Traceback (most recent call last): File "D:\python\python3.11.5\Lib\site-packages\langchain\_api\module_import.py", line 69, in import_by_name module = importlib.import_module(new_module) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\python3.11.5\Lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1204, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1176, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1126, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 241, in _call_with_frames_removed File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1204, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1176, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1140, in _find_and_load_unlocked ModuleNotFoundError: No module named 'langchain_community' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\code\nepu_spider\rag\rag_sys.py", line 11, in <module> from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings File "D:\python\python3.11.5\Lib\site-packages\langchain\embeddings\__init__.py", line 167, in __getattr__ return _import_attribute(name) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\python3.11.5\Lib\site-packages\langchain\_api\module_import.py", line 72, in import_by_name raise ModuleNotFoundError( ModuleNotFoundError: Module langchain_community.embeddings not found. Please install langchain-community to access this module. You can install it using `pip install -U langchain-community`

<think>我们遇到了一个LangChain导入错误，具体是找不到`langchain_community`模块。错误信息建议我们安装`langchain-community`包。 解决方案： 1. 安装`langchain-community`包：`pip install -U langchain-community` 2. 修改导入语句：从`langchain.embeddings`改为从`langchain_community.embeddings`导入`HuggingFaceEmbeddings` 但是，考虑到LangChain版本变化，我们可能需要同时兼容新旧版本。我们可以使用条件导入。 具体步骤： 尝试从`langchain_community.embeddings`导入，如果失败，则尝试从`langchain.embeddings`导入。 代码修改示例： ```python try: # 新版本LangChain from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings except ImportError: # 旧版本LangChain from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings ``` 同样，对于其他从`langchain`导入的模块，如果在新版本中移到了`langchain_community`，我们也需要做同样的处理。 例如，在错误日志中，我们还在`rag_sys.py`中使用了`FAISS`，它可能也需要从`langchain_community.vectorstores`导入。 因此，我们可以这样修改： ```python # 对于FAISS try: from langchain_community.vectorstores import FAISS except ImportError: from langchain.vectorstores import FAISS # 对于LLM基类 try: from langchain_community.llms.base import LLM except ImportError: from langchain.llms.base import LLM ``` 另外，注意错误信息中提到的`langchain`版本问题。如果用户使用的是旧版LangChain（<0.1.0），则没有`langchain_community`，而新版本（>=0.1.0）将一些模块移到了`langchain_community`。 因此，我们使用上述条件导入来兼容两个版本。 完整修改后的导入部分可能如下： ```python import os import json import pickle import numpy as np import requests import zhipuai from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter # 兼容性导入HuggingFaceEmbeddings try: from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings except ImportError: from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # 兼容性导入FAISS try: from langchain_community.vectorstores import FAISS except ImportError: from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import PromptTemplate # 兼容性导入LLM基类 try: from langchain_community.llms.base import LLM except ImportError: from langchain.llms.base import LLM from langchain.docstore.document import Document from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional, Union ``` 此外，确保已经安装了`langchain-community`，如果还没有安装，可以在命令行中执行： ```bash pip install langchain-community ``` 如果环境中已经安装了旧版的LangChain，可能需要升级： ```bash pip install --upgrade langchain ``` 但是，升级LangChain可能会导致其他模块不兼容，因此最好在虚拟环境中进行。 如果问题仍然存在，可能需要检查安装的LangChain版本。可以通过以下命令查看版本： ```bash pip show langchain ``` 如果版本低于0.1.0，则不需要`langchain-community`，但建议升级到最新版本。 总结：通过条件导入解决兼容性问题，并安装必要的包。 注意：如果代码中还有其他从`langchain`导入的模块，也需要检查这些模块在新版本中是否被移到了`langchain_community`，并进行相应的条件导入。 下面是一个完整的示例，展示如何修改导入部分：</think>### 解决 LangChain 导入错误：ModuleNotFoundError: No module named 'langchain_community' 这个错误是由于 LangChain 版本升级导致的模块结构调整。从 LangChain 0.1.x 开始，许多功能被移到了独立的 `langchain-community` 包中。以下是完整的解决方案： #### 解决方案：安装 langchain-community 并更新导入语句 ```bash # 安装 langchain-community 包 pip install langchain-community ``` #### 修改代码中的导入语句 ```python # 修改前（旧版本LangChain） # from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # 修改后（新版本LangChain） from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings ``` #### 完整兼容性导入方案 为了同时支持新旧版本的 LangChain，可以使用以下兼容性导入方式： ```python # rag_sys.py # 版本兼容性导入 try: # 新版本LangChain (>=0.1.0) from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.llms.base import LLM except ImportError: # 旧版本LangChain (<0.1.0) from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.llms.base import LLM # 其他导入保持不变 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.docstore.document import Document from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional, Union ``` ### 完整环境设置脚本 为确保所有依赖正确安装，创建一个 `setup.py` 文件： ```python # setup.py import subprocess import sys import os def install_dependencies(): """安装所有必要的依赖""" dependencies = [ "langchain>=0.1.0", "langchain-community>=0.0.1", "faiss-cpu>=1.7.0", "sentence-transformers>=2.2.0", "zhipuai>=2.0.0", "numpy>=1.22.0", "requests>=2.28.0", "pypdf>=3.0.0", "python-docx>=0.8.0", "unstructured>=0.10.0", "tiktoken>=0.5.0" ] print("正在安装依赖...") for dep in dependencies: try: subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", dep], check=True) print(f"✅ {dep} 安装成功") except subprocess.CalledProcessError: print(f"⚠️ {dep} 安装失败，尝试使用国内镜像源...") subprocess.run([ sys.executable, "-m", "pip", "install", dep, "-i", "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" ]) def verify_installation(): """验证安装是否成功""" print("\n验证安装...") success = True try: import langchain print(f"✅ LangChain版本: {langchain.__version__}") except ImportError: print("❌ LangChain未安装") success = False try: import langchain_community print(f"✅ LangChain Community版本: {langchain_community.__version__}") except ImportError: print("⚠️ LangChain Community未安装") try: import faiss print(f"✅ FAISS版本: {faiss.__version__}") except ImportError: print("❌ FAISS未安装") success = False return success if __name__ == "__main__": print("="*50) print("RAG系统环境设置工具") print("="*50) install_dependencies() if verify_installation(): print("\n🎉 环境设置成功！您现在可以运行RAG系统了") else: print("\n⚠️ 环境设置遇到问题，请参考错误信息解决") print("尝试手动安装: pip install langchain-community") ``` ### LangChain 版本兼容性处理 #### 1. 检测 LangChain 版本 ```python def get_langchain_version(): """获取LangChain版本并返回主要版本号""" try: import langchain version = langchain.__version__ major_version = int(version.split('.')[0]) minor_version = int(version.split('.')[1]) return major_version, minor_version except ImportError: return 0, 0 # 表示未安装 ``` #### 2. 根据版本动态导入 ```python def import_embeddings(): """根据LangChain版本动态导入嵌入模型""" major, minor = get_langchain_version() if major >= 0 and minor >= 1: # LangChain >= 0.1.0 from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings return HuggingFaceEmbeddings else: # LangChain < 0.1.0 from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings return HuggingFaceEmbeddings # 使用示例 HuggingFaceEmbeddings = import_embeddings() embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") ``` ### 常见问题解决方案 #### 1. **错误: `ModuleNotFoundError: No module named 'langchain_community'`** - **解决方案**: ```bash pip install langchain-community ``` #### 2. **错误: `ImportError: cannot import name 'HuggingFaceEmbeddings' from 'langchain.embeddings'`** - **解决方案**: 更新导入语句： ```python from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings ``` #### 3. **版本冲突问题** - **解决方案**: 使用虚拟环境并固定版本： ```bash python -m venv rag_env source rag_env/bin/activate # Linux/macOS rag_env\Scripts\activate # Windows pip install langchain==0.2.0 langchain-community==0.2.0 ``` #### 4. **LangChain 与其他包的兼容性问题** - **解决方案**: 创建 `requirements.txt` 文件： ``` langchain==0.2.0 langchain-community==0.2.0 faiss-cpu==1.8.0 sentence-transformers==3.0.0 zhipuai==2.0.1 numpy==1.26.4 requests==2.32.3 ``` ### 最佳实践建议 1. **使用虚拟环境**： ```bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/macOS .venv\Scripts\activate # Windows ``` 2. **固定依赖版本**： ```bash pip freeze > requirements.txt ``` 3. **定期更新依赖**： ```bash pip install --upgrade langchain langchain-community ``` 4. **使用 Docker 容器化**： ```dockerfile # Dockerfile FROM python:3.11-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "rag_sys.py"] ``` 通过以上解决方案，您应该能够解决 LangChain 导入问题并顺利运行 RAG 系统。如果问题仍然存在，考虑使用更稳定的 LangChain 版本（如 0.0.348）或等待社区更新。