retrieval_qa_chat_prompt = hub.pull('langchain-ai/retrival-qa-chat')不用hub，直接用代码导入retrieval_qa_chat_prompt

这段代码定义了一个名为 `RetrievalDatabase` 的类，该类继承自 `Retriever` 类，并且实现了一些用于视觉特征检索和数据库更新的方法。以下是对这个类及其方法的详细分析： ### 类初始化 (`__init__`) ```python def __init__(self, modelname, backbone=None, device="cuda"): super().__init__(modelname, backbone, device) self.ivf_builder = self.asmk.create_ivf_builder() self.kf_counter = 0 self.kf_ids = [] self.query_dtype = torch.float32 self.query_device = device self.centroids = torch.from_numpy(self.asmk.codebook.centroids).to( device=self.query_device, dtype=self.query_dtype ) ``` - **参数**: - `modelname`: 模型名称。 - `backbone`: 骨干网络（默认为 `None`）。 - `device`: 设备类型，默认是 `"cuda"` 表示使用GPU进行计算。 - **属性**: - `ivf_builder`: 使用 `asmk.create_ivf_builder()` 创建的倒排索引文件（Inverted File）构建器。 - `kf_counter`: 关键帧计数器，初始值为0。 - `kf_ids`: 存储关键帧ID的列表。 - `query_dtype`, `query_device`: 查询数据类型和设备。 - `centroids`: 将 `asmk.codebook.centroids` 转换为张量并移动到指定设备上。 ### 准备特征 (`prep_features`) ```python def prep_features(self, backbone_feat): retrieval_model = self.model backbone_feat_prewhitened = retrieval_model.prewhiten(backbone_feat) proj_feat = retrieval_model.projector(backbone_feat_prewhitened) + ( 0.0 if not retrieval_model.residual else backbone_feat_prewhitened ) attention = retrieval_model.attention(proj_feat) proj_feat_whitened = retrieval_model.postwhiten(proj_feat) topk_features, _, _ = how_select_local( proj_feat_whitened, attention, retrieval_model.nfeat ) return topk_features ``` - **功能**: - 对输入的骨干特征 `backbone_feat` 进行预处理，包括白化、投影、注意力机制等步骤，最终选择局部特征。 - **返回**: 返回选择后的前 `k` 个特征。 ### 更新数据库 (`update`) ```python def update(self, frame, add_after_query, k, min_thresh=0.0): feat = self.prep_features(frame.feat) id = self.kf_counter feat_np = feat[0].cpu().numpy() id_np = id * np.ones(feat_np.shape[0], dtype=np.int64) database_size = self.ivf_builder.ivf.n_images topk_image_inds = [] topk_codes = None if self.kf_counter > 0: ranks, ranked_scores, topk_codes = self.query(feat_np, id_np) scores = np.empty_like(ranked_scores) scores[np.arange(ranked_scores.shape[0])[:, None], ranks] = ranked_scores scores = torch.from_numpy(scores)[0] topk_images = torch.topk(scores, min(k, database_size)) valid = topk_images.values > min_thresh topk_image_inds = topk_images.indices[valid] topk_image_inds = topk_image_inds.tolist() if add_after_query: self.add_to_database(feat_np, id_np, topk_codes) return topk_image_inds ``` - **功能**: - 接受一个帧对象 `frame` 和一些控制参数来更新数据库。 - 提取当前帧的特征 `feat` 并生成对应的 ID。 - 如果已经有图像存在，则查询最相似的图像。 - 根据得分筛选出满足阈值的图像索引。 - 如果需要，在查询后将新特征添加到数据库中。 - **返回**: 返回满足条件的最相似图像的索引列表。 ### 查询函数 (`query`) ```python def query(self, feat, id): step_params = self.asmk.params.get("query_ivf") images2, ranks, scores, topk = self.accumulate_scores( self.asmk.codebook, self.ivf_builder.kernel, self.ivf_builder.ivf, feat, id, params=step_params, ) return ranks, scores, topk ``` - **功能**: - 使用给定的特征 `feat` 和 ID 来查询最相似的图像。 - 调用 `accumulate_scores` 方法累积分数并获取排名结果。 - **返回**: 返回排序后的索引、分数和最接近的图像编码。 ### 总结 该类主要用于管理和操作一个基于视觉特征的检索数据库。它能够提取帧中的特征，将其与现有数据库中的特征进行匹配，并在适当的时候更新数据库。这种方法在视觉定位、重识别等领域非常有用。通过这种方式，系统可以在实时应用中高效地管理大量图像或视频帧的数据。

这个错误是由于在读取文件时出现了编码问题。根据错误信息，看起来文件的编码是GBK（gbk codec），但是在读取文件时使用了错误的解码方式，导致无法解码字节序列。解决这个问题的方法是使用正确的编码方式来读取文件。 你可以尝试将代码中的文件读取部分修改为以下内容： ```python with open(corpus_path, 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.read() ``` 将上述代码中的`'utf-8'`替换为文件实际的编码方式，如果不确定文件的编码方式，你可以尝试使用`'utf-8'`或者`'gbk'`来进行读取，看看哪个能成功读取文件内容。 另外，确保你的Python环境中已经安装了所需的依赖库。你可以使用`pip`命令来安装缺失的库，例如： ``` pip install numpy ``` 请注意，这只是一个示例命令，你可能需要根据实际情况安装其他依赖库。