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Python
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from sqlalchemy import JSON, Boolean, Column, DateTime, Float, Integer, String, func
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from chatchat.server.db.base import Base
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class SummaryChunkModel(Base):
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chunk summary模型，用于存储file_doc中每个doc_id的chunk 片段，
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数据来源:
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用户输入: 用户上传文件，可填写文件的描述，生成的file_doc中的doc_id，存入summary_chunk中
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程序自动切分 对file_doc表meta_data字段信息中存储的页码信息，按每页的页码切分，自定义prompt生成总结文本，将对应页码关联的doc_id存入summary_chunk中
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后续任务:
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矢量库构建: 对数据库表summary_chunk中summary_context创建索引，构建矢量库，meta_data为矢量库的元数据（doc_ids）
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语义关联： 通过用户输入的描述，自动切分的总结文本，计算
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语义相似度
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"""
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__tablename__ = "summary_chunk"
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment="ID")
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kb_name = Column(String(50), comment="知识库名称")
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summary_context = Column(String(255), comment="总结文本")
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summary_id = Column(String(255), comment="总结矢量id")
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doc_ids = Column(String(1024), comment="向量库id关联列表")
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meta_data = Column(JSON, default={})
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def __repr__(self):
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return (
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f"<SummaryChunk(id='{self.id}', kb_name='{self.kb_name}', summary_context='{self.summary_context}',"
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f" doc_ids='{self.doc_ids}', metadata='{self.metadata}')>"
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)
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