fix: 修复知识库问题优化无效的BUG (#4033)

如果 Buffer.concat() 被频繁调用，尤其是在处理大量数据时，可能会导致内存分配压力增大，从而影响性能。
测试大于100M的PDF文件上传解析会导致/api/core/dataset/collection/create/fileId接口长时间无响应，其他接口也处于hang住的状态，导致整个服务不可用。
使用一次性拼接后问题解决

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

@@ -6,8 +6,6 @@ on:
       - 'docSite/**'
     branches:
       - 'main'
-    tags:
-      - 'v*.*.*'
 
 jobs:
   build-fastgpt-docs-images:

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

@@ -7,8 +7,6 @@ on:
       - 'docSite/**'
     branches:
       - 'main'
-    tags:
-      - 'v*.*.*'
 
 # A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel
 jobs:
@@ -58,7 +56,7 @@ 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

@@ -4,8 +4,6 @@ on:
   pull_request_target:
     paths:
       - 'docSite/**'
-    branches:
-      - 'main'
   workflow_dispatch:
 
 # A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel
@@ -58,7 +56,7 @@ 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-build-image.yml

@@ -26,7 +26,7 @@ jobs:
         with:
           driver-opts: network=host
       - name: Cache Docker layers
-        uses: actions/cache@v2
+        uses: actions/cache@v4
         with:
           path: /tmp/.buildx-cache
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
@@ -108,7 +108,7 @@ jobs:
         with:
           driver-opts: network=host
       - name: Cache Docker layers
-        uses: actions/cache@v2
+        uses: actions/cache@v4
         with:
           path: /tmp/.buildx-cache
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
@@ -191,7 +191,7 @@ jobs:
         with:
           driver-opts: network=host
       - name: Cache Docker layers
-        uses: actions/cache@v2
+        uses: actions/cache@v4
         with:
           path: /tmp/.buildx-cache
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}

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

@@ -68,14 +68,3 @@ jobs:
           SEALOS_TYPE: 'pr_comment'
           SEALOS_FILENAME: 'report.md'
           SEALOS_REPLACE_TAG: 'DEFAULT_REPLACE_DEPLOY'
-
-  helm-check:
-    runs-on: ubuntu-20.04
-    steps:
-      - name: Checkout
-        uses: actions/checkout@v3
-      - name: Helm Check
-        run: |
-          helm dependency update files/helm/fastgpt
-          helm lint files/helm/fastgpt
-          helm package files/helm/fastgpt

.github/workflows/helm-release.yaml

@@ -24,6 +24,6 @@ jobs:
           export APP_VERSION=${{ steps.vars.outputs.tag }}
           export HELM_VERSION=${{ steps.vars.outputs.tag }}
           export HELM_REPO=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}
-          helm dependency update files/helm/fastgpt
-          helm package files/helm/fastgpt --version ${HELM_VERSION}-helm --app-version ${APP_VERSION} -d bin
+          helm dependency update deploy/helm/fastgpt
+          helm package deploy/helm/fastgpt --version ${HELM_VERSION}-helm --app-version ${APP_VERSION} -d bin
           helm push bin/fastgpt-${HELM_VERSION}-helm.tgz oci://${HELM_REPO}

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

@@ -25,7 +25,7 @@ jobs:
         with:
           driver-opts: network=host
       - name: Cache Docker layers
-        uses: actions/cache@v2
+        uses: actions/cache@v4
         with:
           path: /tmp/.buildx-cache
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}

.vscode/nextapi.code-snippets

@@ -58,7 +58,7 @@
 		"body": [
 			"import '@/pages/api/__mocks__/base';",
 			"import { root } from '@/pages/api/__mocks__/db/init';",
-			"import { getTestRequest } from '@/test/utils';",
+			"import { getTestRequest } from '@fastgpt/service/test/utils'; ;",
 			"import { AppErrEnum } from '@fastgpt/global/common/error/code/app';",
 			"import handler from './demo';",
 			"",

README.md

@@ -83,6 +83,7 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
    - [x] 统一查阅对话记录，并对数据进行标注
    
 `6` 其他
+   - [x] 可视化模型配置。
    - [x] 支持语音输入和输出 (可配置语音输入语音回答)
    - [x] 模糊输入提示
    - [x] 模板市场

SECURITY.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+# 安全策略
+
+## 漏洞报告
+
+如果您发现了 FastGPT 的安全漏洞，请按照以下步骤进行报告：
+
+1. **报告方式**
+   发送邮件至：yujinlong@sealos.io
+   请备注版本以及您的 GitHub 账号
+
+3. **响应时间**
+   - 我们会在 48 小时内确认收到您的报告
+   - 一般在 3 个工作日内给出初步评估结果
+
+4. **漏洞处理流程**
+   - 确认漏洞：我们会验证漏洞的存在性和影响范围
+   - 修复开发：针对已确认的漏洞进行修复
+   - 版本发布：在下一个版本更新中发布安全补丁
+   - 公开披露：在修复完成后，我们会在更新日志中公布相关信息
+
+5. **注意事项**
+   - 在漏洞未修复前，请勿公开披露漏洞详情
+   - 我们欢迎负责任的漏洞披露
+   - 对于重大贡献者，我们会在项目致谢名单中提及
+
+感谢您为 FastGPT 的安全性做出贡献！

deploy/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:v4.8.23-fix # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.23-fix # 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:v4.8.23-fix # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.23-fix # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -133,7 +133,7 @@ services:
       - sandbox
     restart: always
     environment:
-      # 前端访问地址: http://localhost:3000
+      # 前端外部可访问的地址，用于自动补全文件资源路径。例如 https:fastgpt.cn，不能填 localhost。这个值可以不填，不填则发给模型的图片会是一个相对路径，而不是全路径，模型可能伪造Host。
       - FE_DOMAIN=
       # root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。
       - DEFAULT_ROOT_PSW=1234

deploy/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:v4.8.23-fix # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.23-fix # 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:v4.8.23-fix # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.23-fix # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -91,7 +91,7 @@ services:
       - sandbox
     restart: always
     environment:
-      # 前端访问地址: http://localhost:3000
+      # 前端外部可访问的地址，用于自动补全文件资源路径。例如 https:fastgpt.cn，不能填 localhost。这个值可以不填，不填则发给模型的图片会是一个相对路径，而不是全路径，模型可能伪造Host。
       - FE_DOMAIN=
       # root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。
       - DEFAULT_ROOT_PSW=1234

deploy/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:v4.8.23-fix # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.23-fix # 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:v4.8.23-fix # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.23-fix # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -71,7 +71,7 @@ services:
       - sandbox
     restart: always
     environment:
-      # 前端访问地址: http://localhost:3000
+      # 前端外部可访问的地址，用于自动补全文件资源路径。例如 https:fastgpt.cn，不能填 localhost。这个值可以不填，不填则发给模型的图片会是一个相对路径，而不是全路径，模型可能伪造Host。
       - FE_DOMAIN=
       # root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。
       - DEFAULT_ROOT_PSW=1234

deploy/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": "",

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/development/configuration.md

@@ -13,8 +13,8 @@ weight: 707
 
 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
-
+## 4.8.20+ 版本新配置文件示例
+> 从4.8.20版本开始，模型在页面中进行配置。
 ```json
 {
   "feConfigs": {
@@ -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

@@ -31,9 +31,9 @@ weight: 920
 
 3 个模型代码分别为：
 
-1. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-base](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-base)
-2. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-large](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-large)
-3. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-v2-m3](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-v2-m3)
+1. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-base](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-base)
+2. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-large](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-large)
+3. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-v2-m3](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-v2-m3)
 
 ### 3. 安装依赖
 
@@ -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/marker.md

@@ -19,7 +19,7 @@ PDF 是一个相对复杂的文件格式，在 FastGPT 内置的 pdf 解析器
 
 ### 1. 按照 Marker
 
-参考文档 [Marker 安装教程](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/pdf-marker)，安装 Marker 模型。封装的 API 已经适配了 FastGPT 自定义解析服务。
+参考文档 [Marker 安装教程](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/model/pdf-marker)，安装 Marker 模型。封装的 API 已经适配了 FastGPT 自定义解析服务。
 
 这里介绍快速 Docker 安装的方法：
 

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)
@@ -111,7 +118,7 @@ brew install orbstack
 非 Linux 环境或无法访问外网环境，可手动创建一个目录，并下载配置文件和对应版本的`docker-compose.yml`，在这个文件夹中依据下载的配置文件运行docker，若作为本地开发使用推荐`docker-compose-pgvector`版本，并且自行拉取并运行`sandbox`和`fastgpt`，并在docker配置文件中注释掉`sandbox`和`fastgpt`的部分
 
 - [config.json](https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/refs/heads/main/projects/app/data/config.json)
-- [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker) (注意，不同向量库版本的文件不一样)
+- [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker) (注意，不同向量库版本的文件不一样)
 
 {{% alert icon="🤖" context="success" %}}
 
@@ -127,11 +134,11 @@ cd fastgpt
 curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
 
 # pgvector 版本(测试推荐，简单快捷)
-curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
+curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml
 # milvus 版本
-# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-milvus.yml
 # zilliz 版本
-# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-zilliz.yml
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-zilliz.yml
 ```
 
 ### 2. 修改环境变量
@@ -194,6 +201,8 @@ docker restart oneapi
 
 在OneApi中添加合适的AI模型渠道。[点击查看相关教程](/docs/development/modelconfig/one-api/)
 
+只需要添加模型即可，模板已经配置好了oneapi的连接地址和令牌，无需变更。
+
 ### 5. 访问 FastGPT
 
 目前可以通过 `ip:3000` 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 `root`，密码为`docker-compose.yml`环境变量里设置的 `DEFAULT_ROOT_PSW`。
@@ -202,6 +211,12 @@ 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
+
+登录FastGPT后，进入模型配置页面，务必先配置至少一个语言模型和一个向量模型，否则系统无法正常使用。
+
+[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

@@ -9,26 +9,48 @@ images: []
 
 ## 一、错误排查方式
 
-遇到问题先按下面方式排查。
+可以先找找[Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，或新提 Issue，私有部署错误，务必提供详细的操作步骤、日志、截图，否则很难排查。
+
+### 获取后端错误
 
 1. `docker ps -a` 查看所有容器运行状态，检查是否全部 running，如有异常，尝试`docker logs 容器名`查看对应日志。
 2. 容器都运行正常的，`docker logs 容器名` 查看报错日志
-3. 带有`requestId`的，都是 OneAPI 提示错误，大部分都是因为模型接口报错。
-4. 无法解决时，可以找找[Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，或新提 Issue，私有部署错误，务必提供详细的日志，否则很难排查。
 
+### 前端错误
+
+前端报错时，页面会出现崩溃，并提示检查控制台日志。可以打开浏览器控制台，并查看`console`中的 log 日志。还可以点击对应 log 的超链接，会提示到具体错误文件，可以把这些详细错误信息提供，方便排查。
+
+### OneAPI 错误
+
+带有`requestId`的，都是 OneAPI 提示错误，大部分都是因为模型接口报错。可以参考 [OneAPI 常见错误](/docs/development/faq/#三常见的-oneapi-错误)
 
 ## 二、通用问题
 
+### 前端页面崩溃
+
+1. 90% 情况是模型配置不正确：确保每类模型都至少有一个启用；检查模型中一些`对象`参数是否异常（数组和对象），如果为空，可以尝试给个空数组或空对象。
+2. 少部分是由于浏览器兼容问题，由于项目中包含一些高阶语法，可能低版本浏览器不兼容，可以将具体操作步骤和控制台中错误信息提供 issue。
+3. 关闭浏览器翻译功能，如果浏览器开启了翻译，可能会导致页面崩溃。
+
 ### 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。
 
-### sealos怎么挂载 小程序配置文件
+### 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:
 
-新增配置文件：/app/projects/app/public/xxxx.txt
-如图
 ![](/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。
@@ -120,9 +142,13 @@ OneAPI 的 API Key 配置错误，需要修改`OPENAI_API_KEY`环境变量，并
 3. ....
 
 
+### Tiktoken 下载失败
+
+由于 OneAPI 会在启动时从网络下载一个 tiktoken 的依赖，如果网络异常，就会导致启动失败。可以参考[OneAPI 离线部署](https://blog.csdn.net/wanh/article/details/139039216)解决。
+
 ## 四、常见模型问题
 
-### 如何检查模型问题
+### 如何检查模型可用性问题
 
 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）
@@ -395,3 +421,7 @@ curl --location --request POST 'https://oneapi.xxxx/v1/chat/completions' \
   "tool_choice": "auto"
 }'
 ```
+
+### 向量检索得分大于 1
+
+由于模型没有归一化导致的。目前仅支持归一化的模型。

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

@@ -15,8 +15,8 @@ weight: 705
 
 - [Git](http://git-scm.com/)
 - [Docker](https://www.docker.com/)（构建镜像）
-- [Node.js v18.17 / v20.x](http://nodejs.org)（版本尽量一样，可以使用nvm管理node版本）
-- [pnpm](https://pnpm.io/) 版本 8.6.0 (目前官方的开发环境)
+- [Node.js v20.14.0](http://nodejs.org)（版本尽量一样，可以使用nvm管理node版本）
+- [pnpm](https://pnpm.io/) 推荐版本 9.4.0 (目前官方的开发环境)
 - make命令: 根据不同平台，百度安装 (官方是GNU Make 4.3)
 
 ## 开始本地开发
@@ -77,8 +77,6 @@ Mongo 数据库需要注意，需要注意在连接地址中增加 `directConnec
 可参考项目根目录下的 `dev.md`，第一次编译运行可能会有点慢，需要点耐心哦
 
 ```bash
-# 给自动化脚本代码执行权限(非 linux 系统, 可以手动执行里面的 postinstall.sh 文件内容)
-chmod -R +x ./scripts/
 # 代码根目录下执行，会安装根 package、projects 和 packages 内所有依赖
 # 如果提示 isolate-vm 安装失败，可以参考：https://github.com/laverdet/isolated-vm?tab=readme-ov-file#requirements
 pnpm i

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

@@ -0,0 +1,470 @@
+---
+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：
+
+## 配置模型
+
+### 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://cloud.sealos.run/?uid=fnWRt09fZP&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：
+1. 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。  
+2. 系统至少需要一个语言模型和一个索引模型才能正常使用。
+{{% /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. 重排模型 - 对检索结果进行重排，用于优化检索排名。
+4. 语音合成 - 将文本转换为语音。
+5. 语音识别 - 将语音转换为文本。
+
+#### 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，需要注意的是，`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)
+
+
+### 模型价格配置
+
+商业版用户可以通过配置模型价格，来进行账号计费。系统包含两种计费模式：按总 tokens 计费和输入输出 Tokens 分开计费。
+
+如果需要配置`输入输出 Tokens 分开计费模式`，则填写`模型输入价格`和`模型输出价格`两个值。
+如果需要配置`按总 tokens 计费模式`，则填写`模型综合价格`一个值。
+
+## 如何提交内置模型
+
+由于模型更新非常频繁，官方不一定及时更新，如果未能找到你期望的内置模型，你可以[提交 Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，提供模型的名字和对应官网。或者直接[提交 PR](https://github.com/labring/FastGPT/pulls)，提供模型配置。
+
+
+### 添加模型提供商
+
+如果你需要添加模型提供商，需要修改以下代码：
+
+1. FastGPT/packages/web/components/common/Icon/icons/model - 在此目录下，添加模型提供商的 svg 头像地址。
+2. 在 FastGPT 根目录下，运行`pnpm initIcon`，将图片加载到配置文件中。
+3. FastGPT/packages/global/core/ai/provider.ts - 在此文件中，追加模型提供商的配置。
+
+### 添加模型
+
+你可以在`FastGPT/packages/service/core/ai/config/provider`目录下，找对应模型提供商的配置文件，并追加模型配置。请自行全文检查，`model`字段，必须在所有模型中唯一。具体配置字段说明，参考[模型配置字段说明](/docs/development/modelconfig/intro/#通过配置文件配置)
+
+## 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/chat.md

@@ -7,6 +7,12 @@ toc: true
 weight: 852
 ---
 
+# 如何获取 AppId
+
+可在应用详情的路径里获取 AppId。
+
+![](/imgs/appid.png)
+
 # 发起对话
 
 {{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
@@ -102,8 +108,8 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' \
 {{% alert context="info" %}}
 - headers.Authorization: Bearer {{apikey}}
 - chatId: string | undefined 。
-  - 为 `undefined` 时（不传入），不使用 FastGpt 提供的上下文功能，完全通过传入的 messages 构建上下文。 不会将你的记录存储到数据库中，你也无法在记录汇总中查阅到。
-  - 为`非空字符串`时，意味着使用 chatId 进行对话，自动从 FastGpt 数据库取历史记录，并使用 messages 数组最后一个内容作为用户问题。请自行确保 chatId 唯一，长度小于250，通常可以是自己系统的对话框ID。
+  - 为 `undefined` 时（不传入），不使用 FastGpt 提供的上下文功能，完全通过传入的 messages 构建上下文。
+  - 为`非空字符串`时，意味着使用 chatId 进行对话，自动从 FastGpt 数据库取历史记录，并使用 messages 数组最后一个内容作为用户问题，其余 message 会被忽略。请自行确保 chatId 唯一，长度小于250，通常可以是自己系统的对话框ID。
 - messages: 结构与 [GPT接口](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/object) chat模式一致。
 - responseChatItemId: string | undefined 。如果传入，则会将该值作为本次对话的响应消息的 ID，FastGPT 会自动将该 ID 存入数据库。请确保，在当前`chatId`下，`responseChatItemId`是唯一的。
 - detail: 是否返回中间值（模块状态，响应的完整结果等），`stream模式`下会通过`event`进行区分，`非stream模式`结果保存在`responseData`中。
@@ -672,7 +678,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/chat/getHistories
     "appId": "appId",
     "offset": 0,
     "pageSize": 20,
-    "source: "api"
+    "source": "api"
 }'
 ```
 

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

@@ -735,7 +735,7 @@ data 为集合的 ID。
 
 **4.8.19+**
 ```bash
-curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/listv2' \
+curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/listV2' \
 --header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
 --header 'Content-Type: application/json' \
 --data-raw '{

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

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
-title: 'Api Key 使用与鉴权'
-description: 'FastGPT Api Key 使用与鉴权'
+title: 'OpenAPI 介绍'
+description: 'FastGPT OpenAPI 介绍'
 icon: 'key'
 draft: false
 toc: true
@@ -27,6 +27,7 @@ FastGPT 的 API Key **有 2 类**，一类是全局通用的 key (无法直接
 | --------------------- | --------------------- |
 | ![](/imgs/fastgpt-api2.jpg) | ![](/imgs/fastgpt-api1.jpg) |
 
+
 ## 基本配置
 
 OpenAPI 中，所有的接口都通过 Header.Authorization 进行鉴权。

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

@@ -11,7 +11,7 @@ weight: 860
 
 在 FastGPT V4.6.4 中，我们修改了分享链接的数据读取方式，为每个用户生成一个 localId，用于标识用户，从云端拉取对话记录。但是这种方式仅能保障用户在同一设备同一浏览器中使用，如果切换设备或者清空浏览器缓存则会丢失这些记录。这种方式存在一定的风险，因此我们仅允许用户拉取近`30天`的`20条`记录。
 
-分享链接身份鉴权设计的目的在于，将 FastGPT 的对话框快速、安全的接入到你现有的系统中，仅需 2 个接口即可实现。
+分享链接身份鉴权设计的目的在于，将 FastGPT 的对话框快速、安全的接入到你现有的系统中，仅需 2 个接口即可实现。该功能目前只在商业版中提供。
 
 ## 使用说明
 

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 +52,19 @@ 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。
+### 4. 配置模型
 
-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。
+务必先配置至少一组模型，否则系统无法正常使用。
 
-![](/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 +80,20 @@ 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 +153,6 @@ 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'
+title: 'V4.8.18(包含升级脚本)'
 description: 'FastGPT V4.8.18 更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false

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

@@ -1,18 +1,46 @@
 ---
-title: 'V4.8.19(进行中)'
+title: 'V4.8.19(包含升级脚本)'
 description: 'FastGPT V4.8.19 更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false
 toc: true
-weight: 806
+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. 优化 - 成员列表分页加载。
-4. 优化 - 统一分页加载代码。
-5. 修复 - 语雀文件库导入时，嵌套文件内容无法展开的问题。
-6. 修复 - 工作流编排中，LLM 参数无法关闭问题。
+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/482.md

@@ -20,7 +20,7 @@ SANDBOX_URL=内网地址
 
 ## Docker 部署
 
-可以拉取最新 [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker/docker-compose.yml) 文件参考
+可以拉取最新 [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker/docker-compose.yml) 文件参考
 
 1. 新增一个容器 `sandbox`
 2. fastgpt 和 fastgpt-pro(商业版) 容器新增环境变量: `SANDBOX_URL`

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

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: 'V4.8.20(包含升级脚本)'
+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-fix2
+- 更新 fastgpt-pro 商业版镜像 tag: v4.8.20-fix2
+- 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，取代原配置文件配置模型。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/development/upgrading/4821.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: 'V4.8.21'
+description: 'FastGPT V4.8.21 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 803
+---
+
+## 更新指南
+
+### 1. 做好数据库备份
+
+### 2. 更新镜像：
+
+- 更新 fastgpt 镜像 tag: v4.8.21-fix
+- 更新 fastgpt-pro 商业版镜像 tag: v4.8.21-fix
+- Sandbox 镜像无需更新
+
+## 完整更新内容
+
+1. 新增 - 弃用/已删除的插件提示。
+2. 新增 - 对话日志按来源分类、标题检索、导出功能。
+3. 新增 - 全局变量支持拖拽排序。
+4. 新增 - LLM 模型支持 top_p, response_format, json_schema 参数。
+5. 新增 - Doubao1.5 模型预设。阿里 embedding3 预设。
+6. 新增 - 向量模型支持归一化配置，以便适配未归一化的向量模型，例如 Doubao 的 embedding 模型。
+6. 新增 - AI 对话节点，支持输出思考过程结果，可用于其他节点引用。
+7. 优化 - 网站嵌入式聊天窗口，增加窗口位置适配。
+8. 优化 - 模型未配置时错误提示。
+9. 优化 - 适配非 Stream 模式思考输出。
+10. 优化 - 增加 TTS voice 未配置时的空指针保护。
+11. 优化 - Markdown 链接解析分割规则，改成严格匹配模式，牺牲兼容多种情况，减少误解析。
+12. 优化 - 减少未登录用户的数据获取范围，提高系统隐私性。
+13. 修复 - 简易模式，切换到其他非视觉模型时候，会强制关闭图片识别。
+14. 修复 - o1,o3 模型，在测试时候字段映射未生效导致报错。
+15. 修复 - 公众号对话空指针异常。
+16. 修复 - 多个音频/视频文件展示异常。
+17. 修复 - 分享链接鉴权报错后无限循环。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/4822.md

@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+title: 'V4.8.22(包含升级脚本)'
+description: 'FastGPT V4.8.22 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 802
+---
+
+## 🌟更新指南
+
+### 1. 做好数据库备份
+
+### 2. 更新镜像：
+
+- 更新 fastgpt 镜像 tag: v4.8.22
+- 更新 fastgpt-pro 商业版镜像 tag: v4.8.22
+- Sandbox 镜像无需更新
+
+### 3. 运行升级脚本
+
+仅商业版，并提供 Saas 服务的用户需要运行该升级脚本。
+
+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/initv4822' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+会迁移联系方式到对应用户表中。
+
+## 🚀 新增内容
+
+1. AI 对话节点解析 `<think></think>` 标签内容作为思考链，便于各类模型进行思考链输出。需主动开启模型输出思考。
+2. 对话 API 优化，无论是否传递 chatId，都会保存对话日志。未传递 chatId，则随机生成一个 chatId 来进行存储。
+3. ppio 模型提供商
+
+## ⚙️ 优化
+
+1. 模型未配置时提示，减少冲突提示。
+2. 使用记录代码。
+3. 内容提取节点，字段描述过长时换行。同时修改其输出名用 key，而不是 description。
+4. 团队管理交互。
+5. 对话接口，非流响应，增加报错字段。
+
+## 🐛 修复
+
+1. 思考内容未进入到输出 Tokens.
+2. 思考链流输出时，有时与正文顺序偏差。
+3. API 调用工作流，如果传递的图片不支持 Head 检测时，图片会被过滤。已增加该类错误检测，避免被错误过滤。
+4. 模板市场部分模板错误。
+5. 免登录窗口无法正常判断语言识别是否开启。
+6. 对话日志导出，未兼容 sub path。
+7. 切换团队时未刷新成员列表
+8. list 接口在联查 member 时，存在空指针可能性。 
+9. 工作流基础节点无法升级。
+10. 向量检索结果未去重。
+11. 用户选择节点无法正常连线。
+12. 对话记录保存时，source 未正常记录。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/4823.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+---
+title: 'V4.8.23'
+description: 'FastGPT V4.8.23 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 802
+---
+
+## 更新指南
+
+### 1. 做好数据库备份
+
+### 2. 更新镜像：
+
+- 更新 fastgpt 镜像 tag: v4.8.23-fix
+- 更新 fastgpt-pro 商业版镜像 tag: v4.8.23-fix
+- Sandbox 镜像无需更新
+
+### 3. 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/initv4823' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+脚本会清理一些知识库脏数据，主要是多余的全文索引。
+
+## 🚀 新增内容
+
+1. 增加默认“知识库文本理解模型”配置
+2. AI proxy V1版，可替换 OneAPI使用，同时提供完整模型调用日志，便于排查问题。
+3. 增加工单入口支持。
+
+## ⚙️ 优化
+
+1. 模型配置表单，增加必填项校验。
+2. 集合列表数据统计方式，提高大数据量统计性能。
+3. 优化数学公式，转义 Latex 格式成 Markdown 格式。
+4. 解析文档图片，图片太大时，自动忽略。
+5. 时间选择器，当天开始时间自动设0，结束设置设 23:59:59，避免 UI 与实际逻辑偏差。
+6. 升级 mongoose 库版本依赖。
+
+## 🐛 修复
+
+1. 标签过滤时，子文件夹未成功过滤。
+2. 暂时移除 md 阅读优化，避免链接分割错误。
+3. 离开团队时，未刷新成员列表。
+4. PPTX 编码错误，导致解析失败。
+5. 删除知识库单条数据时，全文索引未跟随删除。
+6. 修复 Mongo Dataset text 索引在查询数据时未生效。

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

@@ -15,7 +15,7 @@ weight: 821
 
 ## V4.8.3 更新说明
 
-1. 新增 - 支持 Milvus 数据库， 可参考最新的 [docker-compose-milvus.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml).
+1. 新增 - 支持 Milvus 数据库， 可参考最新的 [docker-compose-milvus.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker/docker-compose-milvus.yml).
 2. 新增 - 给 chat 接口 empty answer 增加 log，便于排查模型问题。
 3. 新增 - ifelse判断器，字符串支持正则。
 4. 新增 - 代码运行支持 console.log 输出调试。

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

@@ -21,6 +21,19 @@ weight: 908
 
 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
 
 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：

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

@@ -24,6 +24,17 @@ xlsx等都可以上传的，不止支持CSV。
 
 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:

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

@@ -9,3 +9,7 @@ weight: 918
 ## oneapi 官网是哪个
 
 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/course/quick-start.md

@@ -7,11 +7,11 @@ toc: true
 weight: 102
 ---
 
-更多使用技巧，[查看视屏教程](https://www.bilibili.com/video/BV1sH4y1T7s9)
+更多使用技巧，[查看视频教程](https://www.bilibili.com/video/BV1sH4y1T7s9)
 
 ## 知识库
 
-开始前，请准备一份测试电子文档，WORD，PDF，TXT，excel，markdown 都可以，比如公司休假制度，不涉密的销售说辞，产品知识等等。
+开始前，请准备一份测试电子文档，WORD、PDF、TXT、excel、markdown 都可以，比如公司休假制度、不涉密的销售说辞、产品知识等等。
 
 这里使用 FastGPT 中文 README 文件为例。
 
@@ -31,7 +31,7 @@ weight: 102
 
 ![](/imgs/upload-data.png)
 
-点击上传后我们需要等待数据处理完成，等到我们上传的文件状态为可用。
+点击上传后我们需要等待数据处理完成，直到我们上传的文件状态为可用。
 
 ![](/imgs/upload-data2.png)
 

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

@@ -7,7 +7,7 @@ toc: true
 weight: 234
 ---
 
-知识库搜索具体参数说明，以及内部逻辑请移步：[FastGPT知识库搜索方案](/docs/course/data_search/)
+知识库搜索具体参数说明，以及内部逻辑请移步：[FastGPT知识库搜索方案](/docs/guide/knowledge_base/rag/)
 
 ## 特点
 
@@ -27,7 +27,7 @@ weight: 234
 
 ### 输入 - 搜索参数
 
-[点击查看参数介绍](/docs/course/data_search/#搜索参数)
+[点击查看参数介绍](/docs/guide/knowledge_base/dataset_engine/#搜索参数)
 
 ### 输出 - 引用内容
 

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/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/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。

docSite/content/zh-cn/docs/use-cases/external-integration/openapi.md

@@ -20,7 +20,7 @@ weight: 502
 ![](/imgs/fastgpt-api1.jpg)
 
 {{% alert icon="🍅" context="success" %}}
-Tips: 安全起见，你可以设置一个额度或者过期时间，放置 key 被滥用。
+Tips: 安全起见，你可以设置一个额度或者过期时间，防止 key 被滥用。
 {{% /alert %}}
 
 

package.json

@@ -7,7 +7,7 @@
     "format-code": "prettier --config \"./.prettierrc.js\" --write \"./**/src/**/*.{ts,tsx,scss}\"",
     "format-doc": "zhlint --dir ./docSite *.md --fix",
     "gen:theme-typings": "chakra-cli tokens packages/web/styles/theme.ts --out node_modules/.pnpm/node_modules/@chakra-ui/styled-system/dist/theming.types.d.ts",
-    "postinstall": "sh ./scripts/postinstall.sh",
+    "postinstall": "pnpm gen:theme-typings",
     "initIcon": "node ./scripts/icon/init.js",
     "previewIcon": "node ./scripts/icon/index.js",
     "api:gen": "tsc ./scripts/openapi/index.ts && node ./scripts/openapi/index.js && npx @redocly/cli build-docs ./scripts/openapi/openapi.json -o ./projects/app/public/openapi/index.html",

packages/README.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+# 目录说明
+
+该目录为 FastGPT 的依赖包，多端复用。

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

@@ -4,6 +4,7 @@ import { ErrType } from '../errorCode';
 /* dataset: 501000 */
 export enum DatasetErrEnum {
   unExist = 'unExistDataset',
+  unExistCollection = 'unExistCollection',
   unAuthDataset = 'unAuthDataset',
   unCreateCollection = 'unCreateCollection',
   unAuthDatasetCollection = 'unAuthDatasetCollection',
@@ -28,6 +29,10 @@ const datasetErr = [
     statusText: DatasetErrEnum.unExist,
     message: 'core.dataset.error.unExistDataset'
   },
+  {
+    statusText: DatasetErrEnum.unExistCollection,
+    message: i18nT('common:error_collection_not_exist')
+  },
   {
     statusText: DatasetErrEnum.unAuthDataset,
     message: 'core.dataset.error.unAuthDataset'

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

@@ -2,12 +2,22 @@ import { ErrType } from '../errorCode';
 import { i18nT } from '../../../../web/i18n/utils';
 /* team: 503000 */
 export enum UserErrEnum {
+  notUser = 'notUser',
+  userExist = 'userExist',
   unAuthRole = 'unAuthRole',
   account_psw_error = 'account_psw_error',
   balanceNotEnough = 'balanceNotEnough',
   unAuthSso = 'unAuthSso'
 }
 const errList = [
+  {
+    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')

packages/global/common/file/constants.ts

@@ -16,8 +16,8 @@ export const bucketNameMap = {
   }
 };
 
-export const ReadFileBaseUrl = `${process.env.FE_DOMAIN || ''}${process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL || ''}/api/common/file/read`;
+export const ReadFileBaseUrl = `${process.env.FILE_DOMAIN || process.env.FE_DOMAIN || ''}${process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL || ''}/api/common/file/read`;
 
 export const documentFileType = '.txt, .docx, .csv, .xlsx, .pdf, .md, .html, .pptx';
 export const imageFileType =
-  '.jpg, .jpeg, .png, .gif, .bmp, .webp, .svg, .tiff, .tif, .ico, .heic, .heif, .avif';
+  '.jpg, .jpeg, .png, .gif, .bmp, .webp, .svg, .tiff, .tif, .ico, .heic, .heif, .avif, .raw, .cr2, .nef, .arw, .dng, .psd, .ai, .eps, .emf, .wmf, .jfif, .exif, .pgm, .ppm, .pbm, .jp2, .j2k, .jpf, .jpx, .jpm, .mj2, .xbm, .pcx';