fix: simple bot dataset load error (#1764)

* feat: docker-compose version

* feat: chat slider support folder

* lazy behavior

* pref: code sandbox size

.github/workflows/build-sandbox-image.yml

@@ -0,0 +1,108 @@
+name: Build fastgpt-sandbox images and copy image to docker hub
+on:
+  workflow_dispatch:
+  push:
+    paths:
+      - 'projects/sandbox/**'
+    tags:
+      - 'v*'
+jobs:
+  build-fastgpt-sandbox-images:
+    runs-on: ubuntu-20.04
+    steps:
+      - name: Checkout
+        uses: actions/checkout@v3
+        with:
+          fetch-depth: 0
+      - name: Install Dependencies
+        run: |
+          sudo apt update && sudo apt install -y nodejs npm
+      - name: Set up QEMU (optional)
+        uses: docker/setup-qemu-action@v2
+      - name: Set up Docker Buildx
+        uses: docker/setup-buildx-action@v2
+        with:
+          driver-opts: network=host
+      - name: Cache Docker layers
+        uses: actions/cache@v2
+        with:
+          path: /tmp/.buildx-cache
+          key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
+          restore-keys: |
+            ${{ runner.os }}-buildx-
+      - name: Login to GitHub Container Registry
+        uses: docker/login-action@v2
+        with:
+          registry: ghcr.io
+          username: ${{ github.repository_owner }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+      - name: Set DOCKER_REPO_TAGGED based on branch or tag
+        run: |
+          if [[ "${{ github.ref_name }}" == "main" ]]; then
+            echo "DOCKER_REPO_TAGGED=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sandbox:latest" >> $GITHUB_ENV
+          else
+            echo "DOCKER_REPO_TAGGED=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sandbox:${{ github.ref_name }}" >> $GITHUB_ENV
+          fi
+      - name: Build and publish image for main branch or tag push event
+        env:
+          DOCKER_REPO_TAGGED: ${{ env.DOCKER_REPO_TAGGED }}
+        run: |
+          docker buildx build \
+          -f projects/sandbox/Dockerfile \
+          --platform linux/amd64,linux/arm64 \
+          --label "org.opencontainers.image.source=https://github.com/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sandbox" \
+          --label "org.opencontainers.image.description=fastgpt-sandbox image" \
+          --push \
+          --cache-from=type=local,src=/tmp/.buildx-cache \
+          --cache-to=type=local,dest=/tmp/.buildx-cache \
+          -t ${DOCKER_REPO_TAGGED} \
+          .
+  push-to-ali-hub:
+    needs: build-fastgpt-sandbox-images
+    runs-on: ubuntu-20.04
+    steps:
+      - name: Checkout code
+        uses: actions/checkout@v3
+      - name: Login to Ali Hub
+        uses: docker/login-action@v2
+        with:
+          registry: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
+          username: ${{ secrets.ALI_HUB_USERNAME }}
+          password: ${{ secrets.ALI_HUB_PASSWORD }}
+      - name: Set DOCKER_REPO_TAGGED based on branch or tag
+        run: |
+          if [[ "${{ github.ref_name }}" == "main" ]]; then
+            echo "IMAGE_TAG=latest" >> $GITHUB_ENV
+          else
+            echo "IMAGE_TAG=${{ github.ref_name }}" >> $GITHUB_ENV
+          fi
+      - name: Pull image from GitHub Container Registry
+        run: docker pull ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sandbox:${{env.IMAGE_TAG}}
+      - name: Tag image with Docker Hub repository name and version tag
+        run: docker tag ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sandbox:${{env.IMAGE_TAG}} ${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sandbox:${{env.IMAGE_TAG}}
+      - name: Push image to Docker Hub
+        run: docker push ${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sandbox:${{env.IMAGE_TAG}}
+  push-to-docker-hub:
+    needs: build-fastgpt-sandbox-images
+    runs-on: ubuntu-20.04
+    steps:
+      - name: Checkout code
+        uses: actions/checkout@v3
+      - name: Login to Docker Hub
+        uses: docker/login-action@v2
+        with:
+          username: ${{ secrets.DOCKER_HUB_NAME }}
+          password: ${{ secrets.DOCKER_HUB_PASSWORD }}
+      - name: Set DOCKER_REPO_TAGGED based on branch or tag
+        run: |
+          if [[ "${{ github.ref_name }}" == "main" ]]; then
+            echo "IMAGE_TAG=latest" >> $GITHUB_ENV
+          else
+            echo "IMAGE_TAG=${{ github.ref_name }}" >> $GITHUB_ENV
+          fi
+      - name: Pull image from GitHub Container Registry
+        run: docker pull ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sandbox:${{env.IMAGE_TAG}}
+      - name: Tag image with Docker Hub repository name and version tag
+        run: docker tag ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sandbox:${{env.IMAGE_TAG}} ${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sandbox:${{env.IMAGE_TAG}}
+      - name: Push image to Docker Hub
+        run: docker push ${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sandbox:${{env.IMAGE_TAG}}

.github/workflows/docs-deploy-vercel.yml

@@ -47,7 +47,7 @@ jobs:
 
       - name: Add cdn for images
         run: |
-          sed -i "s#\](/imgs/#\](https://cdn.jsdelivr.net/gh/yangchuansheng/fastgpt-imgs@main/imgs/#g" $(grep -rl "\](/imgs/" docSite/content/docs)
+          sed -i "s#\](/imgs/#\](https://cdn.jsdelivr.net/gh/yangchuansheng/fastgpt-imgs@main/imgs/#g" $(grep -rl "\](/imgs/" docSite/content/zh-cn/docs)
 
       # Step 3 - Install Hugo (specific version)
       - name: Install Hugo

.github/workflows/docs-preview.yml

@@ -47,7 +47,7 @@ jobs:
 
       - name: Add cdn for images
         run: |
-          sed -i "s#\](/imgs/#\](https://cdn.jsdelivr.net/gh/yangchuansheng/fastgpt-imgs@main/imgs/#g" $(grep -rl "\](/imgs/" docSite/content/docs)
+          sed -i "s#\](/imgs/#\](https://cdn.jsdelivr.net/gh/yangchuansheng/fastgpt-imgs@main/imgs/#g" $(grep -rl "\](/imgs/" docSite/content/zh-cn/docs)
 
       # Step 3 - Install Hugo (specific version)
       - name: Install Hugo

.github/workflows/fastgpt-image.yml

@@ -49,7 +49,7 @@ jobs:
           DOCKER_REPO_TAGGED: ${{ env.DOCKER_REPO_TAGGED }}
         run: |
           docker buildx build \
-          --build-arg name=app \
+          -f projects/app/Dockerfile \
           --platform linux/amd64,linux/arm64 \
           --label "org.opencontainers.image.source=https://github.com/${{ github.repository_owner }}/FastGPT" \
           --label "org.opencontainers.image.description=fastgpt image" \
@@ -57,7 +57,6 @@ jobs:
           --cache-from=type=local,src=/tmp/.buildx-cache \
           --cache-to=type=local,dest=/tmp/.buildx-cache \
           -t ${DOCKER_REPO_TAGGED} \
-          -f Dockerfile \
           .
   push-to-docker-hub:
     needs: build-fastgpt-images
@@ -81,9 +80,9 @@ jobs:
       - name: Pull image from GitHub Container Registry
         run: docker pull ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}}
       - name: Tag image with Docker Hub repository name and version tag
-        run: docker tag ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}} ${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}:${{env.IMAGE_TAG}}
+        run: docker tag ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}} ${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}}
       - name: Push image to Docker Hub
-        run: docker push ${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}:${{env.IMAGE_TAG}}
+        run: docker push ${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}}
   push-to-ali-hub:
     needs: build-fastgpt-images
     if: github.repository == 'labring/FastGPT'
@@ -107,6 +106,6 @@ jobs:
       - name: Pull image from GitHub Container Registry
         run: docker pull ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}}
       - name: Tag image with Docker Hub repository name and version tag
-        run: docker tag ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}} ${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}:${{env.IMAGE_TAG}}
+        run: docker tag ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}} ${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}}
       - name: Push image to Docker Hub
-        run: docker push ${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}:${{env.IMAGE_TAG}}
+        run: docker push ${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}/fastgpt:${{env.IMAGE_TAG}}

.github/workflows/preview-image.yml

@@ -4,8 +4,6 @@ on:
     paths:
       - 'projects/app/**'
       - 'packages/**'
-    branches:
-      - 'main'
   workflow_dispatch:
 
 jobs:
@@ -44,15 +42,14 @@ jobs:
           DOCKER_REPO_TAGGED: ${{ env.DOCKER_REPO_TAGGED }}
         run: |
           docker buildx build \
-          --build-arg name=app \
-          --label "org.opencontainers.image.source=  https://github.com/  ${{ github.repository_owner }}/FastGPT" \
-          --label "org.opencontainers.image.description=fastgpt-pr image" \
+          -f projects/app/Dockerfile \
+          --label "org.opencontainers.image.source=https://github.com/${{ github.repository_owner }}/FastGPT" \
+          --label "org.opencontainers.image.description=fastgpt-pr imae" \
           --label "org.opencontainers.image.licenses=Apache" \
           --push \
           --cache-from=type=local,src=/tmp/.buildx-cache \
           --cache-to=type=local,dest=/tmp/.buildx-cache \
           -t ${DOCKER_REPO_TAGGED} \
-          -f Dockerfile \
           .
 
   helm-check:

.npmrc

@@ -1 +1,2 @@
 public-hoist-pattern[]=*tiktoken*
+public-hoist-pattern[]=*@zilliz/milvus2-sdk-node*

.vscode/nextapi.code-snippets

@@ -35,17 +35,19 @@
 		"scope": "typescriptreact",
 		"prefix": "context",
 		"body": [
-			"import { ReactNode } from 'react';",
+			"import React, { ReactNode } from 'react';",
 			"import { createContext } from 'use-context-selector';",
 			"",
 			"type ContextType = {$1};",
 			"",
 			"export const Context = createContext<ContextType>({});",
 			"",
-			"export const ContextProvider = ({ children }: { children: ReactNode }) => {",
+			"const ContextProvider = ({ children }: { children: ReactNode }) => {",
 			"  const contextValue: ContextType = {};",
 			"  return <Context.Provider value={contextValue}>{children}</Context.Provider>;",
 			"};",
+			"",
+			"export default ContextProvider"
 		],
 		"description": "FastGPT usecontext template"
 	}

Makefile

@@ -0,0 +1,25 @@
+# 定义默认变量
+proxy=null
+image=null
+
+# 定义目标
+.PHONY: build
+
+# 检查 target 是否定义
+ifndef name
+$(error name is not defined)
+endif
+
+filePath=./projects/$(name)/Dockerfile
+
+dev:
+	pnpm --prefix ./projects/$(name) dev
+
+build:
+ifeq ($(proxy), taobao)
+	docker build -f $(filePath) -t $(image) . --build-arg proxy=taobao 
+else ifeq ($(proxy), clash)
+	docker build -f $(filePath) -t $(image) . --network host --build-arg HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890 --build-arg HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890
+else
+	docker build -f $(filePath) -t $(image) .
+endif

README.md

@@ -52,11 +52,10 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 `1` 应用编排能力
    - [x] 提供简易模式，无需操作编排
    - [x] 工作流编排
-   - [x] 源文件引用追踪
-   - [x] 模块封装，实现多级复用
-   - [x] Tool 模块
-   - [ ] 嵌入 [Laf](https://github.com/labring/laf)，实现在线编写 HTTP 模块。初版已完成。
-   - [ ] 插件封装功能，支持低代码渲染
+   - [x] 工具调用
+   - [x] 插件 - 工作流封装能力
+   - [x] Code sandbox
+   - [ ] 循环调用
 
 `2` 知识库能力
    - [x] 多库复用，混用
@@ -66,15 +65,14 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
    - [x] 支持 txt，md，html，pdf，docx，pptx，csv，xlsx (有需要更多可 PR file loader)
    - [x] 支持 url 读取、CSV 批量导入
    - [x] 混合检索 & 重排
-   - [ ] 支持文件阅读器
-   - [ ] 更多的数据预处理方案
+   - [ ] 标签过滤
   
 `3` 应用调试能力
    - [x] 知识库单点搜索测试
    - [x] 对话时反馈引用并可修改与删除
    - [x] 完整上下文呈现
    - [x] 完整模块中间值呈现
-   - [ ] 高级编排 DeBug 模式
+   - [x] 高级编排 DeBug 模式
   
 `4` OpenAPI 接口
    - [x] completions 接口 (chat 模式对齐 GPT 接口)
@@ -89,6 +87,8 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
    
 `6` 其他
    - [x] 支持语音输入和输出 (可配置语音输入语音回答)
+   - [x] 模糊输入提示
+   - [ ] 模板市场
 
 <a href="#readme">
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">

README_en.md

@@ -10,28 +10,31 @@
   <a href="./README_ja.md">日语</a>
 </p>
 
-FastGPT is a knowledge-based Q&A system built on the LLM, offers out-of-the-box data processing and model invocation capabilities, allows for workflow orchestration through Flow visualization!
+FastGPT is a knowledge-based platform built on the LLMs, offers a comprehensive suite of out-of-the-box capabilities such as data processing, RAG retrieval, and visual AI workflow orchestration, letting you easily develop and deploy complex question-answering systems without the need for extensive setup or configuration. 
 
 </div>
 
 <p align="center">
   <a href="https://fastgpt.in/">
-    <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/在线使用-d4eaf7?style=flat-square&logo=spoj&logoColor=7d09f1" alt="cloud">
+    <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/Try it Online-d4eaf7?style=flat-square&logo=spoj&logoColor=7d09f1" alt="cloud">
   </a>
   <a href="https://doc.fastgpt.in/docs/intro">
-    <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/相关文档-7d09f1?style=flat-square" alt="document">
+    <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/Documents-7d09f1?style=flat-square" alt="document">
   </a>
   <a href="https://doc.fastgpt.in/docs/development">
-    <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/本地开发-%23d4eaf7?style=flat-square&logo=xcode&logoColor=7d09f1" alt="development">
-  </a>
-  <a href="/#-%E7%9B%B8%E5%85%B3%E9%A1%B9%E7%9B%AE">
-    <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/相关项目-7d09f1?style=flat-square" alt="project">
+    <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/Local Development-%23d4eaf7?style=flat-square&logo=xcode&logoColor=7d09f1" alt="development">
   </a>
   <a href="https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/LICENSE">
     <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/License-Apache--2.0-ffffff?style=flat-square&labelColor=d4eaf7&color=7d09f1" alt="license">
   </a>
 </p>
 
+<div align="center">
+
+  [![discord](https://theme.zdassets.com/theme_assets/678183/cc59daa07820943e943c2fc283b9079d7003ff76.svg)](https://discord.gg/mp68xkZn2Q)
+  
+</div>
+
 https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409bd33f6d4
 
 ## 🛸 Use Cloud Services
@@ -117,11 +120,11 @@ Project tech stack: NextJs + TS + ChakraUI + Mongo + Postgres (Vector plugin)
 - [Version Updates & Upgrades](https://doc.fastgpt.in/docs/installation/upgrading)
 
 
-## 🏘️ Community
+## 🏘️ Community & support
 
-| Community Group                                   | 
-| ------------------------------------------------- | 
-| ![](https://oss.laf.run/htr4n1-images/fastgpt-qr-code.jpg) | 
++ 🌐 Visit the [FastGPT website](https://fastgpt.in/) for full documentation and useful links.
++ 💬 Join our [Discord server](https://discord.gg/mp68xkZn2Q) is to chat with FastGPT developers and other FastGPT users. This is a good place to learn about FastGPT, ask questions, and share your experiences.
++ 🐞 Create [GitHub Issues](https://github.com/labring/FastGPT/issues/new/choose) for bug reports and feature requests.
 
 <a href="#readme">
     <img src="https://img.shields.io/badge/-Back_to_Top-7d09f1.svg" alt="#" align="right">

dev.md

@@ -1,17 +1,40 @@
-# 打包命令
+## Premise
+
+Since FastGPT is managed in the same way as monorepo, it is recommended to install 'make' first during development.
+
+monorepo Project Name:
+
+- app: main project
+-......
+
+## Dev
 
 ```sh
-# Build image, not proxy
-docker build -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.4.7 --build-arg name=app .
+# Give automatic script code execution permission (on non-Linux systems, you can manually execute the postinstall.sh file content)
+chmod -R +x ./scripts/
+# Executing under the code root directory installs all dependencies within the root package, projects, and packages
+pnpm i
 
-# build image with proxy
-docker build -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.4.7 --build-arg name=app --build-arg proxy=taobao .
+# Not make cmd
+cd projects/app
+pnpm dev
+
+# Make cmd
+make dev name=app
 ```
 
-# Pg 常用索引
 
-```sql
-CREATE INDEX IF NOT EXISTS modelData_dataset_id_index ON modeldata (dataset_id);
-CREATE INDEX IF NOT EXISTS modelData_collection_id_index ON modeldata (collection_id);
-CREATE INDEX IF NOT EXISTS modelData_teamId_index ON modeldata (team_id);
-```
+## Build
+
+```sh
+# Docker cmd: Build image, not proxy
+docker build -f ./projects/app/Dockerfile -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.1 . --build-arg name=app
+# Make cmd: Build image, not proxy
+make build name=app image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.1
+
+# Docker cmd: Build image with proxy
+docker build -f ./projects/app/Dockerfile -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.1 . --build-arg name=app --build-arg proxy=taobao
+# Make cmd: Build image with proxy
+make build name=app image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.1 proxy=taobao
+```
+

docSite/content/zh-cn/docs/course/chat_input_guide.md

@@ -25,6 +25,8 @@ weight: 350
 curl --location --request GET 'http://localhost:3000/api/core/chat/inputGuide/query?appId=663c75302caf8315b1c00194&searchKey=你'
 ```
 
+其中 `appId` 为应用ID，`searchKey` 为搜索关键字，最多是50个字符。
+
 **响应**
 
 ```json
@@ -43,6 +45,8 @@ curl --location --request GET 'http://localhost:3000/api/core/chat/inputGuide/qu
 }
 ```
 
+data是一个数组，包含了搜索到的问题，最多只需要返回5个问题。
+
 
 **参数说明：**
 

docSite/content/zh-cn/docs/development/configuration.md

@@ -11,7 +11,7 @@ weight: 708
 
 **开发环境下**，你需要将示例配置文件 `config.json` 复制成 `config.local.json` 文件才会生效。
 
-这个配置文件中包含了系统参数和各个模型配置，`使用时务必去掉注释!!!!!!!!!!!!!!`
+这个配置文件中包含了系统参数和各个模型配置：
 
 ## 4.6.8+ 版本新配置文件
 
@@ -158,7 +158,7 @@ llm模型全部合并
 
 1. [部署 ReRank 模型](/docs/development/custom-models/bge-rerank/)
 1. 找到 FastGPT 的配置文件中的 `reRankModels`， 4.6.6 以前是 `ReRankModels`。
-2. 修改对应的值：（记得去掉注释）
+2. 修改对应的值：
 
 ```json
 {

docSite/content/zh-cn/docs/development/docker.md

@@ -7,34 +7,60 @@ toc: true
 weight: 707
 ---
 
+## 部署架构图
+
+![](/imgs/sealos-fastgpt.webp)
+
+
+{{% alert icon="🤖" context="success" %}}
+
+- MongoDB：用于存储除了向量外的各类数据
+- PostgreSQL/Milvus：存储向量数据
+- OneAPI: 聚合各类 AI API，支持多模型调用 （任何模型问题，先自行通过 OneAPI 测试校验）
+
+{{% /alert %}}
+
 ## 推荐配置
 
+### PgVector版本
+
+体验测试首选
+
 {{< table "table-hover table-striped-columns" >}}
 | 环境 | 最低配置（单节点） | 推荐配置 |
 | ---- | ---- | ---- |
 | 测试 | 2c2g  | 2c4g |
 | 100w 组向量 | 4c8g 50GB | 4c16g 50GB |
-| 500w 组向量 | 8c32g | 16c64g 200GB |
+| 500w 组向量 | 8c32g 200GB | 16c64g 200GB |
 {{< /table >}}
 
-## 部署架构图
+### Milvus版本
 
-![](/imgs/sealos-fastgpt.webp)
+对于千万级以上向量性能更优秀。
 
+[点击查看 Milvus 官方推荐配置](https://milvus.io/docs/prerequisite-docker.md)
 
-### 1. 准备好代理环境（国外服务器可忽略）
+{{< table "table-hover table-striped-columns" >}}
+| 环境 | 最低配置（单节点） | 推荐配置 |
+| ---- | ---- | ---- |
+| 测试 | 2c8g  | 4c16g |
+| 100w 组向量 | 未测试 |  |
+| 500w 组向量 |  |  |
+{{< /table >}}
 
-确保可以访问 OpenAI，具体方案可以参考：[代理方案](/docs/development/proxy/)。或直接在 Sealos 上 [部署 OneAPI](/docs/development/one-api)，既解决代理问题也能实现多 Key 轮询、接入其他大模型。
+### zilliz cloud版本
 
-### 2. 多模型支持
+亿级以上向量首选。
 
-FastGPT 使用了 one-api 项目来管理模型池，其可以兼容 OpenAI 、Azure 、国内主流模型和本地模型等。
+由于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注。
 
-可选择 [Sealos 快速部署 OneAPI](/docs/development/one-api)，更多部署方法可参考该项目的 [README](https://github.com/songquanpeng/one-api)，也可以直接通过以下按钮一键部署：
+## 前置工作
 
-<a href="https://template.cloud.sealos.io/deploy?templateName=one-api" rel="external" target="_blank"><img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg" alt="Deploy on Sealos"/></a>
+### 1. 确保网络环境
 
-## 一、安装 Docker 和 docker-compose
+如果使用`OpenAI`等国外模型接口，请确保可以正常访问，否则会报错：`Connection error` 等。 方案可以参考：[代理方案](/docs/development/proxy/)
+
+### 2. 准备 Docker 环境
 
 {{< tabs tabTotal="3" >}}
 {{< tab tabName="Linux" >}}
@@ -79,22 +105,75 @@ brew install orbstack
 {{< /tab >}}
 {{< /tabs >}}
 
-## 二、创建目录并下载 docker-compose.yml
 
-依次执行下面命令，创建 FastGPT 文件并拉取`docker-compose.yml`和`config.json`，执行完后目录下会有 2 个文件。
+## 开始部署
 
-非 Linux 环境或无法访问外网环境，可手动创建一个目录，并下载下面2个链接的文件: [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml),[config.json](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/projects/app/data/config.json)
+### 1. 下载 docker-compose.yml
 
-**注意: `docker-compose.yml` 配置文件中 Mongo 为 5.x，部分服务器不支持，需手动更改其镜像版本为 4.4.24**（需要自己在docker hub下载，阿里云镜像没做备份）
+
+非 Linux 环境或无法访问外网环境，可手动创建一个目录，并下载配置文件和对应版本的`docker-compose.yml`
+
+- [config.json](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/projects/app/data/config.json)
+- [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker) (注意，不同向量库版本的文件不一样)
+
+{{% alert icon="🤖" context="success" %}}
+
+所有 `docker-compose.yml` 配置文件中 `MongoDB` 为 5.x，需要用到AUX指令集，部分 CPU 不支持，需手动更改其镜像版本为 4.4.24**（需要自己在docker hub下载，阿里云镜像没做备份）
+
+{{% /alert %}}
+
+**Linux 快速脚本**
 
 ```bash
 mkdir fastgpt
 cd fastgpt
-curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
 curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
+
+# pgvector 版本(测试推荐，简单快捷)
+curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
+# milvus 版本
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml
+# zilliz 版本
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-zilliz.yml
 ```
 
-## 三、启动容器
+### 2. 修改 docker-compose.yml 环境变量
+
+{{< tabs tabTotal="3" >}}
+{{< tab tabName="PgVector版本" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```
+无需操作
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< tab tabName="Milvus版本" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```
+无需操作
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< tab tabName="Zilliz版本" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+![zilliz_key](/imgs/zilliz_key.png)
+
+{{% alert icon="🤖" context="success" %}}
+
+修改`MILVUS_ADDRESS`和`MILVUS_TOKEN`链接参数，分别对应 `zilliz` 的 `Public Endpoint` 和 `Api key`，记得把自己ip加入白名单。
+
+{{% /alert %}}
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}}
+
+### 3. 启动容器
 
 在 docker-compose.yml 同级目录下执行。请确保`docker-compose`版本最好在2.17以上，否则可能无法执行自动化命令。
 
@@ -107,13 +186,13 @@ sleep 10
 docker restart oneapi
 ```
 
-## 四、打开 OneAPI 添加模型
+### 4. 打开 OneAPI 添加模型
 
 可以通过`ip:3001`访问OneAPI，默认账号为`root`密码为`123456`。
 
 在OneApi中添加合适的AI模型渠道。[点击查看相关教程](/docs/development/one-api/)
 
-## 五、访问 FastGPT
+### 5. 访问 FastGPT
 
 目前可以通过 `ip:3000` 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 `root`，密码为`docker-compose.yml`环境变量里设置的 `DEFAULT_ROOT_PSW`。
 
@@ -125,7 +204,9 @@ docker restart oneapi
 
 ### Mongo 副本集自动初始化失败
 
-最新的 docker-compose 示例优化 Mongo 副本集初始化，实现了全自动。目前在 unbuntu20,22 centos7, wsl2, mac, window 均通过测试。如果你的环境特殊，可以手动初始化副本集：
+最新的 docker-compose 示例优化 Mongo 副本集初始化，实现了全自动。目前在 unbuntu20,22 centos7, wsl2, mac, window 均通过测试。仍无法正常启动，大部分是因为 cpu 不支持 AVX 指令集，可以切换 Mongo4.x 版本。
+
+如果是由于，无法自动初始化副本集合，可以手动初始化副本集：
 
 1. 终端中执行下面命令，创建mongo密钥：
 
@@ -266,13 +347,14 @@ PG 数据库没有连接上/初始化失败，可以查看日志。FastGPT 会
 
 ### 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。
+mongo连接失败，查看mongo的运行状态**对应日志**。
 
 可能原因：
 
 1. mongo 服务有没有起来（有些 cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x，可以docker hub找个最新的4.x，修改镜像版本，重新运行）
 2. 连接数据库的环境变量填写错误（账号密码，注意host和port，非容器网络连接，需要用公网ip并加上 directConnection=true）
 3. 副本集启动失败。导致容器一直重启。
+4. `Illegal instruction.... Waiting for MongoDB to start`: cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x
 
 ### 首次部署，root用户提示未注册
 
@@ -280,4 +362,4 @@ mongo连接失败，查看mongo的运行状态对应日志。
 
 ### 无法导出知识库、无法使用语音输入/播报
 
-没配置 SSL 证书，无权使用部分功能。
+没配置 SSL 证书，无权使用部分功能。

docSite/content/zh-cn/docs/development/intro.md

@@ -16,8 +16,9 @@ weight: 705
 
 - [Git](http://git-scm.com/)
 - [Docker](https://www.docker.com/)（构建镜像）
-- [Node.js v18.x (不推荐最新的，可能有兼容问题)](http://nodejs.org)
-- [pnpm](https://pnpm.io/) 版本 8.x.x 
+- [Node.js v18.17 / v20.x](http://nodejs.org)
+- [pnpm](https://pnpm.io/) 版本 8.6.0 (目前官方的开发环境)
+- make命令: 根据不同平台，百度安装 (官方是GNU Make 4.3)
 
 ## 开始本地开发
 
@@ -72,26 +73,39 @@ Mongo 数据库需要注意，需要注意在连接地址中增加 `directConnec
 
 ### 5. 运行
 
+可参考项目根目录下的 `dev.md`
+
 ```bash
 # 给自动化脚本代码执行权限(非 linux 系统, 可以手动执行里面的 postinstall.sh 文件内容)
 chmod -R +x ./scripts/
 # 代码根目录下执行，会安装根 package、projects 和 packages 内所有依赖
+# 如果提示 isolate-vm 安装失败，可以参考：https://github.com/laverdet/isolated-vm?tab=readme-ov-file#requirements
 pnpm i
-# 切换到应用目录
-cd projects/app 
-# 开发模式运行
+
+# 非 Make 运行
+cd projects/app
 pnpm dev
+
+# Make 运行
+make dev name=app
 ```
 
 ### 6. 部署打包
 
 ```bash
-# 根目录下执行
-docker build -t dockername/fastgpt:tag --build-arg name=app .
-# 使用代理
-docker build -t dockername/fastgpt:tag --build-arg name=app --build-arg proxy=taobao .
+# Docker cmd: Build image, not proxy
+docker build -f ./projects/app/Dockerfile -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.1 . --build-arg name=app
+# Make cmd: Build image, not proxy
+make build name=app image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.1
+
+# Docker cmd: Build image with proxy
+docker build -f ./projects/app/Dockerfile -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.1 . --build-arg name=app --build-arg proxy=taobao
+# Make cmd: Build image with proxy
+make build name=app image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.1 proxy=taobao
 ```
 
+如果不使用 `docker` 打包，需要手动把 `Dockerfile` 里 run 阶段的内容全部手动执行一遍（非常不推荐）。
+
 ## 提交代码至开源仓库
 
 1. 确保你的代码是 Fork [FastGPT](https://github.com/labring/FastGPT) 仓库
@@ -101,21 +115,21 @@ docker build -t dockername/fastgpt:tag --build-arg name=app --build-arg proxy=ta
 如果遇到问题，比如合并冲突或不知道如何打开拉取请求，请查看 GitHub 的[拉取请求教程](https://docs.github.com/en/pull-requests/collaborating-with-pull-requests)，了解如何解决合并冲突和其他问题。一旦您的 PR 被合并，您将自豪地被列为[贡献者表](https://github.com/labring/FastGPT/graphs/contributors)中的一员。
 
 
-
 ## QA
 
 ### 本地数据库无法连接
 
 1. 如果你是连接远程的数据库，先检查对应的端口是否开放。
 2. 如果是本地运行的数据库，可尝试`host`改成`localhost`或`127.0.0.1`
+3. 本地连接远程的 Mongo，需要增加 `directConnection=true` 参数，才能连接上副本集的数据库。
+4. mongo使用`mongocompass`客户端进行连接测试和可视化管理。
+5. pg使用`navicat`进行连接和管理。
 
 ### sh ./scripts/postinstall.sh 没权限
 
 FastGPT 在`pnpm i`后会执行`postinstall`脚本，用于自动生成`ChakraUI`的`Type`。如果没有权限，可以先执行`chmod -R +x ./scripts/`，再执行`pnpm i`。
 
-### 长时间运行后崩溃
-
-似乎是由于 tiktoken 库的开发环境问题，生产环境中未遇到，暂时可忽略。
+仍不可行的话，可以手动执行`./scripts/postinstall.sh`里的内容。
 
 ### TypeError: Cannot read properties of null (reading 'useMemo' )
 

docSite/content/zh-cn/docs/development/openapi/chat.md

@@ -69,7 +69,7 @@ curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/v1/chat/completions'
 
 ## 响应
 
-{{< tabs tabTotal="4" >}}
+{{< tabs tabTotal="5" >}}
 {{< tab tabName="detail=false,stream=false 响应" >}}
 {{< markdownify >}}
 
@@ -211,10 +211,10 @@ data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"《"},"in
 {{< markdownify >}}
 
 ```bash
-event: moduleStatus
+event: flowNodeStatus
 data: {"status":"running","name":"知识库搜索"}
 
-event: moduleStatus
+event: flowNodeStatus
 data: {"status":"running","name":"AI 对话"}
 
 event: answer
@@ -238,10 +238,28 @@ data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{},"index"
 event: answer
 data: [DONE]
 
-event: appStreamResponse
+event: flowResponses
 data: [{"moduleName":"知识库搜索","moduleType":"datasetSearchNode","runningTime":1.78},{"question":"导演是谁","quoteList":[{"id":"654f2e49b64caef1d9431e8b","q":"电影《铃芽之旅》的导演是谁？","a":"电影《铃芽之旅》的导演是新海诚!","indexes":[{"type":"qa","dataId":"3515487","text":"电影《铃芽之旅》的导演是谁？","_id":"654f2e49b64caef1d9431e8c","defaultIndex":true}],"datasetId":"646627f4f7b896cfd8910e38","collectionId":"653279b16cd42ab509e766e8","sourceName":"data (81).csv","sourceId":"64fd3b6423aa1307b65896f6","score":0.8935586214065552},{"id":"6552e14c50f4a2a8e632af11","q":"导演是谁？","a":"电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。","indexes":[{"defaultIndex":true,"type":"qa","dataId":"3644565","text":"导演是谁？\n电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。","_id":"6552e14dde5cc7ba3954e417"}],"datasetId":"646627f4f7b896cfd8910e38","collectionId":"653279b16cd42ab509e766e8","sourceName":"data (81).csv","sourceId":"64fd3b6423aa1307b65896f6","score":0.8890955448150635},{"id":"654f34a0b64caef1d946337e","q":"本作的主人公是谁？","a":"本作的主人公是名叫铃芽的少女。","indexes":[{"type":"qa","dataId":"3515541","text":"本作的主人公是谁？","_id":"654f34a0b64caef1d946337f","defaultIndex":true}],"datasetId":"646627f4f7b896cfd8910e38","collectionId":"653279b16cd42ab509e766e8","sourceName":"data (81).csv","sourceId":"64fd3b6423aa1307b65896f6","score":0.8738770484924316},{"id":"654f3002b64caef1d944207a","q":"电影《铃芽之旅》男主角是谁？","a":"电影《铃芽之旅》男主角是宗像草太，由松村北斗配音。","indexes":[{"type":"qa","dataId":"3515538","text":"电影《铃芽之旅》男主角是谁？","_id":"654f3002b64caef1d944207b","defaultIndex":true}],"datasetId":"646627f4f7b896cfd8910e38","collectionId":"653279b16cd42ab509e766e8","sourceName":"data (81).csv","sourceId":"64fd3b6423aa1307b65896f6","score":0.8607980012893677},{"id":"654f2fc8b64caef1d943fd46","q":"电影《铃芽之旅》的编剧是谁？","a":"新海诚是本片的编剧。","indexes":[{"defaultIndex":true,"type":"qa","dataId":"3515550","text":"电影《铃芽之旅》的编剧是谁？22","_id":"654f2fc8b64caef1d943fd47"}],"datasetId":"646627f4f7b896cfd8910e38","collectionId":"653279b16cd42ab509e766e8","sourceName":"data (81).csv","sourceId":"64fd3b6423aa1307b65896f6","score":0.8468944430351257}],"moduleName":"AI 对话","moduleType":"chatNode","runningTime":1.86}]
 ```
 
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="detail=true,stream=true 时，event值" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+event取值：
+
+- answer: 返回给客户端的文本（最终会算作回答）
+- fastAnswer: 指定回复返回给客户端的文本（最终会算作回答）
+- toolCall: 执行工具
+- toolParams: 工具参数
+- toolResponse: 工具返回
+- flowNodeStatus: 运行到的节点状态
+- flowResponses: 节点完整响应
+- updateVariables: 更新变量
+- error: 报错
+
 {{< /markdownify >}}
 {{< /tab >}}
 {{< /tabs >}}

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/481.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: 'V4.8.1(进行中)'
+title: 'V4.8.1(需要初始化)'
 description: 'FastGPT V4.8.1 更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false
@@ -34,12 +34,6 @@ curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/clearInvalidData' \
 
 ## 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
+使用 Chat api 接口需要注意，增加了 event: updateVariables 事件，用于更新变量。
+
+[点击查看升级说明](https://github.com/labring/FastGPT/releases/tag/v4.8.1)

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/482.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+title: 'V4.8.2'
+description: 'FastGPT V4.8.2 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 822
+---
+
+## Sealos 升级说明
+
+1. 在应用管理中新建一个应用，镜像为：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.1
+2. 无需外网访问地址
+3. 部署完后，复制应用的内网地址
+4. 点击变更`FastGPT - 修改环境变量，增加下面的环境变量即可
+
+```
+SANDBOX_URL=内网地址
+```
+
+## Docker 部署
+
+可以拉取最新 [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker/docker-compose.yml) 文件参考
+
+1. 新增一个容器 `sandbox`
+2. fastgpt 和 fastgpt-pro(商业版) 容器新增环境变量: `SANDBOX_URL`
+3. sandbox 简易不要开启外网访问，未做凭证校验。
+
+## V4.8.2 更新说明
+
+1. 新增 - js代码运行节点（更完整的type提醒，后续继续完善）
+2. 新增 - 内容提取节点支持数据类型选择
+3. 修复 - 新增的站点同步无法使用
+4. 修复 - 定时任务无法输入内容

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/483.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: 'V4.8.3'
+description: 'FastGPT V4.8.3 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 821
+---
+
+## 升级指南
+
+- fastgpt 镜像 tag 修改成 v4.8.3
+- fastgpt-sandbox 镜像 tag 修改成 v4.8.3
+- 商业版镜像 tag 修改成 v4.8.3
+
+## V4.8.3 更新说明
+
+1. 新增 - 支持 Milvus 数据库， 可参考最新的 [docker-compose-milvus.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml).
+2. 新增 - 给 chat 接口 empty answer 增加 log，便于排查模型问题。
+3. 新增 - ifelse判断器，字符串支持正则。
+4. 新增 - 代码运行支持 console.log 输出调试。
+5. 修复 - 变量更新在 Debug 模式下出错。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/484.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: 'V4.8.4'
+description: 'FastGPT V4.8.4 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 820
+---
+
+## 升级指南
+
+### 1. 修改镜像
+
+- fastgpt 镜像 tag 修改成 v4.8.4
+- fastgpt-sandbox 镜像 tag 修改成 v4.8.4 (选择性，无变更)
+- 商业版镜像 tag 修改成 v4.8.4 
+
+### 2. 商业版用户执行初始化
+
+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 商业版的域名**。
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/init/484' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+## V4.8.4 更新说明
+
+1. 新增 - 应用使用新权限系统。
+2. 新增 - 应用支持文件夹。
+3. 优化 - 文本分割增加连续换行、制表符清除，避免大文本性能问题。
+4. 重要修复 - 修复系统插件运行池数据污染问题，由于从内存获取，会导致全局污染。
+5. 修复 - Debug 模式下，相同 source 和 target 内容，导致连线显示异常。
+6. 修复 - 定时执行初始化错误。
+7. 修复 - 应用调用传参异常。
+8. 修复 - ctrl + cv 复杂节点时，nodeId错误。 
+9. 调整组件库全局theme。