Fix Concurrency Issues caused by func update_object in runner.py and optimize processing logic

[LOGIC-10]

The original process involved handling file global information updates and document generation for each updated object within update_object. This led to redundant updates of the global structure information, increasing unnecessary IO load. Now, the operation to update file global structure information has been moved to update_existing_item, with update_object solely focusing on generating content. Additionally, the logic for passing code_info and the writing logic after updating the file global information have been optimized.

2023-12-18 14:46:14,511 - INFO - 检测到暂存区中变更的文件：{'test_ai_doc.py': False}
2023-12-18 14:46:14,537 - INFO - 检测到变更对象：
{'added': {('get_info', 'VectorDBInterface'), ('VectorDBInterface', None)}, 'removed': set()}
2023-12-18 14:46:14,973 - INFO - 正在生成 test_ai_doc.py中的get_info 对象文档...
2023-12-18 14:46:14,974 - INFO - 正在生成 test_ai_doc.py中的VectorDBInterface 对象文档...
2023-12-18 14:47:10,470 - INFO - HTTP Request: POST https://example.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"

Answer:
ChatCompletionMessage(content='**get_info 函数**: 此函数的目的是获取并打印数据库的信息。\n\n详细的代码分析和描述如下：\n\n首先，此函数试图调用 `self.task_index.describe_index_stats()` 方法，以获取数据库的索引状态。\n\n这些信息被捕获并存储在 `info` 变量中。 `info` 是一个字典，其中包括了数据库索引的详细信息。\n\n然后，它从 `info` 字典中提取 `total_vector_count` ，并将其保存到 `self.vector_count` 实例变量中。该值表示数据库中的总向量数量。\n\n接着，它也从 `info` 字典中提取 `dimension` 。 这个变量代表了向量的维度。\n\n之后，函数将打印出整个 `info` 字典，以及向量的维度 (`dimension`) 和总向量数量 (`self.vector_count`)。\n\n如果在获取或处理数据库信息的过程中出现任何错误，函数会捕捉到这个异常，并打印出一条警告信息："Warning: Failed to obtain database information"。\n\n**注意**：在使用这段代码时，需要确保 `self.task_index.describe_index_stats()` 函数可以正确的工作，并且返回一个包含 `total_vector_count` 和 `dimension` 键的字典。如果这个函数失败，或者返回的数据结构不符合预期，都可能导致这个 `get_info` 函数无法正常运行。', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None)

2023-12-18 14:47:30,539 - INFO - HTTP Request: POST https://example.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"

Answer:
ChatCompletionMessage(content='**VectorDBInterface类的功能**: 该类是一个连接并处理向量数据库的接口，可以获得数据库相关的信息，如向量数量和维度。\n\nVectorDBInterface类初始化时，接收可选的config参数，默认值为配置模块的CONFIG变量。初始化包括以下几个步骤：\n1. 通过Pinecone库的init函数，使用DB_API_Key和DB_Environment初始化Pinecone。\n2. 创建Pinecone的Index对象，使用的是config配置的DB_Index，并将其赋值给self.task_index。\n3. 创建OpenAI的实例self.client，使用get_apiconfig_by_model函数获取"模型gpt-3.5-turbo-16k"的API密钥和API基础URL。\n4. 设置self.embedding_model为"text-embedding-ada-002"。\n5. 调用self.get_info()方法。\n\n类VectorDBInterface定义有两个方法，分别是get_info()和get_more_info()。这两个方法的实现代码完全相同，都是用于获取和打印数据库的详细信息，如维度和向量数量。详细的实现步骤如下：\n1. 尝试通过self.task_index的describe_index_stats方法获取数据库信息。\n2. 获取成功后，数据库的总向量数量赋值给self.vector_count，数据库维度赋值给局部变量dimension。然后打印数据库信息、维度和向量数量。\n3. 如果获取信息失败，则打印错误提示"Warning: Failed to obtain database information"。\n\n**注意**: 在使用此代码时，请确保你的环境中已经正确安装了Pinecone和OpenAI库，并且已经拥有相关API密钥和环境变量。同时，你还需要对向量数据库有足够的理解和操作经验。', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None)

2023-12-18 14:47:30,603 - INFO - 已更新test_ai_doc.py文件的json结构信息。
2023-12-18 14:47:30,624 - INFO - 已更新test_ai_doc.py文件的Markdown文档。
2023-12-18 14:47:30,817 - INFO - 已添加 ['.project_hierachy.json', 'XAgent-Dev/Markdown_Docs/test_ai_doc.md'] 到暂存区
2023-12-18 14:47:30,819 - INFO - 文档任务完成。

[LOGIC-10]

all good