New dpcs structure and dataset i18n (#551)

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2023-12-04 21:37:07 +08:00
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commit 62e87551ac
141 changed files with 961 additions and 469 deletions
--- a/docSite/content/docs/development/one-api.md
+++ b/docSite/content/docs/development/one-api.md
@@ -0,0 +1,113 @@
+---
+title: '接入微软、ChatGLM、本地模型等'
+description: '通过接入 One API 来实现对各种大模型的支持'
+icon: 'Api'
+draft: false
+toc: true
+weight: 708
+---
+
+* 默认情况下，FastGPT 只配置了 GPT 的 3 个模型，如果你需要接入其他模型，需要进行一些额外配置。
+* [One API](https://github.com/songquanpeng/one-api) 是一个 OpenAI 接口管理 & 分发系统，可以通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型，开箱即用。
+
+FastGPT 可以通过接入 One API 来实现对各种大模型的支持。部署方法也很简单。
+
+## MySQL 版本
+
+MySQL 版本支持多实例，高并发。
+
+直接点击以下按钮即可一键部署 👇
+
+[![](https://fastly.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg)](https://cloud.sealos.io/?openapp=system-fastdeploy%3FtemplateName%3Done-api)
+
+部署完后会跳转「应用管理」，数据库在另一个应用「数据库」中。需要等待 1~3 分钟数据库运行后才能访问成功。
+
+## SqlLite 版本
+
+SqlLite 版本不支持多实例，适合个人小流量使用，但是价格非常便宜。
+
+**1. [点击打开 Sealos 公有云](https://cloud.sealos.io/)**
+
+**2. 打开 AppLaunchpad(应用管理) 工具**
+
+![step1](/imgs/oneapi-step1.png)
+
+**3. 点击创建新应用**
+
+**4. 填写对应参数**
+
+镜像：ghcr.io/songquanpeng/one-api:latest
+
+![step2](/imgs/oneapi-step2.png)
+打开外网访问开关后，Sealos 会自动分配一个可访问的地址，不需要自己配置。
+
+![step3](/imgs/oneapi-step3.png)
+填写完参数后，点击右上角部署即可。环境变量：
+
+```
+SESSION_SECRET=SESSION_SECRET
+POLLING_INTERVAL=60
+BATCH_UPDATE_ENABLED=true
+BATCH_UPDATE_INTERVAL=60
+```
+
+## 使用步骤
+
+### 1. 登录 One API
+
+打开 【One API 应用详情】，找到访问地址：
+![step4](/imgs/oneapi-step4.png)
+
+登录 One API
+![step5](/imgs/oneapi-step5.png)
+
+### 2. 创建渠道和令牌
+
+在 One API 中添加对应渠道，直接点击 【添加基础模型】，不要遗漏了向量模型
+![step6](/imgs/oneapi-step6.png)
+
+创建一个令牌
+![step7](/imgs/oneapi-step7.png)
+
+### 3. 修改 FastGPT 的环境变量
+
+有了 One API 令牌后，FastGPT 可以通过修改 `baseurl` 和 `key` 去请求到 One API，再由 One API 去请求不同的模型。修改下面两个环境变量：
+
+```bash
+# 下面的地址是 Sealos 提供的，务必写上 v1， 两个项目都在 sealos 部署时候，https://xxxx.cloud.sealos.io 可以改用内网地址
+OPENAI_BASE_URL=https://xxxx.cloud.sealos.io/v1
+# 下面的 key 是由 One API 提供的令牌
+CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
+```
+
+## 接入其他模型
+
+**以添加文心一言为例:**
+
+### 1. One API 添加对应模型渠道
+
+![](/imgs/oneapi-demo1.png)
+
+### 2. 修改 FastGPT 配置文件
+
+可以在 `/projects/app/src/data/config.json` 里找到配置文件（本地开发需要复制成 config.local.json），配置文件中有一项是对话模型配置：
+
+```json
+"ChatModels": [
+    ...
+    {
+      "model": "ERNIE-Bot", // 这里的模型需要对应 One API 的模型
+      "name": "文心一言", // 对外展示的名称
+      "maxContext": 8000, // 最大长下文 token，无论什么模型都按 GPT35 的计算。GPT 外的模型需要自行大致计算下这个值。可以调用官方接口去比对 Token 的倍率，然后在这里粗略计算。
+      "maxResponse": 4000, // 最大回复 token
+      // 例如：文心一言的中英文 token 基本是 1:1，而 GPT 的中文 Token 是 2:1，如果文心一言官方最大 Token 是 4000，那么这里就可以填 8000，保险点就填 7000.
+      "quoteMaxToken": 2000, // 引用知识库的最大 Token
+      "maxTemperature": 1, // 最大温度
+      "vision": false, // 是否开启图片识别
+      "defaultSystemChatPrompt": "" // 默认的系统提示词
+    }
+    ...
+],
+```
+
+添加完后，重启 FastGPT 即可在选择文心一言模型进行对话。