perf: doc

* chat openapi doc

* feat: dataset openapi doc

* perf: load members

* perf: member load code

* perf: yuque load

* fix: workflow llm params cannot close

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

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

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

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

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

@@ -7,6 +7,8 @@ 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:
@@ -56,7 +58,7 @@ jobs:
 
       # Step 4 - Builds the site using Hugo
       - name: Build
-        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@6d0568e && hugo -v --minify
+        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs && hugo -v --minify
 
       # Step 5 - Push our generated site to Vercel
       - name: Deploy to Vercel

.github/workflows/docs-preview.yml

@@ -4,6 +4,8 @@ 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
@@ -56,7 +58,7 @@ jobs:
 
       # Step 4 - Builds the site using Hugo
       - name: Build
-        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@6d0568e && hugo -v --minify
+        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs && hugo -v --minify
 
       # Step 5 - Push our generated site to Vercel
       - name: Deploy to Vercel

.github/workflows/fastgpt-image.yml

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

.github/workflows/fastgpt-test.yaml

@@ -1,29 +0,0 @@
-name: 'FastGPT-Test'
-on:
-  pull_request:
-  workflow_dispatch:
-
-jobs:
-  test:
-    runs-on: ubuntu-latest
-
-    permissions:
-      # Required to checkout the code
-      contents: read
-      # Required to put a comment into the pull-request
-      pull-requests: write
-
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-      - uses: pnpm/action-setup@v4
-        with:
-          version: 10
-      - name: 'Install Deps'
-        run: pnpm install
-      - name: 'Test'
-        run: pnpm run test
-      - name: 'Report Coverage'
-        # Set if: always() to also generate the report if tests are failing
-        # Only works if you set `reportOnFailure: true` in your vite config as specified above
-        if: always()
-        uses: davelosert/vitest-coverage-report-action@v2

.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 deploy/helm/fastgpt
-          helm package deploy/helm/fastgpt --version ${HELM_VERSION}-helm --app-version ${APP_VERSION} -d bin
+          helm dependency update files/helm/fastgpt
+          helm package files/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/preview-fastgpt-image.yml

@@ -1,6 +1,9 @@
 name: Preview FastGPT images
 on:
   pull_request_target:
+    paths:
+      - 'projects/app/**'
+      - 'packages/**'
   workflow_dispatch:
 
 jobs:
@@ -65,3 +68,14 @@ 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

.gitignore

@@ -44,4 +44,3 @@ files/helm/fastgpt/fastgpt-0.1.0.tgz
 files/helm/fastgpt/charts/*.tgz
 
 tmp/
-coverage

.prettierignore

@@ -5,6 +5,4 @@ node_modules
 docSite/
 *.md
 
-pnpm-lock.yaml
-cl100l_base.ts
-dict.json
+cl100l_base.ts

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

@@ -17,8 +17,15 @@ usageMatchRegex:
   # you can ignore it and use your own matching rules as well
   - "[^\\w\\d]t\\(['\"`]({key})['\"`]"
   - "[^\\w\\d]commonT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  # 支持 appT("your.i18n.keys")
+  - "[^\\w\\d]appT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  # 支持 datasetT("your.i18n.keys")
+  - "[^\\w\\d]datasetT\\(['\"`]({key})['\"`]"
   - "[^\\w\\d]fileT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]publishT\\(['\"`]({key})['\"`]"
   - "[^\\w\\d]workflowT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]userT\\(['\"`]({key})['\"`]"
+  - "[^\\w\\d]chatT\\(['\"`]({key})['\"`]"
   - "[^\\w\\d]i18nT\\(['\"`]({key})['\"`]"
 
 # A RegEx to set a custom scope range. This scope will be used as a prefix when detecting keys

.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 '@fastgpt/service/test/utils'; ;",
+			"import { getTestRequest } from '@/test/utils';",
 			"import { AppErrEnum } from '@fastgpt/global/common/error/code/app';",
 			"import handler from './demo';",
 			"",

.vscode/settings.json

@@ -27,5 +27,7 @@
     },
     "markdown.copyFiles.destination": {
         "/docSite/content/**/*": "${documentWorkspaceFolder}/docSite/assets/imgs/"
-    }
+    },
+    "markdown.copyFiles.overwriteBehavior": "nameIncrementally",
+    "markdown.copyFiles.transformPath": "const filename = uri.path.split('/').pop(); return `/imgs/${filename}`;"
 }

README.md

@@ -83,7 +83,6 @@ 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
@@ -114,6 +113,16 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">
 </a>
 
+## 🏘️ 社区交流群
+
+扫码加入飞书话题群：
+
+![](https://oss.laf.run/otnvvf-imgs/fastgpt-feishu1.png)
+
+<a href="#readme">
+    <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">
+</a>
+
 ## 🏘️ 加入我们
 
 我们正在寻找志同道合的小伙伴，加速 FastGPT 的发展。你可以通过 [FastGPT 2025 招聘](https://fael3z0zfze.feishu.cn/wiki/P7FOwEmPziVcaYkvVaacnVX1nvg)了解 FastGPT 的招聘信息。
@@ -123,26 +132,17 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 - [Laf：3 分钟快速接入三方应用](https://github.com/labring/laf)
 - [Sealos：快速部署集群应用](https://github.com/labring/sealos)
 - [One API：多模型管理，支持 Azure、文心一言等](https://github.com/songquanpeng/one-api)
+- [TuShan：5 分钟搭建后台管理系统](https://github.com/msgbyte/tushan)
 
 <a href="#readme">
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">
 </a>
 
+
 ## 🌿 第三方生态
 
-- [AI Proxy：国内模型聚合服务](https://sealos.run/aiproxy/?k=fastgpt-github/)
-- [SiliconCloud (硅基流动) —— 开源模型在线体验平台](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
 - [COW 个人微信/企微机器人](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/external-integration/onwechat/)
-
-<a href="#readme">
-    <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">
-</a>
-
-## 🏘️ 社区交流群
-
-扫码加入飞书话题群：
-
-![](https://oss.laf.run/otnvvf-imgs/fastgpt-feishu1.png)
+- [SiliconCloud (硅基流动) —— 开源模型在线体验平台](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
 
 <a href="#readme">
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">

README_en.md

@@ -69,7 +69,7 @@ Project tech stack: NextJs + TS + ChakraUI + MongoDB + PostgreSQL (PG Vector plu
 
   > When using [Sealos](https://sealos.io) services, there is no need to purchase servers or domain names. It supports high concurrency and dynamic scaling, and the database application uses the kubeblocks database, which far exceeds the simple Docker container deployment in terms of IO performance.
   <div align="center">
-  [![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg)](https://cloud.sealos.io/?openapp=system-fastdeploy%3FtemplateName%3Dfastgpt&uid=fnWRt09fZP)
+  [![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg)](https://cloud.sealos.io/?openapp=system-fastdeploy%3FtemplateName%3Dfastgpt)
   </div>
 
   Give it a 2-4 minute wait after deployment as it sets up the database. Initially, it might be a too slow since we're using the basic settings.

README_ja.md

@@ -94,7 +94,7 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 
 - **⚡ デプロイ**
 
-  [![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg)](https://cloud.sealos.io/?openapp=system-fastdeploy%3FtemplateName%3Dfastgpt&uid=fnWRt09fZP)
+  [![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg)](https://cloud.sealos.io/?openapp=system-fastdeploy%3FtemplateName%3Dfastgpt)
 
   デプロイ 後、データベースをセットアップするので、2～4分待 ってください。基本設定 を 使 っているので、最初 は 少 し 遅 いかもしれません。
 

SECURITY.md

@@ -1,26 +0,0 @@
-# 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！

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@6d0568e && hugo -v --minify
+RUN cd /app/hugo && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs && 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：
 
-## 4.8.20+ 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。
+## 4.6.8+ 版本新配置文件示例
+
 ```json
 {
   "feConfigs": {
@@ -23,54 +23,251 @@ weight: 707
   "systemEnv": {
     "vectorMaxProcess": 15, // 向量处理线程数量
     "qaMaxProcess": 15, // 问答拆分线程数量
-    "vlmMaxProcess": 15, // 图片理解模型最大处理进程
     "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。
-    "customPdfParse": { // 4.9.0 新增配置
-      "url": "", // 自定义 PDF 解析服务地址
-      "key": "", // 自定义 PDF 解析服务密钥
-      "doc2xKey": "", // doc2x 服务密钥
-      "price": 0 // PDF 解析服务价格
+    "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
   }
 }
 ```
 
-## 自定义 PDF 解析配置
+##  内置的模型提供商ID
 
-自定义 PDF 服务解析的优先级高于 Doc2x 服务，所以如果使用 Doc2x 服务，请勿配置自定义 PDF 服务。
+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：
 
-### 使用 Sealos PDF 解析服务
+1. 厂商官网地址
+2. 厂商 SVG logo，建议是正方形图片。
 
-#### 1. 申请 Sealos AI proxy API Key
+目前已支持的提供商, 复制 "-" 之前的字符串，作为 provider 的值。
 
-[点击打开 Sealos Pdf parser 官网](https://hzh.sealos.run/?uid=fnWRt09fZP&openapp=system-aiproxy)，并进行对应 API Key 的申请。
+- 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
 
-#### 2. 修改 FastGPT 配置文件
 
-`systemEnv.customPdfParse.url`填写成`https://aiproxy.hzh.sealos.run/v1/parse/pdf?model=parse-pdf`  
-`systemEnv.customPdfParse.key`填写成在 Sealos AI proxy 中申请的 API Key。
+## ReRank 模型接入
 
-![](/imgs/deployconfig-aiproxy.png)
+由于 OneAPI 不支持 Rerank 模型，所以需要单独配置接入，这里
 
-### 使用 Doc2x 解析 PDF 文件
 
-`Doc2x`是一个国内提供专业 PDF 解析。
+### 使用硅基流动的在线模型
 
-#### 1. 申请 Doc2x 服务
+有免费的 `bge-reranker-v2-m3` 模型可以使用。
 
-[点击打开 Doc2x 官网](https://doc2x.noedgeai.com?inviteCode=9EACN2)，并进行对应 API Key 的申请。
+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
 
-#### 2. 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"
+        }
+    ]
+}
+```
 
-开源版用户在 `config.json` 文件中添加 `systemEnv.customPdfParse.doc2xKey` 配置，并填写上申请到的 API Key。并重启服务。
+### 私有部署模型
 
-商业版用户在 Admin 后台根据表单指引填写 Doc2x 服务密钥。
+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。
 
-#### 3. 开始使用
+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：
 
-在知识库导入数据或应用文件上传配置中，可以勾选`PDF 增强解析`，则在对 PDF 解析时候，会使用 Doc2x 服务进行解析。
-
-### 使用 Marker 解析 PDF 文件
-
-[点击查看 Marker 接入教程](/docs/development/custom-models/marker)
+```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/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)
+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)
 
 ### 3. 安装依赖
 
@@ -118,17 +118,10 @@ services:
 ```
 ## 接入 FastGPT
 
-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)
+参考 [ReRank模型接入](/docs/development/configuration/#rerank-接入)，host 变量为部署的域名。
 
 ## 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

@@ -11,51 +11,39 @@ weight: 909
 
 PDF 是一个相对复杂的文件格式，在 FastGPT 内置的 pdf 解析器中，依赖的是 pdfjs 库解析，该库基于逻辑解析，无法有效的理解复杂的 pdf 文件。所以我们在解析 pdf 时候，如果遇到图片、表格、公式等非简单文本内容，会发现解析效果不佳。
 
-市面上目前有多种解析 PDF 的方法，比如使用 [Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker)，该项目使用了 Surya 模型，基于视觉解析，可以有效提取图片、表格、公式等复杂内容。
+市面上目前有多种解析 PDF 的方法，比如使用 [Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker)，该项目使用了 Surya 模型，基于视觉解析，可以有效提取图片、表格、公式等复杂内容。为了可以让 Marker 快速接入 FastGPT，我们做了一个自定义解析的拓展 Demo。
 
-在 `FastGPT v4.9.0` 版本中，开源版用户可以在`config.json`文件中添加`systemEnv.customPdfParse`配置，来使用 Marker 解析 PDF 文件。商业版用户直接在 Admin 后台根据表单指引填写即可。需重新拉取 Marker 镜像，接口格式已变动。
+在 FastGPT 4.8.15 版本中，你可以通过增加一个环境变量，来替换掉 FastGPT 系统内置解析器，实现自定义的文档解析服务。该功能只是 Demo 阶段，后期配置模式和交互规则会发生改动。
 
 ## 使用教程
 
-### 1. 安装 Marker
+### 1. 按照 Marker
 
-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。
+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。
 
 这里介绍快速 Docker 安装的方法：
 
 ```dockerfile
-docker pull crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.2
-docker run --gpus all -itd -p 7231:7232 --name model_pdf_v2 -e PROCESSES_PER_GPU="2" crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.2
-```
-### 2. 添加 FastGPT 文件配置
-
-```json
-{
-  xxx
-  "systemEnv": {
-    xxx
-    "customPdfParse": {
-      "url": "http://xxxx.com/v2/parse/file", // 自定义 PDF 解析服务地址 marker v0.2
-      "key": "", // 自定义 PDF 解析服务密钥
-      "doc2xKey": "", // doc2x 服务密钥
-      "price": 0 // PDF 解析服务价格
-    }
-  }
-}
+docker pull crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:latest
+docker run --gpus all -itd -p 7231:7231 --name model_pdf_v1 crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:latest
 ```
 
-需要重启服务。
+### 2. 添加 FastGPT 环境变量
+
+```
+CUSTOM_READ_FILE_URL=http://xxxx.com/v1/parse/file
+CUSTOM_READ_FILE_EXTENSION=pdf
+```
+
+* CUSTOM_READ_FILE_URL - 自定义解析服务的地址, host改成解析服务的访问地址，path 不能变动。
+* CUSTOM_READ_FILE_EXTENSION - 支持的文件后缀，多个文件类型，可用逗号隔开。
 
 ### 3. 测试效果
 
-通过知识库上传一个 pdf 文件，并勾选上 `PDF 增强解析`。
-
-![alt text](/imgs/marker2.png)
-
-确认上传后，可以在日志中看到 LOG （LOG_LEVEL需要设置 info 或者 debug）：
+通过知识库上传一个 pdf 文件，并确认上传，可以在日志中看到 LOG （LOG_LEVEL需要设置 info 或者 debug）：
 
 ```
-[Info] 2024-12-05 15:04:42 Parsing files from an external service
+[Info] 2024-12-05 15:04:42 Parsing files from an external service 
 [Info] 2024-12-05 15:07:08 Custom file parsing is complete, time: 1316ms 
 ```
 
@@ -63,10 +51,6 @@ docker run --gpus all -itd -p 7231:7232 --name model_pdf_v2 -e PROCESSES_PER_GPU
 
 ![alt text](/imgs/image-10.png)
 
-同样的，在应用中，你可以在文件上传配置里，勾选上 `PDF 增强解析`。
-
-![alt text](/imgs/marker3.png)
-
 
 ## 效果展示
 
@@ -79,25 +63,4 @@ docker run --gpus all -itd -p 7231:7232 --name model_pdf_v2 -e PROCESSES_PER_GPU
 
 上图是分块后的结果，下图是 pdf 原文。整体图片、公式、表格都可以提取出来，效果还是杠杠的。
 
-不过要注意的是，[Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker) 的协议是`GPL-3.0 license`，请在遵守协议的前提下使用。
-
-## 旧版 Marker 使用方法
-
-FastGPT V4.9.0 版本之前，可以用以下方式，试用 Marker 解析服务。
-
-安装和运行 Marker 服务：
-
-```dockerfile
-docker pull crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.1
-docker run --gpus all -itd -p 7231:7231 --name model_pdf_v1 -e PROCESSES_PER_GPU="2" crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.1
-```
-
-并修改 FastGPT 环境变量：
-
-```
-CUSTOM_READ_FILE_URL=http://xxxx.com/v1/parse/file
-CUSTOM_READ_FILE_EXTENSION=pdf
-```
-
-* CUSTOM_READ_FILE_URL - 自定义解析服务的地址, host改成解析服务的访问地址，path 不能变动。
-* CUSTOM_READ_FILE_EXTENSION - 支持的文件后缀，多个文件类型，可用逗号隔开。
+不过要注意的是，[Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker) 的协议是`GPL-3.0 license`，请在遵守协议的前提下使用。

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

@@ -144,6 +144,7 @@ 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

@@ -7,13 +7,6 @@ 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)
@@ -30,7 +23,7 @@ weight: 707
 
 ### PgVector版本
 
-非常轻量，适合知识库索引量在 5000 万以下。
+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 |
@@ -56,7 +49,7 @@ weight: 707
 
 ### zilliz cloud版本
 
-Zilliz Cloud 由 Milvus 原厂打造，是全托管的 SaaS 向量数据库服务，性能优于 Milvus 并提供 SLA，点击使用 [Zilliz Cloud](https://zilliz.com.cn/)。
+Milvus 的全托管服务，性能优于 Milvus 并提供 SLA，点击使用 [Zilliz Cloud](https://zilliz.com.cn/)。
 
 由于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注。
 
@@ -118,7 +111,7 @@ 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/deploy/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/files/docker) (注意，不同向量库版本的文件不一样)
 
 {{% alert icon="🤖" context="success" %}}
 
@@ -134,11 +127,11 @@ 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/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml
+curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
 # milvus 版本
-# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-milvus.yml
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml
 # zilliz 版本
-# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-zilliz.yml
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-zilliz.yml
 ```
 
 ### 2. 修改环境变量
@@ -149,14 +142,18 @@ curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/mai
 {{< tab tabName="PgVector版本" >}}
 {{< markdownify >}}
 
-无需操作
+```
+FE_DOMAIN=你的前端你访问地址,例如 http://192.168.0.1:3000;https://cloud.fastgpt.cn
+```
 
 {{< /markdownify >}}
 {{< /tab >}}
 {{< tab tabName="Milvus版本" >}}
 {{< markdownify >}}
 
-无需操作
+```
+FE_DOMAIN=你的前端你访问地址,例如 http://192.168.0.1:3000;https://cloud.fastgpt.cn
+```
 
 {{< /markdownify >}}
 {{< /tab >}}
@@ -170,6 +167,7 @@ curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/mai
 {{% alert icon="🤖" context="success" %}}
 
 1. 修改`MILVUS_ADDRESS`和`MILVUS_TOKEN`链接参数，分别对应 `zilliz` 的 `Public Endpoint` 和 `Api key`，记得把自己ip加入白名单。
+2. 修改FE_DOMAIN=你的前端你访问地址,例如 http://192.168.0.1:3000;https://cloud.fastgpt.cn
 
 {{% /alert %}}
 
@@ -184,28 +182,28 @@ curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/mai
 ```bash
 # 启动容器
 docker-compose up -d
+# 等待10s，OneAPI第一次总是要重启几次才能连上Mysql
+sleep 10
+# 重启一次oneapi(由于OneAPI的默认Key有点问题，不重启的话会提示找不到渠道，临时手动重启一次解决，等待作者修复)
+docker restart oneapi
 ```
 
-### 4. 访问 FastGPT
+### 4. 打开 OneAPI 添加模型
 
-目前可以通过 `ip:3000` 直接访问(注意开放防火墙)。登录用户名为 `root`，密码为`docker-compose.yml`环境变量里设置的 `DEFAULT_ROOT_PSW`。
+可以通过`ip:3001`访问OneAPI，默认账号为`root`密码为`123456`。
+
+在OneApi中添加合适的AI模型渠道。[点击查看相关教程](/docs/development/modelconfig/one-api/)
+
+### 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`。
 
 如果需要域名访问，请自行安装并配置 Nginx。
 
-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），日志可能会提示一次`MongoServerError: Unable to read from a snapshot due to pending collection catalog changes;`可忽略。
-
-### 5. 配置模型
-
-- 首次登录FastGPT后，系统会提示未配置`语言模型`和`索引模型`，并自动跳转模型配置页面。系统必须至少有这两类模型才能正常使用。
-- 如果系统未正常跳转，可以在`账号-模型提供商`页面，进行模型配置。[点击查看相关教程](/docs/development/modelconfig/ai-proxy)
-- 目前已知可能问题：首次进入系统后，整个浏览器 tab 无法响应。此时需要删除该tab，重新打开一次即可。
+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。
 
 ## FAQ
 
-### 登录系统后，浏览器无法响应
-
-无法点击任何内容，刷新也无效。此时需要删除该tab，重新打开一次即可。
-
 ### Mongo 副本集自动初始化失败
 
 最新的 docker-compose 示例优化 Mongo 副本集初始化，实现了全自动。目前在 unbuntu20,22 centos7, wsl2, mac, window 均通过测试。仍无法正常启动，大部分是因为 cpu 不支持 AVX 指令集，可以切换 Mongo4.x 版本。

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

@@ -9,48 +9,26 @@ images: []
 
 ## 一、错误排查方式
 
-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
+遇到问题先按下面方式排查。
 
 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。
 
-### 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:
+### sealos怎么挂载 小程序配置文件
 
+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。
@@ -142,13 +120,9 @@ 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
 
-### 如何检查模型可用性问题
+### 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）
@@ -421,7 +395,3 @@ 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 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)
+- [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)
 - 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
@@ -70,7 +70,6 @@ Mongo 数据库需要注意，需要注意在连接地址中增加 `directConnec
 
 - `vectorMaxProcess`: 向量生成最大进程，根据数据库和 key 的并发数来决定，通常单个 120 号，2c4g 服务器设置 10~15。
 - `qaMaxProcess`: QA 生成最大进程
-- `vlmMaxProcess`: 图片理解模型最大进程
 - `pgHNSWEfSearch`: PostgreSQL vector 索引参数，越大搜索精度越高但是速度越慢，具体可看 pgvector 官方说明。
 
 ### 5. 运行
@@ -78,6 +77,8 @@ 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/migration/docker_db.md

@@ -7,18 +7,9 @@ draft: false
 images: []
 ---
 
-## 1. 停止服务
-
-```bash
-docker-compose down
-```
-
-
-## 2. Copy文件夹
+## Copy文件
 
 Docker 部署数据库都会通过 volume 挂载本地的目录进入容器，如果要迁移，直接复制这些目录即可。
 
 `PG 数据`: pg/data
-`Mongo 数据`: mongo/data
-
-直接把pg 和 mongo目录全部复制走即可。
+`Mongo 数据`: mongo/data

docSite/content/zh-cn/docs/development/modelConfig/ai-proxy.md

@@ -1,129 +0,0 @@
----
-title: '通过 AI Proxy 接入模型'
-description: '通过 AI Proxy 接入模型'
-icon: 'api'
-draft: false
-toc: true
-weight: 744
----
-
-从 `FastGPT 4.8.23` 版本开始，引入 AI Proxy 来进一步方便模型的配置。
-
-AI Proxy 与 One API 类似，也是作为一个 OpenAI 接口管理 & 分发系统，可以通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型，开箱即用。
-
-## 部署
-
-### Docker 版本
-
-`docker-compose.yml` 文件已加入了 AI Proxy 配置，可直接使用。[点击查看最新的 yml 配置](https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml)
-
-从旧版升级的用户，可以复制 yml 里，ai proxy 的配置，加入到旧的 yml 文件中。
-
-## 运行原理
-
-AI proxy 核心模块: 
-
-1. 渠道管理：管理各家模型提供商的 API Key 和可用模型列表。
-2. 模型调用：根据请求的模型，选中对应的渠道；根据渠道的 API 格式，构造请求体，发送请求；格式化响应体成标准格式返回。
-3. 调用日志：详细记录模型调用的日志，并在错误时候可以记录其入参和报错信息，方便排查。
-
-运行流程：
-
-![aiproxy12](/imgs/aiproxy1.png)
-
-## 在 FastGPT 中使用
-
-AI proxy 相关功能，可以在`账号-模型提供商`页面找到。
-
-### 1. 创建渠道
-
-在`模型提供商`的配置页面，点击`模型渠道`，进入渠道配置页面
-
-![aiproxy1](/imgs/aiproxy-1.png)
-
-点击右上角的“新增渠道”，即可进入渠道配置页面
-
-![aiproxy2](/imgs/aiproxy-2.png)
-
-以阿里云的模型为例，进行如下配置
-
-![aiproxy3](/imgs/aiproxy-3.png)
-
-1. 渠道名：展示在外部的渠道名称，仅作标识;
-2. 厂商：模型对应的厂商，不同厂商对应不同的默认地址和 API 密钥格式;
-3. 模型：当前渠道具体可以使用的模型，系统内置了主流的一些模型，如果下拉框中没有想要的选项，可以点击“新增模型”，[增加自定义模型](/docs/development/modelconfig/intro/#新增自定义模型);
-4. 模型映射：将 FastGPT 请求的模型，映射到具体提供的模型上。例如：
-   
-```json
-{
-    "gpt-4o-test": "gpt-4o",
-}
-```
-
-FatGPT 中的模型为 `gpt-4o-test`，向 AI Proxy 发起请求时也是 `gpt-4o-test`。AI proxy 在向上游发送请求时，实际的`model`为 `gpt-4o`。
-
-5. 代理地址：具体请求的地址，系统给每个主流渠道配置了默认的地址，如果无需改动则不用填。
-6. API 密钥：从模型厂商处获取的 API 凭证。注意部分厂商需要提供多个密钥组合，可以根据提示进行输入。
-
-最后点击“新增”，就能在“模型渠道”下看到刚刚配置的渠道
-
-![aiproxy4](/imgs/aiproxy-4.png)
-
-### 2. 渠道测试
-
-然后可以对渠道进行测试，确保配置的模型有效
-
-![aiproxy5](/imgs/aiproxy-5.png)
-
-点击“模型测试”，可以看到配置的模型列表，点击“开始测试”
-
-![aiproxy6](/imgs/aiproxy-6.png)
-
-等待模型测试完成后，会输出每个模型的测试结果以及请求时长
-
-![aiproxy7](/imgs/aiproxy-7.png)
-
-### 3. 启用模型
-
-最后在`模型配置`中，可以选择启用对应的模型，这样就能在平台中使用了，更多模型配置可以参考[模型配置](/docs/development/modelconfig/intro)
-
-![aiproxy8](/imgs/aiproxy-8.png)
-
-## 其他功能介绍
-
-### 优先级
-
-范围1～100。数值越大，越容易被优先选中。
-
-![aiproxy9](/imgs/aiproxy-9.png)
-
-### 启用/禁用
-
-在渠道右侧的控制菜单中，还可以控制渠道的启用或禁用，被禁用的渠道将无法再提供模型服务
-
-![aiproxy10](/imgs/aiproxy-10.png)
-
-### 调用日志
-
-在 `调用日志` 页面，会展示发送到模型处的请求记录，包括具体的输入输出 tokens、请求时间、请求耗时、请求地址等等。错误的请求，则会详细的入参和错误信息，方便排查，但仅会保留 1 小时(环境变量里可配置)。
-
-![aiproxy11](/imgs/aiproxy-11.png)
-
-## 从 OneAPI 迁移到 AI Proxy
-
-可以从任意终端，发起 1 个 HTTP 请求。其中 `{{host}}` 替换成 AI Proxy 地址，`{{admin_key}}` 替换成 AI Proxy 中 `ADMIN_KEY` 的值。
-
-Body 参数 `dsn` 为 OneAPI 的 mysql 连接串。
-
-```bash
-curl --location --request POST '{{host}}/api/channels/import/oneapi' \
---header 'Authorization: Bearer {{admin_key}}' \
---header 'Content-Type: application/json' \
---data-raw '{
-    "dsn": "mysql://root:s5mfkwst@tcp(dbconn.sealoshzh.site:33123)/mydb"
-}'
-```
-
-执行成功的情况下会返回 "success": true
-
-脚本目前不是完全准，仅是简单的做数据映射，主要是迁移`代理地址`、`模型`和`API 密钥`，建议迁移后再进行手动检查。

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

@@ -1,466 +0,0 @@
----
-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. 对接模型提供商
-
-#### AI Proxy
-
-从 4.8.23 版本开始， FastGPT 支持在页面上配置模型提供商，即使用 [AI Proxy 接入教程](/docs/development/modelconfig/ai-proxy) 来进行模型聚合，从而可以对接更多模型提供商。
-
-#### One API
-
-也可以使用 [OneAPI 接入教程](/docs/development/modelconfig/one-api)。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/?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. 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

@@ -20,10 +20,14 @@ FastGPT 目前采用模型分离的部署方案，FastGPT 中只兼容 OpenAI
 
 ## 部署
 
+### Docker 版本
+
+`docker-compose.yml` 文件已加入了 OneAPI 配置，可直接使用。默认暴露在 3001 端口。
+
 ### Sealos 版本
 
 * 北京区: [点击部署 OneAPI](https://hzh.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Done-api)
-* 新加坡区(可用 GPT) [点击部署 OneAPI](https://cloud.sealos.io/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Done-api&uid=fnWRt09fZP)
+* 新加坡区(可用 GPT) [点击部署 OneAPI](https://cloud.sealos.io/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Done-api)
 
 ![alt text](/imgs/image-59.png)
 
@@ -90,16 +94,70 @@ CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
 
 ![](/imgs/oneapi-demo1.png)
 
-### 2. 修改 FastGPT 模型配置
+### 2. 修改 FastGPT 配置文件
 
-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。
+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)。
 
-![alt text](/imgs/image-103.png)
+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。
 
 
 ## 其他服务商接入参考
 
-这章介绍一些提供商接入 OneAPI 的教程，配置后不要忘记在 FastGPT 模型配置中启用。
+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。
 
 ### 阿里通义千问
 

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

@@ -27,15 +27,141 @@ OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
 CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
 ```
 
-## 3. 修改 FastGPT 模型配置
+## 3. 修改 FastGPT 配置文件
 
-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。
+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。
 
-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。
+注意：ReRank 模型仍需配置一次 Api Key
 
-![alt text](/imgs/image-104.png)
+```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. 体验测试
+## 4. 重启 FastGPT
+
+## 5. 体验测试
 
 ### 测试对话和图片识别
 

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

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
-title: 'OpenAPI 介绍'
-description: 'FastGPT OpenAPI 介绍'
+title: 'Api Key 使用与鉴权'
+description: 'FastGPT Api Key 使用与鉴权'
 icon: 'key'
 draft: false
 toc: true
@@ -27,7 +27,6 @@ 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/chat.md

@@ -7,12 +7,6 @@ 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" %}}
@@ -108,8 +102,8 @@ 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。
-  - 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。
+  - 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。
 - 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。
@@ -678,7 +672,7 @@ 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

@@ -297,9 +297,7 @@ curl --location --request DELETE 'http://localhost:3000/api/core/dataset/delete?
 | --- | --- | --- |
 | datasetId | 知识库ID | ✅ |
 | parentId： | 父级ID，不填则默认为根目录 |  |
-| trainingType | 数据处理方式。chunk: 按文本长度进行分割;qa: 问答对提取 | ✅ |
-| autoIndexes | 是否自动生成索引(仅商业版支持) |  |
-| imageIndex | 是否自动生成图片索引(仅商业版支持) |  |
+| trainingType | 训练模式。chunk: 按文本长度进行分割;qa: QA拆分;auto: 增强训练 | ✅ |
 | chunkSize | 预估块大小 |  |
 | chunkSplitter | 自定义最高优先分割符号 |  |
 | qaPrompt | qa拆分提示词 |  |
@@ -737,7 +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 '{
@@ -1063,12 +1061,10 @@ curl --location --request DELETE 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collect
 
 | 字段 | 类型 | 说明 | 必填 |
 | --- | --- | --- | --- |
-| type | String | 可选索引类型：default-默认索引; custom-自定义索引; summary-总结索引; question-问题索引; image-图片索引 | |
-| dataId | String | 关联的向量ID，变更数据时候传入该 ID，会进行差量更新，而不是全量更新 |  |
+| defaultIndex | Boolean | 是否为默认索引 | ✅ |
+| dataId | String | 关联的向量ID | ✅ |
 | text | String | 文本内容 | ✅ |
 
-`type` 不填则默认为 `custom` 索引，还会基于 q/a 组成一个默认索引。如果传入了默认索引，则不会额外创建。
-
 ### 为集合批量添加添加数据
 
 注意，每次最多推送 200 组数据。
@@ -1083,7 +1079,7 @@ curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/core/dataset/data/pus
 --header 'Content-Type: application/json' \
 --data-raw '{
     "collectionId": "64663f451ba1676dbdef0499",
-    "trainingType": "chunk",
+    "trainingMode": "chunk",
     "prompt": "可选。qa 拆分引导词，chunk 模式下忽略",
     "billId": "可选。如果有这个值，本次的数据会被聚合到一个订单中，这个值可以重复使用。可以参考 [创建训练订单] 获取该值。",
     "data": [
@@ -1300,7 +1296,8 @@ curl --location --request GET 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/detai
         "chunkIndex": 0,
         "indexes": [
             {
-                "type": "default",
+                "defaultIndex": true,
+                "type": "chunk",
                 "dataId": "3720083",
                 "text": "N o . 2 0 2 2 1 2中 国 信 息 通 信 研 究 院京东探索研究院2022年 9月人工智能生成内容（AIGC）白皮书(2022 年)版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院和京东探索研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院和京东探索研究院”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。前 言习近平总书记曾指出，“数字技术正以新理念、新业态、新模式全面融入人类经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域和全过程”。在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称 AIGC）正在悄然引导着一场深刻的变革，重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式，将极大地丰富人们的数字生活，是未来全面迈向数字文明新时代不可或缺的支撑力量。",
                 "_id": "65abd4b29d1448617cba61dc"
@@ -1335,19 +1332,13 @@ curl --location --request PUT 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/updat
     "q":"测试111",
     "a":"sss",
     "indexes":[
-        {
-            "dataId": "xxxx",
-            "type": "default",
-            "text": "默认索引"
-        },
         {
             "dataId": "xxx",
-            "type": "custom",
-            "text": "旧的自定义索引1"
+            "defaultIndex":false,
+            "text":"自定义索引1"
         },
         {
-            "type":"custom",
-            "text":"新增的自定义索引"
+            "text":"修改后的自定义索引2。（会删除原来的自定义索引2，并插入新的自定义索引2）"
         }
     ]
 }'

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。该功能目前只在商业版中提供。
+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。
 
 ## 使用说明
 

docSite/content/zh-cn/docs/development/proxy/nginx.md

@@ -9,7 +9,7 @@ weight: 951
 
 ## 登录 Sealos
 
-[Sealos](https://cloud.sealos.io?uid=fnWRt09fZP)
+[Sealos](https://cloud.sealos.io/)
 
 ## 创建应用
 

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

@@ -26,15 +26,15 @@ FastGPT 使用了 one-api 项目来管理模型池，其可以兼容 OpenAI 、A
 
 新加披区的服务器在国外，可以直接访问 OpenAI，但国内用户需要梯子才可以正常访问新加坡区。国际区价格稍贵，点击下面按键即可部署👇
 
-<a href="https://template.cloud.sealos.io/deploy?templateName=fastgpt&uid=fnWRt09fZP" rel="external" target="_blank"><img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg" alt="Deploy on Sealos"/></a>
+<a href="https://template.cloud.sealos.io/deploy?templateName=fastgpt" rel="external" target="_blank"><img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg" alt="Deploy on Sealos"/></a>
 
 ### 北京区
 
 北京区服务提供商为火山云，国内用户可以稳定访问，但无法访问 OpenAI 等境外服务，价格约为新加坡区的 1/4。点击下面按键即可部署👇
 
-<a href="https://bja.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Dfastgpt&uid=fnWRt09fZP" rel="external" target="_blank"><img src="https://raw.githubusercontent.com/labring-actions/templates/main/Deploy-on-Sealos.svg" alt="Deploy on Sealos"/></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>
 
-### 1. 开始部署
+### 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。
 
@@ -52,19 +52,27 @@ FastGPT 使用了 one-api 项目来管理模型池，其可以兼容 OpenAI 、A
 
 ![](/imgs/sealos2.png)
 
-### 2. 登录
+### 登录
 
 用户名：`root`
 
 密码是刚刚一键部署时设置的`root_password`
 
-### 3. 配置模型
+### 修改配置文件和环境变量
 
-### 4. 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。
 
-务必先配置至少一组模型，否则系统无法正常使用。
+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。
 
-[点击查看模型配置教程](/docs/development/modelConfig/intro/)
+![](/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。
 
 ## 收费
 
@@ -80,20 +88,7 @@ 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。
@@ -153,6 +148,8 @@ 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/45.md

@@ -13,7 +13,7 @@ FastGPT V4.5 引入 PgVector0.5 版本的 HNSW 索引，极大的提高了知识
 
 ## PgVector升级：Sealos 部署方案
 
-1. 点击[Sealos桌面](https://cloud.sealos.io?uid=fnWRt09fZP)的数据库应用。
+1. 点击[Sealos桌面](https://cloud.sealos.io)的数据库应用。
 2. 点击【pg】数据库的详情。
 3. 点击右上角的重启，等待重启完成。
 4. 点击左侧的一键链接，等待打开 Terminal。

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

@@ -31,6 +31,7 @@ weight: 813
     "usedInClassify": true,
     "usedInExtractFields": true,
     "usedInToolCall": true,
+    "usedInQueryExtension": true,
     "toolChoice": false,
     "functionCall": false,
     "customCQPrompt": "",
@@ -55,6 +56,7 @@ 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(包含升级脚本)'
+title: 'V4.8.18'
 description: 'FastGPT V4.8.18 更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false

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

@@ -1,46 +1,18 @@
 ---
-title: 'V4.8.19(包含升级脚本)'
+title: 'V4.8.19(进行中)'
 description: 'FastGPT V4.8.19 更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false
 toc: true
-weight: 805
+weight: 806
 ---
 
-## 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。
+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。

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

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

@@ -1,50 +0,0 @@
----
-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）。[点击查看模型配置方案](/docs/development/modelconfig/intro/)
-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

@@ -1,39 +0,0 @@
----
-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

@@ -1,61 +0,0 @@
----
-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

@@ -1,54 +0,0 @@
----
-title: 'V4.8.23'
-description: 'FastGPT V4.8.23 更新说明'
-icon: 'upgrade'
-draft: false
-toc: true
-weight: 801
----
-
-## 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/deploy/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/files/docker/docker-compose-milvus.yml).
 2. 新增 - 给 chat 接口 empty answer 增加 log，便于排查模型问题。
 3. 新增 - ifelse判断器，字符串支持正则。
 4. 新增 - 代码运行支持 console.log 输出调试。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/490.md

@@ -1,190 +0,0 @@
----
-title: 'V4.9.0(包含升级脚本)'
-description: 'FastGPT V4.9.0 更新说明'
-icon: 'upgrade'
-draft: false
-toc: true
-weight: 800
----
-
-
-## 更新指南
-
-### 1. 做好数据库备份
-
-### 2. 更新镜像和 PG 容器
-
-- 更新 FastGPT 镜像 tag: v4.9.0
-- 更新 FastGPT 商业版镜像 tag: v4.9.0
-- Sandbox 镜像，可以不更新
-- 更新 PG 容器为 v0.8.0-pg15, 可以查看[最新的 yml](https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml)
-
-### 3. 替换 OneAPI（可选）
-
-如果需要使用 [AI Proxy](https://github.com/labring/aiproxy) 替换 OneAPI 的用户可执行该步骤。
-
-#### 1. 修改 yml 文件
-
-参考[最新的 yml](https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml) 文件。里面已移除 OneAPI 并添加了 AIProxy配置。包含一个服务和一个 PgSQL 数据库。将 `aiproxy` 的配置`追加`到 OneAPI 的配置后面（先不要删除 OneAPI，有一个初始化会自动同步 OneAPI 的配置）
-
-{{% details title="AI Proxy Yml 配置" closed="true" %}}
-
-```
-  # AI Proxy
-  aiproxy:
-    image: 'ghcr.io/labring/aiproxy:latest'
-    container_name: aiproxy
-    restart: unless-stopped
-    depends_on:
-      aiproxy_pg:
-        condition: service_healthy
-    networks:
-      - fastgpt
-    environment:
-      # 对应 fastgpt 里的AIPROXY_API_TOKEN
-      - ADMIN_KEY=aiproxy
-      # 错误日志详情保存时间（小时）
-      - LOG_DETAIL_STORAGE_HOURS=1
-      # 数据库连接地址
-      - SQL_DSN=postgres://postgres:aiproxy@aiproxy_pg:5432/aiproxy
-      # 最大重试次数
-      - RETRY_TIMES=3
-      # 不需要计费
-      - BILLING_ENABLED=false
-      # 不需要严格检测模型
-      - DISABLE_MODEL_CONFIG=true
-    healthcheck:
-      test: ['CMD', 'curl', '-f', 'http://localhost:3000/api/status']
-      interval: 5s
-      timeout: 5s
-      retries: 10
-  aiproxy_pg:
-    image: pgvector/pgvector:0.8.0-pg15 # docker hub
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.8.0-pg15 # 阿里云
-    restart: unless-stopped
-    container_name: aiproxy_pg
-    volumes:
-      - ./aiproxy_pg:/var/lib/postgresql/data
-    networks:
-      - fastgpt
-    environment:
-      TZ: Asia/Shanghai
-      POSTGRES_USER: postgres
-      POSTGRES_DB: aiproxy
-      POSTGRES_PASSWORD: aiproxy
-    healthcheck:
-      test: ['CMD', 'pg_isready', '-U', 'postgres', '-d', 'aiproxy']
-      interval: 5s
-      timeout: 5s
-      retries: 10
-```
-
-{{% /details %}}
-
-#### 2. 增加 FastGPT 环境变量：
-
-修改 yml 文件中，fastgpt 容器的环境变量：
-
-```
-# AI Proxy 的地址，如果配了该地址，优先使用
-- AIPROXY_API_ENDPOINT=http://aiproxy:3000
-# AI Proxy 的 Admin Token，与 AI Proxy 中的环境变量 ADMIN_KEY
-- AIPROXY_API_TOKEN=aiproxy
-```
-
-#### 3. 重载服务
-
-`docker-compose down` 停止服务，然后 `docker-compose up -d` 启动服务，此时会追加 `aiproxy` 服务，并修改 FastGPT 的配置。
-
-#### 4. 执行OneAPI迁移AI proxy脚本
-
-- 可联网方案:
-
-```bash
-# 进入 aiproxy 容器
-docker exec -it aiproxy sh
-# 安装 curl
-apk add curl
-# 执行脚本
-curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/channels/import/oneapi' \
---header 'Authorization: Bearer aiproxy' \
---header 'Content-Type: application/json' \
---data-raw '{
-    "dsn": "mysql://root:oneapimmysql@tcp(mysql:3306)/oneapi"
-}'
-# 返回 {"data":[],"success":true} 代表成功
-```
-
-- 无法联网时，可打开`aiproxy`的外网暴露端口，然后在本地执行脚本。
-
-aiProxy 暴露端口：3003:3000，修改后重新 `docker-compose up -d` 启动服务。
-
-```bash
-# 在终端执行脚本
-curl --location --request POST 'http://localhost:3003/api/channels/import/oneapi' \
---header 'Authorization: Bearer aiproxy' \
---header 'Content-Type: application/json' \
---data-raw '{
-    "dsn": "mysql://root:oneapimmysql@tcp(mysql:3306)/oneapi"
-}'
-# 返回 {"data":[],"success":true} 代表成功
-```
-
-- 如果不熟悉 docker 操作，建议不要走脚本迁移，直接删除 OneAPI 所有内容，然后手动重新添加渠道。
-
-#### 5. 进入 FastGPT 检查`AI Proxy` 服务是否正常启动。
-
-登录 root 账号后，在`账号-模型提供商`页面，可以看到多出了`模型渠道`和`调用日志`两个选项，打开模型渠道，可以看到之前 OneAPI 的渠道，说明迁移完成，此时可以手动再检查下渠道是否正常。
-
-#### 6. 删除 OneAPI 服务
-
-```bash
-# 停止服务，或者针对性停止 OneAPI 和其 Mysql
-docker-compose down
-# yml 文件中删除 OneAPI 和其 Mysql 依赖
-# 重启服务
-docker-compose up -d
-```
-
-### 4. 运行 FastGPT 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/initv490' \
---header 'rootkey: {{rootkey}}' \
---header 'Content-Type: application/json'
-```
-
-**脚本功能**
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-1. 升级 PG Vector 插件版本
-2. 全量更新知识库集合字段。
-3. 全量更新知识库数据中，index 的 type 类型。（时间较长，最后可能提示 timeout，可忽略，数据库不崩都会一直增量执行）
-
-## 兼容 & 弃用
-
-1. 弃用 - 之前私有化部署的自定义文件解析方案，请同步更新到最新的配置方案。[点击查看 PDF 增强解析配置](/docs/development/configuration/#使用-doc2x-解析-pdf-文件)
-2. 弃用 - 弃用旧版本地文件上传 API：/api/core/dataset/collection/create/file（以前仅商业版可用的 API，该接口已放切换成：/api/core/dataset/collection/create/localFile）
-3. 停止维护，即将弃用 - 外部文件库相关 API，可通过 API 文件库替代。
-4. API更新 - 上传文件至知识库、创建连接集合、API 文件库、推送分块数据等带有 `trainingType` 字段的接口，`trainingType`字段未来仅支持`chunk`和`QA`两种模式。增强索引模式将设置单独字段：`autoIndexes`，目前仍有适配旧版`trainingType=auto`代码，但请尽快变更成新接口类型。具体可见：[知识库 OpenAPI 文档](/docs/development/openapi/dataset.md)
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-## 🚀 新增内容
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-1. PDF增强解析交互添加到页面上。同时内嵌 Doc2x 服务，可直接使用 Doc2x 服务解析 PDF 文件。
-2. 图片自动标注，同时修改知识库文件上传部分数据逻辑和交互。
-3. pg vector 插件升级 0.8.0 版本，引入迭代搜索，减少部分数据无法被检索的情况。
-4. 新增 qwen-qwq 系列模型配置。
-
-## ⚙️ 优化
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-1. 知识库数据不再限制索引数量，可无限自定义。同时可自动更新输入文本的索引，不影响自定义索引。
-2. Markdown 解析，增加链接后中文标点符号检测，增加空格。
-3. Prompt 模式工具调用，支持思考模型。同时优化其格式检测，减少空输出的概率。
-4. Mongo 文件读取流合并，减少计算量。同时优化存储 chunks，极大提高大文件读取速度。50M PDF 读取时间提高 3 倍。
-5. HTTP Body 适配，增加对字符串对象的适配。
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-## 🐛 修复
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-1. 增加网页抓取安全链接校验。
-2. 批量运行时，全局变量未进一步传递到下一次运行中，导致最终变量更新错误。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/491.md

@@ -1,64 +0,0 @@
----
-title: 'V4.9.1'
-description: 'FastGPT V4.9.1 更新说明'
-icon: 'upgrade'
-draft: false
-toc: true
-weight: 799
----
-
-## 更新指南
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-### 1. 做好数据库备份
-
-### 2. 更新镜像
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-- 更新 FastGPT 镜像 tag: v4.9.1
-- 更新 FastGPT 商业版镜像 tag: v4.9.1
-- Sandbox 镜像，可以不更新
-- AIProxy 镜像修改为: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.3
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-### 3. 执行升级脚本
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-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/initv491' \
---header 'rootkey: {{rootkey}}' \
---header 'Content-Type: application/json'
-```
-
-**脚本功能**
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-重新使用最新的 jieba 分词库进行分词处理。时间较长，可以从日志里查看进度。
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-## 🚀 新增内容
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-1. 商业版支持单团队模式，更好的管理内部成员。
-2. 知识库分块阅读器。
-3. API 知识库支持 PDF 增强解析。
-4. 邀请团队成员，改为邀请链接模式。
-5. 支持混合检索权重设置。
-6. 支持重排模型选择和权重设置，同时调整了知识库搜索权重计算方式，改成 搜索权重 + 重排权重，而不是向量检索权重+全文检索权重+重排权重。
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-## ⚙️ 优化
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-1. 知识库数据输入框交互
-2. 应用拉取绑定知识库数据交由后端处理。
-3. 增加依赖包安全版本检测，并升级部分依赖包。
-4. 模型测试代码。
-5. 优化思考过程解析逻辑：只要配置了模型支持思考，均会解析 <think> 标签，不会因为对话时，关闭思考而不解析。
-6. 载入最新 jieba 分词库，增强全文检索分词效果。
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-## 🐛 修复
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-1. 最大响应 tokens 提示显示错误的问题。
-2. HTTP Node 中，字符串包含换行符时，会解析失败。
-3. 知识库问题优化中，未传递历史记录。
-4. 错误提示翻译缺失。
-5. 内容提取节点，array 类型 schema 错误。
-6. 模型渠道测试时，实际未指定渠道测试。
-7. 新增自定义模型时，会把默认模型字段也保存，导致默认模型误判。
-8. 修复 promp 模式工具调用，未判空思考链，导致 UI 错误展示。
-9. 编辑应用信息导致头像丢失。
-10. 分享链接标题会被刷新掉。

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

@@ -30,7 +30,7 @@ FastGPT 升级包括两个步骤：
 
 ## Sealos 修改镜像
 
-1. 打开 [Sealos Cloud](https://cloud.sealos.io?uid=fnWRt09fZP)， 找到桌面上的应用管理
+1. 打开 [Sealos Cloud](https://cloud.sealos.io/)， 找到桌面上的应用管理
    
 ![](/imgs/updateImageSealos1.jpg)
 

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

@@ -21,19 +21,6 @@ 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

@@ -24,17 +24,6 @@ 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

@@ -8,8 +8,4 @@ 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。
+只有开源的 README，没官网，GitHub: https://github.com/songquanpeng/one-api

docSite/content/zh-cn/docs/guide/course/quick-start.md

@@ -7,11 +7,11 @@ toc: true
 weight: 102
 ---
 
-更多使用技巧，[查看视频教程](https://www.bilibili.com/video/BV1sH4y1T7s9)
+更多使用技巧，[查看视屏教程](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，直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，等到我们上传的文件状态为可用。
 
 ![](/imgs/upload-data2.png)
 

docSite/content/zh-cn/docs/guide/plugins/searxng_plugin_guide.md

@@ -14,7 +14,7 @@ weight: 303
 
 这里介绍在 Sealos 中部署 SearXNG 的方法。Docker 部署，可以直接参考 [SearXNG 官方教程](https://github.com/searxng/searxng)。
 
-点击打开 [Sealos 北京区](https://bja.sealos.run?uid=fnWRt09fZP)，点击应用部署，并新建一个应用：
+点击打开 [Sealos 北京区](https://bja.sealos.run/)，点击应用部署，并新建一个应用：
 
 | 打开应用部署 | 点击新建应用 |
 | --- | --- |
@@ -130,7 +130,7 @@ doi_resolvers:
 default_doi_resolver: 'oadoi.org'
 ```
 
-国内目前只有 Bing 引擎可以正常用，所以上面的配置只配置了 bing 引擎。如果在海外部署，可以使用[Sealos 新加坡可用区](https://cloud.sealos.io?uid=fnWRt09fZP)，并配置其他搜索引擎，可以参考[SearXNG 默认配置文件](https://github.com/searxng/searxng/blob/master/searx/settings.yml), 从里面复制一些 engine 配置。例如：
+国内目前只有 Bing 引擎可以正常用，所以上面的配置只配置了 bing 引擎。如果在海外部署，可以使用[Sealos 新加坡可用区](https://cloud.sealos.io/)，并配置其他搜索引擎，可以参考[SearXNG 默认配置文件](https://github.com/searxng/searxng/blob/master/searx/settings.yml), 从里面复制一些 engine 配置。例如：
 
 ```
   - name: duckduckgo