What does the error ‘module ‘langchain‘ has no attribute ‘verbose‘ refer to?

题意:错误 'module 'langchain' has no attribute 'verbose' 指的是什么意思?

问题背景:

Kind of new to Langchain/Qdrant but I'm building a recommendation engine to recommend users based on the contents of their associated PDF files, and I need to process PDFs and store their chunks in a vector database (I'm using Qdrant) for establishing context for the RAG agent. I don't exactly understand if this error is pertaining to some sort of version requirement, since the only prior error I found had to do with Langchain versions before 0.1.x:

我对Langchain和Qdrant还算是新手,但我正在构建一个推荐引擎,该引擎基于用户关联的PDF文件内容来推荐用户。我需要处理这些PDF文件并将它们的内容块存储在向量数据库中(我使用的是Qdrant),以便为RAG代理建立上下文。我不确定这个错误是否与某种版本要求有关,因为我之前发现的唯一错误与Langchain 0.1.x之前的版本有关

However that issue was closed, and downgrading to versions below 0.1.x given the current releases of langchain doesn't seem feasible given what most of my current environment has recent dependencies.

然而,那个问题已经被关闭了,并且鉴于当前langchain的发布情况,将版本降级到0.1.x以下似乎不太可行,因为我当前环境的大部分依赖都是最新的。

I tried different versions of langchain and different versions all of the corresponding langchain third-party libraries. Currently, these are the important parts of my requirements file (I think):

我尝试了不同版本的langchain以及所有对应的langchain第三方库的不同版本。目前,这些是我需求文件(我认为)中的重要部分:

langchain==0.2.1
langchain-community==0.2.1
langchain-core==0.2.1
langchain-experimental==0.0.59
langchain-openai==0.1.7
langchain-text-splitters==0.2.0
langcodes==3.4.0
langsmith==0.1.57

openai==1.28.1 
python==3.12.3

Looking for some sort of workaround, or a diagnosis as to what may package may be causing the problem. My current program output:

正在寻找某种解决方案,或者诊断可能是哪个包导致了问题。我当前的程序输出是:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/danielperlov/dperlov/JobsMatch/backend/ml_model/resume_preprocessor/main.py", line 28, in <module>
    main()
  File "/Users/danielperlov/dperlov/JobsMatch/backend/ml_model/resume_preprocessor/main.py", line 17, in main
    processor = PDFResumeProcessor(openai_api_key)
                ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/danielperlov/dperlov/JobsMatch/backend/ml_model/resume_preprocessor/gpt_class.py", line 16, in __init__
    self.model = ChatOpenAI(api_key=openai_api_key, temperature=0, model_name='gpt-3.5-turbo-16k-0613')
                 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/danielperlov/dperlov/JobsMatch/backend/ml_model/resume_preprocessor/.venv/lib/python3.12/site-packages/pydantic/v1/main.py", line 339, in __init__
    values, fields_set, validation_error = validate_model(__pydantic_self__.__class__, data)
                                           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/danielperlov/dperlov/JobsMatch/backend/ml_model/resume_preprocessor/.venv/lib/python3.12/site-packages/pydantic/v1/main.py", line 1064, in validate_model
    value = field.get_default()
            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/danielperlov/dperlov/JobsMatch/backend/ml_model/resume_preprocessor/.venv/lib/python3.12/site-packages/pydantic/v1/fields.py", line 437, in get_default
    return smart_deepcopy(self.default) if self.default_factory is None else self.default_factory()
                                                                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/danielperlov/dperlov/JobsMatch/backend/ml_model/resume_preprocessor/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/language_models/base.py", line 72, in _get_verbosity
    return get_verbose()
           ^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/danielperlov/dperlov/JobsMatch/backend/ml_model/resume_preprocessor/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/globals.py", line 72, in get_verbose
    old_verbose = langchain.verbose
                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: module 'langchain' has no attribute 'verbose'

问题解决:

in my case, the code can fix the problem:        在我的情况下,以下代码可以修复问题:

import langchain
langchain.verbose = False
langchain.debug = False
langchain.llm_cache = False

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/759232.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

学习阳明心学,需要下真功夫,持续用功

阳明心学是功夫之学&#xff0c;看到善的就发扬光大&#xff0c;看到恶的就立即改正&#xff0c;这才是真功夫

LeetCode 算法:二叉搜索树中第K小的元素 c++

原题链接&#x1f517;&#xff1a;二叉搜索树中第K小的元素 难度&#xff1a;中等⭐️⭐️ 题目 给定一个二叉搜索树的根节点 root &#xff0c;和一个整数 k &#xff0c;请你设计一个算法查找其中第 k 小的元素&#xff08;从1开始计数&#xff09;。 示例 1&#xff1a;…

【web】2、集成插件

1、element-plus 官网地址:设计 | Element Plus 安装 plus 及 icon 图标库 1.1 官网提供plus安装方法&#xff1a; 1.2 官网提供 icon 安装方法 1.3 安装 pnpm install element-plus element-plus/icons-vue main.ts全局安装element-plus,element-plus默认支持语言英语设…

Navicat 外网连接 mysql (1、通过SSH方式内网访问 2、对外开放3306端口)

1、通过SSH方式内网访问 直接常规方式使用IP、账号密码连接&#xff0c;失败 SSH方式&#xff1a; 常规 选项卡中&#xff1a;localhost录入数据库账号密码 SSH 选项卡中&#xff1a;勾选使用SSH&#xff0c;输入服务器IP、账号、密码 如果出现该错误&#xff0c;可能是服务器…

51个图表,完美展示数据分布关系!

本节介绍seaborn展示数据分布关系的图表&#xff08;Distribution plots&#xff09;的实现&#xff0c;该类图表用于展示数据集的分布规律&#xff0c;帮助快速获取数据多方面信息&#xff0c;例如&#xff0c;观测值的范围、中心趋势、是否存在某个方向上严重偏斜、是否存在双…

10大内网安全管理系统!企业内网安全必备系统

内网安全管理系统对于维护企业网络安全至关重要&#xff0c;它们帮助监控、管理内部网络资源&#xff0c;防止数据泄露和安全威胁。以下是十款知名的内网安全管理系统。 1. 安企神终端安全管理系统 详细介绍&#xff1a; 安企神是针对企业内网安全需求设计的一款综合管理系统&…

在大数据盛行的今天,为什么需要使用图数据库?

分类 性能 可扩展性 灵活性 复杂性 键值存储数据库 高 高 高 无 文档数据库 高 可变 高 低 列存储数据库 高 可变 一般 低 图数据库 可变 高 高 高 关系型数据库 可变 可变 低 一般 表1&#xff1a;5类主流数据库产品分析 对于深度数据的分析和…

数值分析笔记(四)数值微积分

牛顿-科茨公式 ∫ a b f ( x ) d x ≈ ( b − a ) ∑ k 0 n C k ( n ) f ( a k h ) \int_a^bf(x) \mathrm{d}x\approx(b-a)\sum_{k0}^nC_k^{(n)}f(akh) ∫ab​f(x)dx≈(b−a)k0∑n​Ck(n)​f(akh) 其中&#xff0c; C k ( n ) C_k^{(n)} Ck(n)​为科茨系数。 n1时&#xff…

Drag Select Compose:实现多平台图片多选功能的利器

Drag Select Compose:实现多平台图片多选功能的利器 在现代移动应用开发中,图片多选功能是一个常见且实用的需求。而实现这种功能可能涉及到复杂的手势处理和状态管理。今天,我将介绍一款强大的Compose多平台库——Drag Select Compose,它能够轻松实现类似于Google Photos…

Qt开发 | 无边框窗口 | 自定义标题栏 | 拖拽拉伸 | 窗口阴影 | 圆角窗口

文章目录 一、QWidget类介绍二、无边框窗口的基本实现三、自定义标题栏并实现拖拽拉伸四、设计一个无边框窗口公共类五、标题栏qss美化、关闭、最小化、最大化六、实现窗口阴影七、圆角窗口八、一个自定义标题栏带圆角阴影的窗口 一、QWidget类介绍 QWidget 是 Qt 框架中的一个…

SpringBoot整合MongoDB JPA使用

一、整合MongoDB SpringDataMongoDB是 SpringData家族成员之一&#xff0c;MongoDB的持久层框架&#xff0c;底层封装了 mongodb-driver。mongodb-driver 是 MongoDB官方推出的 Java连接 MongoDB的驱动包&#xff0c;相当于JDBC驱动。 SpringBoot整合 MongoDB&#xff0c;引入…

【MySQL】数据库——备份与恢复,日志管理1

一、数据备份的重要性 1.备份的主要目的是灾难恢复 在生产环境中&#xff0c;数据的安全性至关重要 任何数据的丢失都可能产生严重的后果造成数据丢失的原因&#xff1a; 程序错误人为,操作错误运算错误磁盘故障灾难&#xff08;如火灾、地震&#xff09;和盗窃 2.数据库备份…

pcap包常见拆分方法

文章目录 Wireshark 拆分流量包SplitCap使用简介魔数报错示例结果 在进行流量分析时&#xff0c;经常需要分析pcap流量包。但是体积过大的流量包不容易直接分析&#xff0c;经常需要按照一定的规则把它拆分成小的数据包。 这里统一选择cic数据集里的Thursday-WorkingHours.pcap…

【Oracle篇】逻辑备份工具expdp(exp)/impdp(imp)和物理备份工具rman的区别和各自的使用场景总汇(第八篇,总共八篇)

&#x1f4ab;《博主介绍》&#xff1a;✨又是一天没白过&#xff0c;我是奈斯&#xff0c;DBA一名✨ &#x1f4ab;《擅长领域》&#xff1a;✌️擅长Oracle、MySQL、SQLserver、阿里云AnalyticDB for MySQL(分布式数据仓库)、Linux&#xff0c;也在扩展大数据方向的知识面✌️…

基于局域网下的服务器连接、文件传输以及内网穿透教程 | 服务器连接ssh | 服务器文件传输scp | 内网穿透frp | 研究生入学必备 | 深度学习必备

&#x1f64b;大家好&#xff01;我是毛毛张! &#x1f308;个人首页&#xff1a; 神马都会亿点点的毛毛张 &#x1f4cc;本篇博客分享的是基于局域网下的服务器连接&#x1f517;、文件传输以及内网穿透教程&#xff0c;内容非常完备✨&#xff0c;涵盖了在服务器上做深度学…

目标检测常用涨点方法:注意力机制小结(空间注意力、通道注意力、CBAM等)

1.通道注意力 通道注意力&#xff08;Channel Attention&#xff09;是在通道维度上对输入数据进行学习&#xff0c;再对不同的通道分配相应的权重表示重要性&#xff0c;从而达到“分配注意力”的效果。SENet&#xff08;Squeeze and Excitation networks) 是一个典型的使用通…

J020_二分查找算法

一、查找过程 使用二分查找算法有一个必要的前提&#xff1a;数组已经是一个排好序的数组。 以下面数组为例&#xff0c;讲述二分查找过程&#xff1a; 二、代码实现 package com.itheima.sort;public class BinarySearch {public static void main(String[] args) {int[] a…

STM32第十三课:DMA多通道采集光照烟雾

文章目录 需求一、DMA&#xff08;直接存储器存取&#xff09;二、实现流程1.时钟使能2.设置外设寄存器地址3.设置存储器地址4.设置要传输的数据量5.设置通道优先级6.设置传输方向7.使通道和ADC转换 三、数据处理四、需求实现总结 需求 通过DMA实现光照强度和烟雾浓度的多通道…

VQVAE:Neural Discrete Representation Learning

论文名称&#xff1a;Neural Discrete Representation Learning 开源地址 发表时间&#xff1a;NIPS2017 作者及组织&#xff1a;Aaron van den Oord,Oriol Vinyals和Koray Kavukcuoglu, 来自DeepMind。 1、VAE 简单回顾下VAE的损失函数&#xff0c;ELBO的下界为&#xff1a; …

单晶层状氧化物制作方法技术资料 纳离子技术

网盘 https://pan.baidu.com/s/1hjHsXvTXG74-0fDo5TtXWQ?pwd10jk 单晶型高熵普鲁士蓝正极材料及其制备方法与应用.pdf 厘米级铬氧化物单晶及其制备方法和存储器件.pdf 多孔氧化物单晶材料及其制备方法和应用.pdf 大单晶层状氧化物正极材料及其制备方法和应用.pdf 富钠P2相层状…