perf: input guide (#1558)

* perf: input guide code

* perf: input guide ui

* Chat input guide api

* Update app chat config store

* perf: app chat config field

* perf: app context

* perf: params

* fix: ts

* perf: filter private config

* perf: filter private config

* perf: import workflow

* perf: limit max tip amount

.npmrc

@@ -0,0 +1 @@
+public-hoist-pattern[]=*tiktoken*

.vscode/i18n-ally-custom-framework.yml

@@ -0,0 +1,46 @@
+# .vscode/i18n-ally-custom-framework.yml
+
+# An array of strings which contain Language Ids defined by VS Code
+# You can check available language ids here: https://code.visualstudio.com/docs/languages/identifiers
+languageIds:
+  - javascript
+  - typescript
+  - javascriptreact
+  - typescriptreact
+
+# An array of RegExes to find the key usage. **The key should be captured in the first match group**.
+# You should unescape RegEx strings in order to fit in the YAML file
+# To help with this, you can use https://www.freeformatter.com/json-escape.html
+usageMatchRegex:
+  # The following example shows how to detect `t("your.i18n.keys")`
+  # the `{key}` will be placed by a proper keypath matching regex,
+  # you can ignore it and use your own matching rules as well
+  - "[^\\w\\d]t\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]commonT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  # 支持 appT("your.i18n.keys")
+  - "[^\\w\\d]appT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  # 支持 datasetT("your.i18n.keys")
+  - "[^\\w\\d]datasetT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]fileT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]publishT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]workflowT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]userT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]chatT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+
+# A RegEx to set a custom scope range. This scope will be used as a prefix when detecting keys
+# and works like how the i18next framework identifies the namespace scope from the
+# useTranslation() hook.
+# You should unescape RegEx strings in order to fit in the YAML file
+# To help with this, you can use https://www.freeformatter.com/json-escape.html
+scopeRangeRegex: "useTranslation\\(\\s*\\[?\\s*['\"`](.*?)['\"`]"
+
+# An array of strings containing refactor templates.
+# The "$1" will be replaced by the keypath specified.
+# Optional: uncomment the following two lines to use
+
+# refactorTemplates:
+#  - i18n.get("$1")
+
+
+# If set to true, only enables this custom framework (will disable all built-in frameworks)
+monopoly: true

.vscode/nextapi.code-snippets

@@ -10,14 +10,19 @@
 		"scope": "javascript,typescript",
 		"prefix": "nextapi",
 		"body": [
-			"import type { NextApiRequest, NextApiResponse } from 'next';",
-			"import { NextAPI } from '@/service/middle/entry';",
+			"import type { ApiRequestProps, ApiResponseType } from '@fastgpt/service/type/next';",
+			"import { NextAPI } from '@/service/middleware/entry';",
 			"",
-			"type Props = {};",
+			"export type ${TM_FILENAME_BASE}Query = {};",
 			"",
-			"type Response = {};",
+			"export type ${TM_FILENAME_BASE}Body = {};",
 			"",
-			"async function handler(req: NextApiRequest, res: NextApiResponse<any>): Promise<Response> {",
+			"export type ${TM_FILENAME_BASE}Response = {};",
+			"",
+			"async function handler(",
+			"  req: ApiRequestProps<${TM_FILENAME_BASE}Body, ${TM_FILENAME_BASE}Query>,",
+			"  res: ApiResponseType<any>",
+			"): Promise<${TM_FILENAME_BASE}Response> {",
 			"    $1",
 			"    return {}",
 			"}",
@@ -25,5 +30,23 @@
 			"export default NextAPI(handler);"
 		],
 		"description": "FastGPT Next API template"
+	},
+	"use context template": {
+		"scope": "typescriptreact",
+		"prefix": "context",
+		"body": [
+			"import { ReactNode } from 'react';",
+			"import { createContext } from 'use-context-selector';",
+			"",
+			"type ContextType = {$1};",
+			"",
+			"export const Context = createContext<ContextType>({});",
+			"",
+			"export const ContextProvider = ({ children }: { children: ReactNode }) => {",
+			"  const contextValue: ContextType = {};",
+			"  return <Context.Provider value={contextValue}>{children}</Context.Provider>;",
+			"};",
+		],
+		"description": "FastGPT usecontext template"
 	}
 }

.vscode/settings.json

@@ -6,10 +6,11 @@
     "i18n-ally.localesPaths": [
         "projects/app/i18n",
     ],
-    "i18n-ally.enabledParsers": ["json"],
+    "i18n-ally.enabledParsers": ["json", "yaml", "js", "ts"],
     "i18n-ally.keystyle": "nested",
     "i18n-ally.sortKeys": true,
-    "i18n-ally.keepFulfilled": true,
+    "i18n-ally.keepFulfilled": false,
     "i18n-ally.sourceLanguage": "zh", // 根据此语言文件翻译其他语言文件的变量和内容
     "i18n-ally.displayLanguage": "zh", // 显示语言
+    "i18n-ally.extract.targetPickingStrategy": "most-similar-by-key"
 }

Dockerfile

@@ -11,7 +11,7 @@ RUN apk add --no-cache libc6-compat && npm install -g pnpm@8.6.0
 RUN [ -z "$proxy" ] || pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com
 
 # copy packages and one project
-COPY pnpm-lock.yaml pnpm-workspace.yaml ./
+COPY pnpm-lock.yaml pnpm-workspace.yaml .npmrc ./
 COPY ./packages ./packages
 COPY ./projects/$name/package.json ./projects/$name/package.json
 
@@ -27,7 +27,7 @@ ARG name
 ARG proxy
 
 # copy common node_modules and one project node_modules
-COPY package.json pnpm-workspace.yaml ./
+COPY package.json pnpm-workspace.yaml .npmrc ./
 COPY --from=mainDeps /app/node_modules ./node_modules
 COPY --from=mainDeps /app/packages ./packages
 COPY ./projects/$name ./projects/$name
@@ -36,6 +36,8 @@ COPY --from=mainDeps /app/projects/$name/node_modules ./projects/$name/node_modu
 RUN [ -z "$proxy" ] || sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apk/repositories
 
 RUN apk add --no-cache libc6-compat && npm install -g pnpm@8.6.0
+
+ENV NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096"
 RUN pnpm --filter=$name build
 
 # --------- runner -----------
@@ -62,6 +64,11 @@ COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/projects/$name/.next/static /app/
 COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/projects/$name/.next/server/chunks /app/projects/$name/.next/server/chunks
 # copy worker
 COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/projects/$name/.next/server/worker /app/projects/$name/.next/server/worker
+
+# copy tiktoken but not copy ./node_modules/tiktoken/encoders
+COPY --from=mainDeps /app/node_modules/tiktoken ./node_modules/tiktoken
+RUN rm -rf ./node_modules/tiktoken/encoders
+
 # copy package.json to version file
 COPY --from=builder /app/projects/$name/package.json ./package.json 
 # copy config
@@ -79,4 +86,4 @@ USER nextjs
 
 ENV serverPath=./projects/$name/server.js
 
-ENTRYPOINT ["sh","-c","node ${serverPath}"]
+ENTRYPOINT ["sh","-c","node --max-old-space-size=4096 ${serverPath}"]

README.md

@@ -122,7 +122,7 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 
 wx 扫一下加入：
 
-![](https://oss.laf.run/htr4n1-images/fastgpt-qr-code.jpg)
+![](https://oss.laf.run/htr4n1-images/wechat-qr-code.jpg)
 
 <a href="#readme">
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">

docSite/content/docs/course/chat_input_guide.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: "对话问题引导"
+description: "FastGPT 对话问题引导"
+icon: "code"
+draft: false
+toc: true
+weight: 350
+---
+
+![](/imgs/questionGuide.png)
+
+## 什么是自定义问题引导
+
+你可以为你的应用提前预设一些问题，用户在输入时，会根据输入的内容，动态搜索这些问题作为提示，从而引导用户更快的进行提问。
+
+你可以直接在 FastGPT 中配置词库，或者提供自定义词库接口。
+
+## 自定义词库接口
+
+需要保证这个接口可以被用户浏览器访问。
+
+**请求：**
+
+```bash
+curl --location --request GET 'http://localhost:3000/api/core/chat/inputGuide/query?appId=663c75302caf8315b1c00194&searchKey=你'
+```
+
+**响应**
+
+```json
+{
+  "code": 200,
+  "statusText": "",
+  "message": "",
+  "data": [
+    "是你",
+    "你是谁呀",
+    "你好好呀",
+    "你好呀",
+    "你是谁！",
+    "你好"
+  ]
+}
+```
+
+
+**参数说明：**
+
+- appId - 应用ID
+- searchKey - 搜索关键字

docSite/content/docs/course/externalFile.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+---
+title: '外部文件知识库'
+description: 'FastGPT 外部文件知识库功能介绍和使用方式'
+icon: 'language'
+draft: false
+toc: true
+weight: 107
+---
+
+外部文件库是 FastGPT 商业版特有功能。它允许接入你现在的文件系统，无需将文件再导入一份到 FastGPT 中。
+
+并且，阅读权限可以通过你的文件系统进行控制。
+
+|                       |                       | |
+| --------------------- | --------------------- | --------------------- |
+| ![](/imgs/external_file0.png) | ![](/imgs/external_file1.png) | ![](/imgs/external_file2.png) | 
+
+
+## 导入参数说明
+
+- 外部预览地址：用于跳转你的文件阅读地址，会携带“文件阅读ID”进行访问。
+- 文件访问URL：文件可访问的地址。
+- 文件阅读ID：通常情况下，文件访问URL是临时的。如果希望永久可以访问，你需要使用该文件阅读ID，并配合上“外部预览地址”，跳转至新的阅读地址进行原文件访问。
+- 文件名：默认会自动解析文件访问URL上的文件名。如果你手动填写，将会以手动填写的值为准。
+
+[点击查看API导入文档](/docs/development/openapi/dataset/#创建一个外部文件库集合商业版)

docSite/content/docs/course/quick-start.md

@@ -7,7 +7,7 @@ toc: true
 weight: 101
 ---
 
-更多使用技巧，[查看视屏教程](https://www.bilibili.com/video/BV1n34y1A7Bo/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=903c2b09b7412037c2eddc6a8fb9828b)
+更多使用技巧，[查看视屏教程](https://www.bilibili.com/video/BV1sH4y1T7s9)
 
 ## 知识库
 

docSite/content/docs/development/docker.md

@@ -257,6 +257,13 @@ PG 数据库没有连接上/初始化失败，可以查看日志。FastGPT 会
 2. 非 docker 部署的，需要手动安装 pg vector 插件
 3. 查看 fastgpt 日志，有没有相关报错
 
+### Illegal instruction
+
+可能原因：
+
+1. arm架构。需要使用 Mongo 官方镜像： mongo:5.0.18
+2. cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x。把 mongo 的 image 换成: mongo:4.4.29
+
 ### Operation `auth_codes.findOne()` buffering timed out after 10000ms
 
 mongo连接失败，查看mongo的运行状态对应日志。

docSite/content/docs/development/faq.md

@@ -17,18 +17,12 @@ images: []
 4. 无法解决时，可以找找[Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，或新提 Issue，私有部署错误，务必提供详细的日志，否则很难排查。
 
 
-
-
 ## 二、通用问题
 
 ### 能否纯本地运行
 
 可以。需要准备好向量模型和LLM模型。
 
-### 页面中可以正常回复，API 报错
-
-页面中是用 stream=true 模式，所以API也需要设置 stream=true 来进行测试。部分模型接口（国产居多）非 Stream 的兼容有点垃圾。
-
 ### 其他模型没法进行问题分类/内容提取
 
 1. 看日志。如果提示 JSON invalid，not support tool 之类的，说明该模型不支持工具调用或函数调用，需要设置`toolChoice=false`和`functionCall=false`，就会默认走提示词模式。目前内置提示词仅针对了商业模型API进行测试。问题分类基本可用，内容提取不太行。
@@ -45,12 +39,36 @@ images: []
 1. 问题补全需要经过一轮AI生成。
 2. 会进行3~5轮的查询，如果数据库性能不足，会有明显影响。
 
-### 模型响应为空(core.chat.Chat API is error or undefined)
+### 对话接口报错或返回为空(core.chat.Chat API is error or undefined)
 
-1. 检查 key 问题。
+1. 检查 AI 的 key 问题：通过 curl 请求看是否正常。务必用 stream=true 模式。并且 maxToken 等相关参数尽量一致。
 2. 如果是国内模型，可能是命中风控了。
 3. 查看模型请求日志，检查出入参数是否异常。
 
+```sh
+# curl 例子。
+curl --location --request POST 'https://xxx.cn/v1/chat/completions' \
+--header 'Authorization: Bearer sk-xxxx' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+  "model": "gpt-3.5-turbo",
+  "stream": true,
+  "temperature": 1,
+  "max_tokens": 3000,
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "content": "你是谁"
+    }
+  ]
+}'
+```
+
+### 页面中可以正常回复，API 报错
+
+页面中是用 stream=true 模式，所以API也需要设置 stream=true 来进行测试。部分模型接口（国产居多）非 Stream 的兼容有点垃圾。
+和上一个问题一样，curl 测试。
+
 ### 知识库索引没有进度/索引很慢
 
 先看日志报错信息。有以下几种情况：
@@ -79,12 +97,14 @@ images: []
 
 OneAPI 账号的余额不足，默认 root 用户只有 200 刀，可以手动修改。
 
+路径：打开OneAPI -> 用户 -> root用户右边的编辑 -> 剩余余额调大
+
 ### xxx渠道找不到
 
 FastGPT 模型配置文件中的 model 必须与 OneAPI 渠道中的模型对应上，否则就会提示这个错误。可检查下面内容：
 
 1. OneAPI 中没有配置该模型渠道，或者被禁用了。
-2. 修改了 FastGPT 配置文件中一部分的模型，但没有全部修改，仍有模型是 OneAPI 没配置的。
+2. FastGPT 配置文件有 OneAPI 没有配置的模型。如果 OneAPI 没有配置对应模型的，配置文件中也不要写。
 3. 使用旧的向量模型创建了知识库，后又更新了向量模型。这时候需要删除以前的知识库，重建。
 
 如果OneAPI中，没有配置对应的模型，`config.json`中也不要配置，否则容易报错。
@@ -98,4 +118,5 @@ OneAPI 的 API Key 配置错误，需要修改`OPENAI_API_KEY`环境变量，并
 ### bad_response_status_code bad response status code 503
 
 1. 模型服务不可用
-2. ....
+2. 模型接口参数异常（温度、max token等可能不适配）
+3. ....

docSite/content/docs/development/intro.md

@@ -133,3 +133,57 @@ FastGPT 在`pnpm i`后会执行`postinstall`脚本，用于自动生成`ChakraUI
 遇到困难了吗？有任何问题吗? 加入微信群与开发者和用户保持沟通。
 
 <img width="400px" src="https://oss.laf.run/htr4n1-images/fastgpt-qr-code.jpg" class="medium-zoom-image" />
+
+## 代码结构说明
+
+### nextjs
+
+FastGPT 使用了 nextjs 的 page route 作为框架。为了区分好前后端代码，在目录分配上会分成 global, service, web 3个自目录，分别对应着 `前后端共用`、`后端专用`、`前端专用`的代码。
+
+### monorepo
+FastGPT 采用 pnpm workspace 方式构建 monorepo 项目，主要分为两个部分：
+
+- projects/app - FastGPT 主项目  
+- packages/ - 子模块  
+  - global - 共用代码，通常是放一些前后端都能执行的函数、类型声明、常量。  
+  - service - 服务端代码  
+  - web - 前端代码  
+  - plugin - 工作流自定义插件的代码  
+
+### 领域驱动模式（DDD）
+
+FastGPT 在代码模块划分时，按DDD的思想进行划分，主要分为以下几个领域：
+
+core - 核心功能（知识库，工作流，应用，对话）
+support - 支撑功能（用户体系，计费，鉴权等）
+common - 基础功能（日志管理，文件读写等）
+
+{{% details title="代码结构说明" closed="true" %}}
+```
+.
+├── .github                      // github 相关配置
+├── .husky                       // 格式化配置
+├── docSite                      // 文档
+├── files                        // 一些外部文件，例如 docker-compose, helm
+├── packages                     // 子包
+│   ├── global                   // 前后端通用子包
+│   ├── plugins                  // 工作流插件（需要自定义包时候使用到）
+│   ├── service                  // 后端子包
+│   └── web                      // 前端子包
+├── projects
+│   └── app                      // FastGPT 主项目
+├── python                       // 存放一些模型代码，和 FastGPT 本身无关
+└── scripts                      // 一些自动化脚本
+    ├── icon                     // icon预览脚本，可以在顶层 pnpm initIcon(把svg写入到代码中), pnpm previewIcon（预览icon）
+    └── postinstall.sh           // chakraUI自定义theme初始化 ts 类型
+├── package.json                 // 顶层monorepo
+├── pnpm-lock.yaml
+├── pnpm-workspace.yaml          // monorepo 声明
+├── Dockerfile
+├── LICENSE
+├── README.md
+├── README_en.md
+├── README_ja.md
+├── dev.md
+```
+{{% /details %}}

docSite/content/docs/development/migration/ docker_mongo.md

@@ -0,0 +1,186 @@
+---
+title: "Docker Mongo迁移(dump模式)"
+description: "FastGPT Docker Mongo迁移"
+icon: database
+draft: false
+weight: 762
+---
+
+## 作者
+
+[https://github.com/samqin123](https://github.com/samqin123)
+
+[相关PR。有问题可打开这里与作者交流](https://github.com/labring/FastGPT/pull/1426)
+
+## 介绍
+
+如何使用Mongodump来完成从A环境到B环境的Fastgpt的mongodb迁移
+
+前提说明：
+
+ A环境：我在阿里云上部署的fastgpt，现在需要迁移到B环境。
+ B环境：是新环境比如腾讯云新部署的fastgpt，更特殊一点的是，NAS（群晖或者QNAP）部署了fastgpt，mongo必须改成4.2或者4.4版本（其实云端更方便，支持fastgpt mongo默认版本）
+ C环境：妥善考虑，用本地电脑作为C环境过渡，保存相关文件并分离操作
+‍
+
+## 1. 环境准备：进入 docker mongo 【A环境】
+``` 
+docker exec -it mongo sh
+mongo -u 'username' -p 'password'
+>> show dbs
+``` 
+看到fastgpt数据库，以及其它几个，确定下导出数据库名称
+准备：
+检查数据库，容器和宿主机都创建一下 backup 目录 【A环境 + C环境】
+
+##### 准备：
+
+检查数据库，容器和宿主机都创建一下“数据导出导入”临时目录 ，比如data/backup  【A环境建目录 + C环境建目录用于同步到容器中】
+
+#### 先在【A环境】创建文件目录，用于dump导出操作
+容器：（先进入fastgpt docker容器）
+``` 
+docker exec -it fastgpt sh
+mkdir -p /data/backup
+``` 
+
+建好后，未来导出mongo的数据，会在A环境本地fastgpt的安装目录/Data/下看到自动同步好的目录，数据会在data\backup中，然后可以衔接后续的压缩和下载转移动作。如果没有同步到本地，也可以手动建一下，配合docker cp 把文件拷到本地用（基本不会发生）
+
+#### 然后，【C环境】宿主机目录类似操作，用于把上传的文件自动同步到C环境部署的fastgpt容器里。
+到fastgpt目录，进入mongo目录，有data目录，下面建backup
+``` 
+mkdir -p /fastgpt/data/backup
+``` 
+准备好后，后续上传
+``` 
+### 新fastgpt环境【B】中也需要建一个，比如/fastgpt/mongobackup目录，注意不要在fastgpt/data目录下建立目录
+``` 
+mkdir -p /fastgpt/mongobackup
+``` 
+
+###2. 正题开始，从fastgpt老环境【A】中导出数据
+进入A环境，使用mongodump 导出mongo数据库。
+
+#### 2.1 导出 
+可以使用mongodump在源头容器中导出数据文件, 导出路径为上面指定临时目录，即"data\backup"
+
+[导出的文件在代码中指定为/data/backup，因为fastgpt配置文件已经建立了data的持久化，所以会同步到容器所在环境本地fast/mongo/data应该就能看到这个导出的目录：backup，里面有文件]
+
+一行指令导出代码，在服务器本地环境运行，不需要进入容器。
+``` 
+docker exec -it mongo bash -c "mongodump --db fastgpt -u 'username' -p 'password' --authenticationDatabase admin --out /data/backup"
+``` 
+
+也可以进入环境，熟手可以结合建目录，一次性完成建导出目录，以及使用mongodump导出数据到该目录
+``` 
+1.docker exec -it fastgpt sh
+
+2.mkdir -p /data/backup
+
+3. mongodump --host 127.0.0.1:27017 --db fastgpt -u "username" -p "password" --authenticationDatabase admin --out /data/backup
+‍
+
+##### 补充：万一没自动同步，也可以将mongodump导出的文件，手工导出到宿主机【A环境】，备用指令如下：
+``` 
+docker cp mongo:/data/backup   <A环境本地fastgpt目录>:/fastgpt/data/backup>
+‍``` 
+
+2.2  对新手，建议稳妥起见，压缩这个文件目录，并将压缩文件下载到本地过渡环境【A环境 -> C环境】；原因是因为留存一份，并且检查文件数量是否一致。
+
+        熟手可以直接复制到新部署服务器（腾讯云或者NAS）【A环境-> B环境】
+
+
+2.2.1 先进入  【A环境】源头系统的本地环境 fastgpt/mongo/data 目录
+
+``` 
+cd /usr/fastgpt/mongo/data 
+``` 
+
+#执行，压缩文件命令
+``` 
+tar -czvf ../fastgpt-mongo-backup-$(date +%Y-%m-%d).tar.gz ./  【A环境】
+``` 
+#接下来，把压缩包下载到本地 【A环境-> C环境】，以便于检查和留存版本。熟手，直接将该压缩包同步到B环境中新fastgpt目录data目录下备用。
+
+``` 
+scp  -i /Users/path/<user.pem换成你自己的pem文件链接> root@<fastgpt所在云服务器地址>:/usr/fastgpt/mongo/fastgptbackup-2024-05-03.tar.gz /<本地电脑路径>/Downloads/fastgpt
+
+``` 
+熟手直接换成新环境地址
+​
+``` 
+scp  -i /Users/path/<user.pem换成你自己的pem文件链接>  root@<老环境fastgpt服务器地址>:/usr/fastgpt/mongo/fastgptbackup-2024-05-03.tar.gz    root@<新环境fastgpt服务器地址>:/Downloads/fastgpt2 
+
+``` 
+
+2.2 【C环境】检查压缩文件是否完整，如果不完整，重新导出。事实上，我也出现过问题，因为跨环境scp会出现丢数据的情况。
+
+压缩数据包导入到C环境本地后，可以考虑在宿主机目录解压缩，放在一个自定义目录比如. < user/fastgpt/mongobackup/data>
+
+``` 
+tar -xvzf fastgptbackup-2024-05-03.tar.gz -C user/fastgpt/mongobackup/data
+``` 
+解压缩后里面是bson文件，这里可以检查下，压缩文件数量是否一致。如果不一致，后续启动新环境的fastgpt容器，也不会有任何数据。
+​
+<img width="1561" alt="image" src="https://github.com/labring/FastGPT/assets/103937568/cbb8a93c-5834-4a0d-be6c-c45c701f593e">
+
+
+如果没问题，准备进入下一步，将压缩包文件上传到B环境，也就是新fastgpt环境里的指定目录，比如/fastgpt/mongobackup, 注意不要放到fastgpt/data目录下，因为下面会先清空一次这个目录，否则导入会报错。
+``` 
+scp  -rfv <本地电脑路径>/Downloads/fastgpt/fastgptbackup-2024-05-03.tar.gz  root@<新环境fastgpt服务器地址>:/Downloads/fastgpt/backup
+``` 
+
+## 3 导入恢复：    实际恢复和导入步骤
+
+### 3.1. 进入新fastgpt本地环境的安装目录后，找到迁移的压缩文件包fastgptbackup-2024-05-03.tar.gz，解压缩到指定目录
+
+``` 
+tar -xvzf fastgptbackup-2024-05-03.tar.gz -C user/fastgpt/mongobackup/data
+``` 
+再次核对文件数量，和上面对比一下。
+
+熟手可以用tar指令检查文件完整性，上面是给新手准备的，便于比对核查。
+
+
+### 3.2 手动上传新fastgpt docker容器里备用 【C环境】
+说明：因为没有放在data里，所以不会自动同步到容器里。而且要确保容器的data目录被清理干净，否则导入时会报错。
+
+``` 
+docker cp user/fastgpt/mongobackup/data mongo:/tmp/backup
+‍``` 
+
+### 3.3 建议初始化一次docker compose ，运行后建立新的 mongo/data 持久化目录 
+如果不是初始化的 mongo/db 目录， mongorestore 导入可能会报错。如果报错，建议尝试初始化mongo。
+
+操作指令
+```
+cd /fastgpt安装目录/mongo/data
+rm -rf *
+``` 
+‍
+
+4.恢复： mongorestore 恢复 [C环境】
+简单一点，退回到本地环境，用 docker 命令一键导入，当然你也可以在容器里操作
+
+``` 
+docker exec -it mongo mongorestore -u "username" -p "password" --authenticationDatabase admin /tmp/backup/ --db fastgpt
+``` 
+<img width="1668" alt="image" src="https://github.com/labring/FastGPT/assets/103937568/32c2cdb8-bf80-4d31-9269-4bf3909cf04e">
+注意：导入文件数量量级太少，大概率是没导入成功的表现。如果导入不成功，新环境fastgpt可以登入，但是一片空白。
+
+
+5.重启容器 【C环境】
+``` 
+docker compose restart
+docker logs -f mongo  **强烈建议先检查mongo运行情况，在去做登陆动作，如果mongo报错，访问web也会报错”
+``` 
+
+如果mongo启动正常，显示的是类似这样的，而不是 “mongo is restarting”，后者就是错误
+<img width="1736" alt="iShot_2024-05-09_19 21 26" src="https://github.com/labring/FastGPT/assets/103937568/94ee00db-43de-48bd-a1fc-22dfe86aaa90">
+
+报错情况
+<img width="508" alt="iShot_2024-05-09_19 23 13" src="https://github.com/labring/FastGPT/assets/103937568/2e2afc9f-484c-4b63-93ee-1c14aef03de0">
+
+
+6. 启动fastgpt容器服务后，登陆新fastgpt web，能看到原来的数据库内容完整显示，说明已经导入系统了。
+<img width="1728" alt="iShot_2024-05-09_19 23 51" src="https://github.com/labring/FastGPT/assets/103937568/846b6157-6b6a-4468-a1d9-c44d681ebf7c">

docSite/content/docs/development/migration/_index.md

@@ -0,0 +1,9 @@
+---
+weight: 960
+title: "迁移&备份"
+description: "FastGPT 迁移&备份"
+icon: settings_backup_restore
+draft: false
+images: []
+---
+<!-- 960~970 -->

docSite/content/docs/development/migration/docker_db.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+---
+weight: 762
+title: "Docker 数据库迁移(无脑操作)"
+description: "FastGPT Docker 数据库备份和迁移"
+icon: database
+draft: false
+images: []
+---
+
+## Copy文件
+
+Docker 部署数据库都会通过 volume 挂载本地的目录进入容器，如果要迁移，直接复制这些目录即可。
+
+`PG 数据`: pg/data
+`Mongo 数据`: mongo/data

docSite/content/docs/development/openapi/dataset.md

@@ -295,6 +295,24 @@ curl --location --request DELETE 'http://localhost:3000/api/core/dataset/delete?
 
 ## 集合
 
+### 通用创建参数说明
+
+**入参**
+
+| 参数 | 说明 | 必填 |
+| --- | --- | --- |
+| datasetId | 知识库ID | ✅ |
+| parentId： | 父级ID，不填则默认为根目录 |  |
+| trainingType | 训练模式。chunk: 按文本长度进行分割;qa: QA拆分;auto: 增强训练 | ✅ |
+| chunkSize | 预估块大小 |  |
+| chunkSplitter | 自定义最高优先分割符号 |  |
+| qaPrompt | qa拆分提示词 |  |
+
+**出参**
+
+- collectionId - 新建的集合ID  
+- insertLen：插入的块数量
+
 ### 创建一个空的集合
 
 {{< tabs tabTotal="3" >}}
@@ -500,7 +518,7 @@ data 为集合的 ID。
 {{< /tab >}}
 {{< /tabs >}}
 
-### 创建一个文件集合(商业版)
+### 创建一个文件集合
 
 传入一个文件，创建一个集合，会读取文件内容进行分割。目前支持：pdf, docx, md, txt, html, csv。
 
@@ -509,7 +527,7 @@ data 为集合的 ID。
 {{< markdownify >}}
 
 ```bash
-curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/proApi/core/dataset/collection/create/file' \
+curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/create/localFile' \
 --header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
 --form 'file=@"C:\\Users\\user\\Desktop\\fastgpt测试文件\\index.html"' \
 --form 'data="{\"datasetId\":\"6593e137231a2be9c5603ba7\",\"parentId\":null,\"trainingType\":\"chunk\",\"chunkSize\":512,\"chunkSplitter\":\"\",\"qaPrompt\":\"\",\"metadata\":{}}"'
@@ -565,6 +583,68 @@ data 为集合的 ID。
 {{< /tab >}}
 {{< /tabs >}}
 
+### 创建一个外部文件库集合（商业版）
+
+{{< tabs tabTotal="3" >}}
+{{< tab tabName="请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/proApi/core/dataset/collection/create/externalFileUrl' \
+--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
+--header 'User-Agent: Apifox/1.0.0 (https://apifox.com)' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+    "externalFileUrl":"https://image.xxxxx.com/fastgpt-dev/%E6%91%82.pdf",
+    "externalFileId":"1111",
+    "filename":"自定义文件名",
+    "datasetId":"6642d105a5e9d2b00255b27b",
+    "parentId": null,
+
+    "trainingType": "chunk",
+    "chunkSize":512,
+    "chunkSplitter":"",
+    "qaPrompt":""
+}'
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="参数说明" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+| 参数 | 说明 | 必填 |
+| --- | --- | --- |
+| externalFileUrl | 文件访问链接（可以是临时链接） | ✅ |
+| externalFileId | 外部文件ID |  |
+| filename | 自定义文件名 |  |
+
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="响应示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+data 为集合的 ID。
+
+```json
+{
+  "code": 200,
+  "statusText": "",
+  "message": "",
+  "data": {
+    "collectionId": "6646fcedfabd823cdc6de746",
+    "insertLen": 3
+  }
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}}
+
 ### 获取集合列表
 
 {{< tabs tabTotal="3" >}}

docSite/content/docs/development/openapi/share.md

@@ -247,7 +247,7 @@ curl --location --request POST '{{host}}/shareAuth/finish' \
 
 ```ts
 type ResponseType = {
-    moduleType: `${FlowNodeTypeEnum}`; // 模块类型
+    moduleType: FlowNodeTypeEnum; // 模块类型
     moduleName: string; // 模块名
     moduleLogo?: string; // logo
     runningTime?: number; // 运行时间

docSite/content/docs/development/upgrading/48.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: 'V4.8(进行中)'
+title: 'V4.8'
 description: 'FastGPT V4.8 更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false
@@ -11,17 +11,45 @@ weight: 824
 
 FastGPT workflow V2上线，支持更加简洁的工作流模式。
 
-**由于工作流差异较大，需要手动重新构建。**
+
+{{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
+**由于工作流差异较大，不少地方需要手动重新构建。请依次重建插件和应用**
+
+简易尽快更新工作流，避免未来持续迭代后导致无法兼容。
+{{% /alert %}}
+
 
 给应用和插件增加了 version 的字段，用于标识是旧工作流还是新工作流。当你更新 4.8 后，保存和新建的工作流均为新版，旧版工作流会有一个重置的弹窗提示。并且，如果是通过 API 和 分享链接 调用的工作流，仍可以正常使用，直到你下次保存它们。
 
+## 商业版配置更新
+
+商业版用户如果配置了邮件验证码，需要在管理端 -> 项目配置 -> 登录配置 -> 邮箱登录配置 -> 修改 **邮箱服务SMTP地址**，之前只能配置别名，现在可以配置自定义的地址。下面是一组别名和实际地址关系：
+
+qq: smtp.qq.com
+gmail: smtp.gmail.com
+
 ## V4.8 更新说明
 
 1. 重构 - 工作流
-2. 新增 - 工作流 Debug 模式，可以调试单个节点或者逐步调试工作流。
-3. 新增 - 定时执行应用。可轻松实现定时任务。
-4. 新增 - 插件自定义输入优化，可以渲染输入组件。
-6. 优化 - 工作流连线，可以四向连接，方便构建循环工作流。
-7. 优化 - 工作流上下文传递，性能🚀。
-8. 优化 - 简易模式，更新配置后自动更新调试框内容，无需保存。
-9. 优化 - worker进程管理，并将计算 Token 任务分配给 worker 进程。
+2. 新增 - 判断器。支持 if elseIf else 判断。 @newfish-cmyk  （preview版本的if else节点需要删除重建）
+3. 新增 - 变量更新节点。支持更新运行中工作流输出变量，或更新全局变量。@newfish-cmyk 
+4. 新增 - 工作流自动保存和版本管理。
+5. 新增 - 工作流 Debug 模式，可以调试单个节点或者逐步调试工作流。
+6. 新增 - 定时执行应用。可轻松实现定时任务。
+7. 新增 - 插件自定义输入优化，可以渲染输入组件。
+8. 新增 - 分享链接发送对话前 hook https://github.com/labring/FastGPT/pull/1252 @gaord 
+9. 优化 - 工作流连线，可以四向连接，方便构建循环工作流。
+10. 优化 - 工作流上下文传递，性能🚀。
+11. 优化 - ctrl和alt+enter换行，换行符位置不正确。
+12. 优化 - chat中存储变量配置。避免修改变量后，影响旧的对话。
+13. 优化 - 简易模式，更新配置后自动更新调试框内容，无需保存。
+14. 优化 - worker进程管理，并将计算 Token 任务分配给 worker 进程。
+15. 优化 - 工具调用支持指定字段数据类型（string, boolean, number） https://github.com/labring/FastGPT/issues/1236
+16. 优化 - completions接口size限制 https://github.com/labring/FastGPT/issues/1241
+17. 优化 - Node api 中间件。优化 api 端代码。@c121914yu 
+18. 优化 - 对话记录保持为偶数进行截取，避免部分模型不支持奇数的历史记录，最大长度增加到50轮。 https://github.com/labring/FastGPT/issues/1384
+19. 优化 - HTTP节点错误后终止进程 https://github.com/labring/FastGPT/issues/1290
+20. 修复 - 工具调用时候，name不能是数字开头（随机数有概率数字开头）@c121914yu 
+21. 修复 - 分享链接， query 全局变量会被缓存。  @c121914yu 
+22. 修复 - 工具调用字段兼容。 https://github.com/labring/FastGPT/issues/1253
+23. 修复 - HTTP 模块url光标问题 https://github.com/labring/FastGPT/issues/1334 @maquannene 

docSite/content/docs/development/upgrading/481.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+---
+title: 'V4.8.1(进行中)'
+description: 'FastGPT V4.8.1 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 823
+---
+
+## 初始化脚本
+
+从任意终端，发起 1 个 HTTP 请求。其中 {{rootkey}} 替换成环境变量里的 `rootkey`；{{host}} 替换成FastGPT的域名。
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv481' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+由于之前集合名不规范，该初始化会重置表名。请在初始化前，确保 dataset.trainings 表没有数据。
+最好更新该版本时，暂停所有进行中业务，再进行初始化，避免数据冲突。
+
+## 执行脏数据清理
+
+从任意终端，发起 1 个 HTTP 请求。其中 {{rootkey}} 替换成环境变量里的 `rootkey`；{{host}} 替换成FastGPT的域名。
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/clearInvalidData' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+初始化完后，可以执行这个命令。之前定时清理的定时器有些问题，部分数据没被清理，可以手动执行清理。
+
+## V4.8.1 更新说明
+
+1. 新增 - 知识库重新选择向量模型重建
+2. 新增 - 对话框支持问题模糊检索提示，可自定义预设问题词库。
+3. 新增 - 工作流节点版本变更提示，并可以同步最新版本配置，避免存在隐藏脏数据。
+4. 新增 - 开放文件导入知识库接口到开源版， [点击插件文档](/docs/development/openapi/dataset/#创建一个文件集合)
+5. 新增 - 外部文件源知识库, [点击查看文档](/docs/course/externalfile/)
+6. 优化 - 插件输入的 debug 模式，支持全量参数输入渲染。
+7. 修复 - 插件输入默认值被清空问题。
+8. 修复 - 工作流删除节点的动态输入和输出时候，没有正确的删除连接线，导致可能出现逻辑异常。
+9. 修复 - 定时器清理脏数据任务

docSite/content/docs/workflow/intro.md

@@ -17,16 +17,14 @@ FastGPT 从 V4 版本开始采用新的交互方式来构建 AI 应用。使用
 
 在程序中，节点可以理解为一个个 Function 或者接口。可以理解为它就是一个**步骤**。将多个节点一个个拼接起来，即可一步步的去实现最终的 AI 输出。
 
-如下图，这是一个最简单的 AI 对话。它由用户输入的问题、聊天记录以及 AI 对话节点组成。
+如下图，这是一个最简单的 AI 对话。它由用流程开始和 AI 对话节点组成。
 
 ![](/imgs/flow-intro2.png)
 
 执行流程如下：
-
-1. 用户输入问题后，会向服务器发送一个请求，并携带问题。从而得到【用户问题】节点的输出。
-2. 根据设置的【最长记录数】来获取数据库中的记录数，从而得到【聊天记录】节点的输出。
-   经过上面两个流程，就得到了左侧两个蓝色点的结果。结果会被注入到右侧的【AI】对话节点。
-3. 【AI 对话】节点根据传入的聊天记录和用户问题，调用对话接口，从而实现回答。（这里的对话结果输出隐藏了起来，默认只要触发了对话节点，就会往客户端输出内容）
+1. 用户输入问题后，【流程开始】节点执行，用户问题被保存。
+2. 【AI 对话】节点执行，此节点有两个必填参数“聊天记录” “用户问题”，聊天记录的值是默认输入的6条，表示此模块上下文长度。用户问题选择的是【流程开始】模块中保存的用户问题。
+3. 【AI 对话】节点根据传入的聊天记录和用户问题，调用对话接口，从而实现回答。
 
 ### 节点分类
 
@@ -37,52 +35,46 @@ FastGPT 从 V4 版本开始采用新的交互方式来构建 AI 应用。使用
 
 ### 节点的组成
 
-每个节点会包含 3 个核心部分：固定参数、外部输入（左边有个圆圈）和输出（右边有个圆圈）。
+每个节点会包含 3 个核心部分：输入、输出和触发器。
 
    ![](/imgs/flow-intro3.png)
    
-   - 对话模型、温度、回复上限、系统提示词和限定词为固定参数，同时系统提示词和限定词也可以作为外部输入，意味着如果你有输入流向了系统提示词，那么原本填写的内容就会被**覆盖**。
-   - 触发器、引用内容、聊天记录和用户问题则为外部输入，需要从其他节点的输出流入。
-   - 回复结束则为该节点的输出。
+   - AI模型、提示词、聊天记录、用户问题，知识库引用为输入，节点的输入可以是手动输入也可以是变量引用，变量引用的范围包括“全局变量”和之前任意一个节点的输出。
+   - 新的上下文和AI回复内容为输出，输出可以被之后任意节点变量引用。
+   - 节点的上下左右有四个“触发器”可以被用来连接，被连接的节点按顺序决定是否执行。
 
 ## 重点 - 工作流是如何运行的
 
-与单出入口的工作流不同，FastGPT的工作流可以指定**不同的入口**，并且没有**固定的出口**，而是以节点运行结束作为出口，如果在一个轮调用中，所有节点都不再允许，则工作流结束。
+FastGPT的工作流从【流程开始】节点开始执行，可以理解为从用户输入问题开始，没有**固定的出口**，是以节点运行结束作为出口，如果在一个轮调用中，所有节点都不再允许，则工作流结束。
 
-不过为了方便阅读，大部分时候，我们仍是设置一个模块作为入口，在工作流中，它被叫做`对话入口`。下面我们来看下，工作流是如何运行的，以及每个节点何时被触发执行。
+下面我们来看下，工作流是如何运行的，以及每个节点何时被触发执行。
 
-记住3个**节点可执行**的原则：
+   ![](/imgs/flow-intro1.png)
 
-1. 仅关心**已连接的**外部输入，即左边的圆圈被连接了参数。
-2. 当**已连接的**内容都被赋值的时候触发。（这个地方经常会遇到，连接了很多根输入线，但是只要有一个输入没有值，这个节点也不会执行）
-3. 可以多个输出连接到一个输入，后续的值会覆盖前面的值。
+如上图所示节点会“被连接”也会“连接其他节点”，我们称“被连接”的那根线为前置线，“连接其他节点的线”为后置线。上图例子中【知识库搜索】模块左侧有一根前置线，右侧有一根后置线。而【AI对话】节点只有左侧一根前置线。
 
-![](/imgs/workflow_process.png)
+FastGPT工作流中的线有以下几种状态：  
+- `waiting`：被连接的节点等待执行。  
+- `active`：被连接的节点可以执行。  
+- `skip`：被连接的节点不需要执行跳过。   
 
-### 示例 1：
+节点执行的原则：   
 
-聊天记录节点会自动执行，因此聊天记录输入会自动赋值。当用户发送问题时，【用户问题】节点会输出值，此时【AI 对话】节点的用户问题输入也会被赋值。两个连接的输入都被赋值后，会执行 【AI 对话】节点。
+1. 判断前置线中有没有状态为 `waiting` 的，如果有则等待。  
+2. 判断前置线中状态有没有状态为 `active` 如果有则执行。  
+3. 如果前置线中状态即没有 `waiting` 也没有 `active` 则认为此节点需要跳过。  
+4. 节点执行完毕后，需要根据实际情况更改后置线的状态为`active`或`skip`并且更改前置线状态为`waiting`等待下一轮执行。
 
-![](/imgs/flow-intro1.png)
-
-### 例子 2：
-
-下图是一个知识库搜索例子。
-
-1. 历史记录会流入【AI 对话】节点。
-2. 用户的问题会流入【知识库搜索】和【AI 对话】节点，由于【AI 对话】节点的触发器和引用内容还是空，此时不会执行。
-3. 【知识库搜索】节点仅一个外部输入，并且被赋值，开始执行。
-4. 【知识库搜索】结果为空时，“搜索结果不为空”的值为空，不会输出，因此【AI 对话】节点会因为触发器没有赋值而无法执行。而“搜索结果为空”会有输出，流向指定回复的触发器，因此【指定回复】节点进行输出。
-5. 【知识库搜索】结果不为空时，“搜索结果不为空”和“引用内容”都有输出，会流向【AI 对话】，此时【AI 对话】的 4 个外部输入都被赋值，开始执行。
-
-![](/imgs/flow-intro4.png)
+让我们看一下上面例子的执行过程：   
+1. 【流程开始】节点执行完毕，更改后置线为`active`。   
+2. 【知识库搜索】节点判断前置线状态为`active`开始执行，执行完毕后更改后置线状态为`active` 前置线状态为`waiting`。
+3. 【AI对话】节点判断前置线状态为`active`开始执行，流程执行结束。
 
 ## 如何连接节点
 
-1. 为了方便识别不同输入输出的类型，FastGPT 给每个节点的输入输出连接点赋予不同的颜色，你可以把相同颜色的连接点连接起来。其中，灰色代表任意类型，可以随意连接。
-2. 位于左侧的连接点为输入，右侧的为输出，连接只能将一个输入和输出连接起来，不能连接“输入和输入”或者“输出和输出”。
-3. 可以点击连接线中间的 x 来删除连接线。
-4. 可以左键点击选中连接线
+1. 为了方便连接，FastGPT 每个节点的上下左右都有连接点，左和上是前置线连接点，右和下是后置线连接点。
+2. 可以点击连接线中间的 x 来删除连接线。
+3. 可以左键点击选中连接线
 
 ## 如何阅读？
 
@@ -98,7 +90,4 @@ FastGPT 从 V4 版本开始采用新的交互方式来构建 AI 应用。使用
 2. 知识库搜索合并，可以合并多个知识库搜索结果
 3. 其他结果，无法直接合并，可以考虑传入到`HTTP`节点中进行合并，使用`[Laf](https://laf.run/)`可以快速实现一个无服务器HTTP接口。
 
-### 节点为什么有2个用户问题
-
-左侧的`用户问题`是指该节点所需的输入。右侧的`用户问题`是为了方便后续的连线，输出的值和传入的用户问题一样。
 

docSite/content/docs/workflow/modules/ai_chat.md

@@ -10,8 +10,6 @@ weight: 351
 ## 特点
 
 - 可重复添加
-- 有外部输入
-- 有静态配置
 - 触发执行
 - 核心模块
 

docSite/content/docs/workflow/modules/content_extract.md

@@ -10,7 +10,6 @@ weight: 352
 ## 特点
 
 - 可重复添加
-- 有外部输入
 - 需要手动配置
 - 触发执行
 - function_call 模块
@@ -54,7 +53,5 @@ weight: 352
 
 ## 输出介绍
 
-- **字段完全提取**：说明用户的问题中包含需要提取的所有内容。
-- **提取字段缺失**：与 “字段完全提取” 对立，有缺失提取的字段时触发。
 - **完整提取结果**: 一个 JSON 字符串，包含所有字段的提取结果。
 - **目标字段提取结果**：类型均为字符串。

docSite/content/docs/workflow/modules/dataset_search.md

@@ -29,16 +29,6 @@ weight: 357
 
 [点击查看参数介绍](/docs/course/data_search/#搜索参数)
 
-### 输出 - 搜索结果
-
-输出部分给了两个 boolean 类型的搜索结果，以便根据搜索结果进行不同的处理，通常会有下方两个处理方式：
-
-| 直接回复特定内容              | 对接普通的 gpt                |
-| ----------------------------- | ----------------------------- |
-| ![](/imgs/flow-kbsearch2.png) | ![](/imgs/flow-kbsearch3.png) |
-
-当然，你也可以连接到 HTTP 模块，从而实现无法从知识搜索到内容时，去进行联网搜索或者维基百科搜索。
-
 ### 输出 - 引用内容
 
 以数组格式输出引用，长度可以为 0。意味着，即使没有搜索到内容，这个输出链路也会走通。

docSite/content/docs/workflow/modules/http.md

@@ -10,7 +10,6 @@ weight: 355
 ## 特点
 
 - 可重复添加
-- 有外部输入
 - 手动配置
 - 触发执行
 - 核中核模块
@@ -23,10 +22,11 @@ HTTP 模块会向对应的地址发送一个 `HTTP` 请求，实际操作与 Pos
 
 - Params 为路径请求参数，GET请求中用的居多。
 - Body 为请求体，POST/PUT请求中用的居多。
-- Headers 为请求头，用于传递一些特殊的信息。
+- Headers 为请求头，用于传递一些特殊的信息。  
+- 自定义变量中可以接收前方节点的输出作为变量
 - 3 种数据中均可以通过 `{{}}` 来引用变量。
 - url 也可以通过 `{{}}` 来引用变量。
-- 变量来自于`全局变量`、`系统变量`、`局部传入`
+- 变量来自于`全局变量`、`系统变量`、`前方节点输出`
 
 ## 参数结构
 

docSite/content/docs/workflow/modules/input.md

@@ -9,9 +9,8 @@ weight: 356
 
 ## 特点
 
-- 可重复添加（防止复杂编排时线太乱，重复添加可以更美观）
-- 无外部输入
 - 流程入口
+- 无输入
 - 自动执行
 
 ![](/imgs/chatinput.png)

docSite/content/docs/workflow/modules/reply.md

@@ -14,19 +14,13 @@ weight: 359
 - 可外部输入
 - 会输出结果给客户端
 
-制定回复模块通常用户特殊状态回复，当然你也可以像图 2 一样，实现一些比较骚的操作~ 触发逻辑非常简单：
+指定回复模块通常用户特殊状态回复，回复内容有两种：
 
-1. 一种是写好回复内容，通过触发器触发。
-2. 一种是不写回复内容，直接由外部输入触发，并回复输入的内容。
+1. 一种是手动输入固定内容。
+2. 一种是通过变量引用。
 
 {{< figure
     src="/imgs/specialreply.png"
     alt=""
     caption="图 1"
     >}}
-
-{{< figure
-    src="/imgs/specialreply2.png"
-    alt=""
-    caption="图 2"
-    >}}

docSite/content/docs/workflow/modules/text_editor.md

@@ -20,7 +20,7 @@ weight: 363
 ## 功能
 对输入文本进行固定加工处理，入参仅支持字符串和数字格式，入参以变量形式使用在文本编辑区域。
 
-根据上方示例图的处理方式，对任何输入都会在前面拼接“我的问题是：”。
+根据上方示例图的处理方式，对任何输入都会在前面拼接“用户的问题是:”。
 
 
 ## 作用

docSite/content/docs/workflow/modules/tfswitch.md

@@ -17,44 +17,13 @@ weight: 362
 
 ## 功能
 
-对任意输入内容进行 True False 输出，默认情况下，当传入的内容为 false, undefined, null,0,none 时，会输出 false。
+对任意变量进行`IF`判断，若满足条件则执行`IF`分支，不满足条件执行`ELSE`分支。      
 
-也可以增加自定义规则来补充输出 false 的内容，每行代表一个匹配规则，支持正则表达式。
 
-**例子1**
+上述例子中若「知识库引用」变量的长度等于0则执行`IF`分支，否则执行`ELSE`分支。      
 
-不填写任何自定义 False 规则。
 
-| 输入 | 输出 |
-| --- | --- |
-| 123 | true |
-| 这是一段文本 | true |
-| false | false |
-| 0 | false |
-| null | false |
-
-**例子2**
-
-自定义 False 规则: 
-
-```
-123
-你好
-aa
-/dd/
-```
-
-| 输入 | 输出 | 说明 |
-| --- | --- | --- |
-| 123 | false | 命中自定义 false 规则 |
-| 这是一段文本 | true | 未命中 |
-| false | false | 命中自定义 内置 规则 |
-| 0 | false | 命中自定义 内置 规则 |
-| null | false | 命中自定义 内置 规则 |
-| aa | false | 命中自定义 false 规则 |
-| aaa | true | 未命中 |
-| bb | false | 命中自定义 false 规则 |
-| bbb | false | 命中自定义 false 规则（正则匹配通过） |
+支持增加更多的判断条件和分支，同编程语言中的`IF`语句逻辑相同。
 
 ## 作用
 

docSite/content/docs/workflow/modules/tool.md

@@ -47,7 +47,7 @@ weight: 356
 | --- | --- |
 | ![](/imgs/flow-tool3.png) | ![](/imgs/flow-tool4.png) |
 
-高级编排中，一旦有了工具调用模块，可用的工具头部会出现一个菱形，可以将它与工具调用模块底部的菱形相连接。
+高级编排中，托动工具调用的连接点，可用的工具头部会出现一个菱形，可以将它与工具调用模块底部的菱形相连接。
 
 被连接的工具，会自动分离工具输入与普通的输入，并且可以编辑`介绍`，可以通过调整介绍，使得该工具调用时机更加精确。
 

docSite/content/docs/workflow/modules/trigger.md

@@ -1,24 +0,0 @@
----
-title: "触发器"
-description: "FastGPT 触发器模块介绍"
-icon: "work_history"
-draft: false
-toc: true
-weight: 360
----
-
-细心的同学可以发现，在每个功能模块里都会有一个叫【触发器】的外部输入，并且是 any 类型。
-
-它的**核心作用**就是控制模块的执行时机，以下图两个知识库搜索中的【AI 对话】模块为例子：
-
-| 图 1                         | 图 2                         |
-| ---------------------------- | ---------------------------- |
-| ![](/imgs/trigger1.png) | ![](/imgs/trigger2.png) |
-
-【知识库搜索】模块中，由于**引用内容**始终会有输出，会导致【AI 对话】模块的**引用内容**输入无论有没有搜到内容都会被赋值。如果此时不连接触发器（图 2），在搜索结束后必定会执行【AI 对话】模块。
-
-有时候，你可能希望空搜索时候进行额外处理，例如：回复固定内容、调用其他提示词的 GPT、发送一个 HTTP 请求…… 此时就需要用到触发器，需要将 **搜索结果不为空** 和 **触发器** 连接起来。
-
-当搜索结果为空时，【知识库搜索】模块不会输出 **搜索结果不为空** 的结果，因此 【AI 对话】 模块的触发器始终为空，便不会执行。
-
-总之，记住模块执行的逻辑就可以灵活的使用触发器：**外部输入字段（有连接的才有效）全部被赋值时才会被执行**。

files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml

@@ -1,12 +1,13 @@
 # 数据库的默认账号和密码仅首次运行时设置有效
 # 如果修改了账号密码，记得改数据库和项目连接参数，别只改一处~
 # 该配置文件只是给快速启动，测试使用。正式使用，记得务必修改账号密码，以及调整合适的知识库参数，共享内存等。
+# 如何无法访问 dockerhub 和 git，可以用阿里云（阿里云没有arm包）
 
 version: '3.3'
 services:
   pg:
-    image: ankane/pgvector:v0.5.0 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.5.0 # 阿里云
+    image: pgvector/pgvector:0.7.0-pg15 # docker hub
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0 # 阿里云
     container_name: pg
     restart: always
     ports: # 生产环境建议不要暴露
@@ -21,7 +22,9 @@ services:
     volumes:
       - ./pg/data:/var/lib/postgresql/data
   mongo:
-    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18
+    image: mongo:5.0.18 # dockerhub
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
+    # image: mongo:4.4.29 # cpu不支持AVX时候使用
     container_name: mongo
     restart: always
     ports:
@@ -66,8 +69,8 @@ services:
         wait $$!
   fastgpt:
     container_name: fastgpt
-    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.7 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.7 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8 # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:

files/helm/fastgpt/templates/configmap-config.yaml

@@ -99,13 +99,41 @@ data:
         }
       ],
       "vectorModels": [
+        {
+          "model": "text-embedding-3-large",
+          "name": "Embedding-2",
+          "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
+          "charsPointsPrice": 0,
+          "defaultToken": 512,
+          "maxToken": 3000,
+          "weight": 100,
+          "dbConfig": {},
+          "queryConfig": {},
+          "defaultConfig": {
+            "dimensions": 1024
+          }
+        },
+        {
+          "model": "text-embedding-3-small",
+          "name": "Embedding-2",
+          "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
+          "charsPointsPrice": 0,
+          "defaultToken": 512,
+          "maxToken": 3000,
+          "weight": 100,
+          "dbConfig": {},
+          "queryConfig": {}
+        },
         {
           "model": "text-embedding-ada-002",
           "name": "Embedding-2",
+          "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
           "charsPointsPrice": 0,
-          "defaultToken": 700,
+          "defaultToken": 512,
           "maxToken": 3000,
-          "weight": 100
+          "weight": 100,
+          "dbConfig": {},
+          "queryConfig": {}
         }
       ],
       "reRankModels": [],

packages/global/common/error/code/app.ts

@@ -2,7 +2,7 @@ import { ErrType } from '../errorCode';
 
 /* dataset: 502000 */
 export enum AppErrEnum {
-  unExist = 'unExist',
+  unExist = 'appUnExist',
   unAuthApp = 'unAuthApp'
 }
 const appErrList = [

packages/global/common/error/code/openapi.ts

@@ -2,8 +2,8 @@ import { ErrType } from '../errorCode';
 
 /* dataset: 506000 */
 export enum OpenApiErrEnum {
-  unExist = 'unExist',
-  unAuth = 'unAuth'
+  unExist = 'openapiUnExist',
+  unAuth = 'openapiUnAuth'
 }
 const errList = [
   {

packages/global/common/error/code/outLink.ts

@@ -2,7 +2,7 @@ import { ErrType } from '../errorCode';
 
 /* dataset: 505000 */
 export enum OutLinkErrEnum {
-  unExist = 'unExist',
+  unExist = 'outlinkUnExist',
   unAuthLink = 'unAuthLink',
   linkUnInvalid = 'linkUnInvalid',
 

packages/global/common/error/code/plugin.ts

@@ -2,8 +2,8 @@ import { ErrType } from '../errorCode';
 
 /* dataset: 507000 */
 export enum PluginErrEnum {
-  unExist = 'unExist',
-  unAuth = 'unAuth'
+  unExist = 'pluginUnExist',
+  unAuth = 'pluginUnAuth'
 }
 const errList = [
   {

packages/global/common/file/constants.ts

@@ -4,7 +4,7 @@ export enum BucketNameEnum {
 }
 export const bucketNameMap = {
   [BucketNameEnum.dataset]: {
-    label: 'common.file.bucket.dataset'
+    label: 'file.bucket.dataset'
   }
 };
 

packages/global/common/file/image/constants.ts

@@ -13,36 +13,36 @@ export enum MongoImageTypeEnum {
 }
 export const mongoImageTypeMap = {
   [MongoImageTypeEnum.systemAvatar]: {
-    label: 'common.file.type.appAvatar',
+    label: 'appAvatar',
     unique: true
   },
   [MongoImageTypeEnum.appAvatar]: {
-    label: 'common.file.type.appAvatar',
+    label: 'appAvatar',
     unique: true
   },
   [MongoImageTypeEnum.pluginAvatar]: {
-    label: 'common.file.type.pluginAvatar',
+    label: 'pluginAvatar',
     unique: true
   },
   [MongoImageTypeEnum.datasetAvatar]: {
-    label: 'common.file.type.datasetAvatar',
+    label: 'datasetAvatar',
     unique: true
   },
   [MongoImageTypeEnum.userAvatar]: {
-    label: 'common.file.type.userAvatar',
+    label: 'userAvatar',
     unique: true
   },
   [MongoImageTypeEnum.teamAvatar]: {
-    label: 'common.file.type.teamAvatar',
+    label: 'teamAvatar',
     unique: true
   },
 
   [MongoImageTypeEnum.chatImage]: {
-    label: 'common.file.type.chatImage',
+    label: 'chatImage',
     unique: false
   },
   [MongoImageTypeEnum.collectionImage]: {
-    label: 'common.file.type.collectionImage',
+    label: 'collectionImage',
     unique: false
   }
 };

packages/global/common/string/textSplitter.ts

@@ -1,24 +1,99 @@
 import { getErrText } from '../error/utils';
 import { replaceRegChars } from './tools';
 
-/**
- * text split into chunks
- * chunkLen - one chunk len. max: 3500
- * overlapLen - The size of the before and after Text
- * chunkLen > overlapLen
- * markdown
- */
-export const splitText2Chunks = (props: {
+export const CUSTOM_SPLIT_SIGN = '-----CUSTOM_SPLIT_SIGN-----';
+
+type SplitProps = {
   text: string;
   chunkLen: number;
   overlapRatio?: number;
   customReg?: string[];
-}): {
+};
+export type TextSplitProps = Omit<SplitProps, 'text' | 'chunkLen'> & {
+  chunkLen?: number;
+};
+
+type SplitResponse = {
   chunks: string[];
   chars: number;
-  overlapRatio?: number;
-} => {
+};
+
+// 判断字符串是否为markdown的表格形式
+const strIsMdTable = (str: string) => {
+  // 检查是否包含表格分隔符 |
+  if (!str.includes('|')) {
+    return false;
+  }
+
+  const lines = str.split('\n');
+
+  // 检查表格是否至少有两行
+  if (lines.length < 2) {
+    return false;
+  }
+
+  // 检查表头行是否包含 |
+  const headerLine = lines[0].trim();
+  if (!headerLine.startsWith('|') || !headerLine.endsWith('|')) {
+    return false;
+  }
+
+  // 检查分隔行是否由 | 和 - 组成
+  const separatorLine = lines[1].trim();
+  const separatorRegex = /^(\|[\s:]*-+[\s:]*)+\|$/;
+  if (!separatorRegex.test(separatorLine)) {
+    return false;
+  }
+
+  // 检查数据行是否包含 |
+  for (let i = 2; i < lines.length; i++) {
+    const dataLine = lines[i].trim();
+    if (dataLine && (!dataLine.startsWith('|') || !dataLine.endsWith('|'))) {
+      return false;
+    }
+  }
+
+  return true;
+};
+const markdownTableSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
+  let { text = '', chunkLen } = props;
+  const splitText2Lines = text.split('\n');
+  const header = splitText2Lines[0];
+  const headerSize = header.split('|').length - 2;
+
+  const mdSplitString = `| ${new Array(headerSize > 0 ? headerSize : 1)
+    .fill(0)
+    .map(() => '---')
+    .join(' | ')} |`;
+
+  const chunks: string[] = [];
+  let chunk = `${header}
+${mdSplitString}
+`;
+
+  for (let i = 2; i < splitText2Lines.length; i++) {
+    if (chunk.length + splitText2Lines[i].length > chunkLen * 1.2) {
+      chunks.push(chunk);
+      chunk = `${header}
+${mdSplitString}
+`;
+    }
+    chunk += `${splitText2Lines[i]}\n`;
+  }
+
+  if (chunk) {
+    chunks.push(chunk);
+  }
+
+  return {
+    chunks,
+    chars: chunks.reduce((sum, chunk) => sum + chunk.length, 0)
+  };
+};
+
+const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
   let { text = '', chunkLen, overlapRatio = 0.2, customReg = [] } = props;
+
   const splitMarker = 'SPLIT_HERE_SPLIT_HERE';
   const codeBlockMarker = 'CODE_BLOCK_LINE_MARKER';
   const overlapLen = Math.round(chunkLen * overlapRatio);
@@ -253,3 +328,29 @@ export const splitText2Chunks = (props: {
     throw new Error(getErrText(err));
   }
 };
+
+/**
+ * text split into chunks
+ * chunkLen - one chunk len. max: 3500
+ * overlapLen - The size of the before and after Text
+ * chunkLen > overlapLen
+ * markdown
+ */
+export const splitText2Chunks = (props: SplitProps): SplitResponse => {
+  let { text = '' } = props;
+
+  const splitWithCustomSign = text.split(CUSTOM_SPLIT_SIGN);
+
+  const splitResult = splitWithCustomSign.map((item) => {
+    if (strIsMdTable(item)) {
+      return markdownTableSplit(props);
+    }
+
+    return commonSplit(props);
+  });
+
+  return {
+    chunks: splitResult.map((item) => item.chunks).flat(),
+    chars: splitResult.reduce((sum, item) => sum + item.chars, 0)
+  };
+};

packages/global/common/string/time.ts

@@ -6,6 +6,42 @@ export const formatTime2YMDHM = (time?: Date) =>
 export const formatTime2YMD = (time?: Date) => (time ? dayjs(time).format('YYYY-MM-DD') : '');
 export const formatTime2HM = (time: Date = new Date()) => dayjs(time).format('HH:mm');
 
+/**
+ * 格式化时间成聊天格式
+ */
+export const formatTimeToChatTime = (time: Date) => {
+  const now = dayjs();
+  const target = dayjs(time);
+
+  // 如果传入时间小于60秒，返回刚刚
+  if (now.diff(target, 'second') < 60) {
+    return '刚刚';
+  }
+
+  // 如果时间是今天，展示几时:几分
+  if (now.isSame(target, 'day')) {
+    return target.format('HH:mm');
+  }
+
+  // 如果是昨天，展示昨天
+  if (now.subtract(1, 'day').isSame(target, 'day')) {
+    return '昨天';
+  }
+
+  // 如果是前天，展示前天
+  if (now.subtract(2, 'day').isSame(target, 'day')) {
+    return '前天';
+  }
+
+  // 如果是今年，展示某月某日
+  if (now.isSame(target, 'year')) {
+    return target.format('MM/DD');
+  }
+
+  // 如果是更久之前，展示某年某月某日
+  return target.format('YYYY/M/D');
+};
+
 /* cron time parse */
 export const cronParser2Fields = (cronString: string) => {
   try {

packages/global/common/string/tools.ts

@@ -50,8 +50,18 @@ export const replaceSensitiveText = (text: string) => {
   return text;
 };
 
+/* Make sure the first letter is definitely lowercase */
 export const getNanoid = (size = 12) => {
-  return customAlphabet('abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890', size)();
+  const firstChar = customAlphabet('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz', 1)();
+
+  if (size === 1) return firstChar;
+
+  const randomsStr = customAlphabet(
+    'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890',
+    size - 1
+  )();
+
+  return `${firstChar}${randomsStr}`;
 };
 
 export const replaceRegChars = (text: string) => text.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\$&');

packages/global/common/system/types/index.d.ts

@@ -66,6 +66,8 @@ export type SystemEnvType = {
   vectorMaxProcess: number;
   qaMaxProcess: number;
   pgHNSWEfSearch: number;
+  tokenWorkers: number; // token count max worker
+
   oneapiUrl?: string;
   chatApiKey?: string;
 };

packages/global/core/ai/model.ts

@@ -23,7 +23,7 @@ export const defaultQAModels: LLMModelItemType[] = [
 
 export const defaultVectorModels: VectorModelItemType[] = [
   {
-    model: 'text-embedding-ada-002',
+    model: 'text-embedding-3-small',
     name: 'Embedding-2',
     charsPointsPrice: 0,
     defaultToken: 500,

packages/global/core/app/constants.ts

@@ -1,4 +1,4 @@
-import { AppWhisperConfigType } from './type';
+import { AppTTSConfigType, AppWhisperConfigType } from './type';
 
 export enum AppTypeEnum {
   simple = 'simple',
@@ -13,8 +13,16 @@ export const AppTypeMap = {
   }
 };
 
+export const defaultTTSConfig: AppTTSConfigType = { type: 'web' };
+
 export const defaultWhisperConfig: AppWhisperConfigType = {
   open: false,
   autoSend: false,
   autoTTSResponse: false
 };
+
+export const defaultChatInputGuideConfig = {
+  open: false,
+  textList: [],
+  customUrl: ''
+};

packages/global/core/app/type.d.ts

@@ -8,7 +8,7 @@ import { DatasetSearchModeEnum } from '../dataset/constants';
 import { TeamTagSchema as TeamTagsSchemaType } from '@fastgpt/global/support/user/team/type.d';
 import { StoreEdgeItemType } from '../workflow/type/edge';
 
-export interface AppSchema {
+export type AppSchema = {
   _id: string;
   teamId: string;
   tmbId: string;
@@ -23,13 +23,14 @@ export interface AppSchema {
   edges: StoreEdgeItemType[];
 
   // App system config
+  chatConfig: AppChatConfigType;
   scheduledTriggerConfig?: AppScheduledTriggerConfigType | null;
   scheduledTriggerNextTime?: Date;
 
   permission: `${PermissionTypeEnum}`;
   inited?: boolean;
   teamTags: string[];
-}
+};
 
 export type AppListItemType = {
   _id: string;
@@ -66,32 +67,19 @@ export type AppSimpleEditFormType = {
     datasetSearchExtensionBg?: string;
   };
   selectedTools: FlowNodeTemplateType[];
-  userGuide: {
-    welcomeText: string;
-    variables: {
-      id: string;
-      key: string;
-      label: string;
-      type: `${VariableInputEnum}`;
-      required: boolean;
-      maxLen: number;
-      enums: {
-        value: string;
-      }[];
-    }[];
-    questionGuide: boolean;
-    tts: {
-      type: 'none' | 'web' | 'model';
-      model?: string | undefined;
-      voice?: string | undefined;
-      speed?: number | undefined;
-    };
-    whisper: AppWhisperConfigType;
-    scheduleTrigger: AppScheduledTriggerConfigType | null;
-  };
+  chatConfig: AppChatConfigType;
 };
 
-/* app function config */
+/* app chat config type */
+export type AppChatConfigType = {
+  welcomeText?: string;
+  variables?: VariableItemType[];
+  questionGuide?: boolean;
+  ttsConfig?: AppTTSConfigType;
+  whisperConfig?: AppWhisperConfigType;
+  scheduledTriggerConfig?: AppScheduledTriggerConfigType;
+  chatInputGuide?: ChatInputGuideConfigType;
+};
 export type SettingAIDataType = {
   model: string;
   temperature: number;
@@ -123,6 +111,11 @@ export type AppWhisperConfigType = {
   autoSend: boolean;
   autoTTSResponse: boolean;
 };
+// question guide text
+export type ChatInputGuideConfigType = {
+  open: boolean;
+  customUrl: string;
+};
 // interval timer
 export type AppScheduledTriggerConfigType = {
   cronString: string;

packages/global/core/app/utils.ts

@@ -1,49 +1,42 @@
-import type { AppSimpleEditFormType } from '../app/type';
+import type { AppChatConfigType, AppSimpleEditFormType } from '../app/type';
 import { FlowNodeTypeEnum } from '../workflow/node/constant';
 import { NodeInputKeyEnum, FlowNodeTemplateTypeEnum } from '../workflow/constants';
 import type { FlowNodeInputItemType } from '../workflow/type/io.d';
-import { getGuideModule, splitGuideModule } from '../workflow/utils';
+import { getAppChatConfig } from '../workflow/utils';
 import { StoreNodeItemType } from '../workflow/type';
 import { DatasetSearchModeEnum } from '../dataset/constants';
-import { defaultWhisperConfig } from './constants';
 
-export const getDefaultAppForm = (): AppSimpleEditFormType => {
-  return {
-    aiSettings: {
-      model: 'gpt-3.5-turbo',
-      systemPrompt: '',
-      temperature: 0,
-      isResponseAnswerText: true,
-      maxHistories: 6,
-      maxToken: 4000
-    },
-    dataset: {
-      datasets: [],
-      similarity: 0.4,
-      limit: 1500,
-      searchMode: DatasetSearchModeEnum.embedding,
-      usingReRank: false,
-      datasetSearchUsingExtensionQuery: true,
-      datasetSearchExtensionBg: ''
-    },
-    selectedTools: [],
-    userGuide: {
-      welcomeText: '',
-      variables: [],
-      questionGuide: false,
-      tts: {
-        type: 'web'
-      },
-      whisper: defaultWhisperConfig,
-      scheduleTrigger: null
-    }
-  };
-};
+export const getDefaultAppForm = (): AppSimpleEditFormType => ({
+  aiSettings: {
+    model: 'gpt-3.5-turbo',
+    systemPrompt: '',
+    temperature: 0,
+    isResponseAnswerText: true,
+    maxHistories: 6,
+    maxToken: 4000
+  },
+  dataset: {
+    datasets: [],
+    similarity: 0.4,
+    limit: 1500,
+    searchMode: DatasetSearchModeEnum.embedding,
+    usingReRank: false,
+    datasetSearchUsingExtensionQuery: true,
+    datasetSearchExtensionBg: ''
+  },
+  selectedTools: [],
+  chatConfig: {}
+});
 
 /* format app nodes to edit form */
-export const appWorkflow2Form = ({ nodes }: { nodes: StoreNodeItemType[] }) => {
+export const appWorkflow2Form = ({
+  nodes,
+  chatConfig
+}: {
+  nodes: StoreNodeItemType[];
+  chatConfig: AppChatConfigType;
+}) => {
   const defaultAppForm = getDefaultAppForm();
-
   const findInputValueByKey = (inputs: FlowNodeInputItemType[], key: string) => {
     return inputs.find((item) => item.key === key)?.value;
   };
@@ -102,24 +95,6 @@ export const appWorkflow2Form = ({ nodes }: { nodes: StoreNodeItemType[] }) => {
         node.inputs,
         NodeInputKeyEnum.datasetSearchExtensionBg
       );
-    } else if (node.flowNodeType === FlowNodeTypeEnum.systemConfig) {
-      const {
-        welcomeText,
-        variableModules,
-        questionGuide,
-        ttsConfig,
-        whisperConfig,
-        scheduledTriggerConfig
-      } = splitGuideModule(getGuideModule(nodes));
-
-      defaultAppForm.userGuide = {
-        welcomeText: welcomeText,
-        variables: variableModules,
-        questionGuide: questionGuide,
-        tts: ttsConfig,
-        whisper: whisperConfig,
-        scheduleTrigger: scheduledTriggerConfig
-      };
     } else if (node.flowNodeType === FlowNodeTypeEnum.pluginModule) {
       if (!node.pluginId) return;
 
@@ -131,10 +106,17 @@ export const appWorkflow2Form = ({ nodes }: { nodes: StoreNodeItemType[] }) => {
         intro: node.intro || '',
         flowNodeType: node.flowNodeType,
         showStatus: node.showStatus,
+        version: '481',
         inputs: node.inputs,
         outputs: node.outputs,
         templateType: FlowNodeTemplateTypeEnum.other
       });
+    } else if (node.flowNodeType === FlowNodeTypeEnum.systemConfig) {
+      defaultAppForm.chatConfig = getAppChatConfig({
+        chatConfig,
+        systemConfigNode: node,
+        isPublicFetch: true
+      });
     }
   });
 

packages/global/core/app/version.d.ts

@@ -1,5 +1,6 @@
 import { StoreNodeItemType } from '../workflow/type';
 import { StoreEdgeItemType } from '../workflow/type/edge';
+import { AppChatConfigType } from './type';
 
 export type AppVersionSchemaType = {
   _id: string;
@@ -7,4 +8,5 @@ export type AppVersionSchemaType = {
   time: Date;
   nodes: StoreNodeItemType[];
   edges: StoreEdgeItemType[];
+  chatConfig: AppChatConfigType;
 };

packages/global/core/chat/inputGuide/type.d.ts

@@ -0,0 +1,5 @@
+export type ChatInputGuideSchemaType = {
+  _id: string;
+  appId: string;
+  text: string;
+};

packages/global/core/chat/type.d.ts

@@ -10,7 +10,7 @@ import {
 import { FlowNodeTypeEnum } from '../workflow/node/constant';
 import { NodeOutputKeyEnum } from '../workflow/constants';
 import { DispatchNodeResponseKeyEnum } from '../workflow/runtime/constants';
-import { AppSchema } from '../app/type';
+import { AppChatConfigType, AppSchema, VariableItemType } from '../app/type';
 import type { AppSchema as AppType } from '@fastgpt/global/core/app/type.d';
 import { DatasetSearchModeEnum } from '../dataset/constants';
 import { ChatBoxInputType } from '../../../../projects/app/src/components/ChatBox/type';
@@ -27,11 +27,13 @@ export type ChatSchema = {
   title: string;
   customTitle: string;
   top: boolean;
-  variables: Record<string, any>;
   source: `${ChatSourceEnum}`;
   shareId?: string;
   outLinkUid?: string;
-  content: ChatItemType[];
+
+  variableList?: VariableItemType[];
+  welcomeText?: string;
+  variables: Record<string, any>;
   metadata?: Record<string, any>;
 };
 
@@ -137,7 +139,7 @@ export type ChatHistoryItemType = HistoryItemType & {
 /* ------- response data ------------ */
 export type ChatHistoryItemResType = DispatchNodeResponseType & {
   nodeId: string;
-  moduleType: `${FlowNodeTypeEnum}`;
+  moduleType: FlowNodeTypeEnum;
   moduleName: string;
 };
 
@@ -155,6 +157,6 @@ export type ToolModuleResponseItemType = {
 
 /* dispatch run time */
 export type RuntimeUserPromptType = {
-  files?: UserChatItemValueItemType['file'][];
+  files: UserChatItemValueItemType['file'][];
   text: string;
 };

packages/global/core/chat/utils.ts

@@ -1,7 +1,7 @@
 import { DispatchNodeResponseType } from '../workflow/runtime/type';
-import { FlowNodeInputTypeEnum, FlowNodeTypeEnum } from '../workflow/node/constant';
+import { FlowNodeTypeEnum } from '../workflow/node/constant';
 import { ChatItemValueTypeEnum, ChatRoleEnum } from './constants';
-import { ChatHistoryItemResType, ChatItemType } from './type.d';
+import { ChatHistoryItemResType, ChatItemType, UserChatItemValueItemType } from './type.d';
 
 export const getChatTitleFromChatMessage = (message?: ChatItemType, defaultValue = '新对话') => {
   // @ts-ignore
@@ -77,3 +77,15 @@ export const filterPublicNodeResponseData = ({
       return obj as ChatHistoryItemResType;
     });
 };
+
+export const removeEmptyUserInput = (input: UserChatItemValueItemType[]) => {
+  return input.filter((item) => {
+    if (item.type === ChatItemValueTypeEnum.text && !item.text?.content?.trim()) {
+      return false;
+    }
+    if (item.type === ChatItemValueTypeEnum.file && !item.file?.url) {
+      return false;
+    }
+    return true;
+  });
+};

packages/global/core/dataset/api.d.ts

@@ -11,31 +11,42 @@ export type DatasetUpdateBody = {
   intro?: string;
   permission?: DatasetSchemaType['permission'];
   agentModel?: LLMModelItemType;
-  websiteConfig?: DatasetSchemaType['websiteConfig'];
   status?: DatasetSchemaType['status'];
+
+  websiteConfig?: DatasetSchemaType['websiteConfig'];
+  externalReadUrl?: DatasetSchemaType['externalReadUrl'];
 };
 
 /* ================= collection ===================== */
 export type DatasetCollectionChunkMetadataType = {
   parentId?: string;
-  trainingType?: `${TrainingModeEnum}`;
+  trainingType?: TrainingModeEnum;
   chunkSize?: number;
   chunkSplitter?: string;
   qaPrompt?: string;
   metadata?: Record<string, any>;
 };
+
+// create collection params
 export type CreateDatasetCollectionParams = DatasetCollectionChunkMetadataType & {
   datasetId: string;
   name: string;
-  type: `${DatasetCollectionTypeEnum}`;
+  type: DatasetCollectionTypeEnum;
+
+  tags?: string[];
+
   fileId?: string;
   rawLink?: string;
+  externalFileId?: string;
+
+  externalFileUrl?: string;
   rawTextLength?: number;
   hashRawText?: string;
 };
 
 export type ApiCreateDatasetCollectionParams = DatasetCollectionChunkMetadataType & {
   datasetId: string;
+  tags?: string[];
 };
 export type TextCreateDatasetCollectionParams = ApiCreateDatasetCollectionParams & {
   name: string;
@@ -56,6 +67,11 @@ export type CsvTableCreateDatasetCollectionParams = {
   parentId?: string;
   fileId: string;
 };
+export type ExternalFileCreateDatasetCollectionParams = ApiCreateDatasetCollectionParams & {
+  externalFileId?: string;
+  externalFileUrl: string;
+  filename?: string;
+};
 
 /* ================= data ===================== */
 export type PgSearchRawType = {
@@ -78,7 +94,7 @@ export type PostWebsiteSyncParams = {
 export type PushDatasetDataProps = {
   collectionId: string;
   data: PushDatasetDataChunkProps[];
-  trainingMode: `${TrainingModeEnum}`;
+  trainingMode: TrainingModeEnum;
   prompt?: string;
   billId?: string;
 };

packages/global/core/dataset/collection/constants.ts

@@ -0,0 +1,6 @@
+/* sourceId = prefix-id; id=fileId;link url;externalFileId */
+export enum CollectionSourcePrefixEnum {
+  local = 'local',
+  link = 'link',
+  external = 'external'
+}

packages/global/core/dataset/collection/utils.ts

@@ -0,0 +1,14 @@
+import { CollectionWithDatasetType, DatasetCollectionSchemaType } from '../type';
+
+export const getCollectionSourceData = (
+  collection?: CollectionWithDatasetType | DatasetCollectionSchemaType
+) => {
+  return {
+    sourceId:
+      collection?.fileId ||
+      collection?.rawLink ||
+      collection?.externalFileId ||
+      collection?.externalFileUrl,
+    sourceName: collection?.name || ''
+  };
+};

packages/global/core/dataset/constants.ts

@@ -2,23 +2,29 @@
 export enum DatasetTypeEnum {
   folder = 'folder',
   dataset = 'dataset',
-  websiteDataset = 'websiteDataset' // depp link
+  websiteDataset = 'websiteDataset', // depp link
+  externalFile = 'externalFile'
 }
 export const DatasetTypeMap = {
   [DatasetTypeEnum.folder]: {
     icon: 'common/folderFill',
-    label: 'core.dataset.Folder Dataset',
+    label: 'Folder Dataset',
     collectionLabel: 'common.Folder'
   },
   [DatasetTypeEnum.dataset]: {
     icon: 'core/dataset/commonDataset',
-    label: 'core.dataset.Common Dataset',
+    label: 'Common Dataset',
     collectionLabel: 'common.File'
   },
   [DatasetTypeEnum.websiteDataset]: {
     icon: 'core/dataset/websiteDataset',
-    label: 'core.dataset.Website Dataset',
+    label: 'Website Dataset',
     collectionLabel: 'common.Website'
+  },
+  [DatasetTypeEnum.externalFile]: {
+    icon: 'core/dataset/externalDataset',
+    label: 'External File',
+    collectionLabel: 'common.File'
   }
 };
 
@@ -38,9 +44,11 @@ export const DatasetStatusMap = {
 /* ------------ collection -------------- */
 export enum DatasetCollectionTypeEnum {
   folder = 'folder',
+  virtual = 'virtual',
+
   file = 'file',
   link = 'link', // one link
-  virtual = 'virtual'
+  externalFile = 'externalFile'
 }
 export const DatasetCollectionTypeMap = {
   [DatasetCollectionTypeEnum.folder]: {
@@ -49,6 +57,9 @@ export const DatasetCollectionTypeMap = {
   [DatasetCollectionTypeEnum.file]: {
     name: 'core.dataset.file'
   },
+  [DatasetCollectionTypeEnum.externalFile]: {
+    name: 'core.dataset.externalFile'
+  },
   [DatasetCollectionTypeEnum.link]: {
     name: 'core.dataset.link'
   },
@@ -77,7 +88,8 @@ export enum ImportDataSourceEnum {
   fileLocal = 'fileLocal',
   fileLink = 'fileLink',
   fileCustom = 'fileCustom',
-  csvTable = 'csvTable'
+  csvTable = 'csvTable',
+  externalFile = 'externalFile'
 }
 
 export enum TrainingModeEnum {
@@ -163,3 +175,10 @@ export const SearchScoreTypeMap = {
 
 export const CustomCollectionIcon = 'common/linkBlue';
 export const LinkCollectionIcon = 'common/linkBlue';
+
+/* source prefix */
+export enum DatasetSourceReadTypeEnum {
+  fileLocal = 'fileLocal',
+  link = 'link',
+  externalFile = 'externalFile'
+}

packages/global/core/dataset/read.ts

@@ -0,0 +1,14 @@
+import { DatasetSourceReadTypeEnum, ImportDataSourceEnum } from './constants';
+
+export const importType2ReadType = (type: ImportDataSourceEnum) => {
+  if (type === ImportDataSourceEnum.csvTable || type === ImportDataSourceEnum.fileLocal) {
+    return DatasetSourceReadTypeEnum.fileLocal;
+  }
+  if (type === ImportDataSourceEnum.fileLink) {
+    return DatasetSourceReadTypeEnum.link;
+  }
+  if (type === ImportDataSourceEnum.externalFile) {
+    return DatasetSourceReadTypeEnum.externalFile;
+  }
+  return DatasetSourceReadTypeEnum.link;
+};

packages/global/core/dataset/type.d.ts

@@ -22,13 +22,16 @@ export type DatasetSchemaType = {
   vectorModel: string;
   agentModel: string;
   intro: string;
-  type: `${DatasetTypeEnum}`;
+  type: DatasetTypeEnum;
   status: `${DatasetStatusEnum}`;
   permission: `${PermissionTypeEnum}`;
+
+  // metadata
   websiteConfig?: {
     url: string;
     selector: string;
   };
+  externalReadUrl?: string;
 };
 
 export type DatasetCollectionSchemaType = {
@@ -38,20 +41,24 @@ export type DatasetCollectionSchemaType = {
   datasetId: string;
   parentId?: string;
   name: string;
-  type: `${DatasetCollectionTypeEnum}`;
+  type: DatasetCollectionTypeEnum;
   createTime: Date;
   updateTime: Date;
 
-  trainingType: `${TrainingModeEnum}`;
+  trainingType: TrainingModeEnum;
   chunkSize: number;
   chunkSplitter?: string;
   qaPrompt?: string;
 
-  fileId?: string;
-  rawLink?: string;
+  tags?: string[];
+
+  fileId?: string; // local file id
+  rawLink?: string; // link url
+  externalFileId?: string; //external file id
 
   rawTextLength?: number;
   hashRawText?: string;
+  externalFileUrl?: string; // external import url
   metadata?: {
     webPageSelector?: string;
     relatedImgId?: string; // The id of the associated image collections
@@ -80,6 +87,7 @@ export type DatasetDataSchemaType = {
   a: string; // answer or custom content
   fullTextToken: string;
   indexes: DatasetDataIndexItemType[];
+  rebuilding?: boolean;
 };
 
 export type DatasetTrainingSchemaType = {
@@ -92,9 +100,10 @@ export type DatasetTrainingSchemaType = {
   billId: string;
   expireAt: Date;
   lockTime: Date;
-  mode: `${TrainingModeEnum}`;
+  mode: TrainingModeEnum;
   model: string;
   prompt: string;
+  dataId?: string;
   q: string;
   a: string;
   chunkIndex: number;
@@ -110,13 +119,19 @@ export type DatasetDataWithCollectionType = Omit<DatasetDataSchemaType, 'collect
 };
 
 /* ================= dataset ===================== */
+export type DatasetSimpleItemType = {
+  _id: string;
+  avatar: string;
+  name: string;
+  vectorModel: VectorModelItemType;
+};
 export type DatasetListItemType = {
   _id: string;
   parentId: string;
   avatar: string;
   name: string;
   intro: string;
-  type: `${DatasetTypeEnum}`;
+  type: DatasetTypeEnum;
   isOwner: boolean;
   canWrite: boolean;
   permission: `${PermissionTypeEnum}`;

packages/global/core/dataset/utils.ts

@@ -3,7 +3,7 @@ import { getFileIcon } from '../../common/file/icon';
 import { strIsLink } from '../../common/string/tools';
 
 export function getCollectionIcon(
-  type: `${DatasetCollectionTypeEnum}` = DatasetCollectionTypeEnum.file,
+  type: DatasetCollectionTypeEnum = DatasetCollectionTypeEnum.file,
   name = ''
 ) {
   if (type === DatasetCollectionTypeEnum.folder) {
@@ -24,13 +24,13 @@ export function getSourceNameIcon({
   sourceName: string;
   sourceId?: string;
 }) {
-  if (strIsLink(sourceId)) {
-    return 'common/linkBlue';
-  }
-  const fileIcon = getFileIcon(sourceName, '');
+  const fileIcon = getFileIcon(decodeURIComponent(sourceName), '');
   if (fileIcon) {
     return fileIcon;
   }
+  if (strIsLink(sourceId)) {
+    return 'common/linkBlue';
+  }
 
   return 'file/fill/manual';
 }
@@ -46,7 +46,7 @@ export function getDefaultIndex(props?: { q?: string; a?: string; dataId?: strin
   };
 }
 
-export const predictDataLimitLength = (mode: `${TrainingModeEnum}`, data: any[]) => {
+export const predictDataLimitLength = (mode: TrainingModeEnum, data: any[]) => {
   if (mode === TrainingModeEnum.qa) return data.length * 20;
   if (mode === TrainingModeEnum.auto) return data.length * 5;
   return data.length;

packages/global/core/plugin/httpPlugin/utils.ts

@@ -52,13 +52,35 @@ export const str2OpenApiSchema = async (yamlStr = ''): Promise<OpenApiJsonSchema
       })
       .flat()
       .filter(Boolean) as OpenApiJsonSchema['pathData'];
-
     return { pathData, serverPath };
   } catch (err) {
     throw new Error('Invalid Schema');
   }
 };
 
+export const getType = (schema: { type: string; items?: { type: string } }) => {
+  const typeMap: { [key: string]: WorkflowIOValueTypeEnum } = {
+    string: WorkflowIOValueTypeEnum.arrayString,
+    number: WorkflowIOValueTypeEnum.arrayNumber,
+    integer: WorkflowIOValueTypeEnum.arrayNumber,
+    boolean: WorkflowIOValueTypeEnum.arrayBoolean,
+    object: WorkflowIOValueTypeEnum.arrayObject
+  };
+
+  if (schema?.type === 'integer') {
+    return WorkflowIOValueTypeEnum.number;
+  }
+
+  if (schema?.type === 'array' && schema?.items) {
+    const itemType = typeMap[schema.items.type];
+    if (itemType) {
+      return itemType;
+    }
+  }
+
+  return schema?.type as WorkflowIOValueTypeEnum;
+};
+
 export const httpApiSchema2Plugins = async ({
   parentId,
   apiSchemaStr = '',
@@ -87,7 +109,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
       ...(item.params?.map((param: any) => {
         return {
           key: param.name,
-          valueType: param.schema.type,
+          valueType: getType(param.schema),
           label: param.name,
           renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.reference],
           required: param.required,
@@ -109,7 +131,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
         const prop = properties[key];
         return {
           key,
-          valueType: prop.type,
+          valueType: getType(prop),
           label: key,
           renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.reference],
           required: false,
@@ -136,7 +158,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
         return {
           id,
           key: param.name,
-          valueType: param.schema.type,
+          valueType: getType(param.schema),
           label: param.name,
           type: FlowNodeOutputTypeEnum.source
         };
@@ -147,7 +169,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
         return {
           id,
           key,
-          valueType: properties[key].type,
+          valueType: getType(properties[key]),
           label: key,
           type: FlowNodeOutputTypeEnum.source,
           edit: true
@@ -159,7 +181,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
       ...(item.params?.map((param: any) => {
         return {
           key: param.name,
-          valueType: param.schema.type,
+          valueType: getType(param.schema),
           label: param.name,
           renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.reference],
           canEdit: true,
@@ -173,7 +195,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
       ...(propsKeys?.map((key) => {
         return {
           key,
-          valueType: properties[key].type,
+          valueType: getType(properties[key]),
           label: key,
           renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.reference],
           canEdit: true,
@@ -197,7 +219,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
         if (param.in === 'header') {
           httpNodeHeaders.push({
             key: param.name,
-            type: param.schema?.type || WorkflowIOValueTypeEnum.string,
+            type: getType(param.schema) || WorkflowIOValueTypeEnum.string,
             value: `{{${param.name}}}`
           });
         } else if (param.in === 'body') {
@@ -209,7 +231,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
         } else if (param.in === 'query') {
           httpNodeParams.push({
             key: param.name,
-            type: param.schema?.type || WorkflowIOValueTypeEnum.string,
+            type: getType(param.schema) || WorkflowIOValueTypeEnum.string,
             value: `{{${param.name}}}`
           });
         }
@@ -260,6 +282,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
           x: 616.4226348688949,
           y: -165.05298493910115
         },
+        version: PluginInputModule.version,
         inputs: pluginInputs,
         outputs: pluginOutputs
       },
@@ -274,6 +297,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
           x: 1607.7142331269126,
           y: -151.8669210746189
         },
+        version: PluginOutputModule.version,
         inputs: [
           {
             key: pluginOutputKey,
@@ -312,6 +336,7 @@ export const httpApiSchema2Plugins = async ({
           x: 1042.549746602742,
           y: -447.77496332641647
         },
+        version: HttpModule468.version,
         inputs: [
           {
             key: NodeInputKeyEnum.addInputParam,

packages/global/core/plugin/type.d.ts

@@ -23,6 +23,7 @@ export type PluginItemSchema = {
     customHeaders?: string;
   };
   version?: 'v1' | 'v2';
+  nodeVersion?: string;
 };
 
 /* plugin template */
@@ -32,6 +33,7 @@ export type PluginTemplateType = PluginRuntimeType & {
   source: `${PluginSourceEnum}`;
   templateType: FlowNodeTemplateType['templateType'];
   intro: string;
+  nodeVersion: string;
 };
 
 export type PluginRuntimeType = {

packages/global/core/workflow/api.d.ts

@@ -1,7 +1,7 @@
 import { VectorModelItemType } from '../ai/model.d';
 import { NodeInputKeyEnum } from './constants';
 
-export type SelectedDatasetType = { datasetId: string; vectorModel: VectorModelItemType }[];
+export type SelectedDatasetType = { datasetId: string }[];
 
 export type HttpBodyType<T = Record<string, any>> = {
   [NodeInputKeyEnum.addInputParam]: Record<string, any>;

packages/global/core/workflow/constants.ts

@@ -37,7 +37,6 @@ export enum NodeInputKeyEnum {
   welcomeText = 'welcomeText',
   switch = 'switch', // a trigger switch
   history = 'history',
-  userChatInput = 'userChatInput',
   answerText = 'text',
 
   // system config
@@ -46,6 +45,11 @@ export enum NodeInputKeyEnum {
   whisper = 'whisper',
   variables = 'variables',
   scheduleTrigger = 'scheduleTrigger',
+  chatInputGuide = 'chatInputGuide',
+
+  // entry
+  userChatInput = 'userChatInput',
+  inputFiles = 'inputFiles',
 
   agents = 'agents', // cq agent key
 
@@ -101,7 +105,10 @@ export enum NodeInputKeyEnum {
 
   // if else
   condition = 'condition',
-  ifElseList = 'ifElseList'
+  ifElseList = 'ifElseList',
+
+  // variable update
+  updateList = 'updateList'
 }
 
 export enum NodeOutputKeyEnum {
@@ -135,15 +142,14 @@ export enum NodeOutputKeyEnum {
   // plugin
   pluginStart = 'pluginStart',
 
-  if = 'IF',
-  else = 'ELSE'
+  ifElseResult = 'ifElseResult'
 }
 
 export enum VariableInputEnum {
   input = 'input',
   textarea = 'textarea',
   select = 'select',
-  external = 'external'
+  custom = 'custom'
 }
 export const variableMap = {
   [VariableInputEnum.input]: {
@@ -161,10 +167,10 @@ export const variableMap = {
     title: 'core.module.variable.select type',
     desc: ''
   },
-  [VariableInputEnum.external]: {
+  [VariableInputEnum.custom]: {
     icon: 'core/app/variable/external',
-    title: 'core.module.variable.External type',
-    desc: '可以通过API接口或分享链接的Query传递变量。增加该类型变量的主要目的是用于变量提示。使用例子: 你可以通过分享链接Query中拼接Token，来实现内部系统身份鉴权。'
+    title: 'core.module.variable.Custom type',
+    desc: '可以定义一个无需用户填写的全局变量。\n该变量的值可以来自于 API 接口，分享链接的 Query 或通过【变量更新】模块进行赋值。'
   }
 };
 

packages/global/core/workflow/node/constant.ts

@@ -112,7 +112,8 @@ export enum FlowNodeTypeEnum {
   tools = 'tools',
   stopTool = 'stopTool',
   lafModule = 'lafModule',
-  ifElseNode = 'ifElseNode'
+  ifElseNode = 'ifElseNode',
+  variableUpdate = 'variableUpdate'
 }
 
 export const EDGE_TYPE = 'default';

packages/global/core/workflow/runtime/constants.ts

@@ -9,7 +9,8 @@ export enum SseResponseEventEnum {
   toolCall = 'toolCall', // tool start
   toolParams = 'toolParams', // tool params return
   toolResponse = 'toolResponse', // tool response return
-  flowResponses = 'flowResponses' // sse response request
+  flowResponses = 'flowResponses', // sse response request
+  updateVariables = 'updateVariables'
 }
 
 export enum DispatchNodeResponseKeyEnum {

packages/global/core/workflow/runtime/type.d.ts

@@ -75,7 +75,7 @@ export type DispatchNodeResponseType = {
   pluginDetail?: ChatHistoryItemResType[];
 
   // if-else
-  ifElseResult?: 'IF' | 'ELSE';
+  ifElseResult?: string;
 
   // tool
   toolCallTokens?: number;