增加加了博物馆展品清单数据库及对前端获取展品清单、展品详细的接口，增加了QWenOmni多模态大模型的支 持（主要为了测试）,增加了本地部署大模型支持（主要为了测试，在autoDL上），修正了TTS生成和返回前端的逻辑与参数，增加了判断用户问题有没有在知识库中检索到相关片段、如果没有则直接返回并提示未包含

rag/llm/embedding_model.py

@@ -203,11 +203,14 @@ class ZhipuEmbed(Base):
     def encode(self, texts: list, batch_size=16):
         arr = []
         tks_num = 0
-        for txt in texts:
-            res = self.client.embeddings.create(input=txt,
-                                                model=self.model_name)
-            arr.append(res.data[0].embedding)
-            tks_num += res.usage.total_tokens
+        try:
+            for txt in texts:
+                res = self.client.embeddings.create(input=txt,
+                                                    model=self.model_name)
+                arr.append(res.data[0].embedding)
+                tks_num += res.usage.total_tokens
+        except Exception as error:
+            logging.info(f"!!!ZhipuEmbed embedding  error {error}")
         return np.array(arr), tks_num
 
     def encode_queries(self, text):