ragflow在鲲鹏服务器上启动出现[root@k8s01 docker]# docker logs -f ragflow-server Starting nginx... Starting ragflow_server... Starting 1 task executor(s) on host '61e1fda06dea'... 2025-07-30 07:27:35,391 INFO 21 ragflow_server log path: /ragflow/logs/ragflow_server.log, log levels: {'peewee': 'WARNING', 'pdfminer': 'WARNING', 'root': 'INFO'} 2025-07-30 07:28:07,339 INFO 21 found 0 gpus 2025-07-30 07:28:10,138 INFO 21 [HUQIE]:Trie file /ragflow/rag/res/huqie.txt.trie not found, build the default trie file 2025-07-30 07:28:10,139 INFO 21 [HUQIE]:Build trie from /ragflow/rag/res/huqie.txt 2025-07-30 07:28:36,500 INFO 21 [HUQIE]:Build trie cache to /ragflow/rag/res/huqie.txt.trie 2025-07-30 07:28:42,050 INFO 21 init database on cluster mode successfully 2025-07-30 07:28:47,514 INFO 21 load_model /ragflow/rag/res/deepdoc/det.onnx uses CPU 2025-07-30 07:28:47,647 INFO 21 load_model /ragflow/rag/res/deepdoc/rec.onnx uses CPU Traceback (most recent call last): File "/ragflow/api/ragflow_server.py", line 36, in <module> from api.apps import app File "/ragflow/api/apps/__init__.py", line 137, in <module> client_urls_prefix = [ File "/ragflow/api/apps/__init__.py", line 138, in <listcomp> register_page(path) for dir in pages_dir for path in search_pages_path(dir) File "/ragflow/api/apps/__init__.py", line 120, in register_page spec.loader.exec_module(page) File "/ragflow/api/apps/api_app.py", line 28, in <module> from api.db.services.dialog_service import DialogService, chat File "/ragflow/api/db/services/dialog_service.py", line 36, in <module> from rag.app.resume import forbidden_select_fields4resume File "/ragflow/rag/app/resume.py", line 27, in <module> from deepdoc.parser.resume import step_one, step_two File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/step_two.py", line 26, in <module> from deepdoc.parser.resume.entities import degrees, schools, corporations File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 93, in <module> GOOD_CORP = set([corpNorm(rmNoise(c), False) for c in GOOD_CORP]) File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 93, in <listcomp> GOOD_CORP = set([corpNorm(rmNoise(c), False) for c in GOOD_CORP]) File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 68, in corpNorm tks = rag_tokenizer.tokenize(nm).split() File "/ragflow/rag/nlp/rag_tokenizer.py", line 331, in tokenize res.extend([self.stemmer.stem(self.lemmatizer.lemmatize(t)) for t in word_tokenize(L)]) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 142, in word_tokenize sentences = [text] if preserve_line else sent_tokenize(text, language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 119, in sent_tokenize tokenizer = _get_punkt_tokenizer(language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 105, in _get_punkt_tokenizer return PunktTokenizer(language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/punkt.py", line 1744, in __init__ self.load_lang(lang) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/punkt.py", line 1749, in load_lang lang_dir = find(f"tokenizers/punkt_tab/{lang}/") File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/data.py", line 579, in find raise LookupError(resource_not_found) LookupError: ********************************************************************** Resource punkt_tab not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource: >>> import nltk >>> nltk.download('punkt_tab') For more information see: https://www.nltk.org/data.html Attempted to load tokenizers/punkt_tab/english/ Searched in: - '/root/nltk_data' - '/ragflow/.venv/nltk_data' - '/ragflow/.venv/share/nltk_data' - '/ragflow/.venv/lib/nltk_data' - '/usr/share/nltk_data' - '/usr/local/share/nltk_data' - '/usr/lib/nltk_data' - '/usr/local/lib/nltk_data' ********************************************************************** Traceback (most recent call last): File "/ragflow/rag/svr/task_executor.py", line 57, in <module> from rag.app import laws, paper, presentation, manual, qa, table, book, resume, picture, naive, one, audio, \ File "/ragflow/rag/app/resume.py", line 27, in <module> from deepdoc.parser.resume import step_one, step_two File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/step_two.py", line 26, in <module> from deepdoc.parser.resume.entities import degrees, schools, corporations File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 93, in <module> GOOD_CORP = set([corpNorm(rmNoise(c), False) for c in GOOD_CORP]) File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 93, in <listcomp> GOOD_CORP = set([corpNorm(rmNoise(c), False) for c in GOOD_CORP]) File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 68, in corpNorm tks = rag_tokenizer.tokenize(nm).split() File "/ragflow/rag/nlp/rag_tokenizer.py", line 331, in tokenize res.extend([self.stemmer.stem(self.lemmatizer.lemmatize(t)) for t in word_tokenize(L)]) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 142, in word_tokenize sentences = [text] if preserve_line else sent_tokenize(text, language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 119, in sent_tokenize tokenizer = _get_punkt_tokenizer(language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 105, in _get_punkt_tokenizer return PunktTokenizer(language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/punkt.py", line 1744, in __init__ self.load_lang(lang) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/punkt.py", line 1749, in load_lang lang_dir = find(f"tokenizers/punkt_tab/{lang}/") File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/data.py", line 579, in find raise LookupError(resource_not_found) LookupError: ********************************************************************** Resource punkt_tab not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource: >>> import nltk >>> nltk.download('punkt_tab') For more information see: https://www.nltk.org/data.html Attempted to load tokenizers/punkt_tab/english/ Searched in: - '/root/nltk_data' - '/ragflow/.venv/nltk_data' - '/ragflow/.venv/share/nltk_data' - '/ragflow/.venv/lib/nltk_data' - '/usr/share/nltk_data' - '/usr/local/share/nltk_data' - '/usr/lib/nltk_data' - '/usr/local/lib/nltk_data' **********************************************************************
时间: 2025-08-05 16:49:42 AIGC 浏览: 47
在鲲鹏服务器上启动 Ragflow 时，若遇到 `LookupError: Resource 'tokenizers/punkt_tab' not found` 错误，表明系统缺少 NLTK 的 `punkt_tab` 资源。该资源是 NLTK 库用于分句（sentence tokenization）的关键数据文件。以下是解决此问题的详细方案：
### 1. 安装 NLTK 并下载 `punkt_tab` 资源
确保 Python 环境中已安装 `nltk` 库，并手动下载 `punkt_tab` 资源包。
```bash
pip install nltk
```
然后运行以下 Python 代码以下载 `punkt_tab` 资源：
```python
import nltk
nltk.download('punkt_tab')
```
如果因网络问题无法在线下载，可考虑手动下载资源包并指定路径加载。
### 2. 手动安装 `punkt_tab` 资源
如果服务器无法访问外部网络，可从有网络的机器上下载 `punkt_tab` 资源包，通常位于 `nltk_data/tokenizers/punkt_tab` 目录下，将其拷贝至鲲鹏服务器的 NLTK 数据目录中。
默认的 NLTK 数据目录为：
- Linux/macOS: `~/nltk_data/`
- Windows: `C:\nltk_data\`
将资源文件拷贝至服务器的对应目录，例如：
```
~/nltk_data/tokenizers/punkt_tab/
```
### 3. 设置 NLTK 数据路径
若资源文件放置在非默认路径中，可通过环境变量或代码设置 NLTK 数据路径：
```python
import nltk
nltk.data.path.append("/path/to/your/nltk_data")
```
或在系统环境中设置：
```bash
export NLTK_DATA=/path/to/your/nltk_data
```
### 4. 验证资源是否加载成功
执行以下代码验证是否能正确加载 `punkt_tab` 资源：
```python
from nltk.tokenize import sent_tokenize
text = "This is a test sentence. Another sentence follows."
print(sent_tokenize(text))
```
若输出正确分句结果，则说明资源加载成功，Ragflow 启动时应不再报错 `LookupError: punkt_tab missing` [^3]。
---
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区块链技术是一种分布式账本技术，通过加密算法和共识机制保证了交易数据的不可篡改性和透明性。区块链上的每一笔交易都会被网络中的多个节点验证并记录，确保了交易记录的安全性。
### Hyperledger Fabric v2
Hyperledger Fabric 是由Linux基金会托管的一个开源项目，它是企业级区块链框架，旨在为商业应用提供安全、模块化、可扩展的区块链平台。Hyperledger Fabric v2.2是该框架的一个版本。
Hyperledger Fabric v2支持链码（Chaincode）概念，链码是部署在Hyperledger Fabric网络上的应用程序，它可以被用来实现各种智能合约逻辑。链码在运行时与网络中的背书节点和排序服务交互，负责验证、执行交易以及维护账本状态。
### Accord Project Cicero
Accord Project Cicero 是一个开源的智能合同模板和执行引擎，它允许开发者使用自然语言来定义合同条款，并将这些合同转换为可以在区块链上执行的智能合约。CiceroMark是基于Markdown格式的一种扩展，它允许在文档中嵌入智能合约逻辑。
通过Accord Project Cicero，可以创建出易于理解、可执行的智能合约。这些合同可以与Hyperledger Fabric集成，利用其提供的安全、透明的区块链网络环境，从而使得合同条款的执行更加可靠。
### 智能合约的安装与部署
描述中提到了“安装”和“启动”的步骤，这意味着为了使用HLF v2.2和Accord Project Cicero，需要先进行一系列的配置和安装工作。这通常包括设置环境变量（例如HLF_INSTALL_DIR）、安装区块链网络（Test-Net）以及安装其他必需的软件工具（如jq）。
jq是一个轻量级且灵活的命令行JSON处理器，常用于处理JSON数据。在区块链项目中，jq可以帮助开发者处理链码或智能合约的数据，特别是在与网络节点交互时。
### JavaScript 标签
标签“JavaScript”表明本项目或相关文档中会涉及到JavaScript编程语言。Hyperledger Fabric v2支持多种智能合约语言，其中JavaScript是一个广泛使用的选项。JavaScript在编写链码时提供了灵活的语法和强大的库支持，是进行区块链开发的一个流行选择。
### 文件结构
文件名称列表“hlf-cicero-contract-master”暗示这是一个包含所有相关文件和资源的项目源代码目录。这个名称通常表明开发者可以从该目录开始探索、安装和配置项目的所有组件。
### 综合知识点
1. 智能合约与区块链技术可以自动化执行多方面可信交易，降低交易成本并提高效率。
2. Hyperledger Fabric v2为企业提供一个安全、模块化、可扩展的区块链平台。
3. Accord Project Cicero结合Markdown格式的CiceroMark，将自然语言定义的合同条款转换为可执行的智能合约。
4. 智能合约的安装和部署涉及到一系列配置步骤，包括设置环境变量、安装必要的软件工具等。
5. JavaScript是编写智能合约的流行语言之一，为区块链开发提供灵活性和强大的库支持。
6. 项目文件结构表明从一个主目录可以探索和配置所有项目相关文件和资源。
以上是根据文件标题、描述、标签以及文件名称列表所提取的相关知识点。这些知识点对于理解Hyperledger Fabric v2和Accord Project Cicero在智能合约中的应用尤为重要。
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Libshare: Salesforce的高效可重用模块集合
Salesforce是一个云基础的CRM平台，它允许用户构建定制应用程序来满足特定的业务需求。Apex是Salesforce平台上的一个强类型编程语言，用于开发复杂的业务逻辑，通过触发器、类和组件等实现。这些组件使得开发者可以更高效地构建应用程序和扩展Salesforce的功能。
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Libshare的各个组成部分的知识点如下：
1. 设置模块：在Salesforce应用程序中，应用程序设置的管理是必不可少的一部分。设置模块提供了一种简便的方式存储应用程序的设置，并提供了一个易用的API来与之交互。这样，开发者可以轻松地为不同的环境配置相同的设置，并且可以快速地访问和修改这些配置。
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3. 秒表模块：在性能调优和效率测试中，记录方法的执行时间是常见的需求。秒表模块为开发者提供了一种方便的方式来记录总时间，并跟踪每种方法所花费的时间。这使得开发者能够识别瓶颈并优化代码性能。
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6. 记录器模块：记录器通常用于记录应用程序的运行日志，以便于问题诊断和性能监控。系统提供的System.debug功能虽然强大，但在大型应用中，统一的记录器包装器可以使得日志管理更加高效。记录器模块支持记录器名称，并且可以对日志进行适当的封装。
7. App Logger模块：App Logger模块扩展了记录器模块的功能，它允许开发者将日志语句保存到一个精心设计的App Log对象中。此外，App Logger模块支持存储长达56k字符的日志内容，这对于复杂应用的监控和调试非常有用。
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通过Libshare提供的这些模块，Salesforce的开发者能够减少开发工作量，加快开发速度，并提高代码质量。这些模块能够帮助开发者避免重复的“造轮子”工作，专注于核心业务逻辑的实现。同时，由于Libshare作为托管程序包发布，开发者无需担心代码的维护和管理，只需将其添加到自己的Salesforce组织中即可使用。
Libshare的发布也强调了可重用性的重要性，这是软件工程领域中长期提倡的一个原则。通过使用可重用的组件，开发者能够遵循DRY（Don't Repeat Yourself）原则，从而减少代码的冗余，提高生产效率，同时降低因重复编写相同代码而导致错误的风险。
总之，Libshare是一个有价值的资源，对于那些希望在Salesforce平台上快速构建高效、可靠应用程序的开发者来说，这些预置的、经过测试的模块无疑是一个强大的助手。
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在编程中，数据类型起着关键作用。Python 具有动态类型特性，允许变量在运行时改变类型。常见的数据类型转换函数包括 `bool()`、`int()`、`str()` 等。例如，`bool()` 函数可将值转换为布尔类型，`int()` 用于将值转换为整数类型。数据类型还包括列表（`lists`）、字典（`dictionaries`）、元组（`tuples`）等集合类型，其中列表使用方括号 `[]` 表示，字典使用花括号 `{}` 表示，元组使用圆括号 `()` 表示。
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点击歌曲没反应
<think>
我们之前已经讨论了如何将音频文件显示在QListView中，并希望实现点击播放。现在遇到的问题是点击列表项没有反应。
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步骤3：
SM-CNN-Torch: Torch实现短文本对排名的CNN模型
标题中提到的“SM-CNN-Torch”是一个深度学习框架Torch的实现版本，它基于Severyn和Moschitti在2015年SIGIR会议上发表的一篇论文所描述的卷积神经网络（CNN）模型。这篇论文的内容主要关注的是如何利用CNN对短文本对进行有效的排名，这一点对于问题回答（question-answering, QA）系统来说至关重要。实施该CNN模型的目标是为了更好地处理问答系统中的文本对比较问题，例如，在搜索引擎中确定哪些文档与用户的查询更加相关。
在描述中提到了如何使用该仓库中的代码。首先，用户需要安装Torch库，这是实现和运行SM-CNN-Torch模型的前提条件。接着，用户需要使用提供的脚本（fetch_and_preprocess.sh）下载并预处理GloVe（Global Vectors for Word Representation）字嵌入数据。这一数据集是预先训练好的词向量，能够将单词转换为连续的向量表示，这在深度学习模型中是处理文本的基本步骤。
在模型准备工作中，还需要注意的是Python版本，因为模型运行依赖于Python环境，建议的版本为2.7或更高版本。此外，描述中还提到了并行处理的线程数设置，这表明模型在运行过程中可能会涉及到并行计算，以加速计算过程。通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS，可以指定并行计算时的线程数。
文件名称列表中的“SM-CNN-Torch-master”表示这是该仓库的主目录，包含了所有实现Severyn和Moschitti CNN模型的相关文件。
该存储库还包含了一些附加信息，例如，原始Torch实现已经被PyTorch版本所取代。PyTorch是Torch的一个分支，它提供了更多的功能和更易于使用的接口，对研究人员和开发者来说更加友好。此外，该仓库目前仅用于存档目的，这意味着原始的Torch代码不再被积极维护，而是作为一种历史记录保留下来。
标签“deep-learning”表明该项目是一个深度学习项目，所使用的模型是深度神经网络，特别是卷积神经网络。标签“question-answering”则直接指向了问题回答系统，这是深度学习的一个重要应用领域。标签“convolutional-neural-networks”指明了所使用的网络类型是卷积神经网络，它在图像处理和自然语言处理中都有广泛应用。而“Lua”标签则是因为Torch是用Lua语言编写的，尽管它通常与Python一起使用，但也有一个使用Lua的版本。
总的来说，SM-CNN-Torch是一个专门针对短文本对排名的深度学习模型的实现，它允许研究人员和开发者利用已经发表的研究成果来搭建和测试自己的模型，同时为了解其背后原理和实现细节提供了具体的代码和数据处理流程。
Python与机器学习基础入门
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## 1. Python环境与包管理
### 1.1 Anaconda与Miniconda
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- **功能特点**：