        "temperature"