doc

* perf: supplement assistant empty response

* check array

* doc

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

@@ -58,7 +58,7 @@ jobs:
 
       # Step 4 - Builds the site using Hugo
       - name: Build
-        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs && hugo -v --minify
+        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@6d0568e” && hugo -v --minify
 
       # Step 5 - Push our generated site to Vercel
       - name: Deploy to Vercel

.github/workflows/docs-preview.yml

@@ -58,7 +58,7 @@ jobs:
 
       # Step 4 - Builds the site using Hugo
       - name: Build
-        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs && hugo -v --minify
+        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@6d0568e” && hugo -v --minify
 
       # Step 5 - Push our generated site to Vercel
       - name: Deploy to Vercel

.github/workflows/fastgpt-image.yml

@@ -173,3 +173,86 @@ jobs:
           -t ${Docker_Hub_Tag} \
           -t ${Docker_Hub_Latest} \
           .
+  build-fastgpt-images-sub-route-gchat:
+    runs-on: ubuntu-20.04
+    steps:
+      # install env
+      - name: Checkout
+        uses: actions/checkout@v3
+        with:
+          fetch-depth: 1
+      - 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-
+
+      # login docker
+      - name: Login to GitHub Container Registry
+        uses: docker/login-action@v2
+        with:
+          registry: ghcr.io
+          username: ${{ github.repository_owner }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+      - 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: Login to Docker Hub
+        uses: docker/login-action@v2
+        with:
+          username: ${{ secrets.DOCKER_HUB_NAME }}
+          password: ${{ secrets.DOCKER_HUB_PASSWORD }}
+
+      # Set tag
+      - name: Set image name and tag
+        run: |
+          if [[ "${{ github.ref_name }}" == "main" ]]; then
+            echo "Git_Tag=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Git_Latest=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Ali_Tag=${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Ali_Latest=${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Docker_Hub_Tag=${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Docker_Hub_Latest=${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+          else
+            echo "Git_Tag=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sub-route-gchat:${{ github.ref_name }}" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Git_Latest=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Ali_Tag=${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sub-route-gchat:${{ github.ref_name }}" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Ali_Latest=${{ secrets.ALI_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Docker_Hub_Tag=${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sub-route-gchat:${{ github.ref_name }}" >> $GITHUB_ENV
+            echo "Docker_Hub_Latest=${{ secrets.DOCKER_IMAGE_NAME }}/fastgpt-sub-route-gchat:latest" >> $GITHUB_ENV
+          fi
+
+      - name: Build and publish image for main branch or tag push event
+        env:
+          DOCKER_REPO_TAGGED: ${{ env.DOCKER_REPO_TAGGED }}
+        run: |
+          docker buildx build \
+          -f projects/app/Dockerfile \
+          --platform linux/amd64,linux/arm64 \
+          --build-arg base_url=/gchat \
+          --label "org.opencontainers.image.source=https://github.com/${{ github.repository_owner }}/FastGPT" \
+          --label "org.opencontainers.image.description=fastgpt-sub-route-gchat image" \
+          --push \
+          --cache-from=type=local,src=/tmp/.buildx-cache \
+          --cache-to=type=local,dest=/tmp/.buildx-cache \
+          -t ${Git_Tag} \
+          -t ${Git_Latest} \
+          -t ${Ali_Tag} \
+          -t ${Ali_Latest} \
+          -t ${Docker_Hub_Tag} \
+          -t ${Docker_Hub_Latest} \
+          .

.github/workflows/preview-fastgpt-image.yml

@@ -51,6 +51,23 @@ jobs:
           --cache-to=type=local,dest=/tmp/.buildx-cache \
           -t ${DOCKER_REPO_TAGGED} \
           .
+      # Add write md step after build
+      - name: Write md
+        run: |
+          echo "# 🤖 Generated by deploy action" > report.md
+          echo "📦 Preview Image: \`${DOCKER_REPO_TAGGED}\`" >> report.md
+          cat report.md
+
+      - name: Gh Rebot for Sealos
+        uses: labring/gh-rebot@v0.0.6
+        if: ${{ (github.event_name == 'pull_request_target') }}
+        with:
+          version: v0.0.6
+        env:
+          GH_TOKEN: '${{ secrets.GH_PAT }}'
+          SEALOS_TYPE: 'pr_comment'
+          SEALOS_FILENAME: 'report.md'
+          SEALOS_REPLACE_TAG: 'DEFAULT_REPLACE_DEPLOY'
 
   helm-check:
     runs-on: ubuntu-20.04

dev.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ## Premise
 
-Since FastGPT is managed in the same way as monorepo, it is recommended to install 'make' first during development.
+Since FastGPT is managed in the same way as monorepo, it is recommended to install ‘make’ first during development.
 
 monorepo Project Name:
 

docSite/Dockerfile

@@ -3,7 +3,7 @@ FROM hugomods/hugo:0.117.0 AS builder
 WORKDIR /app
 
 ADD ./docSite hugo
-RUN cd /app/hugo && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs && hugo -v --minify
+RUN cd /app/hugo && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@6d0568e” && hugo -v --minify
 
 FROM fholzer/nginx-brotli:latest
 

docSite/content/zh-cn/docs/agreement/open-source.md

@@ -7,7 +7,7 @@ toc: true
 weight: 1210
 ---
 
-FastGPT 项目在 Apache License 2.0 许可下开源，同时包含以下附加条件：
+FastGPT 项目在 Apache License 2.0 许可下开源，但包含以下附加条件：
 
 + FastGPT 允许被用于商业化，例如作为其他应用的“后端即服务”使用，或者作为应用开发平台提供给企业。然而，当满足以下条件时，必须联系作者获得商业许可：
    

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

@@ -9,9 +9,9 @@ weight: 707
 
 由于环境变量不利于配置复杂的内容，新版 FastGPT 采用了 ConfigMap 的形式挂载配置文件，你可以在 `projects/app/data/config.json` 看到默认的配置文件。可以参考 [docker-compose 快速部署](/docs/development/docker/) 来挂载配置文件。
 
-**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。
+**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：
+下面配置文件示例中包含了系统参数和各个模型配置：
 
 ## 4.6.8+ 版本新配置文件示例
 
@@ -25,249 +25,6 @@ weight: 707
     "qaMaxProcess": 15, // 问答拆分线程数量
     "tokenWorkers": 50, // Token 计算线程保持数，会持续占用内存，不能设置太大。
     "pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
-  },
-  "llmModels": [
-    {
-      "provider": "OpenAI", // 模型提供商，主要用于分类展示，目前已经内置提供商包括：https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/packages/global/core/ai/provider.ts, 可 pr 提供新的提供商，或直接填写 Other
-      "model": "gpt-4o-mini", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)
-      "name": "gpt-4o-mini", // 模型别名
-      "maxContext": 125000, // 最大上下文
-      "maxResponse": 16000, // 最大回复
-      "quoteMaxToken": 120000, // 最大引用内容
-      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
-      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）
-      "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
-      "vision": true, // 是否支持图片输入
-      "datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
-      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
-      "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
-      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
-      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true）
-      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。）
-      "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
-      "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
-      "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
-      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
-      "defaultConfig": {}, // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
-      "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
-    },
-    {
-      "provider": "OpenAI",
-      "model": "gpt-4o",
-      "name": "gpt-4o",
-      "maxContext": 125000,
-      "maxResponse": 4000,
-      "quoteMaxToken": 120000,
-      "maxTemperature": 1.2,
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "censor": false,
-      "vision": true,
-      "datasetProcess": true,
-      "usedInClassify": true,
-      "usedInExtractFields": true,
-      "usedInToolCall": true,
-      "usedInQueryExtension": true,
-      "toolChoice": true,
-      "functionCall": false,
-      "customCQPrompt": "",
-      "customExtractPrompt": "",
-      "defaultSystemChatPrompt": "",
-      "defaultConfig": {},
-      "fieldMap": {}
-    },
-    {
-      "provider": "OpenAI",
-      "model": "o1-mini",
-      "name": "o1-mini",
-      "maxContext": 125000,
-      "maxResponse": 65000,
-      "quoteMaxToken": 120000,
-      "maxTemperature": 1.2,
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "censor": false,
-      "vision": false,
-      "datasetProcess": true,
-      "usedInClassify": true,
-      "usedInExtractFields": true,
-      "usedInToolCall": true,
-      "usedInQueryExtension": true,
-      "toolChoice": false,
-      "functionCall": false,
-      "customCQPrompt": "",
-      "customExtractPrompt": "",
-      "defaultSystemChatPrompt": "",
-      "defaultConfig": {
-        "temperature": 1,
-        "max_tokens": null,
-        "stream": false
-      }
-    },
-    {
-      "provider": "OpenAI",
-      "model": "o1-preview",
-      "name": "o1-preview",
-      "maxContext": 125000,
-      "maxResponse": 32000,
-      "quoteMaxToken": 120000,
-      "maxTemperature": 1.2,
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "censor": false,
-      "vision": false,
-      "datasetProcess": true,
-      "usedInClassify": true,
-      "usedInExtractFields": true,
-      "usedInToolCall": true,
-      "usedInQueryExtension": true,
-      "toolChoice": false,
-      "functionCall": false,
-      "customCQPrompt": "",
-      "customExtractPrompt": "",
-      "defaultSystemChatPrompt": "",
-      "defaultConfig": {
-         "temperature": 1,
-        "max_tokens": null,
-        "stream": false
-      }
-    }
-  ],
-  "vectorModels": [
-    {
-      "provider": "OpenAI",
-      "model": "text-embedding-3-small",
-      "name": "text-embedding-3-small",
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "defaultToken": 512,
-      "maxToken": 3000,
-      "weight": 100
-    },
-    {
-      "provider": "OpenAI",
-      "model": "text-embedding-3-large",
-      "name": "text-embedding-3-large",
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "defaultToken": 512,
-      "maxToken": 3000,
-      "weight": 100,
-      "defaultConfig": {
-        "dimensions": 1024
-      }
-    },
-    {
-      "provider": "OpenAI",
-      "model": "text-embedding-ada-002", // 模型名（与OneAPI对应）
-      "name": "Embedding-2", // 模型展示名
-      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token
-      "defaultToken": 700, // 默认文本分割时候的 token
-      "maxToken": 3000, // 最大 token
-      "weight": 100, // 优先训练权重
-      "defaultConfig": {}, // 自定义额外参数。例如，如果希望使用 embedding3-large 的话，可以传入 dimensions:1024，来返回1024维度的向量。（目前必须小于1536维度）
-      "dbConfig": {}, // 存储时的额外参数（非对称向量模型时候需要用到）
-      "queryConfig": {} // 参训时的额外参数
-    }
-  ],
-  "reRankModels": [],
-  "audioSpeechModels": [
-    {
-      "provider": "OpenAI",
-      "model": "tts-1",
-      "name": "OpenAI TTS1",
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "voices": [
-        { "label": "Alloy", "value": "alloy", "bufferId": "openai-Alloy" },
-        { "label": "Echo", "value": "echo", "bufferId": "openai-Echo" },
-        { "label": "Fable", "value": "fable", "bufferId": "openai-Fable" },
-        { "label": "Onyx", "value": "onyx", "bufferId": "openai-Onyx" },
-        { "label": "Nova", "value": "nova", "bufferId": "openai-Nova" },
-        { "label": "Shimmer", "value": "shimmer", "bufferId": "openai-Shimmer" }
-      ]
-    }
-  ],
-  "whisperModel": {
-    "provider": "OpenAI",
-    "model": "whisper-1",
-    "name": "Whisper1",
-    "charsPointsPrice": 0
   }
 }
-```
-
-##  内置的模型提供商ID
-
-为了方便模型分类展示，FastGPT 内置了部分模型提供商的名字和 Logo。如果你期望补充提供商，可[提交 Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，并提供几个信息：
-
-1. 厂商官网地址
-2. 厂商 SVG logo，建议是正方形图片。
-
-目前已支持的提供商, 复制 "-" 之前的字符串，作为 provider 的值。
-
-- OpenAI
-- Claude
-- Gemini
-- Meta
-- MistralAI
-- AliCloud - 阿里云
-- Qwen - 通义千问
-- Doubao - 豆包
-- ChatGLM - 智谱
-- DeepSeek - 深度求索
-- Moonshot - 月之暗面
-- MiniMax
-- SparkDesk - 讯飞星火
-- Hunyuan - 腾讯混元
-- Baichuan - 百川
-- Yi - 零一万物
-- Ernie - 文心一言
-- StepFun - 阶跃星辰
-- Ollama
-- BAAI - 智源研究院
-- FishAudio
-- Other - 其他
-
-
-## ReRank 模型接入
-
-由于 OneAPI 不支持 Rerank 模型，所以需要单独配置接入，这里
-
-
-### 使用硅基流动的在线模型
-
-有免费的 `bge-reranker-v2-m3` 模型可以使用。
-
-1. [点击注册硅基流动账号](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
-2. 进入控制台，获取 API key: https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
-3. 修改 FastGPT 配置文件
-
-```json
-{
-    "reRankModels": [
-        {
-            "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3", // 这里的model需要对应 siliconflow 的模型名
-            "name": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
-            "requestUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank",
-            "requestAuth": "siliconflow 上申请的 key"
-        }
-    ]
-}
-```
-
-### 私有部署模型
-
-请使用 4.6.6-alpha 以上版本，配置文件中的 `reRankModels` 为重排模型，虽然是数组，不过目前仅有第1个生效。
-
-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：
-
-```json
-{
-    "reRankModels": [
-        {
-            "model": "bge-reranker-base", // 随意
-            "name": "检索重排-base", // 随意
-            "charsPointsPrice": 0,
-            "requestUrl": "{{host}}/v1/rerank",
-            "requestAuth": "安全凭证，已自动补 Bearer"
-        }
-    ]
-}
-```
+```

docSite/content/zh-cn/docs/development/custom-models/bge-rerank.md

@@ -118,10 +118,17 @@ services:
 ```
 ## 接入 FastGPT
 
-参考 [ReRank模型接入](/docs/development/configuration/#rerank-接入)，host 变量为部署的域名。
+1. 打开 FastGPT 模型配置，新增一个重排模型。
+2. 填写模型配置表单：模型 ID 为`bge-reranker-base`，地址填写`{{host}}/v1/rerank`，host 为你部署的域名/IP:Port。
+
+![alt text](/imgs/image-102.png)
 
 ## QA
 
+### 403报错
+
+FastGPT中，自定义请求 Token 和环境变量的 ACCESS_TOKEN 不一致。 
+
 ### Docker 运行提示 `Bus error (core dumped)`
 
 尝试增加 `docker-compose.yml` 配置项 `shm_size` ，以增加容器中的共享内存目录大小。

docSite/content/zh-cn/docs/development/custom-models/xinference.md

@@ -144,7 +144,6 @@ curl --location --request POST 'https://<oneapi_url>/v1/chat/completions' \
       "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
       "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
       "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
-      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true）
       "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。）
       "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
       "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型

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

@@ -7,6 +7,13 @@ toc: true
 weight: 707
 ---
 
+## 前置知识
+
+1. 基础的网络知识：端口，防火墙……  
+2. Docker 和 Docker Compose 基础知识  
+3. 大模型相关接口和参数
+4. RAG 相关知识：向量模型，向量数据库，向量检索
+
 ## 部署架构图
 
 ![](/imgs/sealos-fastgpt.webp)
@@ -23,19 +30,19 @@ weight: 707
 
 ### PgVector版本
 
-体验测试首选
+非常轻量，适合数据量在 5000 万以下。
 
 {{< table "table-hover table-striped-columns" >}}
 | 环境 | 最低配置（单节点） | 推荐配置 |
 | ---- | ---- | ---- |
-| 测试 | 2c2g  | 2c4g |
+| 测试（可以把计算进程设置少一些） | 2c4g  | 2c8g |
 | 100w 组向量 | 4c8g 50GB | 4c16g 50GB |
 | 500w 组向量 | 8c32g 200GB | 16c64g 200GB |
 {{< /table >}}
 
 ### Milvus版本
 
-生产部署首选，对于千万级以上向量性能更优秀。
+对于亿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)
 
@@ -202,6 +209,10 @@ docker restart oneapi
 
 首次运行，会自动初始化 root 用户，密码为 `1234`（与环境变量中的`DEFAULT_ROOT_PSW`一致），日志里会提示一次`MongoServerError: Unable to read from a snapshot due to pending collection catalog changes;`可忽略。
 
+### 6. 配置模型
+
+[点击查看模型配置教程](/docs/development/modelConfig/intro/)
+
 ## FAQ
 
 ### Mongo 副本集自动初始化失败

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

@@ -19,6 +19,24 @@ images: []
 
 ## 二、通用问题
 
+### 通过sealos部署的话，是否没有本地部署的一些限制？
+![](/imgs/faq1.png)
+这是索引模型的长度限制，通过任何方式部署都一样的，但不同索引模型的配置不一样，可以在后台修改参数。
+
+### 怎么挂载小程序配置文件
+
+将验证文件，挂载到指定位置：/app/projects/app/public/xxxx.txt
+
+然后重启。例如:
+
+![](/imgs/faq2.png)
+
+### 数据库3306端口被占用了，启动服务失败
+
+![](/imgs/faq3.png)
+
+把端口映射改成 3307 之类的，例如 3307:3306。
+
 ### 本地部署的限制
 
 具体内容参考https://fael3z0zfze.feishu.cn/wiki/OFpAw8XzAi36Guk8dfucrCKUnjg。
@@ -45,31 +63,6 @@ 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。
 
-### 对话接口报错或返回为空(core.chat.Chat API is error or undefined)
-
-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。
@@ -115,6 +108,13 @@ FastGPT 模型配置文件中的 model 必须与 OneAPI 渠道中的模型对应
 
 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。
 
+### 点击模型测试失败
+
+OneAPI 只会测试渠道的第一个模型，并且只会测试对话模型，向量模型无法自动测试，需要手动发起请求进行测试。[查看测试模型命令示例](/docs/development/faq/#如何检查模型问题)
+### get request url failed: Post "https://xxx dial tcp: xxxx
+
+OneAPI 与模型网络不通，需要检查网络配置。
+
 ### Incorrect API key provided: sk-xxxx.You can find your api Key at xxx
 
 OneAPI 的 API Key 配置错误，需要修改`OPENAI_API_KEY`环境变量，并重启容器（先 docker-compose down 然后再 docker-compose up -d 运行一次）。
@@ -130,6 +130,112 @@ OneAPI 的 API Key 配置错误，需要修改`OPENAI_API_KEY`环境变量，并
 
 ## 四、常见模型问题
 
+### 如何检查模型问题
+
+1. 私有部署模型，先确认部署的模型是否正常。
+2. 通过 CURL 请求，直接测试上游模型是否正常运行（云端模型或私有模型均进行测试）
+3. 通过 CURL 请求，请求 OneAPI 去测试模型是否正常。
+4. 在 FastGPT 中使用该模型进行测试。
+
+下面是几个测试 CURL 示例：
+
+{{< tabs tabTotal="5" >}}
+{{< tab tabName="LLM模型" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
+  -d '{
+    "model": "gpt-4o",
+    "messages": [
+      {
+        "role": "system",
+        "content": "You are a helpful assistant."
+      },
+      {
+        "role": "user",
+        "content": "Hello!"
+      }
+    ]
+  }'
+
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="Embedding模型" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl https://api.openai.com/v1/embeddings \
+  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "input": "The food was delicious and the waiter...",
+    "model": "text-embedding-ada-002",
+    "encoding_format": "float"
+  }'
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="Rerank 模型" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://xxxx.com/api/v1/rerank' \
+--header 'Authorization: Bearer {{ACCESS_TOKEN}}' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+  "model": "bge-rerank-m3",
+  "query": "导演是谁",
+  "documents": [
+    "你是谁？\n我是电影《铃芽之旅》助手"
+  ]
+}'
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="TTS 模型" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl https://api.openai.com/v1/audio/speech \
+  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "tts-1",
+    "input": "The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
+    "voice": "alloy"
+  }' \
+  --output speech.mp3
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="Whisper 模型" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions \
+  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
+  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
+  -F file="@/path/to/file/audio.mp3" \
+  -F model="whisper-1"
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< /tabs >}}
+
 ### 报错 - 模型响应为空/模型报错
 
 该错误是由于 stream 模式下，oneapi 直接结束了流请求，并且未返回任何内容导致。
@@ -169,7 +275,7 @@ curl --location --request POST 'https://api.openai.com/v1/chat/completions' \
 
 需要模型提供商和 oneapi 同时支持工具调用才可使用，测试方法如下：
 
-1. 通过 `curl` 向 `oneapi` 发起第一轮 stream 模式的 tool 测试。
+##### 1. 通过 `curl` 向 `oneapi` 发起第一轮 stream 模式的 tool 测试。
 
 ```bash
 curl --location --request POST 'https://oneapi.xxx/v1/chat/completions' \
@@ -204,7 +310,7 @@ curl --location --request POST 'https://oneapi.xxx/v1/chat/completions' \
 }'
 ```
 
-2. 检查响应参数
+##### 2. 检查响应参数
 
 如果能正常调用工具，会返回对应 `tool_calls` 参数。
 
@@ -242,7 +348,7 @@ curl --location --request POST 'https://oneapi.xxx/v1/chat/completions' \
 }
 ```
 
-3. 通过 `curl` 向 `oneapi` 发起第二轮 stream 模式的 tool 测试。
+##### 3. 通过 `curl` 向 `oneapi` 发起第二轮 stream 模式的 tool 测试。
 
 第二轮请求是把工具结果发送给模型。发起后会得到模型回答的结果。
 

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

@@ -0,0 +1,442 @@
+---
+title: 'FastGPT 模型配置说明'
+description: 'FastGPT 模型配置说明'
+icon: 'api'
+draft: false
+toc: true
+weight: 744
+---
+
+在 4.8.20 版本以前，FastGPT 模型配置在 `config.json` 文件中声明，你可以在 https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/projects/app/data/model.json 中找到旧版的配置文件示例。
+
+从 4.8.20 版本开始，你可以直接在 FastGPT 页面中进行模型配置，并且系统内置了大量模型，无需从 0 开始配置。下面介绍模型配置的基本流程：
+
+## 1. 使用 OneAPI 对接模型提供商
+
+可以使用 [OneAPI 接入教程](/docs/development/modelconfig/one-api) 来进行模型聚合，从而可以对接更多模型提供商。你需要先在各服务商申请好 API 接入 OneAPI 后，才能在 FastGPT 中使用这些模型。示例流程如下：
+
+![alt text](/imgs/image-95.png)
+
+除了各模型官方的服务外，还有一些第三方服务商提供模型接入服务，当然你也可以用 Ollama 等来部署本地模型，最终都需要接入 OneAPI，下面是一些第三方服务商：
+
+{{% alert icon=" " context="info" %}}
+- [SiliconCloud(硅基流动)](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4): 提供开源模型调用的平台。
+- [Sealos AIProxy](https://hzh.sealos.run/?openapp=system-aiproxy): 提供国内各家模型代理，无需逐一申请 api。
+{{% /alert %}}
+
+在 OneAPI 配置好模型后，你就可以打开 FastGPT 页面，启用对应模型了。
+
+## 2. 登录 root 用户
+
+仅 root 用户可以进行模型配置。
+
+## 3. 进入模型配置页面
+
+登录 root 用户后，在`账号-模型提供商-模型配置`中，你可以看到所有内置的模型和自定义模型，以及哪些模型启用了。
+
+![alt text](/image-90.png)
+
+## 4. 配置介绍
+
+{{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
+注意：目前语音识别模型和重排模型仅会生效一个，所以配置时候，只需要配置一个即可。
+{{% /alert %}}
+
+### 核心配置
+
+- 模型 ID：接口请求时候，Body 中`model`字段的值，全局唯一。
+- 自定义请求地址/Key：如果需要绕过`OneAPI`，可以设置自定义请求地址和 Token。一般情况下不需要，如果 OneAPI 不支持某些模型，可以使用该特性。
+
+### 模型类型
+
+1. 语言模型 - 进行文本对话，多模态模型支持图片识别。
+2. 索引模型 - 对文本块进行索引，用于相关文本检索。
+3. 语音合成 - 将文本转换为语音。
+4. 语音识别 - 将语音转换为文本。
+5. 重排模型 - 对文本进行重排，用于优化文本质量。
+
+### 启用模型
+
+系统内置了目前主流厂商的模型，如果你不熟悉配置，直接点击`启用`即可，需要注意到是，模型 ID 需要和 OneAPI 中渠道的`模型`一致。
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-91.png) | ![alt text](/imgs/image-92.png) |
+
+### 修改模型配置
+
+点击模型右侧的齿轮即可进行模型配置，不同类型模型的配置有区别。
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-93.png) | ![alt text](/imgs/image-94.png) |
+
+### 新增自定义模型
+
+如果系统内置的模型无法满足你的需求，你可以添加自定义模型。自定义模型中，如果`模型 ID`与系统内置的模型 ID 一致，则会被认为是修改系统模型。
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-96.png) | ![alt text](/imgs/image-97.png) |
+
+### 通过配置文件配置
+
+如果你觉得通过页面配置模型比较麻烦，你也可以通过配置文件来配置模型。或者希望快速将一个系统的配置，复制到另一个系统，也可以通过配置文件来实现。
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-98.png) | ![alt text](/imgs/image-99.png) |
+
+**语言模型字段说明：**
+
+```json
+{
+    "model": "模型 ID",
+    "metadata": {
+        "isCustom": true, // 是否为自定义模型
+        "isActive": true, // 是否启用
+        "provider": "OpenAI", // 模型提供商，主要用于分类展示，目前已经内置提供商包括：https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/packages/global/core/ai/provider.ts, 可 pr 提供新的提供商，或直接填写 Other
+        "model": "gpt-4o-mini", // 模型ID(对应OneAPI中渠道的模型名)
+        "name": "gpt-4o-mini", // 模型别名
+        "maxContext": 125000, // 最大上下文
+        "maxResponse": 16000, // 最大回复
+        "quoteMaxToken": 120000, // 最大引用内容
+        "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
+        "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）
+        "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
+        "vision": true, // 是否支持图片输入
+        "datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
+        "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
+        "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
+        "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
+        "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。）
+        "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
+        "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
+        "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
+        "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
+        "defaultConfig": {}, // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
+        "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
+    }
+}
+```
+
+**索引模型字段说明:**
+
+```json
+{
+    "model": "模型 ID",
+    "metadata": {
+        "isCustom": true, // 是否为自定义模型
+        "isActive": true, // 是否启用
+        "provider": "OpenAI", // 模型提供商
+        "model": "text-embedding-3-small", // 模型ID
+        "name": "text-embedding-3-small", // 模型别名
+        "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token
+        "defaultToken": 512, // 默认文本分割时候的 token
+        "maxToken": 3000 // 最大 token
+    }
+}
+```
+
+**重排模型字段说明:**
+
+```json
+{
+    "model": "模型 ID",
+    "metadata": {
+        "isCustom": true, // 是否为自定义模型
+        "isActive": true, // 是否启用
+        "provider": "BAAI", // 模型提供商
+        "model": "bge-reranker-v2-m3", // 模型ID
+        "name": "ReRanker-Base", // 模型别名
+        "requestUrl": "", // 自定义请求地址
+        "requestAuth": "", // 自定义请求认证
+        "type": "rerank" // 模型类型
+    }
+}
+```
+
+**语音合成模型字段说明:**
+
+```json
+{
+    "model": "模型 ID",
+    "metadata": {
+      "isActive": true, // 是否启用
+      "isCustom": true, // 是否为自定义模型
+      "type": "tts", // 模型类型
+      "provider": "FishAudio", // 模型提供商
+      "model": "fishaudio/fish-speech-1.5", // 模型ID
+      "name": "fish-speech-1.5", // 模型别名
+      "voices": [ // 音色
+        {
+          "label": "fish-alex", // 音色名称
+          "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:alex", // 音色ID
+        },
+        {
+          "label": "fish-anna", // 音色名称
+          "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:anna", // 音色ID
+        }
+      ],
+      "charsPointsPrice": 0 // n积分/1k token
+    }
+}
+```
+
+**语音识别模型字段说明:**
+
+```json
+{
+    "model": "whisper-1",
+    "metadata": {
+      "isActive": true, // 是否启用
+      "isCustom": true, // 是否为自定义模型
+      "provider": "OpenAI", // 模型提供商
+      "model": "whisper-1", // 模型ID
+      "name": "whisper-1", // 模型别名
+      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token
+      "type": "stt" // 模型类型
+    }
+}
+```
+
+## 模型测试
+
+FastGPT 页面上提供了每类模型的简单测试，可以初步检查模型是否正常工作，会实际按模板发送一个请求。
+
+![alt text](/imgs/image-105.png)
+
+## 特殊接入示例
+
+### ReRank 模型接入
+
+由于 OneAPI 不支持 Rerank 模型，所以需要单独配置。FastGPT 中，模型配置支持自定义请求地址，可以绕过 OneAPI，直接向提供商发起请求，可以利用这个特性来接入 Rerank 模型。
+
+
+#### 使用硅基流动的在线模型
+
+有免费的 `bge-reranker-v2-m3` 模型可以使用。
+
+1. [点击注册硅基流动账号](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
+2. 进入控制台，获取 API key: https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
+3. 打开 FastGPT 模型配置，新增一个`BAAI/bge-reranker-v2-m3`的重排模型（如果系统内置了，也可以直接变更,无需新增）。
+
+![alt text](/imgs/image-101.png)
+
+#### 私有部署模型
+
+[点击查看部署 ReRank 模型教程](/docs/development/custom-models/bge-rerank/)
+
+### 接入语音识别模型
+
+OneAPI 的语言识别接口，无法正确的识别其他模型（会始终识别成 whisper-1），所以如果想接入其他模型，可以通过自定义请求地址来实现。例如，接入硅基流动的 `FunAudioLLM/SenseVoiceSmall` 模型，可以参考如下配置：
+
+点击模型编辑：
+
+![alt text](/imgs/image-106.png)
+
+填写硅基流动的地址：`https://api.siliconflow.cn/v1/audio/transcriptions`，并填写硅基流动的 API Key。
+
+![alt text](/imgs/image-107.png)
+
+## 其他配置项说明
+
+### 自定义请求地址
+
+如果填写了该值，则可以允许你绕过 OneAPI，直接向自定义请求地址发起请求。需要填写完整的请求地址，例如：
+
+- LLM: {{host}}/v1/chat/completions
+- Embedding: {{host}}/v1/embeddings
+- STT: {{host}}/v1/audio/transcriptions
+- TTS: {{host}}/v1/audio/speech
+- Rerank: {{host}}/v1/rerank
+
+自定义请求 Key，则是向自定义请求地址发起请求时候，携带请求头：Authorization: Bearer xxx 进行请求。
+
+所有接口均遵循 OpenAI 提供的模型格式，可参考 [OpenAI API 文档](https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction) 进行配置。
+
+由于 OpenAI 没有提供 ReRank 模型，遵循的是 Cohere 的格式。[点击查看接口请求示例](/docs/development/faq/#如何检查模型问题)
+
+
+## 旧版模型配置说明
+
+配置好 OneAPI 后，需要在`config.json`文件中，手动的增加模型配置，并重启。
+
+由于环境变量不利于配置复杂的内容，FastGPT 采用了 ConfigMap 的形式挂载配置文件，你可以在 `projects/app/data/config.json` 看到默认的配置文件。可以参考 [docker-compose 快速部署](/docs/development/docker/) 来挂载配置文件。
+
+**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。  
+**Docker部署**，修改`config.json` 文件，需要重启容器。
+
+下面配置文件示例中包含了系统参数和各个模型配置：
+
+```json
+{
+  "feConfigs": {
+    "lafEnv": "https://laf.dev" // laf环境。 https://laf.run （杭州阿里云） ,或者私有化的laf环境。如果使用 Laf openapi 功能，需要最新版的 laf 。
+  },
+  "systemEnv": {
+    "vectorMaxProcess": 15, // 向量处理线程数量
+    "qaMaxProcess": 15, // 问答拆分线程数量
+    "tokenWorkers": 50, // Token 计算线程保持数，会持续占用内存，不能设置太大。
+    "pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
+  },
+  "llmModels": [
+    {
+      "provider": "OpenAI", // 模型提供商，主要用于分类展示，目前已经内置提供商包括：https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/packages/global/core/ai/provider.ts, 可 pr 提供新的提供商，或直接填写 Other
+      "model": "gpt-4o-mini", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)
+      "name": "gpt-4o-mini", // 模型别名
+      "maxContext": 125000, // 最大上下文
+      "maxResponse": 16000, // 最大回复
+      "quoteMaxToken": 120000, // 最大引用内容
+      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
+      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）
+      "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
+      "vision": true, // 是否支持图片输入
+      "datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
+      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
+      "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
+      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
+      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。）
+      "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
+      "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
+      "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
+      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
+      "defaultConfig": {}, // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
+      "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
+    },
+    {
+      "provider": "OpenAI",
+      "model": "gpt-4o",
+      "name": "gpt-4o",
+      "maxContext": 125000,
+      "maxResponse": 4000,
+      "quoteMaxToken": 120000,
+      "maxTemperature": 1.2,
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "censor": false,
+      "vision": true,
+      "datasetProcess": true,
+      "usedInClassify": true,
+      "usedInExtractFields": true,
+      "usedInToolCall": true,
+      "toolChoice": true,
+      "functionCall": false,
+      "customCQPrompt": "",
+      "customExtractPrompt": "",
+      "defaultSystemChatPrompt": "",
+      "defaultConfig": {},
+      "fieldMap": {}
+    },
+    {
+      "provider": "OpenAI",
+      "model": "o1-mini",
+      "name": "o1-mini",
+      "maxContext": 125000,
+      "maxResponse": 65000,
+      "quoteMaxToken": 120000,
+      "maxTemperature": 1.2,
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "censor": false,
+      "vision": false,
+      "datasetProcess": true,
+      "usedInClassify": true,
+      "usedInExtractFields": true,
+      "usedInToolCall": true,
+      "toolChoice": false,
+      "functionCall": false,
+      "customCQPrompt": "",
+      "customExtractPrompt": "",
+      "defaultSystemChatPrompt": "",
+      "defaultConfig": {
+        "temperature": 1,
+        "max_tokens": null,
+        "stream": false
+      }
+    },
+    {
+      "provider": "OpenAI",
+      "model": "o1-preview",
+      "name": "o1-preview",
+      "maxContext": 125000,
+      "maxResponse": 32000,
+      "quoteMaxToken": 120000,
+      "maxTemperature": 1.2,
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "censor": false,
+      "vision": false,
+      "datasetProcess": true,
+      "usedInClassify": true,
+      "usedInExtractFields": true,
+      "usedInToolCall": true,
+      "toolChoice": false,
+      "functionCall": false,
+      "customCQPrompt": "",
+      "customExtractPrompt": "",
+      "defaultSystemChatPrompt": "",
+      "defaultConfig": {
+         "temperature": 1,
+        "max_tokens": null,
+        "stream": false
+      }
+    }
+  ],
+  "vectorModels": [
+    {
+      "provider": "OpenAI",
+      "model": "text-embedding-3-small", 
+      "name": "text-embedding-3-small",
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "defaultToken": 512,
+      "maxToken": 3000,
+      "weight": 100
+    },
+    {
+      "provider": "OpenAI",
+      "model": "text-embedding-3-large",
+      "name": "text-embedding-3-large",
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "defaultToken": 512,
+      "maxToken": 3000,
+      "weight": 100,
+      "defaultConfig": {
+        "dimensions": 1024
+      }
+    },
+    {
+      "provider": "OpenAI",
+      "model": "text-embedding-ada-002", // 模型名（与OneAPI对应）
+      "name": "Embedding-2", // 模型展示名
+      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token
+      "defaultToken": 700, // 默认文本分割时候的 token
+      "maxToken": 3000, // 最大 token
+      "weight": 100, // 优先训练权重
+      "defaultConfig": {}, // 自定义额外参数。例如，如果希望使用 embedding3-large 的话，可以传入 dimensions:1024，来返回1024维度的向量。（目前必须小于1536维度）
+      "dbConfig": {}, // 存储时的额外参数（非对称向量模型时候需要用到）
+      "queryConfig": {} // 参训时的额外参数
+    }
+  ],
+  "reRankModels": [],
+  "audioSpeechModels": [
+    {
+      "provider": "OpenAI",
+      "model": "tts-1",
+      "name": "OpenAI TTS1",
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "voices": [
+        { "label": "Alloy", "value": "alloy", "bufferId": "openai-Alloy" },
+        { "label": "Echo", "value": "echo", "bufferId": "openai-Echo" },
+        { "label": "Fable", "value": "fable", "bufferId": "openai-Fable" },
+        { "label": "Onyx", "value": "onyx", "bufferId": "openai-Onyx" },
+        { "label": "Nova", "value": "nova", "bufferId": "openai-Nova" },
+        { "label": "Shimmer", "value": "shimmer", "bufferId": "openai-Shimmer" }
+      ]
+    }
+  ],
+  "whisperModel": {
+    "provider": "OpenAI",
+    "model": "whisper-1",
+    "name": "Whisper1",
+    "charsPointsPrice": 0
+  }
+}
+```

docSite/content/zh-cn/docs/development/modelConfig/one-api.md

@@ -94,70 +94,16 @@ CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
 
 ![](/imgs/oneapi-demo1.png)
 
-### 2. 修改 FastGPT 配置文件
+### 2. 修改 FastGPT 模型配置
 
-可以在 `/projects/app/src/data/config.json` 里找到配置文件（本地开发需要复制成 config.local.json）,按下面内容修改配置文件，最新/更具体的配置说明，可查看[FastGPT 配置文件说明](/docs/development/configuration)。
+打开 FastGPT 模型配置，启动文心千帆模型，如果希望未内置，可以通过新增模型来配置。
 
-配置模型关键点在于`model` 需要与 OneAPI 渠道中的模型一致。
-
-```json
-{
-  "llmModels": [ // 语言模型配置
-    {
-      "model": "ERNIE-Bot", // 这里的模型需要对应 One API 的模型
-      "name": "文心一言", // 对外展示的名称
-      "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的logo
-      "maxContext": 16000, // 最大上下文
-      "maxResponse": 4000, // 最大回复
-      "quoteMaxToken": 13000, // 最大引用内容
-      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
-      "charsPointsPrice": 0, 
-      "censor": false,
-      "vision": false, // 是否支持图片输入
-      "datasetProcess": true, // 是否设置为知识库处理模型
-      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类
-      "usedInExtractFields": true, // 是否用于字段提取
-      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用
-      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化
-      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择
-      "functionCall": false, // 是否支持函数调用
-      "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
-      "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
-      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
-      "defaultConfig":{}  // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
-    }
-  ],
-  "vectorModels": [ // 向量模型配置
-    {
-      "model": "text-embedding-ada-002",
-      "name": "Embedding-2",
-      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "defaultToken": 700,
-      "maxToken": 3000,
-      "weight": 100
-    },
-  ]
-}
-```
-
-### 3. 重启 FastGPT
-
-**Docker 版本**
-
-```bash
-docker-compose down
-docker-compose up -d
-```
-
-**Sealos 版本**
-
-直接找到 FastGPT 服务，点击重启即可。
+![alt text](/imgs/image-103.png)
 
 
 ## 其他服务商接入参考
 
-这章介绍一些提供商接入 OneAPI 的教程，配置后不要忘记修改 FastGPT 配置文件。
+这章介绍一些提供商接入 OneAPI 的教程，配置后不要忘记在 FastGPT 模型配置中启用。
 
 ### 阿里通义千问
 

docSite/content/zh-cn/docs/development/modelConfig/siliconCloud.md

@@ -27,139 +27,13 @@ OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
 CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
 ```
 
-## 3. 修改 FastGPT 配置文件
+## 3. 修改 FastGPT 模型配置
 
-我们选取 SiliconCloud 中的模型作为 FastGPT 配置。这里配置了 `Qwen2.5 72b` 的纯语言和视觉模型；选择 `bge-m3` 作为向量模型；选择 `bge-reranker-v2-m3` 作为重排模型。选择 `fish-speech-1.5` 作为语音模型；选择 `SenseVoiceSmall` 作为语音输入模型。
+系统内置了几个硅基流动的模型进行体验，如果需要其他模型，可以手动添加。
 
-注意：ReRank 模型仍需配置一次 Api Key
+这里启动了 `Qwen2.5 72b` 的纯语言和视觉模型；选择 `bge-m3` 作为向量模型；选择 `bge-reranker-v2-m3` 作为重排模型。选择 `fish-speech-1.5` 作为语音模型；选择 `SenseVoiceSmall` 作为语音输入模型。
 
-```json
-{
-    "llmModels": [
-    {
-      "provider": "Other", // 模型提供商，主要用于分类展示，目前已经内置提供商包括：https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/packages/global/core/ai/provider.ts, 可 pr 提供新的提供商，或直接填写 Other
-      "model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)
-      "name": "Qwen2.5-72B-Instruct", // 模型别名
-      "maxContext": 32000, // 最大上下文
-      "maxResponse": 4000, // 最大回复
-      "quoteMaxToken": 30000, // 最大引用内容
-      "maxTemperature": 1, // 最大温度
-      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）
-      "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
-      "vision": false, // 是否支持图片输入
-      "datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
-      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
-      "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
-      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
-      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true）
-      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。）
-      "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
-      "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
-      "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
-      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
-      "defaultConfig": {}, // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
-      "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
-    },
-    {
-      "provider": "Other",
-      "model": "Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct",
-      "name": "Qwen2-VL-72B-Instruct",
-      "maxContext": 32000,
-      "maxResponse": 4000,
-      "quoteMaxToken": 30000,
-      "maxTemperature": 1,
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "censor": false,
-      "vision": true,
-      "datasetProcess": false,
-      "usedInClassify": false,
-      "usedInExtractFields": false,
-      "usedInToolCall": false,
-      "usedInQueryExtension": false,
-      "toolChoice": false,
-      "functionCall": false,
-      "customCQPrompt": "",
-      "customExtractPrompt": "",
-      "defaultSystemChatPrompt": "",
-      "defaultConfig": {}
-    }
-  ],
-  "vectorModels": [
-    {
-      "provider": "Other",
-      "model": "Pro/BAAI/bge-m3",
-      "name": "Pro/BAAI/bge-m3",
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "defaultToken": 512,
-      "maxToken": 5000,
-      "weight": 100
-    }
-  ],
-  "reRankModels": [
-    {
-        "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3", // 这里的model需要对应 siliconflow 的模型名
-        "name": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
-        "requestUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank",
-        "requestAuth": "siliconflow 上申请的 key"
-    }
-  ],
-  "audioSpeechModels": [
-    {
-        "model": "fishaudio/fish-speech-1.5",
-        "name": "fish-speech-1.5",
-        "voices": [
-            {
-                "label": "fish-alex",
-                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:alex",
-                "bufferId": "fish-alex"
-            },
-            {
-                "label": "fish-anna",
-                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:anna",
-                "bufferId": "fish-anna"
-            },
-            {
-                "label": "fish-bella",
-                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:bella",
-                "bufferId": "fish-bella"
-            },
-            {
-                "label": "fish-benjamin",
-                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:benjamin",
-                "bufferId": "fish-benjamin"
-            },
-            {
-                "label": "fish-charles",
-                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:charles",
-                "bufferId": "fish-charles"
-            },
-            {
-                "label": "fish-claire",
-                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:claire",
-                "bufferId": "fish-claire"
-            },
-            {
-                "label": "fish-david",
-                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:david",
-                "bufferId": "fish-david"
-            },
-            {
-                "label": "fish-diana",
-                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:diana",
-                "bufferId": "fish-diana"
-            }
-        ]
-    }
-  ],
-  "whisperModel": {
-    "model": "FunAudioLLM/SenseVoiceSmall",
-    "name": "SenseVoiceSmall",
-    "charsPointsPrice": 0
-  }
-}
-```
-
-## 4. 重启 FastGPT
+![alt text](/imgs/image-104.png)
 
 ## 5. 体验测试
 

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

@@ -55,4 +55,28 @@ curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/v1/chat/completions'
         }
     ]
 }'
-```
+```
+
+## 自定义用户 ID
+
+`v4.8.13`后支持传入自定义的用户 ID, 并且存入历史记录中。
+
+```sh
+curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/v1/chat/completions' \
+--header 'Authorization: Bearer fastgpt-xxxxxx' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+    "chatId": "111",
+    "stream": false,
+    "detail": false,
+    "messages": [
+        {
+            "content": "导演是谁",
+            "role": "user"
+        }
+    ],
+    "customUid": "xxxxxx"
+}'
+```
+
+在历史记录中，该条记录的使用者会显示为 `xxxxxx`。

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

@@ -686,7 +686,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/chat/getHistories
 - appId - 应用 Id
 - offset - 偏移量，即从第几条数据开始取
 - pageSize - 记录数量
-- source - 对话源
+- source - 对话源。source=api，表示获取通过 API 创建的对话（不会获取到页面上的对话记录）
 {{% /alert %}}
 
 {{< /markdownify >}}

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

@@ -733,6 +733,21 @@ data 为集合的 ID。
 {{< tab tabName="请求示例" >}}
 {{< markdownify >}}
 
+**4.8.19+**
+```bash
+curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/listv2' \
+--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+    "offset":0,
+    "pageSize": 10,
+    "datasetId":"6593e137231a2be9c5603ba7",
+    "parentId": null,
+    "searchText":""
+}'
+```
+
+**4.8.19-(不再维护)**
 ```bash
 curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/list' \
 --header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
@@ -753,7 +768,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collectio
 {{< markdownify >}}
 
 {{% alert icon=" " context="success" %}}
-- pageNum: 页码（选填）
+- offset: 偏移量
 - pageSize: 每页数量，最大30（选填）
 - datasetId: 知识库的ID(必填)
 - parentId: 父级Id（选填）
@@ -773,9 +788,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collectio
     "statusText": "",
     "message": "",
     "data": {
-        "pageNum": 1,
-        "pageSize": 10,
-        "data": [
+        "list": [
             {
                 "_id": "6593e137231a2be9c5603ba9",
                 "parentId": null,
@@ -1175,7 +1188,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/v2/l
 }'
 ```
 
-**4.6.7+**
+**4.6.7-(即将弃用)**
 
 ```bash
 curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/list' \
@@ -1197,8 +1210,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/list
 
 {{% alert icon=" " context="success" %}}
 
-- pageNum: 偏移量（选填）
-- pageNum: 页码（选填）
+- offset: 偏移量（选填）
 - pageSize: 每页数量，最大30（选填）
 - collectionId: 集合的ID（必填）
 - searchText: 模糊搜索词（选填）
@@ -1218,9 +1230,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/list
     "statusText": "",
     "message": "",
     "data": {
-        "pageNum": 1,
-        "pageSize": 10,
-        "data": [
+        "list": [
             {
                 "_id": "65abd4b29d1448617cba61db",
                 "datasetId": "65abc9bd9d1448617cba5e6c",

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

@@ -34,7 +34,7 @@ FastGPT 使用了 one-api 项目来管理模型池，其可以兼容 OpenAI 、A
 
 <a href="https://bja.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Dfastgpt" rel="external" target="_blank"><img src="https://raw.githubusercontent.com/labring-actions/templates/main/Deploy-on-Sealos.svg" alt="Deploy on Sealos"/></a>
 
-### 开始部署
+### 1. 开始部署
 
 由于需要部署数据库，部署完后需要等待 2~4 分钟才能正常访问。默认用了最低配置，首次访问时会有些慢。
 
@@ -52,27 +52,15 @@ FastGPT 使用了 one-api 项目来管理模型池，其可以兼容 OpenAI 、A
 
 ![](/imgs/sealos2.png)
 
-### 登录
+### 2. 登录
 
 用户名：`root`
 
 密码是刚刚一键部署时设置的`root_password`
 
-### 修改配置文件和环境变量
+### 3. 配置模型
 
-在 Sealos 中，你可以打开`应用管理`（App Launchpad）看到部署的 FastGPT，可以打开`数据库`（Database）看到对应的数据库。
-
-在`应用管理`中，选中 FastGPT，点击变更，可以看到对应的环境变量和配置文件。
-
-![](/imgs/fastgptonsealos1.png)
-
-{{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
-在 Sealos 上，FastGPT 一共运行了 1 个服务和 2 个数据库，如暂停和删除请注意数据库一同操作。（你可以白天启动，晚上暂停它们，省钱大法）
-{{% /alert %}}
-
-### 更新
-
-点击变更或重启会自动拉取镜像更新，请确保镜像`tag`正确。建议不要使用`latest`，改成固定版本号。
+[点击查看模型配置教程](/docs/development/modelConfig/intro/)
 
 ## 收费
 
@@ -88,7 +76,20 @@ FastGPT 商业版共包含了2个应用（fastgpt, fastgpt-plus）和2个数据
 
 点击右侧的详情，可以查看对应应用的详细信息。
 
+### 修改配置文件和环境变量
+
+在 Sealos 中，你可以打开`应用管理`（App Launchpad）看到部署的 FastGPT，可以打开`数据库`（Database）看到对应的数据库。
+
+在`应用管理`中，选中 FastGPT，点击变更，可以看到对应的环境变量和配置文件。
+
+![](/imgs/fastgptonsealos1.png)
+
+{{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
+在 Sealos 上，FastGPT 一共运行了 1 个服务和 2 个数据库，如暂停和删除请注意数据库一同操作。（你可以白天启动，晚上暂停它们，省钱大法）
+{{% /alert %}}
+
 ### 如何更新/升级 FastGPT
+
 [升级脚本文档](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/upgrading/)先看下文档，看下需要升级哪个版本。注意，不要跨版本升级！！！！！
 
 例如，目前是4.5 版本，要升级到4.5.1，就先把镜像版本改成v4.5.1，执行一下升级脚本，等待完成后再继续升级。如果目标版本不需要执行初始化，则可以跳过。
@@ -148,8 +149,6 @@ SYSTEM_FAVICON 可以是一个网络地址
 
 ![](/imgs/onsealos8.png)
 
-### 管理后台(已合并到plus)
-
 ### 商业版镜像配置文件
 
 ```

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/4811.md

@@ -31,7 +31,6 @@ weight: 813
     "usedInClassify": true,
     "usedInExtractFields": true,
     "usedInToolCall": true,
-    "usedInQueryExtension": true,
     "toolChoice": false,
     "functionCall": false,
     "customCQPrompt": "",
@@ -56,7 +55,6 @@ weight: 813
     "usedInClassify": true,
     "usedInExtractFields": true,
     "usedInToolCall": true,
-    "usedInQueryExtension": true,
     "toolChoice": false,
     "functionCall": false,
     "customCQPrompt": "",

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/4818.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: 'V4.8.18(进行中)'
+title: 'V4.8.18'
 description: 'FastGPT V4.8.18 更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false
@@ -9,6 +9,12 @@ weight: 806
 
 ## 更新指南
 
+### 1. 更新镜像：
+
+- 更新 fastgpt 镜像 tag: v4.8.18-fix
+- 更新 fastgpt-pro 商业版镜像 tag: v4.8.18-fix
+- Sandbox 镜像无需更新
+
 ### 2. 运行升级脚本
 
 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 域名**。
@@ -24,14 +30,18 @@ curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv4818' \
 
 ## 完整更新内容
 
-1. 新增 - 支持部门架构权限模式。
-2. 新增 - 支持配置自定跨域安全策略，默认全开。
-3. 优化 - 分享链接随机生成用户头像。
-4. 优化 - 图片上传安全校验。并增加头像图片唯一存储，确保不会累计存储。
-5. 优化 - Mongo 全文索引表分离。
-6. 优化 - 知识库检索查询语句合并，同时减少查库数量。
-7. 优化 - 文件编码检测，减少 CSV 文件乱码概率。
-8. 优化 - 异步读取文件内容，减少进程阻塞。
-9. 优化 - 文件阅读，HTML 直接下载，不允许在线阅读。
-10. 修复 - HTML 文件上传，base64 图片无法自动转图片链接。
-11. 修复 - 插件计费错误。
+1. 新增 - 支持通过 JSON 配置直接创建应用。
+2. 新增 - 支持通过 CURL 脚本快速创建 HTTP 插件。
+3. 新增 - 商业版支持部门架构权限模式。
+4. 新增 - 支持配置自定跨域安全策略，默认全开。
+5. 新增 - 补充私有部署，模型问题排查文档。
+6. 优化 - HTTP Body 增加特殊处理，解决字符串变量带换行时无法解析问题。
+7. 优化 - 分享链接随机生成用户头像。
+8. 优化 - 图片上传安全校验。并增加头像图片唯一存储，确保不会累计存储。
+9. 优化 - Mongo 全文索引表分离。
+10. 优化 - 知识库检索查询语句合并，同时减少查库数量。
+11. 优化 - 文件编码检测，减少 CSV 文件乱码概率。
+12. 优化 - 异步读取文件内容，减少进程阻塞。
+13. 优化 - 文件阅读，HTML 直接下载，不允许在线阅读。
+14. 修复 - HTML 文件上传，base64 图片无法自动转图片链接。
+15. 修复 - 插件计费错误。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/4819.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+---
+title: 'V4.8.19(进行中)'
+description: 'FastGPT V4.8.19 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 805
+---
+
+## 更新指南
+
+### 1. 更新镜像：
+
+- 更新 fastgpt 镜像 tag: v4.8.19-beta
+- 更新 fastgpt-pro 商业版镜像 tag: v4.8.19-beta
+- Sandbox 镜像无需更新
+
+### 2. 运行升级脚本
+
+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 域名**。
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv4819' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+迁移用户表的头像到成员表中。
+
+## 完整更新内容
+
+1. 新增 - 工作流知识库检索支持按知识库权限进行过滤。
+2. 新增 - 飞书/语雀知识库查看原文。
+3. 新增 - 流程等待插件，可以等待 n 毫秒后继续执行流程。
+4. 新增 - 飞书机器人接入，支持配置私有化飞书地址。
+5. 优化 - 成员列表分页加载。
+6. 优化 - 统一分页加载代码。
+7. 优化 - 对话页面加载时，可配置是否为独立页面。
+8. 优化 - 成员头像迁移，移动到成员表。
+9. 修复 - 语雀文件库导入时，嵌套文件内容无法展开的问题。
+10. 修复 - 工作流编排中，LLM 参数无法关闭问题。
+11. 修复 - 工作流编排中，代码运行节点还原模板问题。
+12. 修复 - HTTP 接口适配对象字符串解析。
+13. 修复 - 通过 API 上传文件（localFile）接口，图片过期标记未清除。
+14. 修复 - 工作流导入编排时，number input 类型无法覆盖。
+15. 修复 - 部分模型提供商 logo 无法正常显示。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/4820.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: 'V4.8.20(进行中)'
+description: 'FastGPT V4.8.20 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 804
+---
+
+## 更新指南
+
+### 1. 做好数据库备份
+
+### 2. 更新环境变量
+
+如果有很早版本用户，配置了`ONEAPI_URL`的，需要统一改成`OPENAI_BASE_URL`
+
+### 3. 更新镜像：
+
+- 更新 fastgpt 镜像 tag: v4.8.20
+- 更新 fastgpt-pro 商业版镜像 tag: v4.8.20
+- Sandbox 镜像无需更新
+
+### 4. 运行升级脚本
+
+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 域名**。
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv4820' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+脚本会自动把原配置文件的模型加载到新版模型配置中。
+
+## 完整更新内容
+
+1. 新增 - 可视化模型参数配置。预设超过 100 个模型配置。同时支持所有类型模型的一键测试。（预计下个版本会完全支持在页面上配置渠道）。
+2. 新增 - DeepSeek resoner 模型支持输出思考过程。
+3. 新增 - 使用记录导出和仪表盘。
+4. 新增 - markdown 语法扩展，支持音视频（代码块 audio 和 video）。
+5. 新增 - 调整 max_tokens 计算逻辑。优先保证 max_tokens 为配置值，如超出最大上下文，则减少历史记录。例如：如果申请 8000 的 max_tokens，则上下文长度会减少 8000。
+6. 优化 - 问题优化增加上下文过滤，避免超出上下文。
+7. 优化 - 页面组件抽离，减少页面组件路由。
+8. 优化 - 全文检索，忽略大小写。
+9. 优化 - 问答生成和增强索引改成流输出，避免部分模型超时。
+10. 优化 - 自动给 assistant 空 content，补充 null，同时合并连续的 text assistant，避免部分模型抛错。
+11. 优化 - 调整图片 Host， 取消上传时补充 FE_DOMAIN，改成发送对话前补充，避免替换域名后原图片无法正常使用。
+12. 修复 - 部分场景成员列表无法触底加载。
+13. 修复 - 工作流递归执行，部分条件下无法正常运行。

docSite/content/zh-cn/docs/faq/app.md

@@ -7,7 +7,7 @@ toc: true
 weight: 908
 ---
 
-## 工作流中多轮对话场景中如何使连续问题被问题分类节点正确的归类
+## 多轮对话中如何使连续问题被问题分类节点正确的归类
 
 问题分类节点具有获取上下文信息的能力，当处理两个关联性较大的问题时，模型的判断准确性往往依赖于这两个问题之间的联系和模型的能力。例如，当用户先问“我该如何使用这个功能？”接着又询问“这个功能有什么限制？”时，模型借助上下文信息，就能够更精准地理解并响应。
 
@@ -15,10 +15,68 @@ weight: 908
 
 建议：构建批量运行脚本进行测试，评估问题分类的准确性。
 
-## 系统编排配置中的定时执行，如果用户打开分享的连接，停留在那个页面，定时执行触发问题
+## 定时执行的时机问题
 
-发布后，后台生效。
+系统编排配置中的定时执行，如果用户打开分享的连接，停留在那个页面，定时执行触发问题：
+
+定时执行会在应用发布后生效，会在后台生效。
+
+## V4.8.18-FIX2中提到“ 1. 修复 HTTP 节点， {{}} 格式引用变量兼容问题。建议尽快替换 / 模式取变量， {{}} 语法已弃用。”替换{{}}引用格式是仅仅只有在http节点，还是所有节点的都会有影响？
+
+只有 http 节点用到这个语法。
+
+## 工作流类型的应用在运行预览可以正常提问返回，但是发布免登录窗口之后有问题。
+
+一般是没正确发布，在工作流右上角点击【保存并发布】。
+
+## 如何解决猜你想问使用中文回答显示
+
+注意需要更新到V4.8.17及以上，把猜你想问的提示词改成中文。
+![](/imgs/quizApp2.png)
 
 ## AI对话回答要求中的Markdown语法取消
 
-在针对知识库的回答要求里有, 要给它配置提示词，不然他就是默认的，默认的里面就有该语法。
+修改知识库默认提示词, 默认用的是标准模板提示词，会要求按 Markdown 输出，可以去除该要求：
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![](/imgs/image-83.png) | ![](/imgs/image-84.png) |
+
+## 应用在不同来源效果不一致
+
+Q: 应用在调试和正式发布后，效果不一致；在 API 调用时，效果不一致。
+
+A: 通常是由于上下文不一致导致，可以在对话日志中，找到对应的记录，并查看运行详情来进行比对。
+
+| | | |
+| --- | --- | --- |
+| ![](/imgs/image-85.png) | ![](/imgs/image-86.png) | ![](/imgs/image-87.png) |
+在针对知识库的回答要求里有, 要给它配置提示词，不然他就是默认的，默认的里面就有该语法。
+
+## 工作流操作：一个工作流，以一个问题分类节点开始，根据不同的分类导入到不同的分支，访问相应的知识库和AI对话，AI对话返回内容后，怎么样不进入问题分类节点，而是将问题到知识库搜索，然后把历史记录一起作为背景再次AI查询。
+
+做个判断器，如果是初次开始对话也就是历史记录为0，就走问题分类；不为零直接走知识库和ai。
+
+## 实时对话，设置 fastgpt 定时，比如每隔 3000MS 去拿一次 webhook发送过来的消息到AI页面
+
+定时执行没有这么高频率的去拿信息的，想要实现在企微里面的实时对话的机器人，
+目前通过低代码的工作流构建应该是不行的，只能自己写代码，然后去调用 FastGPT 的 APIKey 回复。企业微信似乎没有提供「自动监听」群聊消息的接口（或是通过 at 机器人这种触发消息推送）。应该只能发消息给应用，接收这个 https://developer.work.weixin.qq.com/document/path/90238 文档中的消息推送实现实时对话。或者是定时去拿群聊消息，通过这个文档所示的接口https://developer.work.weixin.qq.com/document/path/98914，然后用这个接口 https://developer.work.weixin.qq.com/document/path/90248 去推送消息。
+
+## 工作流连接数据库
+
+工作流提供该连接数据库功能，用这个数据库连接的 plugin 可以实现 text2SQL，但是相对危险，不建议做写入等操作。
+
+![](/imgs/quizApp1.png)
+
+## 关于循环体，协助理解循环体的循环条件和终止条件、循环的方式，循环体内参数调用后、在循环体内属于是局部作用域的参数还是全局作用域的参数
+
+可理解为 for 函数，传一个数组，每个数据都执行一次。
+
+## 公式无法正常显示
+
+添加相关提示词，引导模型按 Markdown 输出公式
+
+```bash
+Latex inline: \(x^2\) 
+Latex block: $$e=mc^2$$
+```

docSite/content/zh-cn/docs/faq/dataset.md

@@ -16,6 +16,25 @@ weight: 910
 * **文件处理模型**：用于数据处理的【增强处理】和【问答拆分】。在【增强处理】中，生成相关问题和摘要，在【问答拆分】中执行问答对生成。
 * **索引模型**：用于向量化，即通过对文本数据进行处理和组织，构建出一个能够快速查询的数据结构。
 
+## 知识库支持Excel类文件的导入
+
+xlsx等都可以上传的，不止支持CSV。
+
+## 知识库tokens的计算方式
+
+统一按gpt3.5标准。
+
+## 误删除重排模型后，重排模型怎么加入到fastgpt
+
+![](/imgs/dataset3.png)
+
+config.json文件里面配置后就可以勾选重排模型
+
+## 线上平台上创建了应用和知识库，到期之后如果短期内不续费，数据是否会被清理。
+
+免费版是三十天不登录后清空知识库，应用不会动。其他付费套餐到期后自动切免费版。
+![](/imgs/dataset4.png)
+
 ## 基于知识库的查询，但是问题相关的答案过多。ai回答到一半就不继续回答。
 
 FastGPT回复长度计算公式:
@@ -37,7 +56,7 @@ FastGPT回复长度计算公式:
 
 ![](/imgs/dataset2.png)
 
-1. 私有化部署的时候，后台配模型参数，可以在配置最大上文时候，预留一些空间，比如 128000 的模型，可以只配置 120000, 剩余的空间后续会被安排给输出
+另外私有化部署的时候，后台配模型参数，可以在配置最大上文时，预留一些空间，比如 128000 的模型，可以只配置 120000, 剩余的空间后续会被安排给输出
 
 
 ## 受到模型上下文的限制，有时候达不到聊天记录的轮次，连续对话字数过多就会报上下文不够的错误。
@@ -61,4 +80,4 @@ FastGPT回复长度计算公式:
 
 ![](/imgs/dataset2.png)
 
-1. 私有化部署的时候，后台配模型参数，可以在配置最大上文时候，预留一些空间，比如 128000 的模型，可以只配置 120000, 剩余的空间后续会被安排给输出
+另外，私有化部署的时候，后台配模型参数，可以在配置最大上文时，预留一些空间，比如 128000 的模型，可以只配置 120000, 剩余的空间后续会被安排给输出。

docSite/content/zh-cn/docs/faq/other.md

@@ -8,4 +8,8 @@ weight: 918
 
 ## oneapi 官网是哪个
 
-只有开源的 README，没官网，GitHub: https://github.com/songquanpeng/one-api
+只有开源的 README，没官网，GitHub: https://github.com/songquanpeng/one-api
+
+## 想做多用户
+
+开源版未支持多用户，仅商业版支持。

docSite/content/zh-cn/docs/guide/knowledge_base/lark_dataset.md

@@ -22,10 +22,11 @@ FastGPT v4.8.16 版本开始，商业版用户支持飞书知识库导入，用
 
 ## 2. 配置应用权限
 
-创建应用后，进入应用可以配置相关权限，这里需要增加两个权限：
+创建应用后，进入应用可以配置相关权限，这里需要增加**3个权限**：
 
 1. 获取云空间文件夹下的云文档清单
 2. 查看新版文档
+3. 查看、评论、编辑和管理云空间中所有文件
 
 ![alt text](/imgs/image-41.png)
 

docSite/content/zh-cn/docs/guide/workbench/workflow/loop.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
-title: "循环执行"
-description: "FastGPT 循环运行节点介绍和使用"
+title: "批量运行"
+description: "FastGPT 批量运行节点介绍和使用"
 icon: "input"
 draft: false
 toc: true
@@ -9,15 +9,15 @@ weight: 260
 
 ## 节点概述
 
-【**循环运行**】节点是 FastGPT V4.8.11 版本新增的一个重要功能模块。它允许工作流对数组类型的输入数据进行迭代处理，每次处理数组中的一个元素，并自动执行后续节点，直到完成整个数组的处理。
+【**批量运行**】节点是 FastGPT V4.8.11 版本新增的一个重要功能模块。它允许工作流对数组类型的输入数据进行迭代处理，每次处理数组中的一个元素，并自动执行后续节点，直到完成整个数组的处理。
 
 这个节点的设计灵感来自编程语言中的循环结构，但以可视化的方式呈现。
 
-![循环运行节点](/imgs/fastgpt-loop-node.png)
+![批量运行节点](/imgs/fastgpt-loop-node.png)
 
 > 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。
 
-【**循环运行**】节点本质上也是一个 Function，它的主要职责是自动化地重复执行特定的工作流程。
+【**批量运行**】节点本质上也是一个 Function，它的主要职责是自动化地重复执行特定的工作流程。
 
 ## 核心特性
 
@@ -41,9 +41,9 @@ weight: 260
 
 ## 应用场景
 
-【**循环运行**】节点的主要作用是通过自动化的方式扩展工作流的处理能力，使 FastGPT 能够更好地处理批量任务和复杂的数据处理流程。特别是在处理大规模数据或需要多轮迭代的场景下，循环运行节点能显著提升工作流的效率和自动化程度。
+【**批量运行**】节点的主要作用是通过自动化的方式扩展工作流的处理能力，使 FastGPT 能够更好地处理批量任务和复杂的数据处理流程。特别是在处理大规模数据或需要多轮迭代的场景下，批量运行节点能显著提升工作流的效率和自动化程度。
 
-【**循环运行**】节点特别适合以下场景：
+【**批量运行**】节点特别适合以下场景：
 
 1. **批量数据处理**
    - 批量翻译文本
@@ -64,7 +64,7 @@ weight: 260
 
 ### 输入参数设置
 
-【**循环运行**】节点需要配置两个核心输入参数：
+【**批量运行**】节点需要配置两个核心输入参数：
 
 1. **数组 (必填)**：接收一个数组类型的输入，可以是：
    - 字符串数组 (`Array<string>`)
@@ -95,7 +95,7 @@ weight: 260
 
 ### 批量处理数组
 
-假设我们有一个包含多个文本的数组，需要对每个文本进行 AI 处理。这是循环运行节点最基础也最常见的应用场景。
+假设我们有一个包含多个文本的数组，需要对每个文本进行 AI 处理。这是批量运行节点最基础也最常见的应用场景。
 
 #### 实现步骤
 
@@ -114,9 +114,9 @@ weight: 260
    return { textArray: texts };
    ```
 
-2. 配置循环运行节点
+2. 配置批量运行节点
 
-   ![配置循环运行节点](/imgs/fastgpt-loop-node-example-2.png)
+   ![配置批量运行节点](/imgs/fastgpt-loop-node-example-2.png)
 
    - 数组输入：选择上一步代码运行节点的输出变量 `textArray`。
    - 循环体内添加一个【AI 对话】节点，用于处理每个文本。这里我们输入的 prompt 为：`请将这段文本翻译成英文`。
@@ -128,7 +128,7 @@ weight: 260
 ![运行流程](/imgs/fastgpt-loop-node-example-3.png)
 
 1. 【代码运行】节点执行，生成测试数组
-2. 【循环运行】节点接收数组，开始遍历
+2. 【批量运行】节点接收数组，开始遍历
 3. 对每个数组元素：
    - 【AI 对话】节点处理当前元素
    - 【指定回复】节点输出翻译后的文本
@@ -144,7 +144,7 @@ weight: 260
 - 需要维护上下文的连贯性
 - 翻译质量需要多轮优化
 
-【**循环运行**】节点可以很好地解决这些问题。
+【**批量运行**】节点可以很好地解决这些问题。
 
 #### 实现步骤
 
@@ -281,9 +281,9 @@ weight: 260
 
    这里我们用到了 [Jina AI 开源的一个强大的正则表达式](https://x.com/JinaAI_/status/1823756993108304135)，它能利用所有可能的边界线索和启发式方法来精确切分文本。
 
-2. 配置循环运行节点
+2. 配置批量运行节点
 
-   ![配置循环运行节点](/imgs/fastgpt-loop-node-example-5.png)
+   ![配置批量运行节点](/imgs/fastgpt-loop-node-example-5.png)
 
    - 数组输入：选择上一步代码运行节点的输出变量 `chunks`。
    - 循环体内添加一个【代码运行】节点，对源文本进行格式化。

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

@@ -54,7 +54,7 @@ FastGPT 对外的 API 接口对齐了 OpenAI 官方接口，可以直接接入
 
 1. **项目开源**
 
-   FastGPT 遵循附加条件 Apache License 2.0 开源协议，你可以 [Fork](https://github.com/labring/FastGPT/fork) 之后进行二次开发和发布。FastGPT 社区版将保留核心功能，商业版仅在社区版基础上使用 API 的形式进行扩展，不影响学习使用。
+   FastGPT 遵循**附加条件 Apache License 2.0 开源协议**，你可以 [Fork](https://github.com/labring/FastGPT/fork) 之后进行二次开发和发布。FastGPT 社区版将保留核心功能，商业版仅在社区版基础上使用 API 的形式进行扩展，不影响学习使用。
 
 2. **独特的 QA 结构**
 

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

@@ -53,8 +53,9 @@ FastGPT 商业版软件根据不同的部署方式，分为 3 类收费模式。
 {{< table "table-hover table-striped-columns" >}}
 | 部署方式 | 特有服务 | 上线时长 | 标品价格 |
 | ---- | ---- | ---- | ---- |
-| Sealos全托管 |  1. 有效期内免费升级。<br>2. 免运维服务&数据库。 |  半天  | 6000元起/月（3个月起）<br>或<br>60000元起/年  |
-| 自有服务器部署 |  1. 6个版本免费升级支持。 | 14天内 |  具体价格可[联系咨询](https://fael3z0zfze.feishu.cn/share/base/form/shrcnRxj3utrzjywsom96Px4sud) |
+| Sealos全托管 |  1. 有效期内免费升级。<br>2. 免运维服务&数据库。 |  半天  | 10000元起/月（3个月起）<br>或<br>120000元起/年<br>8C32G 资源，额外资源另外收费。  |
+| Sealos全托管（多节点） |  1. 有效期内免费升级。<br>2. 免运维服务&数据库。 |  半天  | 22000元起/月（3个月起）<br>或<br>264000元起/年<br>32C128G 资源，额外资源另外收费。  |
+| 自有服务器部署 |  1. 6个版本免费升级支持。 | 14天内 | 具体价格和优惠可[联系咨询](https://fael3z0zfze.feishu.cn/share/base/form/shrcnRxj3utrzjywsom96Px4sud) |
 {{< /table >}}
 
 {{% alert icon="🤖 " context="success" %}}

docSite/content/zh-cn/docs/shopping_cart/saas.md

@@ -5,8 +5,9 @@ icon: 'currency_yen'
 draft: false
 toc: true
 weight: 1102
-type: redirect
-target: https://cloud.tryfastgpt.ai/price
 ---
 
-线上版价格请查看：[https://cloud.tryfastgpt.ai/price](https://cloud.tryfastgpt.ai/price)
+线上版价格按套餐订阅模式，具体价格和计费请查看（请正确选择版本，账号不互通）：
+
+- [海外版](https://cloud.tryfastgpt.ai/price)
+- [国内版](https://cloud.fastgpt.cn/price)

docSite/content/zh-cn/docs/use-cases/app-cases/multi_turn_translation_bot.md

@@ -212,7 +212,7 @@ export default async function (ctx: FunctionContext): Promise<IResponse>{
 
 ![](/imgs/translate13.png)
 
-## 循环执行
+## 批量运行
 
 长文反思翻译比较关键的一个部分，就是对多个文本块进行循环反思翻译
 

docSite/content/zh-cn/docs/use-cases/app-cases/submit_application_template.md

@@ -32,11 +32,11 @@ weight: 602
 
 1. ### 创建应用模板
 
-应用模板配置以及相关资源，都会在 **projects/app/public/appMarketTemplates** 目录下。
+应用模板配置以及相关资源，都会在 **packages/templates/src** 目录下。
 
 ![](/imgs/template_submission2.png)
 
-1. 在 **projects/app/public/appMarketTemplates** 目录下，创建一个文件夹，名称为模板对应的 id。
+1. 在**packages/templates/src** 目录下，创建一个文件夹，名称为模板对应的 id。
 2. 在刚刚创建的文件夹中，再创建一个 **template.json** 文件，复制粘贴并填写如下配置：
 
 ```JSON
@@ -83,4 +83,4 @@ weight: 602
 
 - 写清楚模板的介绍和功能
 - 配上模板运行的效果图
-- 模板参数填写说明，需要在 PR 中写清楚。例如，有些模板需要去某个提供商申请 key，需要附上对应的地址和教程，后续我们会加入到文档中。
+- 模板参数填写说明，需要在 PR 中写清楚。例如，有些模板需要去某个提供商申请 key，需要附上对应的地址和教程，后续我们会加入到文档中。

docSite/content/zh-cn/docs/use-cases/app-cases/translate-subtitle-using-gpt.md

@@ -91,9 +91,9 @@ weight: 604
 
 这个过程不仅提高了效率，还最大限度地减少了人为错误的可能性。
 
-## 循环执行
+## 批量运行
 
-为了处理整个长字幕文件，我们需要一个循环执行机制。这是通过一个简单但有效的判断模块实现的：
+为了处理整个长字幕文件，我们需要一个批量运行机制。这是通过一个简单但有效的判断模块实现的：
 
 1. 检查当前翻译的文本块是否为最后一个。
 2. 如果不是，则将工作流重定向到格式化原文本块节点。

files/docker/docker-compose-milvus.yml

@@ -114,15 +114,15 @@ services:
   # fastgpt
   sandbox:
     container_name: sandbox
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.8.17 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.17 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.8.20 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.20 # 阿里云
     networks:
       - fastgpt
     restart: always
   fastgpt:
     container_name: fastgpt
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.17 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.17 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.20 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.20 # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -159,6 +159,14 @@ services:
       # 日志等级: debug, info, warn, error
       - LOG_LEVEL=info
       - STORE_LOG_LEVEL=warn
+      # 工作流最大运行次数
+      - WORKFLOW_MAX_RUN_TIMES=1000
+      # 批量执行节点，最大输入长度
+      - WORKFLOW_MAX_LOOP_TIMES=100
+      # 自定义跨域，不配置时，默认都允许跨域（多个域名通过逗号分割）
+      - ALLOWED_ORIGINS=
+      # 是否开启IP限制，默认不开启
+      - USE_IP_LIMIT=false
     volumes:
       - ./config.json:/app/data/config.json
 

files/docker/docker-compose-pgvector.yml

@@ -72,15 +72,15 @@ services:
   # fastgpt
   sandbox:
     container_name: sandbox
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.8.17 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.17 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.8.20 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.20 # 阿里云
     networks:
       - fastgpt
     restart: always
   fastgpt:
     container_name: fastgpt
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.17 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.17 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.20 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.20 # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -116,6 +116,14 @@ services:
       # 日志等级: debug, info, warn, error
       - LOG_LEVEL=info
       - STORE_LOG_LEVEL=warn
+      # 工作流最大运行次数
+      - WORKFLOW_MAX_RUN_TIMES=1000
+      # 批量执行节点，最大输入长度
+      - WORKFLOW_MAX_LOOP_TIMES=100
+      # 自定义跨域，不配置时，默认都允许跨域（多个域名通过逗号分割）
+      - ALLOWED_ORIGINS=
+      # 是否开启IP限制，默认不开启
+      - USE_IP_LIMIT=false
     volumes:
       - ./config.json:/app/data/config.json
 

files/docker/docker-compose-zilliz.yml

@@ -53,15 +53,15 @@ services:
         wait $$!
   sandbox:
     container_name: sandbox
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.8.17 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.17 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.8.20 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.20 # 阿里云
     networks:
       - fastgpt
     restart: always
   fastgpt:
     container_name: fastgpt
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.17 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.17 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.20 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.20 # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -97,6 +97,14 @@ services:
       # 日志等级: debug, info, warn, error
       - LOG_LEVEL=info
       - STORE_LOG_LEVEL=warn
+      # 工作流最大运行次数
+      - WORKFLOW_MAX_RUN_TIMES=1000
+      # 批量执行节点，最大输入长度
+      - WORKFLOW_MAX_LOOP_TIMES=100
+      # 自定义跨域，不配置时，默认都允许跨域（多个域名通过逗号分割）
+      - ALLOWED_ORIGINS=
+      # 是否开启IP限制，默认不开启
+      - USE_IP_LIMIT=false
     volumes:
       - ./config.json:/app/data/config.json
 

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

@@ -23,7 +23,6 @@ data:
           "usedInClassify": true,
           "usedInExtractFields": true,
           "usedInToolCall": true,
-          "usedInQueryExtension": true,
           "toolChoice": true,
           "functionCall": false,
           "customCQPrompt": "",
@@ -45,7 +44,6 @@ data:
           "usedInClassify": true,
           "usedInExtractFields": true,
           "usedInToolCall": true,
-          "usedInQueryExtension": true,
           "toolChoice": true,
           "functionCall": false,
           "customCQPrompt": "",
@@ -67,7 +65,6 @@ data:
           "usedInClassify": true,
           "usedInExtractFields": true,
           "usedInToolCall": true,
-          "usedInQueryExtension": true,
           "toolChoice": true,
           "functionCall": false,
           "customCQPrompt": "",
@@ -89,7 +86,6 @@ data:
           "usedInClassify": false,
           "usedInExtractFields": false,
           "usedInToolCall": false,
-          "usedInQueryExtension": false,
           "toolChoice": true,
           "functionCall": false,
           "customCQPrompt": "",

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

@@ -2,15 +2,25 @@ import { ErrType } from '../errorCode';
 import { i18nT } from '../../../../web/i18n/utils';
 /* team: 503000 */
 export enum UserErrEnum {
+  notUser = 'notUser',
+  userExist = 'userExist',
   unAuthRole = 'unAuthRole',
-  binVisitor = 'binVisitor',
+  account_psw_error = 'account_psw_error',
   balanceNotEnough = 'balanceNotEnough',
   unAuthSso = 'unAuthSso'
 }
 const errList = [
   {
-    statusText: UserErrEnum.binVisitor,
-    message: i18nT('common:code_error.user_error.bin_visitor')
+    statusText: UserErrEnum.notUser,
+    message: i18nT('common:code_error.account_not_found')
+  },
+  {
+    statusText: UserErrEnum.userExist,
+    message: i18nT('common:code_error.account_exist')
+  },
+  {
+    statusText: UserErrEnum.account_psw_error,
+    message: i18nT('common:code_error.account_error')
   },
   {
     statusText: UserErrEnum.balanceNotEnough,

packages/global/common/error/utils.ts

@@ -5,6 +5,6 @@ export const getErrText = (err: any, def = ''): any => {
     typeof err === 'string'
       ? err
       : err?.response?.data?.message || err?.response?.message || err?.message || def;
-  msg && console.log('error =>', msg);
+  // msg && console.log('error =>', msg);
   return replaceSensitiveText(msg);
 };

packages/global/common/string/http.ts

@@ -0,0 +1,44 @@
+import parse from '@bany/curl-to-json';
+
+type RequestMethod = 'get' | 'post' | 'put' | 'delete' | 'patch';
+const methodMap: { [K in RequestMethod]: string } = {
+  get: 'GET',
+  post: 'POST',
+  put: 'PUT',
+  delete: 'DELETE',
+  patch: 'PATCH'
+};
+
+export const parseCurl = (curlContent: string) => {
+  const parsed = parse(curlContent);
+
+  if (!parsed.url) {
+    throw new Error('url not found');
+  }
+
+  const newParams = Object.keys(parsed.params || {}).map((key) => ({
+    key,
+    value: parsed.params?.[key],
+    type: 'string'
+  }));
+  const newHeaders = Object.keys(parsed.header || {}).map((key) => ({
+    key,
+    value: parsed.header?.[key],
+    type: 'string'
+  }));
+  const newBody = JSON.stringify(parsed.data, null, 2);
+  const bodyArray = Object.keys(parsed.data || {}).map((key) => ({
+    key,
+    value: parsed.data?.[key],
+    type: 'string'
+  }));
+
+  return {
+    url: parsed.url,
+    method: methodMap[parsed.method?.toLowerCase() as RequestMethod] || 'GET',
+    params: newParams,
+    headers: newHeaders,
+    body: newBody,
+    bodyArray
+  };
+};

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

@@ -3,7 +3,7 @@ import type {
   ChatModelItemType,
   FunctionModelItemType,
   LLMModelItemType,
-  VectorModelItemType,
+  EmbeddingModelItemType,
   AudioSpeechModels,
   STTModelType,
   ReRankModelItemType
@@ -31,16 +31,18 @@ export type FastGPTConfigFileType = {
   feConfigs: FastGPTFeConfigsType;
   systemEnv: SystemEnvType;
   subPlans?: SubPlanType;
-  llmModels: ChatModelItemType[];
-  vectorModels: VectorModelItemType[];
-  reRankModels: ReRankModelItemType[];
-  audioSpeechModels: AudioSpeechModelType[];
-  whisperModel: STTModelType;
+
+  // Abandon
+  llmModels?: ChatModelItemType[];
+  vectorModels?: EmbeddingModelItemType[];
+  reRankModels?: ReRankModelItemType[];
+  audioSpeechModels?: TTSModelType[];
+  whisperModel?: STTModelType;
 };
 
 export type FastGPTFeConfigsType = {
   show_emptyChat?: boolean;
-  register_method?: ['email' | 'phone'];
+  register_method?: ['email' | 'phone' | 'sync'];
   login_method?: ['email' | 'phone']; // Attention: login method is diffrent with oauth
   find_password_method?: ['email' | 'phone'];
   bind_notification_method?: ['email' | 'phone'];
@@ -76,7 +78,6 @@ export type FastGPTFeConfigsType = {
     wecom?: {
       corpid?: string;
       agentid?: string;
-      secret?: string;
     };
     microsoft?: {
       clientId?: string;

packages/global/core/ai/constants.ts

@@ -15,15 +15,13 @@ export enum LLMModelTypeEnum {
   all = 'all',
   classify = 'classify',
   extractFields = 'extractFields',
-  toolCall = 'toolCall',
-  queryExtension = 'queryExtension'
+  toolCall = 'toolCall'
 }
 export const llmModelTypeFilterMap = {
   [LLMModelTypeEnum.all]: 'model',
   [LLMModelTypeEnum.classify]: 'usedInClassify',
   [LLMModelTypeEnum.extractFields]: 'usedInExtractFields',
-  [LLMModelTypeEnum.toolCall]: 'usedInToolCall',
-  [LLMModelTypeEnum.queryExtension]: 'usedInQueryExtension'
+  [LLMModelTypeEnum.toolCall]: 'usedInToolCall'
 };
 
 export enum EmbeddingTypeEnm {

packages/global/core/ai/model.d.ts

@@ -1,3 +1,4 @@
+import { ModelTypeEnum } from './model';
 import type { ModelProviderIdType } from './provider';
 
 type PriceType = {
@@ -7,68 +8,74 @@ type PriceType = {
   inputPrice?: number; // 1k tokens=n points
   outputPrice?: number; // 1k tokens=n points
 };
-export type LLMModelItemType = PriceType & {
+type BaseModelItemType = {
   provider: ModelProviderIdType;
   model: string;
   name: string;
   avatar?: string; // model icon, from provider
-  maxContext: number;
-  maxResponse: number;
-  quoteMaxToken: number;
-  maxTemperature: number;
 
-  censor?: boolean;
-  vision?: boolean;
+  isActive?: boolean;
+  isCustom?: boolean;
+  isDefault?: boolean;
 
-  // diff function model
-  datasetProcess?: boolean; // dataset
-  usedInClassify?: boolean; // classify
-  usedInExtractFields?: boolean; // extract fields
-  usedInToolCall?: boolean; // tool call
-  usedInQueryExtension?: boolean; // query extension
-
-  functionCall: boolean;
-  toolChoice: boolean;
-
-  customCQPrompt: string;
-  customExtractPrompt: string;
-
-  defaultSystemChatPrompt?: string;
-  defaultConfig?: Record<string, any>;
-  fieldMap?: Record<string, string>;
+  // If has requestUrl, it will request the model directly
+  requestUrl?: string;
+  requestAuth?: string;
 };
 
-export type VectorModelItemType = PriceType & {
-  provider: ModelProviderIdType;
-  model: string; // model name
-  name: string; // show name
-  avatar?: string;
-  defaultToken: number; // split text default token
-  maxToken: number; // model max token
-  weight: number; // training weight
-  hidden?: boolean; // Disallow creation
-  defaultConfig?: Record<string, any>; // post request config
-  dbConfig?: Record<string, any>; // Custom parameters for storage
-  queryConfig?: Record<string, any>; // Custom parameters for query
-};
+export type LLMModelItemType = PriceType &
+  BaseModelItemType & {
+    type: ModelTypeEnum.llm;
+    maxContext: number;
+    maxResponse: number;
+    quoteMaxToken: number;
+    maxTemperature?: number;
 
-export type ReRankModelItemType = PriceType & {
-  provider: ModelProviderIdType;
-  model: string;
-  name: string;
-  requestUrl: string;
-  requestAuth: string;
-};
+    censor?: boolean;
+    vision?: boolean;
+    reasoning?: boolean;
 
-export type AudioSpeechModelType = PriceType & {
-  provider: ModelProviderIdType;
-  model: string;
-  name: string;
-  voices: { label: string; value: string; bufferId: string }[];
-};
+    // diff function model
+    datasetProcess?: boolean; // dataset
+    usedInClassify?: boolean; // classify
+    usedInExtractFields?: boolean; // extract fields
+    usedInToolCall?: boolean; // tool call
 
-export type STTModelType = PriceType & {
-  provider: ModelProviderIdType;
-  model: string;
-  name: string;
-};
+    functionCall: boolean;
+    toolChoice: boolean;
+
+    customCQPrompt: string;
+    customExtractPrompt: string;
+
+    defaultSystemChatPrompt?: string;
+    defaultConfig?: Record<string, any>;
+    fieldMap?: Record<string, string>;
+  };
+
+export type EmbeddingModelItemType = PriceType &
+  BaseModelItemType & {
+    type: ModelTypeEnum.embedding;
+    defaultToken: number; // split text default token
+    maxToken: number; // model max token
+    weight: number; // training weight
+    hidden?: boolean; // Disallow creation
+    defaultConfig?: Record<string, any>; // post request config
+    dbConfig?: Record<string, any>; // Custom parameters for storage
+    queryConfig?: Record<string, any>; // Custom parameters for query
+  };
+
+export type ReRankModelItemType = PriceType &
+  BaseModelItemType & {
+    type: ModelTypeEnum.rerank;
+  };
+
+export type TTSModelType = PriceType &
+  BaseModelItemType & {
+    type: ModelTypeEnum.tts;
+    voices: { label: string; value: string }[];
+  };
+
+export type STTModelType = PriceType &
+  BaseModelItemType & {
+    type: ModelTypeEnum.stt;
+  };

packages/global/core/ai/model.ts

@@ -1,9 +1,18 @@
 import { i18nT } from '../../../web/i18n/utils';
-import type { LLMModelItemType, STTModelType, VectorModelItemType } from './model.d';
+import type { LLMModelItemType, STTModelType, EmbeddingModelItemType } from './model.d';
 import { getModelProvider, ModelProviderIdType } from './provider';
 
+export enum ModelTypeEnum {
+  llm = 'llm',
+  embedding = 'embedding',
+  tts = 'tts',
+  stt = 'stt',
+  rerank = 'rerank'
+}
+
 export const defaultQAModels: LLMModelItemType[] = [
   {
+    type: ModelTypeEnum.llm,
     provider: 'OpenAI',
     model: 'gpt-4o-mini',
     name: 'gpt-4o-mini',
@@ -24,8 +33,9 @@ export const defaultQAModels: LLMModelItemType[] = [
   }
 ];
 
-export const defaultVectorModels: VectorModelItemType[] = [
+export const defaultVectorModels: EmbeddingModelItemType[] = [
   {
+    type: ModelTypeEnum.embedding,
     provider: 'OpenAI',
     model: 'text-embedding-3-small',
     name: 'Embedding-2',
@@ -36,12 +46,15 @@ export const defaultVectorModels: VectorModelItemType[] = [
   }
 ];
 
-export const defaultWhisperModel: STTModelType = {
-  provider: 'OpenAI',
-  model: 'whisper-1',
-  name: 'whisper-1',
-  charsPointsPrice: 0
-};
+export const defaultSTTModels: STTModelType[] = [
+  {
+    type: ModelTypeEnum.stt,
+    provider: 'OpenAI',
+    model: 'whisper-1',
+    name: 'whisper-1',
+    charsPointsPrice: 0
+  }
+];
 
 export const getModelFromList = (
   modelList: { provider: ModelProviderIdType; name: string; model: string }[],
@@ -55,15 +68,10 @@ export const getModelFromList = (
   };
 };
 
-export enum ModelTypeEnum {
-  chat = 'chat',
-  embedding = 'embedding',
-  tts = 'tts',
-  stt = 'stt'
-}
 export const modelTypeList = [
-  { label: i18nT('common:model.type.chat'), value: ModelTypeEnum.chat },
+  { label: i18nT('common:model.type.chat'), value: ModelTypeEnum.llm },
   { label: i18nT('common:model.type.embedding'), value: ModelTypeEnum.embedding },
   { label: i18nT('common:model.type.tts'), value: ModelTypeEnum.tts },
-  { label: i18nT('common:model.type.stt'), value: ModelTypeEnum.stt }
+  { label: i18nT('common:model.type.stt'), value: ModelTypeEnum.stt },
+  { label: i18nT('common:model.type.reRank'), value: ModelTypeEnum.rerank }
 ];

packages/global/core/ai/provider.ts

@@ -7,11 +7,12 @@ export type ModelProviderIdType =
   | 'Meta'
   | 'MistralAI'
   | 'Groq'
+  | 'Grok'
   | 'AliCloud'
   | 'Qwen'
   | 'Doubao'
-  | 'ChatGLM'
   | 'DeepSeek'
+  | 'ChatGLM'
   | 'Ernie'
   | 'Moonshot'
   | 'MiniMax'
@@ -20,14 +21,17 @@ export type ModelProviderIdType =
   | 'Baichuan'
   | 'StepFun'
   | 'Yi'
+  | 'Siliconflow'
   | 'Ollama'
   | 'BAAI'
   | 'FishAudio'
+  | 'Intern'
+  | 'Moka'
   | 'Other';
 
 export type ModelProviderType = {
   id: ModelProviderIdType;
-  name: string;
+  name: any;
   avatar: string;
 };
 
@@ -57,6 +61,11 @@ export const ModelProviderList: ModelProviderType[] = [
     name: 'MistralAI',
     avatar: 'model/mistral'
   },
+  {
+    id: 'Grok',
+    name: 'Grok',
+    avatar: 'model/grok'
+  },
   {
     id: 'Groq',
     name: 'Groq',
@@ -143,6 +152,21 @@ export const ModelProviderList: ModelProviderType[] = [
     name: 'FishAudio',
     avatar: 'model/fishaudio'
   },
+  {
+    id: 'Intern',
+    name: i18nT('common:model_intern'),
+    avatar: 'model/intern'
+  },
+  {
+    id: 'Moka',
+    name: i18nT('common:model_moka'),
+    avatar: 'model/moka'
+  },
+  {
+    id: 'Siliconflow',
+    name: i18nT('common:model_siliconflow'),
+    avatar: 'model/siliconflow'
+  },
   {
     id: 'Other',
     name: i18nT('common:model_other'),
@@ -153,6 +177,7 @@ export const ModelProviderMap = Object.fromEntries(
   ModelProviderList.map((item, index) => [item.id, { ...item, order: index }])
 );
 
-export const getModelProvider = (provider: ModelProviderIdType) => {
+export const getModelProvider = (provider?: ModelProviderIdType) => {
+  if (!provider) return ModelProviderMap.Other;
   return ModelProviderMap[provider] ?? ModelProviderMap.Other;
 };

packages/global/core/app/constants.ts

@@ -33,7 +33,7 @@ export const defaultWhisperConfig: AppWhisperConfigType = {
 export const defaultQGConfig: AppQGConfigType = {
   open: false,
   model: 'gpt-4o-mini',
-  customPrompt: PROMPT_QUESTION_GUIDE
+  customPrompt: ''
 };
 
 export const defaultChatInputGuideConfig = {

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

@@ -12,8 +12,9 @@ import { TeamTagSchema as TeamTagsSchemaType } from '@fastgpt/global/support/use
 import { StoreEdgeItemType } from '../workflow/type/edge';
 import { AppPermission } from '../../support/permission/app/controller';
 import { ParentIdType } from '../../common/parentFolder/type';
-import { FlowNodeInputTypeEnum } from 'core/workflow/node/constant';
+import { FlowNodeInputTypeEnum } from '../../core/workflow/node/constant';
 import { WorkflowTemplateBasicType } from '@fastgpt/global/core/workflow/type';
+import { SourceMemberType } from '../../support/user/type';
 
 export type AppSchema = {
   _id: string;
@@ -63,6 +64,7 @@ export type AppListItemType = {
   permission: AppPermission;
   inheritPermission?: boolean;
   private?: boolean;
+  sourceMember: SourceMemberType;
 };
 
 export type AppDetailType = AppSchema & {
@@ -78,6 +80,7 @@ export type AppSimpleEditFormType = {
     maxToken?: number;
     isResponseAnswerText: boolean;
     maxHistories: number;
+    [NodeInputKeyEnum.aiChatReasoning]?: boolean;
   };
   dataset: {
     datasets: SelectedDatasetType;
@@ -115,6 +118,7 @@ export type SettingAIDataType = {
   isResponseAnswerText?: boolean;
   maxHistories?: number;
   [NodeInputKeyEnum.aiChatVision]?: boolean; // Is open vision mode
+  [NodeInputKeyEnum.aiChatReasoning]?: boolean; // Is open reasoning mode
 };
 
 // variable

packages/global/core/app/utils.ts

@@ -5,6 +5,8 @@ import type { FlowNodeInputItemType } from '../workflow/type/io.d';
 import { getAppChatConfig } from '../workflow/utils';
 import { StoreNodeItemType } from '../workflow/type/node';
 import { DatasetSearchModeEnum } from '../dataset/constants';
+import { WorkflowTemplateBasicType } from '../workflow/type';
+import { AppTypeEnum } from './constants';
 
 export const getDefaultAppForm = (): AppSimpleEditFormType => {
   return {
@@ -14,7 +16,8 @@ export const getDefaultAppForm = (): AppSimpleEditFormType => {
       temperature: 0,
       isResponseAnswerText: true,
       maxHistories: 6,
-      maxToken: 4000
+      maxToken: 4000,
+      aiChatReasoning: true
     },
     dataset: {
       datasets: [],
@@ -127,3 +130,20 @@ export const appWorkflow2Form = ({
 
   return defaultAppForm;
 };
+
+export const getAppType = (config?: WorkflowTemplateBasicType | AppSimpleEditFormType) => {
+  if (!config) return '';
+
+  if ('aiSettings' in config) {
+    return AppTypeEnum.simple;
+  }
+
+  if (!('nodes' in config)) return '';
+  if (config.nodes.some((node) => node.flowNodeType === 'workflowStart')) {
+    return AppTypeEnum.workflow;
+  }
+  if (config.nodes.some((node) => node.flowNodeType === 'pluginInput')) {
+    return AppTypeEnum.plugin;
+  }
+  return '';
+};

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

@@ -1,5 +1,7 @@
+import { TeamMemberStatusEnum } from 'support/user/team/constant';
 import { StoreEdgeItemType } from '../workflow/type/edge';
 import { AppChatConfigType, AppSchema } from './type';
+import { SourceMemberType } from 'support/user/type';
 
 export type AppVersionSchemaType = {
   _id: string;
@@ -20,4 +22,5 @@ export type VersionListItemType = {
   time: Date;
   isPublish: boolean | undefined;
   tmbId: string;
+  sourceMember: SourceMemberType;
 };

packages/global/core/chat/constants.ts

@@ -25,7 +25,8 @@ export enum ChatItemValueTypeEnum {
   text = 'text',
   file = 'file',
   tool = 'tool',
-  interactive = 'interactive'
+  interactive = 'interactive',
+  reasoning = 'reasoning'
 }
 
 export enum ChatSourceEnum {
@@ -75,5 +76,3 @@ export enum ChatStatusEnum {
   running = 'running',
   finish = 'finish'
 }
-
-export const MARKDOWN_QUOTE_SIGN = 'QUOTE SIGN';

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

@@ -70,14 +70,23 @@ export type SystemChatItemType = {
   obj: ChatRoleEnum.System;
   value: SystemChatItemValueItemType[];
 };
+
 export type AIChatItemValueItemType = {
-  type: ChatItemValueTypeEnum.text | ChatItemValueTypeEnum.tool | ChatItemValueTypeEnum.interactive;
+  type:
+    | ChatItemValueTypeEnum.text
+    | ChatItemValueTypeEnum.reasoning
+    | ChatItemValueTypeEnum.tool
+    | ChatItemValueTypeEnum.interactive;
   text?: {
     content: string;
   };
+  reasoning?: {
+    content: string;
+  };
   tools?: ToolModuleResponseItemType[];
   interactive?: WorkflowInteractiveResponseType;
 };
+
 export type AIChatItemType = {
   obj: ChatRoleEnum.AI;
   value: AIChatItemValueItemType[];

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

@@ -5,6 +5,7 @@ export type APIFileItem = {
   type: 'file' | 'folder';
   updateTime: Date;
   createTime: Date;
+  hasChild?: boolean;
 };
 
 export type APIFileServer = {

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

@@ -1,4 +1,4 @@
-import type { LLMModelItemType, VectorModelItemType } from '../../core/ai/model.d';
+import type { LLMModelItemType, EmbeddingModelItemType } from '../../core/ai/model.d';
 import { PermissionTypeEnum } from '../../support/permission/constant';
 import { PushDatasetDataChunkProps } from './api';
 import {
@@ -11,6 +11,7 @@ import {
 import { DatasetPermission } from '../../support/permission/dataset/controller';
 import { Permission } from '../../support/permission/controller';
 import { APIFileServer, FeishuServer, YuqueServer } from './apiDataset';
+import { SourceMemberType } from 'support/user/type';
 
 export type DatasetSchemaType = {
   _id: string;
@@ -151,7 +152,7 @@ export type DatasetSimpleItemType = {
   _id: string;
   avatar: string;
   name: string;
-  vectorModel: VectorModelItemType;
+  vectorModel: EmbeddingModelItemType;
 };
 export type DatasetListItemType = {
   _id: string;
@@ -162,13 +163,14 @@ export type DatasetListItemType = {
   intro: string;
   type: `${DatasetTypeEnum}`;
   permission: DatasetPermission;
-  vectorModel: VectorModelItemType;
+  vectorModel: EmbeddingModelItemType;
   inheritPermission: boolean;
   private?: boolean;
+  sourceMember?: SourceMemberType;
 };
 
 export type DatasetItemType = Omit<DatasetSchemaType, 'vectorModel' | 'agentModel'> & {
-  vectorModel: VectorModelItemType;
+  vectorModel: EmbeddingModelItemType;
   agentModel: LLMModelItemType;
   permission: DatasetPermission;
 };

packages/global/core/dataset/utils.ts

@@ -34,7 +34,7 @@ export function getSourceNameIcon({
     }
   } catch (error) {}
 
-  return 'file/fill/manual';
+  return 'file/fill/file';
 }
 
 /* get dataset data default index */

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

@@ -1,4 +1,4 @@
-import { VectorModelItemType } from '../ai/model.d';
+import { EmbeddingModelItemType } from '../ai/model.d';
 import { NodeInputKeyEnum } from './constants';
 
 export type SelectedDatasetType = { datasetId: string }[];

packages/global/core/workflow/constants.ts

@@ -141,6 +141,7 @@ export enum NodeInputKeyEnum {
   aiChatDatasetQuote = 'quoteQA',
   aiChatVision = 'aiChatVision',
   stringQuoteText = 'stringQuoteText',
+  aiChatReasoning = 'aiChatReasoning',
 
   // dataset
   datasetSelectList = 'datasets',
@@ -152,6 +153,7 @@ export enum NodeInputKeyEnum {
   datasetSearchExtensionModel = 'datasetSearchExtensionModel',
   datasetSearchExtensionBg = 'datasetSearchExtensionBg',
   collectionFilterMatch = 'collectionFilterMatch',
+  authTmbId = 'authTmbId',
 
   // concat dataset
   datasetQuoteList = 'system_datasetQuoteList',
@@ -219,7 +221,8 @@ export enum NodeOutputKeyEnum {
   // common
   userChatInput = 'userChatInput',
   history = 'history',
-  answerText = 'answerText', // module answer. the value will be show and save to history
+  answerText = 'answerText', // node answer. the value will be show and save to history
+  reasoningText = 'reasoningText', // node reasoning. the value will be show but not save to history
   success = 'success',
   failed = 'failed',
   error = 'error',

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

@@ -41,6 +41,10 @@ export type ChatDispatchProps = {
     teamId: string;
     tmbId: string; // App tmbId
   };
+  runningUserInfo: {
+    teamId: string;
+    tmbId: string;
+  };
   uid: string; // Who run this workflow
 
   chatId?: string;
@@ -216,6 +220,7 @@ export type AIChatNodeProps = {
   [NodeInputKeyEnum.aiChatMaxToken]?: number;
   [NodeInputKeyEnum.aiChatIsResponseText]: boolean;
   [NodeInputKeyEnum.aiChatVision]?: boolean;
+  [NodeInputKeyEnum.aiChatReasoning]?: boolean;
 
   [NodeInputKeyEnum.aiChatQuoteRole]?: AiChatQuoteRoleType;
   [NodeInputKeyEnum.aiChatQuoteTemplate]?: string;

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

@@ -176,6 +176,7 @@ export const checkNodeRunStatus = ({
       }
       visited.add(edge.source);
 
+      // 递归检测后面的 edge，如果有其中一个成环，则返回 true
       const nextEdges = allEdges.filter((item) => item.target === edge.source);
       return nextEdges.some((nextEdge) => checkIsCircular(nextEdge, new Set(visited)));
     };
@@ -207,7 +208,23 @@ export const checkNodeRunStatus = ({
     currentNode: node
   });
 
-  // check skip（其中一组边，全 skip）
+  // check active（其中一组边，至少有一个 active，且没有 waiting 即可运行）
+  if (
+    commonEdges.length > 0 &&
+    commonEdges.some((item) => item.status === 'active') &&
+    commonEdges.every((item) => item.status !== 'waiting')
+  ) {
+    return 'run';
+  }
+  if (
+    recursiveEdges.length > 0 &&
+    recursiveEdges.some((item) => item.status === 'active') &&
+    recursiveEdges.every((item) => item.status !== 'waiting')
+  ) {
+    return 'run';
+  }
+
+  // check skip（其中一组边，全是 skiped 则跳过运行）
   if (commonEdges.length > 0 && commonEdges.every((item) => item.status === 'skipped')) {
     return 'skip';
   }
@@ -215,14 +232,6 @@ export const checkNodeRunStatus = ({
     return 'skip';
   }
 
-  // check active（有一类边，不全是 wait 即可运行）
-  if (commonEdges.length > 0 && commonEdges.every((item) => item.status !== 'waiting')) {
-    return 'run';
-  }
-  if (recursiveEdges.length > 0 && recursiveEdges.every((item) => item.status !== 'waiting')) {
-    return 'run';
-  }
-
   return 'wait';
 };
 
@@ -339,6 +348,7 @@ export function replaceEditorVariable({
       const output = node.outputs.find((output) => output.id === id);
       if (output) return formatVariableValByType(output.value, output.valueType);
 
+      // Use the node's input as the variable value(Example: HTTP data will reference its own dynamic input)
       const input = node.inputs.find((input) => input.key === id);
       if (input) return getReferenceVariableValue({ value: input.value, nodes, variables });
     })();
@@ -354,12 +364,14 @@ export function replaceEditorVariable({
 
 export const textAdaptGptResponse = ({
   text,
+  reasoning_content,
   model = '',
   finish_reason = null,
   extraData = {}
 }: {
   model?: string;
-  text: string | null;
+  text?: string | null;
+  reasoning_content?: string | null;
   finish_reason?: null | 'stop';
   extraData?: Object;
 }) => {
@@ -371,10 +383,11 @@ export const textAdaptGptResponse = ({
     model,
     choices: [
       {
-        delta:
-          text === null
-            ? {}
-            : { role: ChatCompletionRequestMessageRoleEnum.Assistant, content: text },
+        delta: {
+          role: ChatCompletionRequestMessageRoleEnum.Assistant,
+          content: text,
+          ...(reasoning_content && { reasoning_content })
+        },
         index: 0,
         finish_reason
       }

packages/global/core/workflow/template/system/aiChat/index.ts

@@ -63,14 +63,14 @@ export const AiChatModule: FlowNodeTemplateType = {
       key: NodeInputKeyEnum.aiChatTemperature,
       renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.hidden], // Set in the pop-up window
       label: '',
-      value: 0,
+      value: undefined,
       valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.number
     },
     {
       key: NodeInputKeyEnum.aiChatMaxToken,
       renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.hidden], // Set in the pop-up window
       label: '',
-      value: 2000,
+      value: undefined,
       valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.number
     },
 
@@ -91,6 +91,13 @@ export const AiChatModule: FlowNodeTemplateType = {
       valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.boolean,
       value: true
     },
+    {
+      key: NodeInputKeyEnum.aiChatReasoning,
+      renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.hidden],
+      label: '',
+      valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.boolean,
+      value: true
+    },
     // settings modal ---
     {
       ...Input_Template_System_Prompt,

packages/global/core/workflow/template/system/datasetSearch.ts

@@ -89,6 +89,13 @@ export const DatasetSearchModule: FlowNodeTemplateType = {
       valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.string,
       value: ''
     },
+    {
+      key: NodeInputKeyEnum.authTmbId,
+      renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.hidden],
+      label: '',
+      valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.boolean,
+      value: false
+    },
     {
       ...Input_Template_UserChatInput,
       toolDescription: i18nT('workflow:content_to_search')

packages/global/core/workflow/template/system/queryExtension.ts

@@ -31,10 +31,7 @@ export const AiQueryExtension: FlowNodeTemplateType = {
   showStatus: true,
   version: '481',
   inputs: [
-    {
-      ...Input_Template_SelectAIModel,
-      llmModelType: LLMModelTypeEnum.queryExtension
-    },
+    Input_Template_SelectAIModel,
     {
       key: NodeInputKeyEnum.aiSystemPrompt,
       renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.textarea, FlowNodeInputTypeEnum.reference],

packages/global/core/workflow/template/system/tools.ts

@@ -43,14 +43,14 @@ export const ToolModule: FlowNodeTemplateType = {
       key: NodeInputKeyEnum.aiChatTemperature,
       renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.hidden], // Set in the pop-up window
       label: '',
-      value: 0,
+      value: undefined,
       valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.number
     },
     {
       key: NodeInputKeyEnum.aiChatMaxToken,
       renderTypeList: [FlowNodeInputTypeEnum.hidden], // Set in the pop-up window
       label: '',
-      value: 2000,
+      value: undefined,
       valueType: WorkflowIOValueTypeEnum.number
     },
     {

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

@@ -49,9 +49,10 @@ export type FlowNodeInputItemType = InputComponentPropsType & {
   debugLabel?: string;
   description?: string; // field desc
   required?: boolean;
-  toolDescription?: string; // If this field is not empty, it is entered as a tool
   enum?: string;
 
+  toolDescription?: string; // If this field is not empty, it is entered as a tool
+
   // render components params
   canEdit?: boolean; // dynamic inputs
   isPro?: boolean; // Pro version field