Langchain-ChatGLM项目中图片资源地址获取问题的分析与解决
2025-05-04 13:47:12作者:管翌锬
在Langchain-ChatGLM项目的实际部署过程中,开发者可能会遇到一个关于图片资源获取的典型问题:当项目部署在非本地服务器时,上传的图片无法正常显示。本文将深入分析这一问题的成因,并提供完整的解决方案。
问题现象
当用户在使用Langchain-ChatGLM项目时,如果尝试上传图片并发送包含图片的消息,会发现图片无法正常显示。具体表现为:
- 图片上传过程看似成功完成
- 但在消息发送后,图片位置显示为"找不到图片"的错误提示
- 浏览器开发者工具中可以看到图片资源请求失败
问题根源分析
经过代码审查,发现问题出在webui_pages/dialogue/dialogue.py文件中的get_image_file_url函数实现上。该函数负责生成图片资源的访问URL,但存在以下设计缺陷:
- 硬编码本地地址:函数默认使用127.0.0.1作为服务器地址,这在本地开发环境可以正常工作,但在服务器部署场景下会导致客户端无法访问
- API地址获取逻辑不完整:函数调用
api_address()时没有传递必要的参数,导致无法获取正确的服务器地址
技术细节
在Web应用中,资源URL的生成需要考虑多种部署场景:
- 开发环境通常使用localhost或127.0.0.1
- 生产环境则需要使用域名或服务器真实IP
- 可能需要考虑HTTPS与HTTP协议的区别
- 需要处理端口号等细节问题
原代码中的实现没有充分考虑这些因素,导致生成的图片URL在非本地环境下无效。
解决方案
针对这一问题,可以通过修改get_image_file_url函数的实现来解决:
def get_image_file_url(upload_file: dict) -> str:
file_id = upload_file.get("id")
return f"{api_address(True)}/v1/files/{file_id}/content"
关键修改点:
- 为
api_address()函数传入True参数,确保获取完整的服务器地址 - 保持原有的URL路径拼接逻辑不变
验证方法
修改后,可以通过以下步骤验证问题是否解决:
- 在服务器上重新部署修改后的代码
- 上传一张测试图片
- 发送包含该图片的消息
- 检查图片是否能正常显示
- 通过浏览器开发者工具查看图片的实际请求URL,确认地址正确
最佳实践建议
为避免类似问题,在开发Web应用时建议:
- 避免硬编码地址:所有资源URL都应通过配置或函数动态生成
- 考虑多环境部署:代码应能在开发、测试、生产等不同环境中正常工作
- 统一地址管理:将服务器地址等配置集中管理,便于维护和修改
- 增加环境检测:代码可以自动检测运行环境并生成合适的资源地址
总结
Langchain-ChatGLM项目中图片资源地址获取问题是一个典型的部署环境适配问题。通过分析问题根源并修改相关代码,可以确保项目在不同环境下都能正常工作。这一案例也提醒开发者,在编写网络应用时需要考虑多种部署场景,避免因环境差异导致的功能异常。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
535
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178