import os import sys sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))) import numpy as np from lightrag import LightRAG, QueryParam from lightrag.utils import EmbeddingFunc from lightrag.llm import openai_embedding from lightrag.llm import openai_complete_if_cache # 模型全局参数配置 根据自己的实际情况进行调整 OPENAI_API_BASE = "https://api.wlai.vip/v1" OPENAI_CHAT_API_KEY = "sk-dUWW1jzueJ4lrDixWaPsq7nnyN5bCucMzvldpNJwfJlIvAcC" OPENAI_CHAT_MODEL = "gpt-4o-mini" OPENAI_EMBEDDING_MODEL = "text-embedding-3-small" # 检测并创建文件夹 WORKING_DIR = "./output" if not os.path.exists(WORKING_DIR): os.mkdir(WORKING_DIR) # 自定义Chat模型 配置类OpenAI async def llm_model_func(prompt, system_prompt=None, history_messages=[], **kwargs) -> str: return await openai_complete_if_cache( model=OPENAI_CHAT_MODEL, prompt=prompt, system_prompt=system_prompt, history_messages=history_messages, api_key=OPENAI_CHAT_API_KEY, base_url=OPENAI_API_BASE, **kwargs ) # 自定义Embedding模型 配置类OpenAI async def embedding_func(texts: list[str]) -> np.ndarray: return await openai_embedding( texts, model=OPENAI_EMBEDDING_MODEL, api_key=OPENAI_CHAT_API_KEY, base_url=OPENAI_API_BASE, ) # 定义rag rag = LightRAG( working_dir=WORKING_DIR, llm_model_func=llm_model_func, embedding_func=EmbeddingFunc( embedding_dim=1536, max_token_size=8192, func=embedding_func ) ) # 构建索引 with open("./input/book.txt", "r", encoding="utf-8") as f: rag.insert(f.read()) # # local检索 # print( # rag.query("这个故事的核心主题是什么？", param=QueryParam(mode="local")) # ) # # global检索 # print( # rag.query("这个故事的核心主题是什么？", param=QueryParam(mode="global")) # ) # # hybrid检索 # print( # rag.query("这个故事的核心主题是什么？", param=QueryParam(mode="hybrid")) # ) # # naive检索 # print( # rag.query("这个故事的核心主题是什么？", param=QueryParam(mode="naive")) # ) 这里为什么我的 LightRAG, QueryParam标红？

<think>好的，我现在要解决用户的问题：为什么在Python代码编辑器中，LightRAG和QueryParam这两个名称会被标红，以及如何解决。首先，我得分析可能的原因，然后给出对应的解决方案。 首先，用户提到的两个标识符LightRAG和QueryParam在代码中被标红，通常编辑器（比如PyCharm、VSCode）会标红的原因可能有几种：拼写错误、未导入的模块或类、未定义的变量或类型，或者类型注解问题。我需要逐一排查这些可能性。 第一个可能：拼写错误。用户需要检查是否拼写正确。比如，LightRAG是否应该是LightRag或者有其他大小写问题？QueryParam是否应该连起来或者分开写？例如，有时候可能应该是Query_Param或者QueryParams。这时候建议用户仔细核对文档或源码中的正确拼写。 第二个可能性是未导入相关模块。如果这两个名称属于某个第三方库或自定义模块，用户可能没有正确导入。比如，如果LightRAG是一个类，可能在某个模块中，需要from module import LightRAG。同样，QueryParam可能来自FastAPI的Query参数，或者某些web框架中的定义。例如，FastAPI中可以使用Query来定义查询参数，这时候需要从fastapi导入Query。如果用户没有导入，编辑器就会标红。这时候需要检查导入语句是否正确，或者是否安装了对应的库。 第三个可能性是未安装对应的库。比如，如果LightRAG属于某个特定的包，用户可能没有安装这个包。例如，使用pip install安装相应的库。如果用户没有安装，那么导入时会报错，编辑器也会标红。这时候需要用户确认是否安装了必要的依赖，或者检查虚拟环境是否正确配置。 第四个可能性是类型注解问题。例如，用户可能在代码中使用类型注解，比如def func(param: QueryParam):，但QueryParam可能是一个自定义的类型或者从某个库导入的类型，如果没有正确导入或定义，编辑器会提示错误。此时，用户需要确认类型名称是否正确，或者是否使用了正确的类型注解，例如使用typing模块中的Optional、Any等，或者第三方库的特定类型。 接下来，针对每个可能性，需要给出具体的解决步骤。比如，检查拼写，检查导入语句，安装依赖，处理类型注解等。同时，可能需要用户提供更多的代码上下文，比如出现错误的代码片段，以便更准确地诊断问题。不过用户可能没有提供具体代码，所以需要给出一般性的建议。 另外，可能涉及到框架或库的特定用法。比如，如果QueryParam是用于FastAPI的查询参数，正确的用法应该是使用Query函数，例如：async def read_item(q: str = Query(None))，这时候Query是从fastapi导入的。如果用户错误地使用了QueryParam而不是Query，或者没有导入Query，就会导致错误。这时候需要用户检查是否混淆了参数名称，或者是否正确使用了框架提供的装饰器或函数。 对于LightRAG，可能是一个自定义类或第三方库中的组件。例如，如果用户正在使用某个RAG（Retrieval-Augmented Generation）相关的库，可能需要安装对应的包，如rag-lib或类似名称。用户需要确认该名称是否属于某个特定的库，或者是否是用户自己定义的类，但未在代码中正确声明。 总结下来，解决步骤可能包括： 1. 检查拼写是否正确。 2. 确认是否导入了相应的模块或类。 3. 确认是否安装了所需的第三方库。 4. 检查类型注解是否正确，或是否存在自定义类型未定义的情况。 5. 查看框架文档，确认正确的用法和导入路径。 用户可能需要根据具体情况逐一排查这些可能。如果问题仍然存在，可能需要提供更多的代码细节或错误信息，以便进一步诊断。</think>### LightRAG和QueryParam标红问题分析与解决 #### 原因分析 1. **未导入相关模块** - `LightRAG`或`QueryParam`可能属于第三方库或自定义模块，若未正确导入，编辑器会标红。例如： ```python # 若未导入FastAPI的Query from fastapi import Query # 正确导入方式 ``` 2. **拼写错误** - 检查是否将`QueryParam`误写为`QueryParams`，或`LightRAG`的大小写错误（如`LightRag`）。 3. **未安装依赖库** - 如果`LightRAG`来自特定库（如RAG框架），需通过`pip install`安装对应包。 4. **类型注解未定义** - 若在类型注解中使用`QueryParam`，需确认其来源（如`from typing import Union`或自定义类）。 --- #### 解决方法 1. **检查导入语句** - 确保从正确的模块导入： ```python # 示例：FastAPI中Query的导入 from fastapi import Query ``` 2. **安装缺失的库** - 使用`pip`安装相关依赖： ```bash pip install fastapi # 示例安装FastAPI pip install lightrag # 假设LightRAG属于此库 ``` 3. **验证拼写与大小写** - 对照文档检查名称一致性，例如`QueryParam`可能应为`Query`或`Path`[^1]。 4. **处理自定义类型** - 若为自定义类，需在代码中明确定义： ```python class LightRAG: pass # 实现类逻辑 ``` --- #### 示例代码修正 ```python from fastapi import Query # 正确导入Query def fetch_data(query_param: str = Query(None)): # 使用Query而非QueryParam from lightrag import LightRAG # 假设LightRAG来自lightrag库 rag = LightRAG() return rag.process(query_param) ``` ---