V4.9.5 feature (#4520)

* readme

* Add queue log

* Test interactive (#4509)

* Support nested node interaction (#4503)

* feat: Add a new InteractiveContext type and update InteractiveBasicType, adding an optional context property to support more complex interaction state management.

* feat: Enhance workflow interactivity by adding InteractiveContext support and updating dispatch logic to manage nested contexts and entry nodes more effectively.

* feat: Refactor dispatchWorkFlow to utilize InteractiveContext for improved context management

* feat: Enhance entry node resolution by adding validation for entryNodeIds and recursive search in InteractiveContext

* feat: Remove workflowDepth from InteractiveContext and update recovery logic to utilize parentContext for improved context management

* feat: Update getWorkflowEntryNodeIds to use lastInteractive for improved context handling in runtime nodes

* feat: Add lastInteractive support to enhance context management across workflow components

* feat: Enhance interactive workflow by adding stopForInteractive flag and improving memory edge validation in runtime logic

* feat: Refactor InteractiveContext by removing interactiveAppId and updating runtime edge handling in dispatchRunApp for improved context management

* feat: Simplify runtime node and edge initialization in dispatchRunApp by using ternary operators for improved readability and maintainability

* feat: Improve memory edge validation in initWorkflowEdgeStatus by adding detailed comments for better understanding of subset checks and recursive context searching

* feat: Remove commented-out current level information from InteractiveContext for cleaner code and improved readability

* feat: Simplify stopForInteractive check in dispatchWorkFlow for improved code clarity and maintainability

* feat: Remove stopForInteractive handling and related references for improved code clarity and maintainability

* feat: Add interactive response handling in dispatchRunAppNode for enhanced workflow interactivity

* feat: Add context property to InteractiveBasicType and InteractiveNodeType for improved interactivity management

* feat: remove comments

* feat: Remove the node property from ChatDispatchProps to simplify type definitions

* feat: Remove workflowInteractiveResponse from dispatchRunAppNode for cleaner code

* feat: Refactor interactive value handling in chat history processing for improved clarity

* feat: Simplify initWorkflowEdgeStatus logic for better readability and maintainability

* feat: Add workflowInteractiveResponse to dispatchWorkFlow for enhanced functionality

* feat: Enhance interactive response handling with nested children support

* feat: Remove commented-out code for interactive node handling to improve clarity

* feat: remove  InteractiveContext type

* feat: Refactor UserSelectInteractive and UserInputInteractive params for improved structure and clarity

* feat: remove

* feat: The front end supports extracting the deepest interaction parameters to enhance interaction processing

* feat: The front end supports extracting the deepest interaction parameters to enhance interaction processing

* fix: handle undefined interactive values in runtimeEdges and runtimeNodes initialization

* fix: handle undefined interactive values in runtimeNodes and runtimeEdges initialization

* fix: update runtimeNodes and runtimeEdges initialization to use last interactive value

* fix: remove unused imports and replace getLastInteractiveValue with lastInteractive in runtimeEdges initialization

* fix: import WorkflowInteractiveResponseType and handle lastInteractive as undefined in chatTest

* feat: implement extractDeepestInteractive function and refactor usage in AIResponseBox and ChatBox utils

* fix: refactor initWorkflowEdgeStatus and getWorkflowEntryNodeIds calls in dispatchRunAppNode for recovery handling

* fix: ensure lastInteractive is handled consistently as undefined in runtimeEdges and runtimeNodes initialization

* fix: update dispatchFormInput and dispatchUserSelect to use lastInteractive consistently

* fix: update condition checks in dispatchFormInput and dispatchUserSelect to ensure lastInteractive type is validated correctly

* fix: refactor dispatchRunAppNode to replace isRecovery with childrenInteractive for improved clarity in runtimeNodes and runtimeEdges initialization

* refactor: streamline runtimeNodes and runtimeEdges initialization in dispatchRunAppNode for improved readability and maintainability

* fix: update rewriteNodeOutputByHistories function to accept runtimeNodes and interactive as parameters for improved clarity

* fix: simplify interactiveResponse assignment in dispatchWorkFlow for improved clarity

* fix: update entryNodeIds check in getWorkflowEntryNodeIds to ensure it's an array for improved reliability

* remove some invalid code

---------

Co-authored-by: Theresa <63280168+sd0ric4@users.noreply.github.com>

* update doc

* update log

* fix: update debug workflow to conditionally include nextStepSkipNodes… (#4511)

* fix: update debug workflow to conditionally include nextStepSkipNodes based on lastInteractive for improved debugging accuracy

* fix : type error

* remove invalid code

* fix: QA queue

* fix: interactive

* Test log (#4519)

* add log (#4504)

* add log

* update log i18n

* update log

* delete template

* add i18NT

* add team operation log

---------

Co-authored-by: gggaaallleee <91131304+gggaaallleee@users.noreply.github.com>

* remove search

* update doc

---------

Co-authored-by: Theresa <63280168+sd0ric4@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: gggaaallleee <91131304+gggaaallleee@users.noreply.github.com>

.github/doc-sync-image.yml

@@ -1,4 +1,4 @@
 yangchuansheng/fastgpt-imgs:
   - source: docSite/assets/imgs/
     dest: imgs/
-    deleteOrphaned: true
+    deleteOrphaned: true

.github/gh-bot.yml

@@ -1,30 +0,0 @@
-version: v1
-debug: true
-action:
-  printConfig: false
-  release:
-    retry: 15s
-    actionName: Release
-    allowOps:
-      - cuisongliu
-bot:
-  prefix: /
-  spe: _
-  allowOps:
-    - sealos-ci-robot
-    - sealos-release-robot
-  email: sealos-ci-robot@sealos.io
-  username: sealos-ci-robot
-repo:
-  org: false
-
-message:
-  success: |
-    🤖 says: Hooray! The action {{.Body}} has been completed successfully. 🎉
-  format_error: |
-    🤖 says: ‼️ There is a formatting issue with the action, kindly verify the action's format.
-  permission_error: |
-    🤖 says: ‼️ The action doesn't have permission to trigger.
-  release_error: |
-    🤖 says: ‼️ Release action failed.
-    Error details: {{.Error}}

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

@@ -1,4 +1,4 @@
-name: Deploy doc image to vercel
+name: Deploy doc image to cf
 
 on:
   workflow_dispatch:
@@ -20,6 +20,11 @@ jobs:
     # The type of runner that the job will run on
     runs-on: ubuntu-22.04
 
+    permissions:
+      contents: write
+    concurrency:
+      group: ${{ github.workflow }}-${{ github.ref }}
+
     # Job outputs
     outputs:
       docs: ${{ steps.filter.outputs.docs }}
@@ -58,20 +63,9 @@ jobs:
       - name: Build
         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
-        uses: amondnet/vercel-action@v25
-        id: vercel-action
-        with:
-          vercel-token: ${{ secrets.VERCEL_TOKEN }} # Required
-          vercel-org-id: ${{ secrets.VERCEL_ORG_ID }} #Required
-          vercel-project-id: ${{ secrets.VERCEL_PROJECT_ID }} #Required
-          github-comment: false
-          vercel-args: '--prod --local-config ../vercel.json' # Optional
-          working-directory: docSite/public
-
       - name: Deploy to GitHub Pages
-        uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
+        uses: peaceiris/actions-gh-pages@v4
+        if: github.ref == 'refs/heads/main'
         with:
-          github_token: ${{ secrets.GH_PAT }}
+          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
           publish_dir: docSite/public

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

@@ -10,6 +10,13 @@ on:
 jobs:
   build-fastgpt-docs-images:
     runs-on: ubuntu-latest
+
+    permissions:
+      contents: read
+      packages: write
+      attestations: write
+      id-token: write
+
     steps:
       - name: Checkout
         uses: actions/checkout@v4
@@ -27,7 +34,6 @@ jobs:
         with:
           # list of Docker images to use as base name for tags
           images: |
-            ${{ secrets.DOCKER_HUB_NAME }}/fastgpt-docs
             ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-docs
             registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/${{ secrets.ALI_HUB_USERNAME }}/fastgpt-docs
           tags: |
@@ -40,18 +46,12 @@ jobs:
       - name: Set up Docker Buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v3
 
-      - name: Login to DockerHub
-        uses: docker/login-action@v3
-        with:
-          username: ${{ secrets.DOCKER_HUB_NAME }}
-          password: ${{ secrets.DOCKER_HUB_PASSWORD }}
-
       - name: Login to ghcr.io
         uses: docker/login-action@v3
         with:
           registry: ghcr.io
-          username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+          username: ${{ github.actor }}
+          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
 
       - name: Login to Aliyun
         uses: docker/login-action@v3
@@ -70,6 +70,7 @@ jobs:
           labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
     outputs:
       tags: ${{ steps.datetime.outputs.datetime }}
+
   update-docs-image:
     needs: build-fastgpt-docs-images
     runs-on: ubuntu-20.04

.github/workflows/docs-preview.yml

@@ -10,6 +10,12 @@ on:
 jobs:
   # This workflow contains jobs "deploy-production"
   deploy-preview:
+    permissions:
+      contents: read
+      packages: write
+      attestations: write
+      id-token: write
+      pull-requests: write
     # The environment this job references
     environment:
       name: Preview
@@ -32,6 +38,7 @@ jobs:
           repository: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name }}
           submodules: recursive # Fetch submodules
           fetch-depth: 0 # Fetch all history for .GitInfo and .Lastmod
+          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
 
       # Step 2 Detect changes to Docs Content
       - name: Detect changes in doc content
@@ -43,10 +50,6 @@ jobs:
               - 'docSite/content/docs/**'
           base: main
 
-      - name: Add cdn for images
-        run: |
-          sed -i "s#\](/imgs/#\](https://cdn.jsdelivr.net/gh/yangchuansheng/fastgpt-imgs@main/imgs/#g" $(grep -rl "\](/imgs/" docSite/content/zh-cn/docs)
-
       # Step 3 - Install Hugo (specific version)
       - name: Install Hugo
         uses: peaceiris/actions-hugo@v2
@@ -58,39 +61,35 @@ jobs:
       - name: Build
         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
-        uses: amondnet/vercel-action@v25
-        id: vercel-action
+      # Step 5 - Push our generated site to Cloudflare
+      - name: Deploy to Cloudflare Pages
+        id: deploy
+        uses: cloudflare/wrangler-action@v3
         with:
-          vercel-token: ${{ secrets.VERCEL_TOKEN }} # Required
-          vercel-org-id: ${{ secrets.VERCEL_ORG_ID }} #Required
-          vercel-project-id: ${{ secrets.VERCEL_PROJECT_ID }} #Required
-          github-comment: false
-          vercel-args: '--local-config ../vercel.json' # Optional
-          working-directory: docSite/public
-          alias-domains: | #Optional
-            fastgpt-staging.vercel.app
-  docsOutput:
-    needs: [deploy-preview]
-    runs-on: ubuntu-latest
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v3
-        with:
-          ref: ${{ github.event.pull_request.head.ref }}
-          repository: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name }}
-      - name: Write md
-        run: |
-          echo "# 🤖 Generated by deploy action" > report.md
-          echo "[👀 Visit Preview](${{ needs.deploy-preview.outputs.url }})" >> report.md
-          cat report.md
-      - name: Gh Rebot for Sealos
-        uses: labring/gh-rebot@v0.0.6
-        if: ${{ (github.event_name == 'pull_request_target') }}
-        with:
-          version: v0.0.6
+          apiToken: ${{ secrets.CLOUDFLARE_API_TOKEN }}
+          accountId: ${{ secrets.CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID }}
+          command: pages deploy ./docSite/public --project-name=fastgpt-doc
+          packageManager: npm
+
+      - name: Create deployment status comment
+        if: always()
         env:
-          GH_TOKEN: '${{ secrets.GH_PAT }}'
-          SEALOS_TYPE: 'pr_comment'
-          SEALOS_FILENAME: 'report.md'
-          SEALOS_REPLACE_TAG: 'DEFAULT_REPLACE_DEPLOY'
+          JOB_STATUS: ${{ job.status }}
+          PREVIEW_URL: ${{ steps.deploy.outputs.deployment-url }}
+        uses: actions/github-script@v6
+        with:
+          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          script: |
+            const success = process.env.JOB_STATUS === 'success';
+            const deploymentUrl = `${process.env.PREVIEW_URL}`;
+            const status = success ? '✅ Success' : '❌ Failed';
+            console.log(process.env.JOB_STATUS);
+
+            const commentBody = `**Deployment Status: ${status}**
+            ${success ? `🔗 Preview URL: ${deploymentUrl}` : ''}`;
+
+            await github.rest.issues.createComment({
+              ...context.repo,
+              issue_number: context.payload.pull_request.number,
+              body: commentBody
+            });

.github/workflows/docs-sync_imgs.yml

@@ -1,6 +1,6 @@
 name: Sync images
 on:
-  pull_request_target:
+  pull_request:
     branches:
       - main
     paths:
@@ -15,13 +15,6 @@ jobs:
   sync:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - name: Checkout
-        uses: actions/checkout@v3
-        if: ${{ (github.event_name == 'pull_request_target') }}
-        with:
-          ref: ${{ github.event.pull_request.head.ref }}
-          repository: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name }}
-
       - name: Checkout
         uses: actions/checkout@v3
 
@@ -32,4 +25,4 @@ jobs:
           CONFIG_PATH: .github/sync_imgs.yml
           ORIGINAL_MESSAGE: true
           SKIP_PR: true
-          COMMIT_EACH_FILE: false
+          COMMIT_EACH_FILE: false

.github/workflows/fastgpt-build-image-personal.yml

@@ -9,6 +9,11 @@ on:
       - 'main'
 jobs:
   build-fastgpt-images:
+    permissions:
+      packages: write
+      contents: read
+      attestations: write
+      id-token: write
     runs-on: ubuntu-20.04
     if: github.repository != 'labring/FastGPT'
     steps:
@@ -32,7 +37,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
       - name: Set DOCKER_REPO_TAGGED based on branch or tag
         run: |
           echo "DOCKER_REPO_TAGGED=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt:latest" >> $GITHUB_ENV

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

@@ -9,6 +9,11 @@ on:
       - 'v*'
 jobs:
   build-fastgpt-images:
+    permissions:
+      packages: write
+      contents: read
+      attestations: write
+      id-token: write
     runs-on: ubuntu-20.04
     steps:
       # install env
@@ -39,7 +44,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
       - name: Login to Ali Hub
         uses: docker/login-action@v2
         with:
@@ -91,6 +96,11 @@ jobs:
           -t ${Docker_Hub_Latest} \
           .
   build-fastgpt-images-sub-route:
+    permissions:
+      packages: write
+      contents: read
+      attestations: write
+      id-token: write
     runs-on: ubuntu-20.04
     steps:
       # install env
@@ -121,7 +131,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
       - name: Login to Ali Hub
         uses: docker/login-action@v2
         with:
@@ -174,6 +184,11 @@ jobs:
           -t ${Docker_Hub_Latest} \
           .
   build-fastgpt-images-sub-route-gchat:
+    permissions:
+      packages: write
+      contents: read
+      attestations: write
+      id-token: write
     runs-on: ubuntu-20.04
     steps:
       # install env
@@ -204,7 +219,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
       - name: Login to Ali Hub
         uses: docker/login-action@v2
         with:

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

@@ -5,6 +5,13 @@ on:
 
 jobs:
   preview-fastgpt-images:
+    permissions:
+      contents: read
+      packages: write
+      attestations: write
+      id-token: write
+      pull-requests: write
+
     runs-on: ubuntu-20.04
     steps:
       - name: Checkout
@@ -12,8 +19,9 @@ jobs:
         with:
           ref: ${{ github.event.pull_request.head.ref }}
           repository: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name }}
-          submodules: recursive # Fetch submodules
           fetch-depth: 0 # Fetch all history for .GitInfo and .Lastmod
+          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+
       - name: Set up Docker Buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v2
         with:
@@ -25,15 +33,18 @@ jobs:
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
           restore-keys: |
             ${{ runner.os }}-buildx-
+
       - name: Login to GitHub Container Registry
         uses: docker/login-action@v2
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+
       - name: Set DOCKER_REPO_TAGGED based on branch or tag
         run: |
           echo "DOCKER_REPO_TAGGED=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-pr:${{ github.event.pull_request.head.sha }}" >> $GITHUB_ENV
+
       - name: Build image for PR
         env:
           DOCKER_REPO_TAGGED: ${{ env.DOCKER_REPO_TAGGED }}
@@ -48,20 +59,13 @@ jobs:
           --cache-to=type=local,dest=/tmp/.buildx-cache \
           -t ${DOCKER_REPO_TAGGED} \
           .
-      # Add write md step after build
-      - name: Write md
-        run: |
-          echo "# 🤖 Generated by deploy action" > report.md
-          echo "📦 Preview Image: \`${DOCKER_REPO_TAGGED}\`" >> report.md
-          cat report.md
-
-      - name: Gh Rebot for Sealos
-        uses: labring/gh-rebot@v0.0.6
-        if: ${{ (github.event_name == 'pull_request_target') }}
+      - uses: actions/github-script@v7
         with:
-          version: v0.0.6
-        env:
-          GH_TOKEN: '${{ secrets.GH_PAT }}'
-          SEALOS_TYPE: 'pr_comment'
-          SEALOS_FILENAME: 'report.md'
-          SEALOS_REPLACE_TAG: 'DEFAULT_REPLACE_DEPLOY'
+          github-token: ${{secrets.GITHUB_TOKEN}}
+          script: |
+            github.rest.issues.createComment({
+              issue_number: context.issue.number,
+              owner: context.repo.owner,
+              repo: context.repo.repo,
+              body: 'Preview Image: `${{ env.DOCKER_REPO_TAGGED }}`'
+            })

.github/workflows/fastgpt-test.yaml

@@ -15,6 +15,9 @@ jobs:
 
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
+        with:
+          ref: ${{ github.event.pull_request.head.ref }}
+          repository: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name }}
       - uses: pnpm/action-setup@v4
         with:
           version: 10

.github/workflows/helm-release.yaml

@@ -8,6 +8,11 @@ on:
 
 jobs:
   helm:
+    permissions:
+      packages: write
+      contents: read
+      attestations: write
+      id-token: write
     runs-on: ubuntu-20.04
     steps:
       - name: Checkout
@@ -20,7 +25,7 @@ jobs:
         run: echo "tag=$(git describe --tags)" >> $GITHUB_OUTPUT
       - name: Release Helm
         run: |
-          echo ${{ secrets.GH_PAT }} | helm registry login ghcr.io -u ${{ github.repository_owner }} --password-stdin
+          echo ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} | helm registry login ghcr.io -u ${{ github.repository_owner }} --password-stdin
           export APP_VERSION=${{ steps.vars.outputs.tag }}
           export HELM_VERSION=${{ steps.vars.outputs.tag }}
           export HELM_REPO=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}

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

@@ -8,6 +8,11 @@ on:
       - 'v*'
 jobs:
   build-fastgpt-sandbox-images:
+    permissions:
+      packages: write
+      contents: read
+      attestations: write
+      id-token: write
     runs-on: ubuntu-20.04
     steps:
       # install env
@@ -38,7 +43,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
       - name: Login to Ali Hub
         uses: docker/login-action@v2
         with:

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

@@ -17,15 +17,8 @@ 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/launch.json

@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+  "version": "0.2.0",
+  "configurations": [
+    {
+      "name": "Next.js: debug server-side",
+      "type": "node-terminal",
+      "request": "launch",
+      "command": "pnpm run dev",
+      "cwd": "${workspaceFolder}/projects/app"
+    },
+    {
+      "name": "Next.js: debug client-side",
+      "type": "chrome",
+      "request": "launch",
+      "url": "http://localhost:3000"
+    },
+    {
+      "name": "Next.js: debug client-side (Edge)",
+      "type": "msedge",
+      "request": "launch",
+      "url": "http://localhost:3000"
+    },
+    {
+      "name": "Next.js: debug full stack",
+      "type": "node-terminal",
+      "request": "launch",
+      "command": "pnpm run dev",
+      "cwd": "${workspaceFolder}/projects/app",
+      "skipFiles": ["<node_internals>/**"],
+      "serverReadyAction": {
+        "action": "debugWithEdge",
+        "killOnServerStop": true,
+        "pattern": "- Local:.+(https?://.+)",
+        "uriFormat": "%s",
+        "webRoot": "${workspaceFolder}/projects/app"
+      }
+    }
+  ]
+}

README.md

@@ -10,7 +10,7 @@
   <a href="./README_ja.md">日语</a>
 </p>
 
-FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！
+FastGPT 是一个 AI Agent 构建平台，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的应用场景！
 
 </div>
 
@@ -129,7 +129,7 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 </a>
 
 ## 🌿 第三方生态
-
+- [PPIO 派欧云：一键调用高性价比的开源模型 API 和 GPU 容器](https://ppinfra.com/user/register?invited_by=VITYVU&utm_source=github_fastgpt)
 - [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/)

deploy/docker/docker-compose-milvus.yml

@@ -110,19 +110,31 @@ services:
 
         # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程
         wait $$!
+  redis:
+    image: redis:7.2-alpine
+    container_name: redis
+    # ports:
+    # - 6379:6379
+    networks:
+      - fastgpt
+    restart: always
+    command: |
+      redis-server --requirepass mypassword --loglevel warning --maxclients 10000 --appendonly yes --save 60 10 --maxmemory 4gb --maxmemory-policy noeviction
+    volumes:
+      - ./redis/data:/data
 
   # fastgpt
   sandbox:
     container_name: sandbox
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.9.0 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.9.0 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.9.4 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.9.4 # 阿里云
     networks:
       - fastgpt
     restart: always
   fastgpt:
     container_name: fastgpt
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.9.0 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.9.0 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.9.4 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.9.4 # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -157,6 +169,8 @@ services:
       # zilliz 连接参数
       - MILVUS_ADDRESS=http://milvusStandalone:19530
       - MILVUS_TOKEN=none
+      # Redis 地址
+      - REDIS_URL=redis://default:mypassword@redis:6379
       # sandbox 地址
       - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000
       # 日志等级: debug, info, warn, error
@@ -170,12 +184,15 @@ services:
       - ALLOWED_ORIGINS=
       # 是否开启IP限制，默认不开启
       - USE_IP_LIMIT=false
+      # 对话文件过期天数
+      - CHAT_FILE_EXPIRE_TIME=7
     volumes:
       - ./config.json:/app/data/config.json
 
   # AI Proxy
   aiproxy:
-    image: 'ghcr.io/labring/aiproxy:latest'
+    image: ghcr.io/labring/aiproxy:v0.1.3
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.3 # 阿里云
     container_name: aiproxy
     restart: unless-stopped
     depends_on:

deploy/docker/docker-compose-oceanbase/docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,202 @@
+# 数据库的默认账号和密码仅首次运行时设置有效
+# 如果修改了账号密码，记得改数据库和项目连接参数，别只改一处~
+# 该配置文件只是给快速启动，测试使用。正式使用，记得务必修改账号密码，以及调整合适的知识库参数，共享内存等。
+# 如何无法访问 dockerhub 和 git，可以用阿里云（阿里云没有arm包）
+
+version: '3.3'
+services:
+  # vector db
+  ob:
+    image: oceanbase/oceanbase-ce # docker hub
+    # image: quay.io/oceanbase/oceanbase-ce:4.3.5.1-101000042025031818 # 镜像
+    container_name: ob
+    restart: always
+    # ports: # 生产环境建议不要暴露
+    #   - 2881:2881
+    networks:
+      - fastgpt
+    environment:
+      # 这里的配置只有首次运行生效。修改后，重启镜像是不会生效的。需要把持久化数据删除再重启，才有效果
+      - OB_SYS_PASSWORD=obsyspassword
+      # 不同于传统数据库，OceanBase 数据库的账号包含更多字段，包括用户名、租户名和集群名。经典格式为“用户名@租户名#集群名”
+      # 比如用mysql客户端连接时，根据本文件的默认配置，应该指定 “-uroot@tenantname”
+      - OB_TENANT_NAME=tenantname
+      - OB_TENANT_PASSWORD=tenantpassword
+      # MODE分为MINI和NORMAL， 后者会最大程度使用主机资源
+      - MODE=NORMAL
+      - OB_SERVER_IP=127.0.0.1
+      # 更多环境变量配置见oceanbase官方文档： https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002013494
+    volumes:
+      - ./ob/data:/root/ob
+      - ./ob/config:/root/.obd/cluster
+      - ./init.sql:/root/boot/init.d/init.sql
+    healthcheck:
+    # obclient -h127.0.0.1 -P2881 -uroot@tenantname -ptenantpassword -e "SELECT 1;"
+      test: ["CMD-SHELL", "obclient -h$OB_SERVER_IP -P2881 -uroot@$OB_TENANT_NAME -p$OB_TENANT_PASSWORD -e \"SELECT 1;\""]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 1000
+      start_period: 10s
+  mongo:
+    image: mongo:5.0.18 # dockerhub
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
+    # image: mongo:4.4.29 # cpu不支持AVX时候使用
+    container_name: mongo
+    restart: always
+    # ports:
+    #   - 27017:27017
+    networks:
+      - fastgpt
+    command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
+    environment:
+      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myusername
+      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
+    volumes:
+      - ./mongo/data:/data/db
+    entrypoint:
+      - bash
+      - -c
+      - |
+        openssl rand -base64 128 > /data/mongodb.key
+        chmod 400 /data/mongodb.key
+        chown 999:999 /data/mongodb.key
+        echo 'const isInited = rs.status().ok === 1
+        if(!isInited){
+          rs.initiate({
+              _id: "rs0",
+              members: [
+                  { _id: 0, host: "mongo:27017" }
+              ]
+          })
+        }' > /data/initReplicaSet.js
+        # 启动MongoDB服务
+        exec docker-entrypoint.sh "$$@" &
+
+        # 等待MongoDB服务启动
+        until mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin --eval "print('waited for connection')"; do
+          echo "Waiting for MongoDB to start..."
+          sleep 2
+        done
+
+        # 执行初始化副本集的脚本
+        mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin /data/initReplicaSet.js
+
+        # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程
+        wait $$!
+
+  # fastgpt
+  sandbox:
+    container_name: sandbox
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.9.3 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.9.3 # 阿里云
+    networks:
+      - fastgpt
+    restart: always
+  fastgpt:
+    container_name: fastgpt
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.9.3 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.9.3 # 阿里云
+    ports:
+      - 3000:3000
+    networks:
+      - fastgpt
+    depends_on:
+      mongo:
+        condition: service_started
+      ob:
+        condition: service_healthy
+      sandbox:
+        condition: service_started
+    restart: always
+    environment:
+      # 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
+      # # 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
+      # 模型中转地址（如果用了 AI Proxy，下面 2 个就不需要了，旧版 OneAPI 用户，使用下面的变量）
+      - # openai 基本地址，可用作中转。
+      - OPENAI_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
+      - # OpenAI API Key
+      - CHAT_API_KEY=sk-8990fa15a34b464a805237cfe9561f11
+      # 数据库最大连接数
+      - DB_MAX_LINK=30
+      # 登录凭证密钥
+      - TOKEN_KEY=any
+      # root的密钥，常用于升级时候的初始化请求
+      - ROOT_KEY=root_key
+      # 文件阅读加密
+      - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
+      # MongoDB 连接参数. 用户名myusername,密码mypassword。
+      - MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
+      # OceanBase 向量库连接参数
+      - OCEANBASE_URL=mysql://root%40tenantname:tenantpassword@ob:2881/test
+      # sandbox 地址
+      - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000
+      # 日志等级: debug, info, warn, error
+      - LOG_LEVEL=info
+      - STORE_LOG_LEVEL=warn
+      # 工作流最大运行次数
+      - WORKFLOW_MAX_RUN_TIMES=1000
+      # 批量执行节点，最大输入长度
+      - WORKFLOW_MAX_LOOP_TIMES=100
+      # 自定义跨域，不配置时，默认都允许跨域（多个域名通过逗号分割）
+      - ALLOWED_ORIGINS=
+      # 是否开启IP限制，默认不开启
+      - USE_IP_LIMIT=false
+    volumes:
+      - ./config.json:/app/data/config.json
+
+  # AI Proxy
+  aiproxy:
+    image: ghcr.io/labring/aiproxy:v0.1.5
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.3 # 阿里云
+    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
+networks:
+  fastgpt:

deploy/docker/docker-compose-oceanbase/init.sql

@@ -0,0 +1,2 @@
+ALTER SYSTEM SET ob_vector_memory_limit_percentage = 30;
+

deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml

@@ -69,18 +69,31 @@ services:
         # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程
         wait $$!
 
+  redis:
+    image: redis:7.2-alpine
+    container_name: redis
+    # ports:
+    # - 6379:6379
+    networks:
+      - fastgpt
+    restart: always
+    command: |
+      redis-server --requirepass mypassword --loglevel warning --maxclients 10000 --appendonly yes --save 60 10 --maxmemory 4gb --maxmemory-policy noeviction
+    volumes:
+      - ./redis/data:/data
+
   # fastgpt
   sandbox:
     container_name: sandbox
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.9.0 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.9.0 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.9.4 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.9.4 # 阿里云
     networks:
       - fastgpt
     restart: always
   fastgpt:
     container_name: fastgpt
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.9.0 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.9.0 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.9.4 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.9.4 # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -114,6 +127,8 @@ services:
       - MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
       # pg 连接参数
       - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres
+      # Redis 连接参数
+      - REDIS_URL=redis://default:mypassword@redis:6379
       # sandbox 地址
       - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000
       # 日志等级: debug, info, warn, error
@@ -127,12 +142,15 @@ services:
       - ALLOWED_ORIGINS=
       # 是否开启IP限制，默认不开启
       - USE_IP_LIMIT=false
+      # 对话文件过期天数
+      - CHAT_FILE_EXPIRE_TIME=7
     volumes:
       - ./config.json:/app/data/config.json
 
   # AI Proxy
   aiproxy:
-    image: 'ghcr.io/labring/aiproxy:latest'
+    image: ghcr.io/labring/aiproxy:v0.1.5
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.3 # 阿里云
     container_name: aiproxy
     restart: unless-stopped
     depends_on:

deploy/docker/docker-compose-zilliz.yml

@@ -51,17 +51,30 @@ services:
 
         # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程
         wait $$!
+  redis:
+    image: redis:7.2-alpine
+    container_name: redis
+    # ports:
+    # - 6379:6379
+    networks:
+      - fastgpt
+    restart: always
+    command: |
+      redis-server --requirepass mypassword --loglevel warning --maxclients 10000 --appendonly yes --save 60 10 --maxmemory 4gb --maxmemory-policy noeviction
+    volumes:
+      - ./redis/data:/data
+
   sandbox:
     container_name: sandbox
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.9.0 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.9.0 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.9.4 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.9.4 # 阿里云
     networks:
       - fastgpt
     restart: always
   fastgpt:
     container_name: fastgpt
-    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.9.0 # git
-    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.9.0 # 阿里云
+    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.9.4 # git
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.9.4 # 阿里云
     ports:
       - 3000:3000
     networks:
@@ -92,6 +105,8 @@ services:
       - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
       # MongoDB 连接参数. 用户名myusername,密码mypassword。
       - MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
+      # Redis 连接参数
+      - REDIS_URI=redis://default:mypassword@redis:6379
       # zilliz 连接参数
       - MILVUS_ADDRESS=zilliz_cloud_address
       - MILVUS_TOKEN=zilliz_cloud_token
@@ -108,12 +123,15 @@ services:
       - ALLOWED_ORIGINS=
       # 是否开启IP限制，默认不开启
       - USE_IP_LIMIT=false
+      # 对话文件过期天数
+      - CHAT_FILE_EXPIRE_TIME=7
     volumes:
       - ./config.json:/app/data/config.json
 
   # AI Proxy
   aiproxy:
-    image: 'ghcr.io/labring/aiproxy:latest'
+    image: ghcr.io/labring/aiproxy:v0.1.3
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.3 # 阿里云
     container_name: aiproxy
     restart: unless-stopped
     depends_on:

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

@@ -7,7 +7,7 @@ data:
         "vectorMaxProcess": 15,
         "qaMaxProcess": 15,
         "vlmMaxProcess": 15,
-        "pgHNSWEfSearch": 100
+        "hnswEfSearch": 100
       },
       "llmModels": [
         {

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

@@ -25,7 +25,7 @@ weight: 707
     "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。
+    "hnswEfSearch": 100, // 向量搜索参数，仅对 PG 和 OB 生效。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

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/plugins/model/rerank-bge/bge-reranker-base](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/model/rerank-bge/bge-reranker-base)
+2. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/model/rerank-bge/bge-reranker-large](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/model/rerank-bge/bge-reranker-large)
+3. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/model/rerank-bge/bge-reranker-v2-m3](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/model/rerank-bge/bge-reranker-v2-m3)
 
 ### 3. 安装依赖
 

docSite/content/zh-cn/docs/development/custom-models/chatglm2.md

@@ -46,7 +46,7 @@ ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，
 ### 源码部署
 
 1. 根据上面的环境配置配置好环境，具体教程自行 GPT；
-2. 下载 [python 文件](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/models/ChatGLM2/openai_api.py)
+2. 下载 [python 文件](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/plugins/model/llm-ChatGLM2/openai_api.py)
 3. 在命令行输入命令 `pip install -r requirements.txt`；
 4. 打开你需要启动的 py 文件，在代码的 `verify_token` 方法中配置 token，这里的 token 只是加一层验证，防止接口被人盗用；
 5. 执行命令 `python openai_api.py --model_name 16`。这里的数字根据上面的配置进行选择。

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

@@ -0,0 +1,184 @@
+---
+title: '使用 Ollama 接入本地模型 '
+description: ' 采用 Ollama 部署自己的模型'
+icon: 'api'
+draft: false
+toc: true
+weight: 950
+---
+
+[Ollama](https://ollama.com/) 是一个开源的AI大模型部署工具，专注于简化大语言模型的部署和使用，支持一键下载和运行各种大模型。
+
+## 安装 Ollama
+
+Ollama 本身支持多种安装方式，但是推荐使用 Docker 拉取镜像部署。如果是个人设备上安装了 Ollama 后续需要解决如何让 Docker 中 FastGPT 容器访问宿主机 Ollama的问题，较为麻烦。 
+
+### Docker 安装（推荐）
+
+你可以使用 Ollama 官方的 Docker 镜像来一键安装和启动 Ollama 服务（确保你的机器上已经安装了 Docker），命令如下：
+
+```bash
+docker pull ollama/ollama 
+docker run --rm -d --name ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
+```
+
+如果你的 FastGPT 是在 Docker 中进行部署的，建议在拉取 Ollama 镜像时保证和 FastGPT 镜像处于同一网络，否则可能出现 FastGPT 无法访问的问题，命令如下：
+
+```bash
+docker run --rm -d --name ollama --network （你的 Fastgpt 容器所在网络） -p 11434:11434 ollama/ollama
+```
+
+### 主机安装
+
+如果你不想使用 Docker ，也可以采用主机安装，以下是主机安装的一些方式。
+
+#### MacOS
+
+如果你使用的是 macOS，且系统中已经安装了 Homebrew 包管理器，可通过以下命令来安装 Ollama：
+
+```bash
+brew install ollama
+ollama serve #安装完成后，使用该命令启动服务
+```
+
+#### Linux
+
+在 Linux 系统上，你可以借助包管理器来安装 Ollama。以 Ubuntu 为例，在终端执行以下命令：
+
+```bash
+curl https://ollama.com/install.sh | sh #此命令会从官方网站下载并执行安装脚本。
+ollama serve #安装完成后，同样启动服务
+```
+
+#### Windows
+
+在 Windows 系统中，你可以从 Ollama 官方网站 下载 Windows 版本的安装程序。下载完成后，运行安装程序，按照安装向导的提示完成安装。安装完成后，在命令提示符或 PowerShell 中启动服务：
+
+```bash
+ollama serve #安装完成并启动服务后，你可以在浏览器中访问 http://localhost:11434 来验证 Ollama 是否安装成功。
+```
+
+#### 补充说明
+
+如果你是采用的主机应用 Ollama 而不是镜像，需要确保你的 Ollama 可以监听0.0.0.0。
+
+##### 1. Linxu 系统
+
+如果 Ollama 作为 systemd 服务运行，打开终端，编辑 Ollama 的 systemd 服务文件，使用命令sudo systemctl edit ollama.service，在[Service]部分添加Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"。保存并退出编辑器，然后执行sudo systemctl daemon - reload和sudo systemctl restart ollama使配置生效。
+
+##### 2. MacOS 系统
+
+打开终端，使用launchctl setenv ollama_host "0.0.0.0"命令设置环境变量，然后重启 Ollama 应用程序以使更改生效。
+
+##### 3. Windows 系统
+
+通过 “开始” 菜单或搜索栏打开 “编辑系统环境变量”，在 “系统属性” 窗口中点击 “环境变量”，在 “系统变量” 部分点击 “新建”，创建一个名为OLLAMA_HOST的变量，变量值设置为0.0.0.0，点击 “确定” 保存更改，最后从 “开始” 菜单重启 Ollama 应用程序。
+
+### Ollama 拉取模型镜像
+
+在安装后 Ollama 后，本地是没有模型镜像的，需要自己去拉取 Ollama 中的模型镜像。命令如下：
+
+```bash
+# Docker 部署需要先进容器，命令为： docker exec -it < Ollama 容器名 > /bin/sh
+ollama pull <模型名>
+```
+
+![](/imgs/Ollama-pull.png)
+
+
+### 测试通信
+
+在安装完成后，需要进行检测测试，首先进入 FastGPT 所在的容器，尝试访问自己的 Ollama ，命令如下：
+
+```bash
+docker exec -it < FastGPT 所在的容器名 > /bin/sh
+curl http://XXX.XXX.XXX.XXX:11434  #容器部署地址为“http://<容器名>:<端口>”,主机安装地址为"http://<主机IP>:<端口>"，主机IP不可为localhost
+```
+
+看到访问显示自己的 Ollama 服务以及启动，说明可以正常通信。
+
+## 将 Ollama 接入 FastGPT
+
+### 1. 查看 Ollama 所拥有的模型
+
+首先采用下述命令查看 Ollama 中所拥有的模型，
+
+```bash
+# Docker 部署 Ollama，需要此命令 docker exec -it < Ollama 容器名 > /bin/sh
+ollama ls
+```
+
+![](/imgs/Ollama-models1.png)
+
+### 2. AI Proxy 接入
+
+如果你采用的是 FastGPT 中的默认配置文件部署[这里](/docs/development/docker.md)，即默认采用 AI Proxy 进行启动。
+
+![](/imgs/Ollama-aiproxy1.png)
+
+以及在确保你的 FastGPT 可以直接访问 Ollama 容器的情况下，无法访问，参考上文[点此跳转](#安装-ollama)的安装过程，检测是不是主机不能监测0.0.0.0，或者容器不在同一个网络。
+
+![](/imgs/Ollama-aiproxy2.png)
+
+在 FastGPT 中点击账号->模型提供商->模型配置->新增模型，添加自己的模型即可，添加模型时需要保证模型ID和 OneAPI 中的模型名称一致。详细参考[这里](/docs/development/modelConfig/intro.md)
+
+![](/imgs/Ollama-models2.png)
+
+![](/imgs/Ollama-models3.png)
+
+运行 FastGPT ，在页面中选择账号->模型提供商->模型渠道->新增渠道。之后，在渠道选择中选择 Ollama ，然后加入自己拉取的模型，填入代理地址，如果是容器中安装 Ollama ，代理地址为http://地址:端口，补充：容器部署地址为“http://<容器名>:<端口>”,主机安装地址为"http://<主机IP>:<端口>"，主机IP不可为localhost
+
+![](/imgs/Ollama-aiproxy3.png)
+
+在工作台中创建一个应用，选择自己之前添加的模型，此处模型名称为自己当时设置的别名。注：同一个模型无法多次添加，系统会采取最新添加时设置的别名。
+
+![](/imgs/Ollama-models4.png)
+
+### 3. OneAPI 接入
+
+如果你想使用 OneAPI ，首先需要拉取 OneAPI 镜像，然后将其在 FastGPT 容器的网络中运行。具体命令如下：
+
+```bash
+# 拉取 oneAPI 镜像
+docker pull intel/oneapi-hpckit
+
+# 运行容器并指定自定义网络和容器名
+docker run -it --network < FastGPT 网络 > --name 容器名 intel/oneapi-hpckit /bin/bash
+```
+
+进入 OneAPI 页面，添加新的渠道，类型选择 Ollama ，在模型中填入自己 Ollama 中的模型，需要保证添加的模型名称和 Ollama 中一致，再在下方填入自己的 Ollama 代理地址，默认http://地址:端口，不需要填写/v1。添加成功后在 OneAPI 进行渠道测试，测试成功则说明添加成功。此处演示采用的是 Docker 部署 Ollama 的效果，主机 Ollama需要修改代理地址为http://<主机IP>:<端口>
+
+![](/imgs/Ollama-oneapi1.png)
+
+渠道添加成功后，点击令牌，点击添加令牌，填写名称，修改配置。
+
+![](/imgs/Ollama-oneapi2.png)
+
+修改部署 FastGPT 的 docker-compose.yml 文件，在其中将 AI Proxy 的使用注释，在 OPENAI_BASE_URL 中加入自己的 OneAPI 开放地址，默认是http://地址:端口/v1，v1必须填写。KEY 中填写自己在 OneAPI 的令牌。
+
+![](/imgs/Ollama-oneapi3.png)
+
+[直接跳转5](#5-模型添加和使用)添加模型，并使用。
+
+### 4. 直接接入
+
+如果你既不想使用 AI Proxy，也不想使用 OneAPI，也可以选择直接接入，修改部署 FastGPT 的 docker-compose.yml 文件，在其中将 AI Proxy 的使用注释，采用和 OneAPI 的类似配置。注释掉 AIProxy 相关代码，在OPENAI_BASE_URL中加入自己的 Ollama 开放地址，默认是http://地址:端口/v1，强调:v1必须填写。在KEY中随便填入，因为 Ollama 默认没有鉴权，如果开启鉴权，请自行填写。其他操作和在 OneAPI 中加入 Ollama 一致，只需在 FastGPT 中加入自己的模型即可使用。此处演示采用的是 Docker 部署 Ollama 的效果，主机 Ollama需要修改代理地址为http://<主机IP>:<端口>
+
+![](/imgs/Ollama-direct1.png)
+
+完成后[点击这里](#5-模型添加和使用)进行模型添加并使用。
+
+### 5. 模型添加和使用
+
+在 FastGPT 中点击账号->模型提供商->模型配置->新增模型，添加自己的模型即可，添加模型时需要保证模型ID和 OneAPI 中的模型名称一致。
+
+![](/imgs/Ollama-models2.png)
+
+![](/imgs/Ollama-models3.png)
+
+在工作台中创建一个应用，选择自己之前添加的模型，此处模型名称为自己当时设置的别名。注：同一个模型无法多次添加，系统会采取最新添加时设置的别名。
+
+![](/imgs/Ollama-models4.png)
+
+### 6. 补充
+上述接入 Ollama 的代理地址中，主机安装 Ollama 的地址为“http://<主机IP>:<端口>”，容器部署 Ollama 地址为“http://<容器名>:<端口>”

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

@@ -56,7 +56,7 @@ weight: 707
 
 ### zilliz cloud版本
 
-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/)。
+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/)。
 
 由于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注。
 
@@ -135,6 +135,9 @@ curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data
 
 # 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
+# oceanbase 版本（需要将init.sql和docker-compose.yml放在同一个文件夹，方便挂载）
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-oceanbase/docker-compose.yml
+# curl -o init.sql https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-oceanbase/init.sql
 # milvus 版本
 # curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-milvus.yml
 # zilliz 版本
@@ -151,6 +154,13 @@ curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/mai
 
 无需操作
 
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< tab tabName="Oceanbase版本" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+无需操作
+
 {{< /markdownify >}}
 {{< /tab >}}
 {{< tab tabName="Milvus版本" >}}

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

@@ -71,7 +71,7 @@ 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。
+- `hnswEfSearch`: 向量搜索参数，仅对 PG 和 OB 生效，越大搜索精度越高但是速度越慢。
 
 ### 5. 运行
 

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

@@ -302,7 +302,7 @@ OneAPI 的语言识别接口，无法正确的识别其他模型（会始终识
     "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。
+    "hnswEfSearch": 100 // 向量搜索参数，仅对 PG 和 OB 生效。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
   },
   "llmModels": [
     {

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

@@ -0,0 +1,100 @@
+---
+title: '通过 PPIO LLM API 接入模型'
+description: '通过 PPIO LLM API 接入模型'
+icon: 'api'
+draft: false
+toc: true
+weight: 747
+---
+
+FastGPT 还可以通过 PPIO LLM API 接入模型。
+{{% alert context="warning" %}}
+以下内容搬运自 [FastGPT 接入 PPIO LLM API](https://ppinfra.com/docs/third-party/fastgpt-use)，可能会有更新不及时的情况。
+{{% /alert %}}
+
+FastGPT 是一个将 AI 开发、部署和使用全流程简化为可视化操作的平台。它使开发者不需要深入研究算法，
+用户也不需要掌握复杂技术，通过一站式服务将人工智能技术变成易于使用的工具。
+
+PPIO 派欧云提供简单易用的 API 接口，让开发者能够轻松调用 DeepSeek 等模型。
+
+- 对开发者：无需重构架构，3 个接口完成从文本生成到决策推理的全场景接入，像搭积木一样设计 AI 工作流；
+- 对生态：自动适配从中小应用到企业级系统的资源需求，让智能随业务自然生长。
+
+下方教程提供完整接入方案（含密钥配置），帮助您快速将 FastGPT 与 PPIO API 连接起来。
+
+## 1. 配置前置条件
+
+(1) 获取 API 接口地址
+
+固定为: `https://api.ppinfra.com/v3/openai/chat/completions`。
+
+(2) 获取 【API 密钥】
+
+登录派欧云控制台 [API 秘钥管理](https://www.ppinfra.com/settings/key-management) 页面，点击创建按钮。
+注册账号填写邀请码【VOJL20】得 50 代金券
+
+![1](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/BKWqbzI5PoYG6qxwAPxcinQDnob.png)
+
+(3) 生成并保存 【API 密钥】
+{{% alert context="warning" %}}
+秘钥在服务端是加密存储，请在生成时保存好秘钥；若遗失可以在控制台上删除并创建一个新的秘钥。
+{{% /alert %}}
+
+![2](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/OkUwbbWrcoCY2SxwVMIcM2aZnrs.png)
+![3](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/GExfbvcosoJhVKxpzKVczlsdn3d.png)
+
+(4) 获取需要使用的模型 ID
+
+deepseek 系列：
+
+- DeepSeek R1：deepseek/deepseek-r1/community
+
+- DeepSeek V3：deepseek/deepseek-v3/community
+
+其他模型 ID、最大上下文及价格可参考：[模型列表](https://ppinfra.com/model-api/pricing)
+
+## 2. 部署最新版 FastGPT 到本地环境
+{{% alert context="warning" %}}
+请使用 v4.8.22 以上版本，部署参考: https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/intro/
+{{% /alert %}}
+
+## 3. 模型配置（下面两种方式二选其一）
+
+（1）通过 OneAPI 接入模型 PPIO 模型： 参考 OneAPI 使用文档，修改 FastGPT 的环境变量 在 One API 生成令牌后，FastGPT 可以通过修改 baseurl 和 key 去请求到 One API，再由 One API 去请求不同的模型。修改下面两个环境变量： 务必写上 v1。如果在同一个网络内，可改成内网地址。
+
+OPENAI_BASE_URL= http://OneAPI-IP:OneAPI-PORT/v1
+
+下面的 key 是由 One API 提供的令牌 CHAT_API_KEY=sk-UyVQcpQWMU7ChTVl74B562C28e3c46Fe8f16E6D8AeF8736e
+
+- 修改后重启 FastGPT，按下图在模型提供商中选择派欧云
+
+![](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/Fvqzb3kTroys5Uxkjlzco7kwnsb.png)
+
+- 测试连通性
+以 deepseek 为例，在模型中选择使用 deepseek/deepseek-r1/community，点击图中②的位置进行连通性测试，出现图中绿色的的成功显示证明连通成功，可以进行后续的配置对话了
+![](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/FzKGbGsSPoX4Eexobj2cxcaTnib.png)
+
+（2）不使用 OneAPI 接入 PPIO 模型
+
+按照下图在模型提供商中选择派欧云
+![](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/QbcdbPqRsoAmuyx2nlycQWFanrc.png)
+
+- 配置模型 自定义请求地址中输入：`https://api.ppinfra.com/v3/openai/chat/completions`
+![](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/ZVyAbDIaxo7ksAxLI3HcexYYnZf.png)
+![](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/Ha9YbggkwoQsVdx1Z4Gc9zUSnle.png)
+
+- 测试连通性
+![](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/V1f0b89uloab9uxxj7IcKT0rn3e.png)
+
+出现图中绿色的的成功显示证明连通成功，可以进行对话配置
+
+## 4. 配置对话
+（1）新建工作台
+![](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/ZaGpbBH6QoVubIx2TsLcwYEInfe.png)
+（2）开始聊天
+![](https://static.ppinfra.com/docs/image/llm/HzcTb4gobokVRQxTlU7cD5OunMf.png)
+
+## PPIO 全新福利重磅来袭 🔥
+顺利完成教程配置步骤后，您将解锁两大权益：1. 畅享 PPIO 高速通道与 FastGPT 的效能组合；2.立即激活 **「新用户邀请奖励」** ————通过专属邀请码邀好友注册，您与好友可各领 50 元代金券，硬核福利助力 AI 工具效率倍增！
+
+🎁 新手专享：立即使用邀请码【VOJL20】完成注册，50 元代金券奖励即刻到账！

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

@@ -18,12 +18,14 @@ weight: 852
 {{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
 * 该接口的 API Key 需使用`应用特定的 key`，否则会报错。  
 
+<!-- * 对话现在有`v1`和`v2`两个接口，可以按需使用，v2 自 4.9.4 版本新增，v1 接口同时不再维护 -->
+
 * 有些包调用时，`BaseUrl`需要添加`v1`路径，有些不需要，如果出现404情况，可补充`v1`重试。
 {{% /alert %}}
 
 ## 请求简易应用和工作流
 
-对话接口兼容`GPT`的接口！如果你的项目使用的是标准的`GPT`官方接口，可以直接通过修改`BaseUrl`和 `Authorization`来访问 FastGpt 应用，不过需要注意下面几个规则：
+`v1`对话接口兼容`GPT`的接口！如果你的项目使用的是标准的`GPT`官方接口，可以直接通过修改`BaseUrl`和 `Authorization`来访问 FastGpt 应用，不过需要注意下面几个规则：
 
 {{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
 * 传入的`model`，`temperature`等参数字段均无效，这些字段由编排决定，不会根据 API 参数改变。
@@ -65,7 +67,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' \
 {{< markdownify >}}
 
 * 仅`messages`有部分区别，其他参数一致。
-* 目前不支持上次文件，需上传到自己的对象存储中，获取对应的文件链接。
+* 目前不支持上传文件，需上传到自己的对象存储中，获取对应的文件链接。
 
 ```bash
 curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' \
@@ -116,14 +118,284 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' \
 - variables: 模块变量，一个对象，会替换模块中，输入框内容里的`{{key}}`
 {{% /alert %}}
 
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}}
 
+<!-- #### v2
+
+v1,v2 接口请求参数一致，仅请求地址不一样。
+
+{{< tabs tabTotal="3" >}}
+{{< tab tabName="基础请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/v2/chat/completions' \
+--header 'Authorization: fastgpt-xxxxxx' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+    "chatId": "my_chatId",
+    "stream": false,
+    "detail": false,
+    "responseChatItemId": "my_responseChatItemId",
+    "variables": {
+        "uid": "asdfadsfasfd2323",
+        "name": "张三"
+    },
+    "messages": [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": "你是谁"
+        }
+    ]
+}'
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="图片/文件请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+* 仅`messages`有部分区别，其他参数一致。
+* 目前不支持上传文件，需上传到自己的对象存储中，获取对应的文件链接。
+
+```bash
+curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/v2/chat/completions' \
+--header 'Authorization: Bearer fastgpt-xxxxxx' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+    "chatId": "abcd",
+    "stream": false,
+    "messages": [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": [
+                {
+                    "type": "text",
+                    "text": "导演是谁"
+                },
+                {
+                    "type": "image_url",
+                    "image_url": {
+                        "url": "图片链接"
+                    }
+                },
+                {
+                    "type": "file_url",
+                    "name": "文件名",
+                    "url": "文档链接，支持 txt md html word pdf ppt csv excel"
+                }
+            ]
+        }
+    ]
+}'
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="参数说明" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+{{% 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。
+- 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。
+- variables: 模块变量，一个对象，会替换模块中，输入框内容里的`{{key}}`
+{{% /alert %}}
 
 {{< /markdownify >}}
 {{< /tab >}}
 {{< /tabs >}}
 
+#### v1
+
+
+
 ### 响应
 
+#### v2
+
+v2 接口比起 v1，主要变变化在于：会在每个节点运行结束后及时返回 response，而不是等工作流结束后再统一返回。
+
+{{< tabs tabTotal="5" >}}
+{{< tab tabName="detail=false,stream=false 响应" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```json
+{
+    "id": "",
+    "model": "",
+    "usage": {
+        "prompt_tokens": 1,
+        "completion_tokens": 1,
+        "total_tokens": 1
+    },
+    "choices": [
+        {
+            "message": {
+                "role": "assistant",
+                "content": "我是一个人工智能助手，旨在回答问题和提供信息。如果你有任何问题或者需要帮助，随时问我！"
+            },
+            "finish_reason": "stop",
+            "index": 0
+        }
+    ]
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="detail=false,stream=true 响应" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+
+```bash
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"你好"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"！"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"今天"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"过得怎么样？"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":null},"index":0,"finish_reason":"stop"}]}
+
+data: [DONE]
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="detail=true,stream=false 响应" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```json
+{
+    "responseData": [
+        {
+            "id": "iSol79OFrBH1I9kC",
+            "nodeId": "448745",
+            "moduleName": "common:core.module.template.work_start",
+            "moduleType": "workflowStart",
+            "runningTime": 0
+        },
+        {
+            "id": "t1T94WCy6Su3BK4V",
+            "nodeId": "fjLpE3XPegmoGtbU",
+            "moduleName": "AI 对话",
+            "moduleType": "chatNode",
+            "runningTime": 1.46,
+            "totalPoints": 0,
+            "model": "GPT-4o-mini",
+            "tokens": 64,
+            "inputTokens": 10,
+            "outputTokens": 54,
+            "query": "你是谁",
+            "reasoningText": "",
+            "historyPreview": [
+                {
+                    "obj": "Human",
+                    "value": "你是谁"
+                },
+                {
+                    "obj": "AI",
+                    "value": "我是一个人工智能助手，旨在帮助回答问题和提供信息。如果你有任何问题或需要帮助，请告诉我！"
+                }
+            ],
+            "contextTotalLen": 2
+        }
+    ],
+    "newVariables": {
+
+    },
+    "id": "",
+    "model": "",
+    "usage": {
+        "prompt_tokens": 1,
+        "completion_tokens": 1,
+        "total_tokens": 1
+    },
+    "choices": [
+        {
+            "message": {
+                "role": "assistant",
+                "content": "我是一个人工智能助手，旨在帮助回答问题和提供信息。如果你有任何问题或需要帮助，请告诉我！"
+            },
+            "finish_reason": "stop",
+            "index": 0
+        }
+    ]
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+
+{{< tab tabName="detail=true,stream=true 响应" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+event: flowNodeResponse
+data: {"id":"iYv2uA9rCWAtulWo","nodeId":"workflowStartNodeId","moduleName":"流程开始","moduleType":"workflowStart","runningTime":0}
+
+event: flowNodeStatus
+data: {"status":"running","name":"AI 对话"}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"你好"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"！"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"今天"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"过得怎么样？"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: flowNodeResponse
+data: {"id":"pVzLBF7M3Ol4n7s6","nodeId":"ixe20AHN3jy74pKf","moduleName":"AI 对话","moduleType":"chatNode","runningTime":1.48,"totalPoints":0.0042,"model":"Qwen-plus","tokens":28,"inputTokens":8,"outputTokens":20,"query":"你好","reasoningText":"","historyPreview":[{"obj":"Human","value":"你好"},{"obj":"AI","value":"你好！今天过得怎么样？"}],"contextTotalLen":2}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"model":"","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":null},"index":0,"finish_reason":"stop"}]}
+
+event: answer
+data: [DONE]
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="event值" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+event取值：
+
+- answer: 返回给客户端的文本（最终会算作回答）
+- fastAnswer: 指定回复返回给客户端的文本（最终会算作回答）
+- toolCall: 执行工具
+- toolParams: 工具参数
+- toolResponse: 工具返回
+- flowNodeStatus: 运行到的节点状态
+- flowNodeResponse: 单个节点详细响应
+- updateVariables: 更新变量
+- error: 报错
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}} 
+
+#### v1 -->
+
 {{< tabs tabTotal="5" >}}
 {{< tab tabName="detail=false,stream=false 响应" >}}
 {{< markdownify >}}
@@ -648,8 +920,6 @@ event取值：
 {{< /tab >}}
 {{< /tabs >}}
 
-
-
 # 对话 CRUD
 
 {{% alert icon="🤖 " context="success" %}}

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

@@ -11,8 +11,6 @@ weight: 853
 | --------------------- | --------------------- |
 | ![](/imgs/getDatasetId.jpg) | ![](/imgs/getfile_id.webp) |
 
-
-
 ## 创建训练订单
 
 {{< tabs tabTotal="2" >}}
@@ -289,7 +287,7 @@ curl --location --request DELETE 'http://localhost:3000/api/core/dataset/delete?
 
 ## 集合
 
-### 通用创建参数说明
+### 通用创建参数说明（必看）
 
 **入参**
 
@@ -300,8 +298,11 @@ curl --location --request DELETE 'http://localhost:3000/api/core/dataset/delete?
 | 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) |  |
-| chunkSize | 预估块大小 |  |
-| chunkSplitter | 自定义最高优先分割符号 |  |
+| chunkSettingMode | 分块参数模式。auto: 系统默认参数; custom: 手动指定参数 |  |
+| chunkSplitMode | 分块拆分模式。size: 按长度拆分; char: 按字符拆分。chunkSettingMode=auto时不生效。 |  |
+| chunkSize | 分块大小，默认 1500。chunkSettingMode=auto时不生效。 |  |
+| indexSize | 索引大小，默认 512，必须小于索引模型最大token。chunkSettingMode=auto时不生效。 |  |
+| chunkSplitter | 自定义最高优先分割符号，除非超出文件处理最大上下文，否则不会进行进一步拆分。chunkSettingMode=auto时不生效。 |  |
 | qaPrompt | qa拆分提示词 |  |
 | tags |  集合标签（字符串数组） |  |
 | createTime | 文件创建时间（Date / String） |  |
@@ -389,9 +390,8 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collectio
     "name":"测试训练",
 
     "trainingType": "qa",
-    "chunkSize":8000,
-    "chunkSplitter":"",
-    "qaPrompt":"11",
+    "chunkSettingMode": "auto",
+    "qaPrompt":"",
 
     "metadata":{}
 }'
@@ -409,10 +409,6 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collectio
 - parentId： 父级ID，不填则默认为根目录
 - name: 集合名称（必填）
 - metadata： 元数据（暂时没啥用）
-- trainingType: 训练模式（必填）
-- chunkSize: 每个 chunk 的长度（可选）. chunk模式:100~3000; qa模式: 4000~模型最大token（16k模型通常建议不超过10000）
-- chunkSplitter: 自定义最高优先分割符号（可选）
-- qaPrompt: qa拆分自定义提示词（可选）
 {{% /alert %}}
 
 {{< /markdownify >}}
@@ -462,8 +458,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collectio
     "parentId": null,
 
     "trainingType": "chunk",
-    "chunkSize":512,
-    "chunkSplitter":"",
+    "chunkSettingMode": "auto",
     "qaPrompt":"",
 
     "metadata":{
@@ -483,10 +478,6 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collectio
 - datasetId: 知识库的ID(必填)
 - parentId： 父级ID，不填则默认为根目录
 - metadata.webPageSelector: 网页选择器，用于指定网页中的哪个元素作为文本(可选)
-- trainingType:训练模式（必填）
-- chunkSize: 每个 chunk 的长度（可选）. chunk模式:100~3000; qa模式: 4000~模型最大token（16k模型通常建议不超过10000）
-- chunkSplitter: 自定义最高优先分割符号（可选）
-- qaPrompt: qa拆分自定义提示词（可选）
 {{% /alert %}}
 
 {{< /markdownify >}}
@@ -545,13 +536,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collectio
 
 {{% alert icon=" " context="success" %}}
 - file: 文件
-- data: 知识库相关信息（json序列化后传入）
-  - datasetId: 知识库的ID(必填)
-  - parentId： 父级ID，不填则默认为根目录
-  - trainingType:训练模式（必填）
-  - chunkSize: 每个 chunk 的长度（可选）. chunk模式:100~3000; qa模式: 4000~模型最大token（16k模型通常建议不超过10000）
-  - chunkSplitter: 自定义最高优先分割符号（可选）
-  - qaPrompt: qa拆分自定义提示词（可选）
+- data: 知识库相关信息（json序列化后传入）,参数说明见上方“通用创建参数说明”
 {{% /alert %}}
 
 {{< /markdownify >}}

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

@@ -11,7 +11,12 @@ weight: 799
 
 ### 1. 做好数据库备份
 
-### 2. 更新镜像和 PG 容器
+### 2. 更新镜像
+
+- 更新 FastGPT 镜像 tag: v4.9.1-fix2
+- 更新 FastGPT 商业版镜像 tag: v4.9.1-fix2
+- Sandbox 镜像，可以不更新
+- AIProxy 镜像修改为: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.3
 
 ### 3. 执行升级脚本
 
@@ -25,7 +30,7 @@ curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv491' \
 
 **脚本功能**
 
-重新使用最新的 jieba 分词库进行分词处理。
+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。
 
 ## 🚀 新增内容
 
@@ -34,7 +39,7 @@ curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv491' \
 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。
+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。会对检索结果有一定影响，可以通过调整相关权重来进行数据适配。
 
 ## ⚙️ 优化
 
@@ -57,3 +62,4 @@ curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv491' \
 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。
+11. 计算 parentPath 时，存在鉴权失败清空。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/492.md

@@ -0,0 +1,75 @@
+---
+title: 'V4.9.2'
+description: 'FastGPT V4.9.2 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 798
+---
+## 更新指南
+
+可直接升级v4.9.3，v4.9.2存在一个工作流数据类型转化错误。
+
+### 1. 做好数据库备份
+
+### 2. SSO 迁移
+
+使用了 SSO 或成员同步的商业版用户，并且是对接`钉钉`、`企微`的，需要迁移已有的 SSO 相关配置: 
+
+参考：[SSO & 外部成员同步](/docs/guide/admin/sso)中的配置进行`sso-service`的部署和配置。
+
+1. 先将原商业版后台中的相关配置项复制备份出来（以企微为例，将 AppId, Secret 等复制出来）再进行镜像升级。
+2. 参考上述文档，部署 SSO 服务，配置相关的环境变量
+3. 如果原先使用企微组织架构同步的用户，升级完镜像后，需要在商业版后台切换团队模式为“同步模式”
+
+### 3. 配置参数变更
+
+修改`config.json`文件中`systemEnv.pgHNSWEfSearch`参数名，改成`hnswEfSearch`。  
+商业版用户升级镜像后，直接在后台`系统配置-基础配置`中进行变更。
+
+### 4. 更新镜像
+
+- 更新 FastGPT 镜像 tag: v4.9.2
+- 更新 FastGPT 商业版镜像 tag: v4.9.2
+- Sandbox 镜像，可以不更新
+- AIProxy 镜像修改为: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.4
+
+## 重要更新
+
+- 知识库导入数据 API 变更，增加`chunkSettingMode`,`chunkSplitMode`,`indexSize`可选参数，具体可参考 [知识库导入数据 API](/docs/development/openapi/dataset) 文档。
+
+## 🚀 新增内容
+
+1. 知识库分块优化：支持单独配置分块大小和索引大小，允许进行超大分块，以更大的输入 Tokens 换取完整分块。
+2. 知识库分块增加自定义分隔符预设值，同时支持自定义换行符分割。
+3. 外部变量改名：自定义变量。 并且支持在测试时调试，在分享链接中，该变量直接隐藏。
+4. 集合同步时，支持同步修改标题。
+5. 团队成员管理重构，抽离主流 IM SSO（企微、飞书、钉钉），并支持通过自定义 SSO 接入 FastGPT。同时完善与外部系统的成员同步。 
+6. 支持 `oceanbase` 向量数据库。填写环境变量`OCEANBASE_URL`即可。
+7. 基于 mistral-ocr 的 PDF 解析示例。
+8. 基于 miner-u 的 PDF 解析示例。
+
+## ⚙️ 优化
+
+1. 导出对话日志时，支持导出成员名。
+2. 邀请链接交互。
+3. 无 SSL 证书时复制失败，会提示弹窗用于手动复制。
+4. FastGPT 未内置 ai proxy 渠道时，也能正常展示其名称。
+5. 升级 nextjs 版本至 14.2.25。
+6. 工作流节点数组字符串类型，自动适配 string 输入。
+7. 工作流节点数组类型，自动进行 JSON parse 解析 string 输入。
+8. AI proxy 日志优化，去除重试失败的日志，仅保留最后一份错误日志。
+9. 个人信息和通知展示优化。
+10. 模型测试 loading 动画优化。
+11. 分块算法小调整：  
+  * 跨处理符号之间连续性更强。  
+  * 代码块分割时，用 LLM 模型上下文作为分块大小，尽可能保证代码块完整性。
+  * 表格分割时，用 LLM 模型上下文作为分块大小，尽可能保证表格完整性。
+
+## 🐛 修复
+
+1. 飞书和语雀知识库无法同步。
+2. 渠道测试时，如果配置了模型自定义请求地址，会走自定义请求地址，而不是渠道请求地址。
+3. 语音识别模型测试未启用的模型时，无法正常测试。
+4. 管理员配置系统插件时，如果插件包含其他系统应用，无法正常鉴权。
+5. 移除 TTS 自定义请求地址时，必须需要填 requestAuth 字段。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/493.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+---
+title: 'V4.9.3'
+description: 'FastGPT V4.9.3 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 797
+---
+
+## 更新指南
+
+### 1. 做好数据库备份
+
+### 2. 更新镜像
+
+- 更新 FastGPT 镜像 tag: v4.9.3
+- 更新 FastGPT 商业版镜像 tag: v4.9.3
+- Sandbox 镜像tag: v4.9.3
+- AIProxy 镜像tag: v0.1.5
+
+
+## 🚀 新增内容
+
+1. 工作流 debug 模式支持交互节点。
+2. 代码运行支持 Python3 代码。
+
+## 🐛 修复
+
+1. 工作流格式转化异常。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/494.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+title: 'V4.9.4'
+description: 'FastGPT V4.9.4 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 796
+---
+
+## 升级指南
+
+### 1. 做好数据备份
+
+### 2. 安装 Redis
+
+* docker 部署的用户，参考最新的 `docker-compose.yml` 文件增加 Redis 配置。增加一个 redis 容器，并配置`fastgpt`,`fastgpt-pro`的环境变量，增加 `REDIS_URL` 环境变量。
+* Sealos 部署的用户，在数据库里新建一个`redis`数据库，并复制`内网地址的 connection` 作为 `redis` 的链接串。然后配置`fastgpt`,`fastgpt-pro`的环境变量，增加 `REDIS_URL` 环境变量。
+
+| | | |
+| --- | --- |  --- |
+| ![](/imgs/sealos-redis1.png) | ![](/imgs/sealos-redis2.png) |  ![](/imgs/sealos-redis3.png) |
+
+### 3. 更新镜像 tag
+
+- 更新 FastGPT 镜像 tag: v4.9.4
+- 更新 FastGPT 商业版镜像 tag: v4.9.4
+- Sandbox 无需更新
+- AIProxy 无需更新
+
+### 4. 执行升级脚本
+
+该脚本仅需商业版用户执行。
+
+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/initv494' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+**脚本功能**
+
+1. 更新站点同步定时器
+
+## 🚀 新增内容
+
+1. 集合数据训练状态展示
+2. SMTP 发送邮件插件
+3. BullMQ 消息队列。
+4. 利用 redis 进行部分数据缓存。
+5. 站点同步支持配置训练参数和增量同步。
+6. AI 对话/工具调用，增加返回模型 finish_reason 字段，便于追踪模型输出中断原因。
+7. 移动端语音输入交互调整
+
+## ⚙️ 优化
+
+1. Admin 模板渲染调整。
+2. 支持环境变量配置对话文件过期时间。
+3. MongoDB log 库可独立部署。
+
+## 🐛 修复
+
+1. 搜索应用/知识库时，无法点击目录进入下一层。
+2. 重新训练时，参数未成功初始化。
+3. package/service 部分请求在多 app 中不一致。

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/495.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: 'V4.9.5（进行中）'
+description: 'FastGPT V4.9.5 更新说明'
+icon: 'upgrade'
+draft: false
+toc: true
+weight: 795
+---
+
+
+## 🚀 新增内容
+
+1. 团队成员权限细分，可分别控制是否可创建在根目录应用/知识库以及 API Key
+2. 支持交互节点在嵌套工作流中使用。
+3. 团队成员操作日志。
+
+## ⚙️ 优化
+
+1. 繁体中文翻译。
+
+
+## 🐛 修复
+
+1. password 检测规则错误。
+2. 分享链接无法隐藏知识库检索结果。
+3. IOS 低版本正则兼容问题。
+4. 修复问答提取队列错误后，计数器未清零问题，导致问答提取队列失效。
+5. Debug 模式交互节点下一步可能造成死循环。

docSite/content/zh-cn/docs/guide/DialogBoxes/quoteList.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+---
+title: '知识库引用分块阅读器'
+description: 'FastGPT 分块阅读器功能介绍'
+icon: 'description'
+draft: false
+toc: true
+weight: 480
+---
+在企业 AI 应用落地过程中，文档知识引用的精确性和透明度一直是用户关注的焦点。FastGPT 4.9.1 版本带来的知识库分块阅读器，巧妙解决了这一痛点，让 AI 引用不再是"黑盒"。
+
+# 为什么需要分块阅读器？
+
+传统的 AI 对话中，当模型引用企业知识库内容时，用户往往只能看到被引用的片段，无法获取完整语境，这给内容验证和深入理解带来了挑战。分块阅读器的出现，让用户可以在对话中直接查看引用内容的完整文档，并精确定位到引用位置，实现了引用的"可解释性"。
+
+## 传统引用体验的局限
+
+以往在知识库中上传文稿后，当我们在工作流中输入问题时，传统的引用方式只会展示引用到的分块，无法确认分块在文章中的上下文：
+
+| 问题 | 引用 |
+| --- | --- |
+| ![](/imgs/chunkReader1.png) | ![](/imgs/chunkReader2.jpg) |
+
+## FastGPT 分块阅读器：精准定位，无缝阅读
+
+而在 FastGPT 全新的分块式阅读器中，同样的知识库内容和问题，呈现方式发生了质的飞跃
+
+![](/imgs/chunkReader4.jpg) 
+
+当 AI 引用知识库内容时，用户只需点击引用链接，即可打开一个浮窗，呈现完整的原文内容，并通过醒目的高亮标记精确显示引用的文本片段。这既保证了回答的可溯源性，又提供了便捷的原文查阅体验。
+
+# 核心功能
+
+## 全文展示与定位
+
+"分块阅读器" 让用户能直观查看AI回答引用的知识来源。
+
+在对话界面中，当 AI 引用了知识库内容，系统会在回复下方展示出处信息。用户只需点击这些引用链接，即可打开一个优雅的浮窗，呈现完整的原文内容，并通过醒目的高亮标记精确显示 AI 引用的文本片段。
+
+这一设计既保证了回答的可溯源性，又提供了便捷的原文查阅体验，让用户能轻松验证AI回答的准确性和相关上下文。
+
+![](/imgs/chunkReader3.webp) 
+
+
+## 便捷引用导航
+
+分块阅读器右上角设计了简洁实用的导航控制，用户可以通过这对按钮轻松在多个引用间切换浏览。导航区还直观显示当前查看的引用序号及总引用数量（如 "7/10"），帮助用户随时了解浏览进度和引用内容的整体规模。
+
+![](imgs/chunkReader5.jpg)
+
+## 引用质量评分
+
+每条引用内容旁边都配有智能评分标签，直观展示该引用在所有知识片段中的相关性排名。用户只需将鼠标悬停在评分标签上，即可查看完整的评分详情，了解这段引用内容为何被AI选中以及其相关性的具体构成。
+
+![](imgs/chunkReader6.png)
+
+
+## 文档内容一键导出
+
+分块阅读器贴心配备了内容导出功能，让有效信息不再流失。只要用户拥有相应知识库的阅读权限，便可通过简单点击将引用涉及的全文直接保存到本地设备。
+
+![](imgs/chunkReader7.jpg)
+
+# 进阶特性
+
+## 灵活的可见度控制
+
+FastGPT提供灵活的引用可见度设置，让知识共享既开放又安全。以免登录链接为例，管理员可精确控制外部访问者能看到的信息范围。
+
+当设置为"仅引用内容可见"时，外部用户点击引用链接将只能查看 AI 引用的特定文本片段，而非完整原文档。如图所示，分块阅读器此时智能调整显示模式，仅呈现相关引用内容。
+
+|  |  |
+| --- | --- |
+| ![](/imgs/chunkReader8.png) | ![](/imgs/chunkReader9.jpg) |
+
+## 即时标注优化
+
+在浏览过程中，授权用户可以直接对引用内容进行即时标注和修正，系统会智能处理这些更新而不打断当前的对话体验。所有修改过的内容会通过醒目的"已更新"标签清晰标识，既保证了引用的准确性，又维持了对话历史的完整性。
+
+这一无缝的知识优化流程特别适合团队协作场景，让知识库能在实际使用过程中持续进化，确保AI回答始终基于最新、最准确的信息源。
+
+## 智能文档性能优化
+
+面对现实业务中可能包含成千上万分块的超长文档，FastGPT采用了先进的性能优化策略，确保分块阅读器始终保持流畅响应。
+
+系统根据引用相关性排序和数据库索引进行智能加载管理，实现了"按需渲染"机制——根据索引排序和数据库 id，只有当用户实际需要查看的内容才会被加载到内存中。这意味着无论是快速跳转到特定引用，还是自然滚动浏览文档，都能获得丝滑的用户体验，不会因为文档体积庞大而出现卡顿或延迟。
+
+这一技术优化使FastGPT能够轻松应对企业级的大规模知识库场景，让即使是包含海量信息的专业文档也能高效展示和查阅。
+

docSite/content/zh-cn/docs/guide/admin/sso.md

@@ -0,0 +1,581 @@
+---
+title: 'SSO & 外部成员同步'
+description: 'FastGPT 外部成员系统接入设计与配置'
+icon: ''
+draft: false
+toc: true
+weight: 707
+---
+
+如果你不需要用到 SSO/成员同步功能，或者是只需要用 Github、google、microsoft、公众号的快速登录，可以跳过本章节。本章适合需要接入自己的成员系统或主流 办公IM 的用户。
+
+## 介绍
+
+为了方便地接入**外部成员系统**，FastGPT 提供一套接入外部系统的**标准接口**，以及一个 FastGPT-SSO-Service 镜像作为**适配器**。
+
+通过这套标注接口，你可以可以实现：
+
+1. SSO 登录。从外部系统回调后，在  FastGPT 中创建一个用户。
+2. 成员和组织架构同步（下面都简称成员同步）。
+
+**原理**
+
+FastGPT-pro 中，有一套标准的SSO 和成员同步接口，系统会根据这套接口进行 SSO 和成员同步操作。
+
+FastGPT-SSO-Service 是为了聚合不同来源的 SSO 和成员同步接口，将他们转成 fastgpt-pro 可识别的接口。
+
+   ![](/imgs/sso2.png)
+
+## 系统配置教程
+
+### 1. 部署 SSO-service 镜像
+
+使用 docker-compose 部署：
+
+```yaml
+  fastgpt-sso:
+    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sso-service:v4.9.0
+    container_name: fastgpt-sso
+    restart: always
+    networks:
+      - fastgpt
+    environment:
+      - SSO_PROVIDER=example
+      - AUTH_TOKEN=xxxxx # 鉴权信息，fastgpt-pro 会用到。
+      # 具体对接提供商的环境变量。
+```
+
+根据不同的提供商，你需要配置不同的环境变量，下面是内置的通用协议/IM：
+
+{{< table "table-hover table-striped-columns" >}}
+| 协议/功能      | SSO | 成员同步支持 |
+|----------------|----------|--------------|
+| 飞书           | 是       | 是           |
+| 企业微信 | 是       | 是           |
+| 钉钉           | 是       | 否           |
+| Saml2.0        | 是       | 否           |
+| Oauth2.0       | 是       | 否           |
+{{< /table >}}
+
+### 2. 配置 fastgpt-pro
+
+#### 1. 配置环境变量
+
+环境变量中的 `EXTERNAL_USER_SYSTEM_BASE_URL` 为内网地址，例如上述例子中的配置，环境变量应该设置为
+
+```yaml
+env:
+   - EXTERNAL_USER_SYSTEM_BASE_URL=http://fastgpt-sso:3000
+   - EXTERNAL_USER_SYSTEM_AUTH_TOKEN=xxxxx
+```
+
+#### 2. 在商业版后台配置按钮文字，图标等。
+
+{{< table "table-hover table-striped-columns" >}}
+| <div style="text-align:center">企业微信</div> | <div style="text-align:center">钉钉</div> | <div style="text-align:center">飞书</div> |
+|-----------|-----------------|--------------|
+| ![企业微信](/imgs/sso15.png)  |  ![钉钉](/imgs/sso16.png)       | ![飞书](/imgs/sso17.png)     |   
+{{< /table >}}
+
+#### 3. 开启成员同步（可选）
+
+如果需要同步外部系统的成员，可以选择开启成员同步。团队模式具体可参考：[团队模式说明文档](/docs/guide/admin/teamMode)
+
+![](/imgs/sso1.png)
+
+#### 4. 可选配置
+
+1. 自动定时成员同步
+
+设置 fastgpt-pro 环境变量则可开启自动成员同步
+
+```bash
+env:
+   - "SYNC_MEMBER_CRON=0 0 * * *" # Cron 表达式，每天 0 点执行
+```
+
+## 内置的通用协议/IM 配置示例
+
+### 飞书
+
+#### 1. 参数获取
+
+   App ID和App Secret
+
+   进入开发者后台，点击企业自建应用，在凭证与基础信息页面查看应用凭证。
+
+   ![](/imgs/sso3.png)
+
+#### 2. 权限配置
+
+   进入开发者后台，点击企业自建应用，在开发配置的权限管理页面开通权限。
+
+   ![](/imgs/sso4.png)
+
+   对于开通用户SSO登录而言，开启用户身份权限的以下内容
+
+   1. ***获取通讯录基本信息***
+   2. ***获取用户基本信息***
+   3. ***获取用户邮箱信息***
+   4. ***获取用户 user ID***
+
+   对于开启企业同步相关内容而言，开启身份权限的内容与上面一致，但要注意是开启应用权限
+
+#### 3. 重定向URL
+
+   进入开发者后台，点击企业自建应用，在开发配置的安全设置中设置重定向URL
+   ![](/imgs/sso5.png)
+
+#### 4. yml 配置示例
+
+```bash
+fastgpt-sso:
+    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sso-service:v4.9.0
+    container_name: fastgpt-sso
+    restart: always
+    networks:
+      - fastgpt
+    environment:
+      - SSO_PROVIDER=example
+      - AUTH_TOKEN=xxxxx
+      # 飞书 - feishu -如果是私有化部署，这里的配置前缀可能会有变化
+      - SSO_PROVIDER=feishu
+      # oauth 接口（公开的飞书不用改）
+      - SSO_TARGET_URL=https://accounts.feishu.cn/open-apis/authen/v1/authorize
+      # 获取token 接口（公开的飞书不用改）
+      - FEISHU_TOKEN_URL=https://open.feishu.cn/open-apis/authen/v2/oauth/token
+      # 获取用户信息接口（公开的飞书不用改）
+      - FEISHU_GET_USER_INFO_URL=https://open.feishu.cn/open-apis/authen/v1/user_info
+      # 重定向地址，因为飞书获取用户信息要校验所以需要填
+      - FEISHU_REDIRECT_URI=xxx
+      #飞书APP的应用ID，一般以cli开头
+      - FEISHU_APP_ID=xxx
+      #飞书APP的应用密钥
+      - FEISHU_APP_SECRET=xxx
+```
+
+### 钉钉
+
+#### 1. 参数获取
+
+   CLIENT_ID 与 CLIENT_SECRET
+
+   进入钉钉开放平台，点击应用开发，选择自己的应用进入，记录在凭证与基础信息页面下的Client ID与Client secret。
+   ![](/imgs/sso6.png)
+
+#### 2. 权限配置
+
+   进入钉钉开放平台，点击应用开发，选择自己的应用进入，在开发配置的权限管理页面操作，需要开通的权限包括：
+
+   1. ***个人手机号信息***
+   2. ***通讯录个人信息读权限***
+   3. ***获取钉钉开放接口用户访问凭证的基础权限***
+
+#### 3. 重定向URL
+
+   进入钉钉开放平台，点击应用开发，选择自己的应用进入，在开发配置的安全设置页面操作
+   需要填写的内容有两个：
+
+   1. 服务器出口IP （调用钉钉服务端API的服务器IP列表）
+   2. 重定向URL（回调域名）
+
+#### 4. yml 配置示例
+
+```bash
+fastgpt-sso:
+   image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sso-service:v4.9.0
+   container_name: fastgpt-sso
+   restart: always
+   networks:
+      - fastgpt
+   environment:
+      - SSO_PROVIDER=dingtalk
+      - AUTH_TOKEN=xxxxx
+      #oauth 接口
+      - SSO_TARGET_URL=https://login.dingtalk.com/oauth2/auth
+      #获取token 接口
+      - DINGTALK_TOKEN_URL=https://api.dingtalk.com/v1.0/oauth2/userAccessToken
+      #获取用户信息接口
+      - DINGTALK_GET_USER_INFO_URL=https://oapi.dingtalk.com/v1.0/contact/users/me
+      #钉钉APP的应用ID
+      - DINGTALK_CLIENT_ID=xxx
+      #钉钉APP的应用密钥
+      - DINGTALK_CLIENT_SECRET=xxx
+```
+
+### 企业微信
+
+#### 1. 参数获取
+
+   1. 企业的 CorpID
+
+      a. 使用管理员账号登陆企业微信管理后台 `https://work.weixin.qq.com/wework_admin/loginpage_wx`
+      
+      b. 点击 【我的企业】 页面，查看企业的 **企业ID**
+
+      ![](/imgs/sso7.png)
+
+   2. 创建一个供 FastGPT 使用的内部应用：
+
+      a. 获取应用的 AgentID 和 Secret
+
+      b. 保证这个应用的可见范围为全部（也就是根部门）
+
+      ![](/imgs/sso8.png)
+
+
+      ![](/imgs/sso9.png)
+
+   3. 一个域名。并且要求：
+
+      a. 解析到可公网访问的服务器上
+
+      b. 可以在该服务的根目录地址上挂载静态文件（以便进行域名归属认证 ，按照配置处的提示进行操作，只需要挂载一个静态文件，认证后可以删除）
+
+      c. 配置网页授权，JS-SDK以及企业微信授权登陆
+
+      d. 可以在【企业微信授权登陆】页面下方设置“在工作台隐藏应用”
+
+      ![](/imgs/sso10.png)
+
+      ![](/imgs/sso11.png)
+
+      ![](/imgs/sso12.png)
+
+   4. 获取 “通讯录同步助手” secret
+
+      获取通讯录，组织成员 ID 需要使用 “通讯录同步助手” secret
+
+      【安全与管理】-- 【管理工具】 -- 【通讯录同步】
+
+      ![](/imgs/sso13.png)
+
+   5. 开启接口同步
+
+   6. 获取 Secret
+
+   7. 配置企业可信 IP
+
+      ![](/imgs/sso14.png)
+
+#### 2. yml 配置示例
+
+```bash
+fastgpt-sso:
+   image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sso-service:v4.9.0
+   container_name: fastgpt-sso
+   restart: always
+   networks:
+      - fastgpt
+   environment:
+      - AUTH_TOKEN=xxxxx
+      - SSO_PROVIDER=wecom
+      # oauth 接口，在企微终端使用
+      - WECOM_TARGET_URL_OAUTH=https://open.weixin.qq.com/connect/oauth2/authorize
+      # sso 接口，扫码
+      - WECOM_TARGET_URL_SSO=https://login.work.weixin.qq.com/wwlogin/sso/login
+      # 获取用户id（只能拿id)
+      - WECOM_GET_USER_ID_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/auth/getuserinfo
+      # 获取用户详细信息（除了名字都有）
+      - WECOM_GET_USER_INFO_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/auth/getuserdetail
+      # 获取用户信息（有名字，没其他信息）
+      - WECOM_GET_USER_NAME_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/user/get
+      # 获取组织 id 列表
+      - WECOM_GET_DEPARTMENT_LIST_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/department/list
+      # 获取用户 id 列表
+      - WECOM_GET_USER_LIST_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/user/list_id
+      # 企微 CorpId
+      - WECOM_CORPID=
+      # 企微 App 的 AgentId 一般是 1000xxx
+      - WECOM_AGENTID=
+      # 企微 App 的 Secret
+      - WECOM_APP_SECRET=
+      # 通讯录同步助手的 Secret
+      - WECOM_SYNC_SECRET=
+```
+
+### 标准 OAuth2.0
+
+#### 参数需求
+
+我们提供一套标准的 OAuth2.0 接入流程。需要三个地址：
+
+1. 登陆鉴权地址（登陆后将 code 传入 redirect_uri）
+   - 需要将地址完整写好，除了 redirect_uri 以外（会自动补全）
+2. 获取 access_token 的地址，请求为 GET 方法，参数 code
+
+```bash
+http://example.com/oauth/access_token?code=xxxx
+```
+
+3. 获取用户信息的地址
+
+```bash
+http://example.com/oauth/user_info
+
+```
+
+#### 配置示例
+
+```bash
+fastgpt-sso:
+   image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sso-service:v4.9.0
+   container_name: fastgpt-sso
+   restart: always
+   networks:
+      - fastgpt
+   environment:
+      # OAuth2.0
+      - AUTH_TOKEN=xxxxx
+      - SSO_PROVIDER=oauth2
+      # OAuth2 重定向地址
+      - OAUTH2_AUTHORIZE_URL=
+      # OAuth2 获取 AccessToken 地址
+      - OAUTH2_TOKEN_URL=
+      # OAuth2 获取用户信息地址
+      - OAUTH2_USER_INFO_URL=
+      # OAuth2 用户名字段映射（必填）
+      - OAUTH2_USERNAME_MAP=
+      # OAuth2 头像字段映射（选填）
+      - OAUTH2_AVATAR_MAP=
+      # OAuth2 成员名字段映射(选填)
+      - OAUTH2_MEMBER_NAME_MAP=
+      # OAuth2 联系方式字段映射(选填)
+      - OAUTH2_CONTACT_MAP=
+```
+
+## 标准接口文档
+
+以下是 FastGPT-pro 中，SSO 和成员同步的标准接口文档，如果需要对接非标准系统，可以参考该章节进行开发。
+
+![](/imgs/sso18.png)
+
+FastGPT 提供如下标准接口支持：
+
+1. https://example.com/login/oauth/getAuthURL 获取鉴权重定向地址
+2. https://example.com/login/oauth/getUserInfo?code=xxxxx 消费 code，换取用户信息
+3. https://example.com/org/list 获取组织列表
+4. https://example.com/user/list 获取成员列表
+
+### 获取 SSO 登录重定向地址
+
+返回一个重定向登录地址，fastgpt 会自动重定向到该地址。redirect_uri  会自动拼接到该地址的 query中。
+
+{{< tabs tabTotal="2" >}}
+{{< tab tabName="请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl -X GET "https://redict.example/login/oauth/getAuthURL?redirect_uri=xxx&state=xxxx" \
+-H "Authorization: Bearer your_token_here" \
+-H "Content-Type: application/json"
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="响应示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+成功：
+
+```JSON
+{
+  "success": true,
+  "message": "",
+  "authURL": "https://example.com/somepath/login/oauth?redirect_uri=https%3A%2F%2Ffastgpt.cn%2Flogin%2Fprovider%0A"
+}
+```
+
+失败：
+
+```JSON
+{
+   "success": false,
+   "message": "错误信息",
+   "authURL": ""
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}}
+
+
+### SSO 获取用户信息
+
+该接口接受一个 code 参数作为鉴权，消费 code 返回用户信息。
+
+{{< tabs tabTotal="2" >}}
+{{< tab tabName="请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl -X GET "https://oauth.example/login/oauth/getUserInfo?code=xxxxxx" \
+-H "Authorization: Bearer your_token_here" \
+-H "Content-Type: application/json"
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="响应示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+成功：
+```JSON
+{
+  "success": true,
+  "message": "",
+  "username": "fastgpt-123456789",
+  "avatar": "https://example.webp",
+  "contact": "+861234567890",
+  "memberName": "成员名（非必填）",
+}
+```
+
+失败：
+```JSON
+{
+  "success": false,
+  "message": "错误信息",
+  "username": "",
+  "avatar": "",
+  "contact": ""
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}}
+
+### 获取组织
+
+{{< tabs tabTotal="2" >}}
+{{< tab tabName="请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl -X GET "https://example.com/org/list" \
+-H "Authorization: Bearer your_token_here" \
+-H "Content-Type: application/json"
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="响应示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+⚠️注意：只能存在一个根部门。如果你的系统中存在多个根部门，需要先进行处理，加一个虚拟的根部门。返回值类型：
+
+```ts
+type OrgListResponseType = {
+    message?: string; // 报错信息
+    success: boolean;
+    orgList: {  
+        id: string; // 部门的唯一 id
+        name: string; // 名字
+        parentId: string; // parentId，如果为根部门，传空字符串。
+    }[];
+}
+```
+
+```JSON
+{
+  "success": true,
+  "message": "",
+   "orgList": [
+      {
+         "id": "od-125151515",
+         "name": "根部门",
+         "parentId": ""
+      },
+      {
+         "id": "od-51516152",
+         "name": "子部门",
+         "parentId": "od-125151515"
+      }
+   ]
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}}
+
+
+### 获取成员
+
+
+{{< tabs tabTotal="2" >}}
+{{< tab tabName="请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl -X GET "https://example.com/user/list" \
+-H "Authorization: Bearer your_token_here" \
+-H "Content-Type: application/json"
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="响应示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+返回值类型：
+
+```typescript
+type UserListResponseListType = {
+    message?: string; // 报错信息
+    success: boolean;
+    userList: {
+      username: string; // 唯一 id username 必须与 SSO 接口返回的用户 username 相同。并且必须携带一个前缀，例如: sync-aaaaa，和 sso 接口返回的前缀一致 
+      memberName?: string; // 名字，作为 tmbname
+      avatar?: string;
+      contact?: string; // email or phone number
+      orgs?: string[]; // 人员所在组织的 ID。没有组织传 []
+    }[];
+}
+```
+curl示例
+
+```JSON
+{
+  "success": true,
+  "message": "",
+  "userList": [
+    {
+      "username": "fastgpt-123456789",
+      "memberName": "张三",
+      "avatar": "https://example.webp",
+      "contact": "+861234567890",
+      "orgs": ["od-125151515", "od-51516152"]
+    },
+    {
+      "username": "fastgpt-12345678999",
+      "memberName": "李四",
+      "avatar": "",
+      "contact": "",
+      "orgs": ["od-125151515"]
+    }
+  ]
+
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}}
+
+
+
+
+## 如何对接非标准系统
+
+1. 客户自己开发：按 fastgpt 提供的标准接口进行开发，并将部署后的服务地址填入 fastgpt-pro  
+   可以参考该模版库：[fastgpt-sso-template](https://github.com/labring/fastgpt-sso-template) 进行开发  
+2. 由 fastgpt 团队定制开发：  
+   a. 提供系统的 SSO 文档、获取成员和组织的文档、以及外网测试地址。  
+   b. 在 fastgpt-sso-service 中，增加对应的 provider 和环境变量，并编写代码来对接。

docSite/content/zh-cn/docs/guide/admin/sso_dingtalk.md

@@ -1,44 +0,0 @@
----
-weight: 490
-title: '钉钉 SSO 配置'
-description: '钉钉 SSO 登录'
-icon: 'chat_bubble'
-draft: false
-images: []
----
-
-## 1. 注册钉钉应用
-
-登录 [钉钉开放平台](https://open-dev.dingtalk.com/fe/app?hash=%23%2Fcorp%2Fapp#/corp/app)，创建一个应用。
-
-![alt text](/imgs/image-25.png)
-
-## 2. 配置钉钉应用安全设置
-
-点击进入创建好的应用后，点开`安全设置`，配置出口 IP（服务器 IP），和重定向 URL。重定向 URL 填写逻辑：
-
-`{{fastgpt 域名}}/login/provider`
-
-![alt text](/imgs/image-26.png)
-
-## 3. 设置钉钉应用权限
-
-点击进入创建好的应用后，点开`权限设置`，开放两个权限： `个人手机号信息`和`通讯录个人信息读权限`
-
-![alt text](/imgs/image-27.png)
-
-## 4. 发布应用
-
-点击进入创建好的应用后，点开`版本管理与发布`，随便创建一个新版本即可。
-
-## 5. 在 FastGPT Admin 配置钉钉应用 id
-
-名字都是对应上，直接填写即可。
-
-| | |
-| --- | --- |
-| ![alt text](/imgs/image-28.png)| ![alt text](/imgs/image-29.png) |
-
-## 6. 测试
-
-![alt text](/imgs/image-30.png)

docSite/content/zh-cn/docs/guide/admin/teamMode.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+---
+title: '团队模式说明文档'
+description: 'FastGPT 团队模式说明文档'
+icon: ''
+draft: false
+toc: true
+weight: 707
+---
+
+## 介绍
+
+目前支持的团队模式：
+
+1. 多团队模式（默认模式）
+2. 单团队模式（全局只有一个团队）
+3. 成员同步模式（所有成员自外部同步）
+
+<table class="table-hover table-striped-columns" style="text-align: center;">
+  <tr>
+    <th rowspan="2">团队模式</th>
+    <th colspan="2">短信/邮箱 注册</th>
+    <th colspan="2">管理员直接添加</th>
+    <th colspan="2">SSO 注册</th>
+  </tr>
+  <tr>
+    <th>是否创建默认团队</th>
+    <th>是否加入 Root 团队</th>
+    <th>是否创建默认团队</th>
+    <th>是否加入 Root 团队</th>
+    <th>是否创建默认团队</th>
+    <th>是否加入 Root 团队</th>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>单团队模式</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>✅</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>✅</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>✅</td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>多团队模式</td>
+    <td>✅</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>✅</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>✅</td>
+    <td>❌</td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>同步模式</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>✅</td>
+    <td>❌</td>
+    <td>✅</td>
+  </tr>
+</table>
+
+### 多团队模式（默认模式）
+
+多团队模式下，每个用户创建时默认创建以自己为所有者的默认团队。
+
+### 单团队模式
+
+单团队模式是 v4.9 推出的新功能。为了简化企业进行人员和资源的管理，开启单团队模式后，所有新增的用户都不再创建自己的默认团队，而是加入 root 用户所在的团队。
+
+### 同步模式
+
+在完成系统配置，开启同步模式的情况下，外部成员系统的成员会自动同步到 FastGPT 中。
+
+具体的同步方式和规则请参考 [SSO & 外部成员同步](/docs/guide/admin/sso.md)。
+
+
+## 配置
+
+在 `fastgpt-pro` 的`系统配置-成员配置`中，可以配置团队模式。
+
+![](/imgs/teammode.png)

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

@@ -124,6 +124,7 @@ curl --location --request GET '{{baseURL}}/v1/file/content?id=xx' \
     "success": true,
     "message": "",
     "data": {
+        "title": "文档标题",
         "content": "FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！\n",
         "previewUrl": "xxxx"
     }
@@ -131,10 +132,13 @@ curl --location --request GET '{{baseURL}}/v1/file/content?id=xx' \
 ```
 
 {{% alert icon=" " context="success" %}}
-二选一返回，如果同时返回则 content 优先级更高。
 
+- title - 文件标题。
 - content - 文件内容，直接拿来用。
 - previewUrl - 文件链接，系统会请求该地址获取文件内容。
+
+`content`和`previewUrl`二选一返回，如果同时返回则 `content` 优先级更高，返回 `previewUrl`时，则会访问该链接进行文档内容读取。
+
 {{% /alert %}}
 
 {{< /markdownify >}}

docSite/content/zh-cn/docs/guide/team_permissions/invitation_link.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+title: "邀请链接说明文档"
+description: "如何使用邀请链接来邀请团队成员"
+icon: "group"
+draft: false
+toc: true
+weight: 451
+---
+
+v4.9.1 团队邀请成员将开始使用「邀请链接」的模式，弃用之前输入用户名进行添加的形式。
+
+在版本升级后，原收到邀请还未加入团队的成员，将自动清除邀请。请使用邀请链接重新邀请成员。
+
+## 如何使用
+
+1. **在团队管理页面，管理员可点击「邀请成员」按钮打开邀请成员弹窗**
+
+![](/imgs/guide/team_permissions/invitation_link/image1.png)
+
+2. **在邀请成员弹窗中，点击「创建邀请链接」按钮，创建邀请链接。**
+
+![](/imgs/guide/team_permissions/invitation_link/image2.png)
+
+3. **输入对应内容**
+
+![](/imgs/guide/team_permissions/invitation_link/image3.png)
+
+链接描述：建议将链接描述为使用场景或用途。链接创建后不支持修改噢。
+
+有效期：30分钟，7天，1年
+
+有效人数：1人，无限制
+
+4. **点击复制链接，并将其发送给想要邀请的人。**
+
+![](/imgs/guide/team_permissions/invitation_link/image4.png)
+
+5. **用户访问链接后，如果未登录/未注册，则先跳转到登录页面进行登录。在登录后将进入团队页面，处理邀请。**
+
+> 邀请链接形如：fastgpt.cn/account/team?invitelinkid=xxxx
+
+![](/imgs/guide/team_permissions/invitation_link/image5.png)
+
+点击接受，则用户将加入团队
+
+点击忽略，则关闭弹窗，用户下次访问该邀请链接则还可以选择加入。
+
+## 链接失效和自动清理
+
+### 链接失效原因
+
+手动停用链接
+
+邀请链接到达有效期，自动停用
+
+有效人数为1人的链接，已有1人通过邀请链接加入团队。
+
+停用的链接无法访问，也无法再次启用。
+
+### 链接上限
+
+一个用户最多可以同时存在 10 个**有效的**邀请链接。
+
+### 链接自动清理
+
+失效的链接将在 30 天后自动清理。

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

@@ -7,7 +7,7 @@ toc: true
 weight: -10
 ---
 
-FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！
+FastGPT 是一个AI Agent 构建平台，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的应用场景！
 
 {{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
 FastGPT 在线使用：[https://tryfastgpt.ai](https://tryfastgpt.ai)

env.d.ts

@@ -0,0 +1,40 @@
+declare global {
+  namespace NodeJS {
+    interface ProcessEnv {
+      LOG_DEPTH: string;
+      DEFAULT_ROOT_PSW: string;
+      DB_MAX_LINK: string;
+      TOKEN_KEY: string;
+      FILE_TOKEN_KEY: string;
+      ROOT_KEY: string;
+      OPENAI_BASE_URL: string;
+      CHAT_API_KEY: string;
+      AIPROXY_API_ENDPOINT: string;
+      AIPROXY_API_TOKEN: string;
+      MULTIPLE_DATA_TO_BASE64: string;
+      MONGODB_URI: string;
+      MONGODB_LOG_URI?: string;
+      PG_URL: string;
+      OCEANBASE_URL: string;
+      MILVUS_ADDRESS: string;
+      MILVUS_TOKEN: string;
+      SANDBOX_URL: string;
+      PRO_URL: string;
+      FE_DOMAIN: string;
+      FILE_DOMAIN: string;
+      NEXT_PUBLIC_BASE_URL: string;
+      LOG_LEVEL: string;
+      STORE_LOG_LEVEL: string;
+      USE_IP_LIMIT: string;
+      WORKFLOW_MAX_RUN_TIMES: string;
+      WORKFLOW_MAX_LOOP_TIMES: string;
+      CHECK_INTERNAL_IP: string;
+      CHAT_LOG_URL: string;
+      CHAT_LOG_INTERVAL: string;
+      CHAT_LOG_SOURCE_ID_PREFIX: string;
+      ALLOWED_ORIGINS: string;
+    }
+  }
+}
+
+export {};

package.json

@@ -12,27 +12,29 @@
     "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",
     "create:i18n": "node ./scripts/i18n/index.js",
-    "test": "vitest run --exclude 'test/cases/spec'",
-    "test:all": "vitest run",
+    "test": "vitest run",
     "test:workflow": "vitest run workflow"
   },
   "devDependencies": {
     "@chakra-ui/cli": "^2.4.1",
-    "@vitest/coverage-v8": "^3.0.2",
+    "@vitest/coverage-v8": "^3.0.9",
     "husky": "^8.0.3",
     "i18next": "23.16.8",
     "lint-staged": "^13.3.0",
     "next-i18next": "15.4.2",
     "prettier": "3.2.4",
     "react-i18next": "14.1.2",
-    "vitest": "^3.0.2",
-    "vitest-mongodb": "^1.0.1",
+    "vitest": "^3.0.9",
+    "mongodb-memory-server": "^10.1.4",
     "zhlint": "^0.7.4"
   },
   "lint-staged": {
     "./**/**/*.{ts,tsx,scss}": "npm run format-code",
     "./docSite/**/**/*.md": "npm run format-doc"
   },
+  "resolutions": {
+    "mdast-util-gfm-autolink-literal": "2.0.0"
+  },
   "engines": {
     "node": ">=18.16.0",
     "pnpm": ">=9.0.0"

packages/global/common/parentFolder/type.d.ts

@@ -1,3 +1,8 @@
+export type GetPathProps = {
+  sourceId?: ParentIdType;
+  type: 'current' | 'parent';
+};
+
 export type ParentTreePathItemType = {
   parentId: string;
   parentName: string;

packages/global/common/string/textSplitter.ts

@@ -1,16 +1,17 @@
+import { defaultMaxChunkSize } from '../../core/dataset/training/utils';
 import { getErrText } from '../error/utils';
-import { replaceRegChars } from './tools';
 
 export const CUSTOM_SPLIT_SIGN = '-----CUSTOM_SPLIT_SIGN-----';
 
 type SplitProps = {
   text: string;
-  chunkLen: number;
+  chunkSize: number;
+  maxSize?: number;
   overlapRatio?: number;
   customReg?: string[];
 };
-export type TextSplitProps = Omit<SplitProps, 'text' | 'chunkLen'> & {
-  chunkLen?: number;
+export type TextSplitProps = Omit<SplitProps, 'text' | 'chunkSize'> & {
+  chunkSize?: number;
 };
 
 type SplitResponse = {
@@ -56,7 +57,7 @@ const strIsMdTable = (str: string) => {
   return true;
 };
 const markdownTableSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
-  let { text = '', chunkLen } = props;
+  let { text = '', chunkSize } = props;
   const splitText2Lines = text.split('\n');
   const header = splitText2Lines[0];
   const headerSize = header.split('|').length - 2;
@@ -72,7 +73,7 @@ ${mdSplitString}
 `;
 
   for (let i = 2; i < splitText2Lines.length; i++) {
-    if (chunk.length + splitText2Lines[i].length > chunkLen * 1.2) {
+    if (chunk.length + splitText2Lines[i].length > chunkSize * 1.2) {
       chunks.push(chunk);
       chunk = `${header}
 ${mdSplitString}
@@ -99,11 +100,17 @@ ${mdSplitString}
   5. 标点分割：重叠
 */
 const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
-  let { text = '', chunkLen, overlapRatio = 0.15, customReg = [] } = props;
+  let {
+    text = '',
+    chunkSize,
+    maxSize = defaultMaxChunkSize,
+    overlapRatio = 0.15,
+    customReg = []
+  } = props;
 
   const splitMarker = 'SPLIT_HERE_SPLIT_HERE';
   const codeBlockMarker = 'CODE_BLOCK_LINE_MARKER';
-  const overlapLen = Math.round(chunkLen * overlapRatio);
+  const overlapLen = Math.round(chunkSize * overlapRatio);
 
   // replace code block all \n to codeBlockMarker
   text = text.replace(/(```[\s\S]*?```|~~~[\s\S]*?~~~)/g, function (match) {
@@ -115,34 +122,38 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
   // The larger maxLen is, the next sentence is less likely to trigger splitting
   const markdownIndex = 4;
   const forbidOverlapIndex = 8;
-  const stepReges: { reg: RegExp; maxLen: number }[] = [
-    ...customReg.map((text) => ({
-      reg: new RegExp(`(${replaceRegChars(text)})`, 'g'),
-      maxLen: chunkLen * 1.4
-    })),
-    { reg: /^(#\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkLen * 1.2 },
-    { reg: /^(##\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkLen * 1.4 },
-    { reg: /^(###\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkLen * 1.6 },
-    { reg: /^(####\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkLen * 1.8 },
-    { reg: /^(#####\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkLen * 1.8 },
 
-    { reg: /([\n]([`~]))/g, maxLen: chunkLen * 4 }, // code block
-    { reg: /([\n](?=\s*[0-9]+\.))/g, maxLen: chunkLen * 2 }, // 增大块，尽可能保证它是一个完整的段落。 (?![\*\-|>`0-9]): markdown special char
-    { reg: /(\n{2,})/g, maxLen: chunkLen * 1.6 },
-    { reg: /([\n])/g, maxLen: chunkLen * 1.2 },
+  const stepReges: { reg: RegExp | string; maxLen: number }[] = [
+    ...customReg.map((text) => ({
+      reg: text.replaceAll('\\n', '\n'),
+      maxLen: chunkSize
+    })),
+    { reg: /^(#\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /^(##\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /^(###\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /^(####\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /^(#####\s[^\n]+\n)/gm, maxLen: chunkSize },
+
+    { reg: /([\n](```[\s\S]*?```|~~~[\s\S]*?~~~))/g, maxLen: maxSize }, // code block
+    {
+      reg: /(\n\|(?:(?:[^\n|]+\|){1,})\n\|(?:[:\-\s]+\|){1,}\n(?:\|(?:[^\n|]+\|)*\n)*)/g,
+      maxLen: maxSize
+    }, // Table 尽可能保证完整性
+    { reg: /(\n{2,})/g, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /([\n])/g, maxLen: chunkSize },
     // ------ There's no overlap on the top
-    { reg: /([。]|([a-zA-Z])\.\s)/g, maxLen: chunkLen * 1.2 },
-    { reg: /([！]|!\s)/g, maxLen: chunkLen * 1.2 },
-    { reg: /([？]|\?\s)/g, maxLen: chunkLen * 1.4 },
-    { reg: /([；]|;\s)/g, maxLen: chunkLen * 1.6 },
-    { reg: /([，]|,\s)/g, maxLen: chunkLen * 2 }
+    { reg: /([。]|([a-zA-Z])\.\s)/g, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /([！]|!\s)/g, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /([？]|\?\s)/g, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /([；]|;\s)/g, maxLen: chunkSize },
+    { reg: /([，]|,\s)/g, maxLen: chunkSize }
   ];
 
   const customRegLen = customReg.length;
   const checkIsCustomStep = (step: number) => step < customRegLen;
   const checkIsMarkdownSplit = (step: number) =>
     step >= customRegLen && step <= markdownIndex + customRegLen;
-  +customReg.length;
+
   const checkForbidOverlap = (step: number) => step <= forbidOverlapIndex + customRegLen;
 
   // if use markdown title split, Separate record title
@@ -151,7 +162,8 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
       return [
         {
           text,
-          title: ''
+          title: '',
+          chunkMaxSize: chunkSize
         }
       ];
     }
@@ -159,27 +171,46 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
     const isCustomStep = checkIsCustomStep(step);
     const isMarkdownSplit = checkIsMarkdownSplit(step);
 
-    const { reg } = stepReges[step];
+    const { reg, maxLen } = stepReges[step];
 
-    const splitTexts = text
-      .replace(
+    const replaceText = (() => {
+      if (typeof reg === 'string') {
+        let tmpText = text;
+        reg.split('|').forEach((itemReg) => {
+          tmpText = tmpText.replaceAll(
+            itemReg,
+            (() => {
+              if (isCustomStep) return splitMarker;
+              if (isMarkdownSplit) return `${splitMarker}$1`;
+              return `$1${splitMarker}`;
+            })()
+          );
+        });
+        return tmpText;
+      }
+
+      return text.replace(
         reg,
         (() => {
           if (isCustomStep) return splitMarker;
           if (isMarkdownSplit) return `${splitMarker}$1`;
           return `$1${splitMarker}`;
         })()
-      )
-      .split(`${splitMarker}`)
-      .filter((part) => part.trim());
+      );
+    })();
+
+    const splitTexts = replaceText.split(splitMarker).filter((part) => part.trim());
 
     return splitTexts
       .map((text) => {
         const matchTitle = isMarkdownSplit ? text.match(reg)?.[0] || '' : '';
+        // 如果一个分块没有匹配到，则使用默认块大小，否则使用最大块大小
+        const chunkMaxSize = text.match(reg) === null ? chunkSize : maxLen;
 
         return {
           text: isMarkdownSplit ? text.replace(matchTitle, '') : text,
-          title: matchTitle
+          title: matchTitle,
+          chunkMaxSize
         };
       })
       .filter((item) => !!item.title || !!item.text?.trim());
@@ -188,7 +219,7 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
   /* Gets the overlap at the end of a text as the beginning of the next block */
   const getOneTextOverlapText = ({ text, step }: { text: string; step: number }): string => {
     const forbidOverlap = checkForbidOverlap(step);
-    const maxOverlapLen = chunkLen * 0.4;
+    const maxOverlapLen = chunkSize * 0.4;
 
     // step >= stepReges.length: Do not overlap incomplete sentences
     if (forbidOverlap || overlapLen === 0 || step >= stepReges.length) return '';
@@ -229,15 +260,15 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
     const isCustomStep = checkIsCustomStep(step);
     const forbidConcat = isCustomStep; // forbid=true时候，lastText肯定为空
 
-    // oversize
+    // Over step
     if (step >= stepReges.length) {
-      if (text.length < chunkLen * 3) {
+      if (text.length < maxSize) {
         return [text];
       }
-      // use slice-chunkLen to split text
+      // use slice-chunkSize to split text
       const chunks: string[] = [];
-      for (let i = 0; i < text.length; i += chunkLen - overlapLen) {
-        chunks.push(text.slice(i, i + chunkLen));
+      for (let i = 0; i < text.length; i += chunkSize - overlapLen) {
+        chunks.push(text.slice(i, i + chunkSize));
       }
       return chunks;
     }
@@ -245,19 +276,18 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
     // split text by special char
     const splitTexts = getSplitTexts({ text, step });
 
-    const maxLen = splitTexts.length > 1 ? stepReges[step].maxLen : chunkLen;
-    const minChunkLen = chunkLen * 0.7;
-
     const chunks: string[] = [];
     for (let i = 0; i < splitTexts.length; i++) {
       const item = splitTexts[i];
 
+      const maxLen = item.chunkMaxSize; // 当前块最大长度
+
       const lastTextLen = lastText.length;
       const currentText = item.text;
       const newText = lastText + currentText;
       const newTextLen = newText.length;
 
-      // Markdown 模式下，会强制向下拆分最小块，并再最后一个标题时候，给小块都补充上所有标题（包含父级标题）
+      // Markdown 模式下，会强制向下拆分最小块，并再最后一个标题深度，给小块都补充上所有标题（包含父级标题）
       if (isMarkdownStep) {
         // split new Text, split chunks must will greater 1 (small lastText)
         const innerChunks = splitTextRecursively({
@@ -267,11 +297,13 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
           parentTitle: parentTitle + item.title
         });
 
+        // 只有标题，没有内容。
         if (innerChunks.length === 0) {
           chunks.push(`${parentTitle}${item.title}`);
           continue;
         }
 
+        // 在合并最深级标题时，需要补充标题
         chunks.push(
           ...innerChunks.map(
             (chunk) =>
@@ -282,9 +314,18 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
         continue;
       }
 
-      // newText is too large(now, The lastText must be smaller than chunkLen)
+      // newText is too large(now, The lastText must be smaller than chunkSize)
       if (newTextLen > maxLen) {
-        // lastText greater minChunkLen, direct push it to chunks, not add to next chunk. (large lastText)
+        const minChunkLen = maxLen * 0.8; // 当前块最小长度
+        const maxChunkLen = maxLen * 1.2; // 当前块最大长度
+
+        // 新文本没有非常大，直接认为它是一个新的块
+        if (newTextLen < maxChunkLen) {
+          chunks.push(newText);
+          lastText = getOneTextOverlapText({ text: newText, step }); // next chunk will start with overlayText
+          continue;
+        }
+        // 上一个文本块已经挺大的，单独做一个块
         if (lastTextLen > minChunkLen) {
           chunks.push(lastText);
 
@@ -294,13 +335,13 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
           continue;
         }
 
-        // 说明是新的文本块比较大，需要进一步拆分
+        // 说明是当前文本比较大，需要进一步拆分
 
-        // split new Text, split chunks must will greater 1 (small lastText)
+        // 把新的文本块进行一个拆分，并追加到 latestText 中
         const innerChunks = splitTextRecursively({
-          text: newText,
+          text: currentText,
           step: step + 1,
-          lastText: '',
+          lastText,
           parentTitle: parentTitle + item.title
         });
         const lastChunk = innerChunks[innerChunks.length - 1];
@@ -328,16 +369,16 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
 
       // Not overlap
       if (forbidConcat) {
-        chunks.push(item.text);
+        chunks.push(currentText);
         continue;
       }
 
-      lastText += item.text;
+      lastText = newText;
     }
 
     /* If the last chunk is independent, it needs to be push chunks. */
     if (lastText && chunks[chunks.length - 1] && !chunks[chunks.length - 1].endsWith(lastText)) {
-      if (lastText.length < chunkLen * 0.4) {
+      if (lastText.length < chunkSize * 0.4) {
         chunks[chunks.length - 1] = chunks[chunks.length - 1] + lastText;
       } else {
         chunks.push(lastText);
@@ -371,9 +412,9 @@ const commonSplit = (props: SplitProps): SplitResponse => {
 
 /**
  * text split into chunks
- * chunkLen - one chunk len. max: 3500
+ * chunkSize - one chunk len. max: 3500
  * overlapLen - The size of the before and after Text
- * chunkLen > overlapLen
+ * chunkSize > overlapLen
  * markdown
  */
 export const splitText2Chunks = (props: SplitProps): SplitResponse => {

packages/global/common/string/tools.ts

@@ -56,7 +56,7 @@ export const replaceSensitiveText = (text: string) => {
 };
 
 /* Make sure the first letter is definitely lowercase */
-export const getNanoid = (size = 12) => {
+export const getNanoid = (size = 16) => {
   const firstChar = customAlphabet('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz', 1)();
 
   if (size === 1) return firstChar;

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

@@ -84,11 +84,6 @@ export type FastGPTFeConfigsType = {
     github?: string;
     google?: string;
     wechat?: string;
-    dingtalk?: string;
-    wecom?: {
-      corpid?: string;
-      agentid?: string;
-    };
     microsoft?: {
       clientId?: string;
       tenantId?: string;
@@ -117,17 +112,18 @@ export type SystemEnvType = {
   vectorMaxProcess: number;
   qaMaxProcess: number;
   vlmMaxProcess: number;
-  pgHNSWEfSearch: number;
+  hnswEfSearch: number;
   tokenWorkers: number; // token count max worker
 
   oneapiUrl?: string;
   chatApiKey?: string;
 
-  customPdfParse?: {
-    url?: string;
-    key?: string;
-
-    doc2xKey?: string;
-    price?: number; // n points/1 page
-  };
+  customPdfParse?: customPdfParseType;
+};
+
+export type customPdfParseType = {
+  url?: string;
+  key?: string;
+  doc2xKey?: string;
+  price?: number;
 };

packages/global/core/ai/constants.ts

@@ -1,3 +1,5 @@
+import { i18nT } from '../../../web/i18n/utils';
+
 export enum ChatCompletionRequestMessageRoleEnum {
   'System' = 'system',
   'User' = 'user',
@@ -28,3 +30,13 @@ export enum EmbeddingTypeEnm {
   query = 'query',
   db = 'db'
 }
+
+export const completionFinishReasonMap = {
+  close: i18nT('chat:completion_finish_close'),
+  stop: i18nT('chat:completion_finish_stop'),
+  length: i18nT('chat:completion_finish_length'),
+  tool_calls: i18nT('chat:completion_finish_tool_calls'),
+  content_filter: i18nT('chat:completion_finish_content_filter'),
+  function_call: i18nT('chat:completion_finish_function_call'),
+  null: i18nT('chat:completion_finish_null')
+};

packages/global/core/ai/prompt/AIChat.ts

@@ -1,54 +1,70 @@
 import { PromptTemplateItem } from '../type.d';
 import { i18nT } from '../../../../web/i18n/utils';
+import { getPromptByVersion } from './utils';
 
 export const Prompt_QuoteTemplateList: PromptTemplateItem[] = [
   {
     title: i18nT('app:template.standard_template'),
     desc: i18nT('app:template.standard_template_des'),
-    value: `{
+    value: {
+      ['4.9.2']: `{
   "sourceName": "{{source}}",
   "updateTime": "{{updateTime}}",
   "content": "{{q}}\n{{a}}"
 }
 `
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.qa_template'),
     desc: i18nT('app:template.qa_template_des'),
-    value: `<Question>
+    value: {
+      ['4.9.2']: `<Question>
 {{q}}
 </Question>
 <Answer>
 {{a}}
 </Answer>`
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.standard_strict'),
     desc: i18nT('app:template.standard_strict_des'),
-    value: `{
+    value: {
+      ['4.9.2']: `{
   "sourceName": "{{source}}",
   "updateTime": "{{updateTime}}",
   "content": "{{q}}\n{{a}}"
 }
 `
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.hard_strict'),
     desc: i18nT('app:template.hard_strict_des'),
-    value: `<Question>
+    value: {
+      ['4.9.2']: `<Question>
 {{q}}
 </Question>
 <Answer>
 {{a}}
 </Answer>`
+    }
   }
 ];
 
+export const getQuoteTemplate = (version?: string) => {
+  const defaultTemplate = Prompt_QuoteTemplateList[0].value;
+
+  return getPromptByVersion(version, defaultTemplate);
+};
+
 export const Prompt_userQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
   {
     title: i18nT('app:template.standard_template'),
     desc: '',
-    value: `使用 <Reference></Reference> 标记中的内容作为本次对话的参考:
+    value: {
+      ['4.9.2']: `使用 <Reference></Reference> 标记中的内容作为本次对话的参考:
 
 <Reference>
 {{quote}}
@@ -62,11 +78,13 @@ export const Prompt_userQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
 - 使用与问题相同的语言回答。
 
 问题:"""{{question}}"""`
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.qa_template'),
     desc: '',
-    value: `使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。
+    value: {
+      ['4.9.2']: `使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。
 
 <QA>
 {{quote}}
@@ -79,11 +97,13 @@ export const Prompt_userQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
 - 避免提及你是从 QA 获取的知识，只需要回复答案。
 
 问题:"""{{question}}"""`
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.standard_strict'),
     desc: '',
-    value: `忘记你已有的知识，仅使用 <Reference></Reference> 标记中的内容作为本次对话的参考:
+    value: {
+      ['4.9.2']: `忘记你已有的知识，仅使用 <Reference></Reference> 标记中的内容作为本次对话的参考:
 
 <Reference>
 {{quote}}
@@ -101,11 +121,13 @@ export const Prompt_userQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
 - 使用与问题相同的语言回答。
 
 问题:"""{{question}}"""`
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.hard_strict'),
     desc: '',
-    value: `忘记你已有的知识，仅使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。
+    value: {
+      ['4.9.2']: `忘记你已有的知识，仅使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。
 
 <QA>
 {{quote}}
@@ -126,6 +148,7 @@ export const Prompt_userQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
 - 使用与问题相同的语言回答。
 
 问题:"""{{question}}"""`
+    }
   }
 ];
 
@@ -133,7 +156,8 @@ export const Prompt_systemQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
   {
     title: i18nT('app:template.standard_template'),
     desc: '',
-    value: `使用 <Reference></Reference> 标记中的内容作为本次对话的参考:
+    value: {
+      ['4.9.2']: `使用 <Reference></Reference> 标记中的内容作为本次对话的参考:
 
 <Reference>
 {{quote}}
@@ -145,11 +169,13 @@ export const Prompt_systemQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
 - 保持答案与 <Reference></Reference> 中描述的一致。
 - 使用 Markdown 语法优化回答格式。
 - 使用与问题相同的语言回答。`
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.qa_template'),
     desc: '',
-    value: `使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。
+    value: {
+      ['4.9.2']: `使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。
 
 <QA>
 {{quote}}
@@ -160,11 +186,13 @@ export const Prompt_systemQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
 - 回答的内容应尽可能与 <答案></答案> 中的内容一致。
 - 如果没有相关的问答对，你需要澄清。
 - 避免提及你是从 QA 获取的知识，只需要回复答案。`
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.standard_strict'),
     desc: '',
-    value: `忘记你已有的知识，仅使用 <Reference></Reference> 标记中的内容作为本次对话的参考:
+    value: {
+      ['4.9.2']: `忘记你已有的知识，仅使用 <Reference></Reference> 标记中的内容作为本次对话的参考:
 
 <Reference>
 {{quote}}
@@ -180,11 +208,13 @@ export const Prompt_systemQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
 - 保持答案与 <Reference></Reference> 中描述的一致。
 - 使用 Markdown 语法优化回答格式。
 - 使用与问题相同的语言回答。`
+    }
   },
   {
     title: i18nT('app:template.hard_strict'),
     desc: '',
-    value: `忘记你已有的知识，仅使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。
+    value: {
+      ['4.9.2']: `忘记你已有的知识，仅使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。
 
 <QA>
 {{quote}}
@@ -203,12 +233,28 @@ export const Prompt_systemQuotePromptList: PromptTemplateItem[] = [
 - 避免提及你是从 QA 获取的知识，只需要回复答案。
 - 使用 Markdown 语法优化回答格式。
 - 使用与问题相同的语言回答。`
+    }
   }
 ];
 
+export const getQuotePrompt = (version?: string, role: 'user' | 'system' = 'user') => {
+  const quotePromptTemplates =
+    role === 'user' ? Prompt_userQuotePromptList : Prompt_systemQuotePromptList;
+
+  const defaultTemplate = quotePromptTemplates[0].value;
+
+  return getPromptByVersion(version, defaultTemplate);
+};
+
 // Document quote prompt
-export const Prompt_DocumentQuote = `将 <FilesContent></FilesContent> 中的内容作为本次对话的参考:
-<FilesContent>
-{{quote}}
-</FilesContent>
-`;
+export const getDocumentQuotePrompt = (version: string) => {
+  const promptMap = {
+    ['4.9.2']: `将 <FilesContent></FilesContent> 中的内容作为本次对话的参考:
+  <FilesContent>
+  {{quote}}
+  </FilesContent>
+  `
+  };
+
+  return getPromptByVersion(version, promptMap);
+};