你好，@ljhssga!👋我在这里帮助你解决任何bug、问题或贡献。我是一个Maven机器人，旨在协助你在等待人类维护者时提供帮助。
要解决在使用Sanic作为网络服务器并使用RetrieverQueryEngine查询时出现的RuntimeError: this event loop is already running问题，你可以使用nest_asyncio库。这个库允许你在已经运行的事件循环中嵌套asyncio事件循环，这可以帮助你在一个已经运行的事件循环中运行事件循环。
以下是如何修改你的代码：

1. 安装nest_asyncio:

pip install nest_asyncio

1. 在你的代码中应用nest_asyncio:

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

1. 更新你的Sanic应用:

import nest_asyncio
from sanic import Sanic
from sanic.response import json
from your_module import RaptorRetriever, RetrieverQueryEngine, OpenAIEmbedding, OpenAI, vector_store, CHAT_TEXT_QA_PROMPT, synth

# Apply nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

app = Sanic("MyApp")

retriever = RaptorRetriever(
    [],
    embed_model=OpenAIEmbedding(
        model="text-embedding-3-small", api_key=api_key, api_base=base_url
    ),
    llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1, api_key=api_key, api_base=base_url),
    vector_store=vector_store,
    similarity_top_k=2,
    mode="tree_traversal",
)

query_engine = RetrieverQueryEngine.from_args(
    retriever, llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1, api_key=api_key, api_base=base_url),
    text_qa_template=CHAT_TEXT_QA_PROMPT,
    streaming=True,
    response_synthesizer=synth,
    use_async=True
)

@app.route("/test", methods=['POST'])
async def test(req):
    res = await query_engine.aretrieve("who are you")
    return json(res)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=8777, workers=1, access_log=False)

通过应用nest_asyncio,你可以避免RuntimeError并运行你的Sanic网络服务器，同时与其他异步任务一起进行。

• 要继续与我交谈，请提及@dosu。*

我看到uvloop,所以我猜你正在使用fastapi。
尝试设置循环类型 unicorn.run(...., loop="asyncio")

我看到uvloop,所以我猜你正在使用fastapi。
尝试设置循环类型unicorn.run(...., loop="asyncio")。
我使用的是Sanic。

你好，@ljhssga!👋我在这里帮助你解决任何bug、问题或贡献。我是一个Maven机器人，旨在协助你在等待人类维护者时提供帮助。
要解决在使用Sanic作为网络服务器并使用RetrieverQueryEngine查询时出现的RuntimeError: this event loop is already running问题，你可以使用nest_asyncio库。这个库允许你在已经运行的事件循环中嵌套asyncio事件循环，这可以帮助你在一个已经运行的事件循环中运行事件循环。
以下是如何修改你的代码：

1. 安装nest_asyncio:

pip install nest_asyncio

1. 在你的代码中应用nest_asyncio:

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

1. 更新你的Sanic应用:

import nest_asyncio
from sanic import Sanic
from sanic.response import json
from your_module import RaptorRetriever, RetrieverQueryEngine, OpenAIEmbedding, OpenAI, vector_store, CHAT_TEXT_QA_PROMPT, synth

# Apply nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

app = Sanic("MyApp")

retriever = RaptorRetriever(
    [],
    embed_model=OpenAIEmbedding(
        model="text-embedding-3-small", api_key=api_key, api_base=base_url
    ),
    llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1, api_key=api_key, api_base=base_url),
    vector_store=vector_store,
    similarity_top_k=2,
    mode="tree_traversal",
)

query_engine = RetrieverQueryEngine.from_args(
    retriever, llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1, api_key=api_key, api_base=base_url),
    text_qa_template=CHAT_TEXT_QA_PROMPT,
    streaming=True,
    response_synthesizer=synth,
    use_async=True
)

@app.route("/test", methods=['POST'])
async def test(req):
    res = await query_engine.aretrieve("who are you")
    return json(res)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=8777, workers=1, access_log=False)

通过应用nest_asyncio,你可以避免RuntimeError并在其他异步任务 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/discover_llamaindex/document_management/discord_dumps/help_channel_dump_06_02_23.json) 2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/discover_llamaindex/document_management/discord_dumps/help_channel_dump_05_25_23.json) 的同时运行你的Sanic网络服务器。

• 要继续与我交谈，请提及@dosu。*

它不起作用

要解决在使用Sanic和RetrieverQueryEngine时出现的RuntimeError: this event loop is already running问题，你可以尝试以下步骤：

1. 确保nest_asyncio被正确应用:

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

1. 修改你的Sanic路由以使用异步方法:

from sanic import Sanic, response
from sanic.exceptions import SanicException
from your_module import RaptorRetriever, RetrieverQueryEngine, OpenAIEmbedding, OpenAI, vector_store, CHAT_TEXT_QA_PROMPT, synth

app = Sanic("MyApp")

retriever = RaptorRetriever(
    [],
    embed_model=OpenAIEmbedding(
        model="text-embedding-3-small", api_key=api_key, api_base=base_url
    ),
    llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1, api_key=api_key, api_base=base_url),
    vector_store=vector_store,
    similarity_top_k=2,
    mode="tree_traversal",
)

query_engine = RetrieverQueryEngine.from_args(
    retriever, llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1, api_key=api_key, api_base=base_url),
    text_qa_template=CHAT_TEXT_QA_PROMPT,
    streaming=True,
    response_synthesizer=synth,
    use_async=True
)

@app.route("/test", methods=['POST'])
async def test(req):
    try:
        res = await query_engine.aretrieve("who are you")
        return response.json(res)
    except Exception as e:
        raise SanicException(f"Error processing query: {str(e)}", status_code=500)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=8777, workers=1, access_log=False)

• 确保没有运行冲突的事件循环 :
• 确保你的代码中没有其他部分试图并发运行事件循环。通过应用nest_asyncio并确保使用异步方法，你应该能够避免RuntimeError并运行你的Sanic Web服务器，同时处理其他异步任务1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/discover_llamaindex/document_management/discord_dumps/help_channel_dump_06_02_23.json)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/discover_llamaindex/document_management/discord_dumps/help_channel_dump_05_25_23.json)。
• 要继续与Dosu交流，请提及@dosu。

我尝试添加

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

但它仍然不起作用。