botrun-ask-folder 4.9.271

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BotRun Ask Folder

這個專案提供了一個從 Google Drive 資料夾下載文件並處理成嵌入式向量，最後將其上傳到 Qdrant 的工具。以下是如何使用這個工具的說明。

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安裝

請先確保您已經安裝 Python 以及 pip。然後，您可以使用以下指令來安裝這個專案的依賴套件：

pip install botrun-ask-folder

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使用方法

調用 botrun_ask_folder

botrun_ask_folder 函數可以幫助您下載指定 Google Drive 資料夾中的文件，進行處理並上傳到 Qdrant。

from botrun_ask_folder import botrun_ask_folder

# Google Drive 資料夾ID
google_drive_folder_id = "your_google_drive_folder_id"

botrun_ask_folder(google_drive_folder_id)

所需環境變數

在運行此工具前，請設置以下環境變數：

環境變數	說明
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS	用於Google服務帳戶的憑證路徑
QDRANT_HOST	Qdrant 伺服器的主機名 (default為 "qdrant")
QDRANT_PORT	Qdrant 伺服器的埠號 (default為 6333)

各個函數的詳細用法

drive_download

從 Google Drive 下載文件。

from botrun_ask_folder.drive_download import drive_download

google_service_account_key_path = "/path/to/google_service_account_key.json"
google_drive_folder_id = "your_google_drive_folder_id"
max_results = 9999999
output_folder = "./data/your_google_drive_folder_id"

drive_download(google_service_account_key_path, google_drive_folder_id, max_results, output_folder)

run_split_txts

將下載的文件切分成指定大小的文本片段。

from botrun_ask_folder.run_split_txts import run_split_txts

input_folder = "./data/your_google_drive_folder_id"
split_size = 2000  # 每個文本片段的最大字符數
force = False

run_split_txts(input_folder, split_size, force)

embeddings_to_qdrant

將文本片段轉換為嵌入式向量並上傳到 Qdrant。

import asyncio
from botrun_ask_folder.embeddings_to_qdrant import embeddings_to_qdrant

input_folder = "./data/your_google_drive_folder_id"
embedding_model_name = "openai/text-embedding-3-large"
dimension = 3072
max_tasks = 30
collection_name = "your_google_drive_folder_id"
qdrant_host = "qdrant"
qdrant_port = 6333

asyncio.run(embeddings_to_qdrant(input_folder, embedding_model_name, dimension, max_tasks, collection_name, qdrant_host, qdrant_port))

botrun_drive_manager

管理和更新 .botrun 提示工程的模板與副本。

from botrun_ask_folder.botrun_drive_manager import botrun_drive_manager

botrun_file_name = "your_botrun_file_name"
collection_name = "your_collection_name"

botrun_drive_manager(botrun_file_name, collection_name)

開啟 Fast API 的方式

到目錄 botrun_ask_folder/fast_api 下，執行以下指令：

fastapi dev main.py

然後可以透過 http://localhost:8000 存取 api

佈署 Google Cloud Function

前有使用 Google Cloud Function，檔案在主目錄下的 main.py 佈署方式如下： 要先讓 gcloud cli 有 [e-mail] service account 的權限 去 console 下載，或是跟阿杰要

gcloud auth activate-service-account \
    --key-file=/path/to/your/keyfile.json

deploy

gcloud functions deploy cf_pdf_page_to_image \
  --project=scoop-386004 \
  --region=asia-east1 \
  --gen2 \
  --runtime python311 \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated \
  --memory 512MB \
  --timeout 540s \
  --service-account=[e-mail]\
  --ignore-file=.gcloudignore

佈署完之後，會得到一個 url，可以透過這個 url 存取 api 目前有支援的有：

• https://cloud-function-url/cf_pdf_page_to_image

deploy cf_get_latest_timestamp

gcloud functions deploy cf_get_latest_timestamp \
  --project=scoop-386004 \
  --region=asia-east1 \
  --gen2 \
  --runtime python311 \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated \
  --memory 8192MB \
  --timeout 540s \
  --service-account=[e-mail]\
  --ignore-file=.gcloudignore

呼叫方式

curl -X POST \
  https://asia-east1-scoop-386004.cloudfunctions.net/cf_get_latest_timestamp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "botrun_name": "波創價學會",
    "folder_id": "1dqIGPK-hbyfrKbetQiWy3JW_jXGKG2YF"
  }'

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開發環境設置

創建虛擬環境

為專案創建一個虛擬環境，以便管理依賴包和避免與其他專案的衝突。

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用 `venv\Scripts\activate`

安裝依賴

在虛擬環境中安裝必要的依賴包。

pip install -r requirements.txt

運行單元測試

運行項目的單元測試，以確保所有功能都正確實現。

python -m unittest discover tests

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常見問題

無法下載文件，出現許可權錯誤？

請確保您的 Google 服務帳戶憑證具有訪問所需 Google Drive 資料夾的正確許可權。

Qdrant 連接失敗？

請檢查您的 Qdrant 伺服器主機和埠號是否正確，以及是否已啟動並可連接。

如何自訂分頁處理的字符數量？

您可以在呼叫 run_split_txts 時傳遞 split_size 參數來設置每頁的最大字符數。

將 botrun_ask_folder 使用 fastapi 服務

需要有一個 .env.cloudrun 跟阿杰拿

打包 cloud run, dev 的版本

gcloud builds submit --config cloudbuild_fastapi_dev.yaml --project=scoop-386004

deploy cloud run, dev 的版本

gcloud run deploy botrun-ask-folder-fastapi-dev \
  --image asia-east1-docker.pkg.dev/scoop-386004/botrun-ask-folder/botrun-ask-folder-fastapi-dev \
  --port 8080 \
  --platform managed \
  --allow-unauthenticated \
  --project=scoop-386004 \
  --region=asia-east1 \
  --cpu 2 \
  --memory 4Gi \
  --min-instances 0 \
  --max-instances 5 \
  --timeout 3600s \
  --concurrency 300 \
  --cpu-boost \

打包 Cloud Run, staging 的版本

gcloud builds submit --config cloudbuild_fastapi.yaml --project=scoop-386004

佈署 cloud run, staging 的版本

gcloud run deploy botrun-ask-folder-fastapi \
  --image asia-east1-docker.pkg.dev/scoop-386004/botrun-ask-folder/botrun-ask-folder-fastapi \
  --port 8080 \
  --platform managed \
  --allow-unauthenticated \
  --project=scoop-386004 \
  --region=asia-east1 \
  --cpu 2 \
  --memory 8Gi \
  --min-instances 0 \
  --max-instances 5 \
  --timeout 3600s \
  --concurrency 300 \
  --cpu-boost \

打包 cloud run job

gcloud builds submit --config cloudbuild_job.yaml --project=scoop-386004

deploy cloud run job

gcloud run jobs create process-folder-job \
--image asia-east1-docker.pkg.dev/scoop-386004/botrun-ask-folder/botrun-ask-folder-job \
--region asia-east1 \
--project scoop-386004 \
--cpu 2 \
--memory 8Gi \
--max-retries 3 \
--task-timeout 7200s 

update cloud run job

gcloud run jobs update process-folder-job \
--image asia-east1-docker.pkg.dev/scoop-386004/botrun-ask-folder/botrun-ask-folder-job \
--region asia-east1 \
--project scoop-386004 \
--cpu 2 \
--memory 8Gi \
--max-retries 3 \
--task-timeout 7200s

cancel 正在執行的 job

gcloud run jobs executions list --job process-folder-job --format="value(name)" --region=asia-east1 --project=scoop-386004 | xargs -I {} gcloud run jobs executions cancel {} --region=asia-east1 --project=scoop-386004 --quiet

Qdrant 要加 api_key

本地端

docker run -d \  
     -p 6333:6333 \
     -p 6334:6334 \
     -e QDRANT__SERVICE__GRPC_PORT=6334 \
     -e QDRANT__SERVICE__HTTP_PORT=6333 \
     -e QDRANT__SERVICE__API_KEY=your-own-api-key \
     -v ./qdrant_storage:/qdrant/storage \
     --name qdrant \
     qdrant/qdrant

server 端 docker-compose

Dapr

執行

dapr run -f dapr.yaml

停止

dapr stop -f dapr.yaml

測試 dapr

青創貸款

curl -X POST http://localhost:8000/api/botrun/botrun_ask_folder/process-folder \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"folder_id": "1qk5maEqbxtTcr1tsAHawVduonPedpHV0", "force":true}'

Dapr 佈署到 Cloud Run (以下還在實驗階段，目前還沒有成功)

在專案目錄下執行

• 不要使用專案的 venv 環境，要在本機自己安裝 gcloud
• service account 要用 另一個，跟阿杰拿

打包 docker

gcloud builds submit --tag gcr.io/scoop-386004/botrun-ask-folder ./botrun_ask_folder/fast_api --project=scoop-386004
gcloud builds submit --config ./botrun_ask_folder/fast_api/cloudbuild.yaml --project=scoop-386004
gcloud builds submit --tag gcr.io/scoop-386004/subscriber ./botrun_ask_folder/subscribers --project=scoop-386004
gcloud builds submit --config cloudbuild_dapr.yaml --project=scoop-386004

佈署

gcloud run services replace botrun-ask-folder-service.yaml --platform managed --region asia-east1 --project=scoop-386004
gcloud run services replace subscriber-service.yaml --platform managed --region asia-east1 --project=scoop-386004

如果要設環境變數 (留存參考)

gcloud run services update botrun-ask-folder --set-env-vars KEY1=VALUE1,KEY2=VALUE2
gcloud run services update subscriber --set-env-vars KEY1=VALUE1,KEY2=VALUE2