doc

* perf: supplement assistant empty response

* check array

* doc

.github/gh-bot.yml

@@ -0,0 +1,30 @@
+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/sync_imgs.yml

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

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

@@ -8,11 +8,6 @@ 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
@@ -30,7 +25,7 @@ jobs:
         with:
           driver-opts: network=host
       - name: Cache Docker layers
-        uses: actions/cache@v4
+        uses: actions/cache@v2
         with:
           path: /tmp/.buildx-cache
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
@@ -43,7 +38,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
       - name: Login to Ali Hub
         uses: docker/login-action@v2
         with:

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

@@ -6,17 +6,12 @@ on:
       - 'docSite/**'
     branches:
       - 'main'
+    tags:
+      - 'v*.*.*'
 
 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
@@ -34,6 +29,7 @@ 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: |
@@ -46,12 +42,18 @@ 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.actor }}
-          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          username: ${{ github.repository_owner }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
 
       - name: Login to Aliyun
         uses: docker/login-action@v3
@@ -70,7 +72,6 @@ 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-deploy-vercel.yml

@@ -1,4 +1,4 @@
-name: Deploy doc image to cf
+name: Deploy doc image to vercel
 
 on:
   workflow_dispatch:
@@ -7,6 +7,8 @@ on:
       - 'docSite/**'
     branches:
       - 'main'
+    tags:
+      - 'v*.*.*'
 
 # A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel
 jobs:
@@ -20,11 +22,6 @@ 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 }}
@@ -61,11 +58,22 @@ jobs:
 
       # Step 4 - Builds the site using Hugo
       - name: Build
-        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@6d0568e && hugo -v --minify
+        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@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@v4
-        if: github.ref == 'refs/heads/main'
+        uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
         with:
-          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          github_token: ${{ secrets.GH_PAT }}
           publish_dir: docSite/public

.github/workflows/docs-preview.yml

@@ -4,18 +4,14 @@ on:
   pull_request_target:
     paths:
       - 'docSite/**'
+    branches:
+      - 'main'
   workflow_dispatch:
 
 # A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel
 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
@@ -38,7 +34,6 @@ 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
@@ -50,6 +45,10 @@ 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
@@ -59,37 +58,41 @@ jobs:
 
       # Step 4 - Builds the site using Hugo
       - name: Build
-        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@6d0568e && hugo -v --minify
+        run: cd docSite && hugo mod get -u github.com/colinwilson/lotusdocs@6d0568e” && hugo -v --minify
 
-      # Step 5 - Push our generated site to Cloudflare
-      - name: Deploy to Cloudflare Pages
-        id: deploy
-        uses: cloudflare/wrangler-action@v3
+      # Step 5 - Push our generated site to Vercel
+      - name: Deploy to Vercel
+        uses: amondnet/vercel-action@v25
+        id: vercel-action
         with:
-          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()
+          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
         env:
-          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: ${deploymentUrl}` : ''}`;
-
-            await github.rest.issues.createComment({
-              ...context.repo,
-              issue_number: context.payload.pull_request.number,
-              body: commentBody
-            });
+          GH_TOKEN: '${{ secrets.GH_PAT }}'
+          SEALOS_TYPE: 'pr_comment'
+          SEALOS_FILENAME: 'report.md'
+          SEALOS_REPLACE_TAG: 'DEFAULT_REPLACE_DEPLOY'

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

@@ -9,11 +9,6 @@ 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:
@@ -37,7 +32,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
       - name: Set DOCKER_REPO_TAGGED based on branch or tag
         run: |
           echo "DOCKER_REPO_TAGGED=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt:latest" >> $GITHUB_ENV

.github/workflows/fastgpt-image.yml

@@ -9,11 +9,6 @@ on:
       - 'v*'
 jobs:
   build-fastgpt-images:
-    permissions:
-      packages: write
-      contents: read
-      attestations: write
-      id-token: write
     runs-on: ubuntu-20.04
     steps:
       # install env
@@ -31,7 +26,7 @@ jobs:
         with:
           driver-opts: network=host
       - name: Cache Docker layers
-        uses: actions/cache@v4
+        uses: actions/cache@v2
         with:
           path: /tmp/.buildx-cache
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
@@ -44,7 +39,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
       - name: Login to Ali Hub
         uses: docker/login-action@v2
         with:
@@ -96,11 +91,6 @@ 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
@@ -118,7 +108,7 @@ jobs:
         with:
           driver-opts: network=host
       - name: Cache Docker layers
-        uses: actions/cache@v4
+        uses: actions/cache@v2
         with:
           path: /tmp/.buildx-cache
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
@@ -131,7 +121,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
       - name: Login to Ali Hub
         uses: docker/login-action@v2
         with:
@@ -184,11 +174,6 @@ 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
@@ -206,7 +191,7 @@ jobs:
         with:
           driver-opts: network=host
       - name: Cache Docker layers
-        uses: actions/cache@v4
+        uses: actions/cache@v2
         with:
           path: /tmp/.buildx-cache
           key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
@@ -219,7 +204,7 @@ jobs:
         with:
           registry: ghcr.io
           username: ${{ github.repository_owner }}
-          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
       - name: Login to Ali Hub
         uses: docker/login-action@v2
         with:

.github/workflows/fastgpt-test.yaml

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

.github/workflows/helm-release.yaml

@@ -8,11 +8,6 @@ on:
 
 jobs:
   helm:
-    permissions:
-      packages: write
-      contents: read
-      attestations: write
-      id-token: write
     runs-on: ubuntu-20.04
     steps:
       - name: Checkout
@@ -25,10 +20,10 @@ jobs:
         run: echo "tag=$(git describe --tags)" >> $GITHUB_OUTPUT
       - name: Release Helm
         run: |
-          echo ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} | helm registry login ghcr.io -u ${{ github.repository_owner }} --password-stdin
+          echo ${{ secrets.GH_PAT }} | 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 }}
-          helm dependency update deploy/helm/fastgpt
-          helm package deploy/helm/fastgpt --version ${HELM_VERSION}-helm --app-version ${APP_VERSION} -d bin
+          helm dependency update files/helm/fastgpt
+          helm package files/helm/fastgpt --version ${HELM_VERSION}-helm --app-version ${APP_VERSION} -d bin
           helm push bin/fastgpt-${HELM_VERSION}-helm.tgz oci://${HELM_REPO}

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

@@ -1,17 +1,13 @@
 name: Preview FastGPT images
 on:
   pull_request_target:
+    paths:
+      - 'projects/app/**'
+      - 'packages/**'
   workflow_dispatch:
 
 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
@@ -19,9 +15,8 @@ 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:
@@ -33,18 +28,15 @@ 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.GITHUB_TOKEN }}
-
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
       - name: Set DOCKER_REPO_TAGGED based on branch or tag
         run: |
           echo "DOCKER_REPO_TAGGED=ghcr.io/${{ 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 }}
@@ -59,13 +51,31 @@ jobs:
           --cache-to=type=local,dest=/tmp/.buildx-cache \
           -t ${DOCKER_REPO_TAGGED} \
           .
-      - uses: actions/github-script@v7
+      # Add write md step after build
+      - name: Write md
+        run: |
+          echo "# 🤖 Generated by deploy action" > report.md
+          echo "📦 Preview Image: \`${DOCKER_REPO_TAGGED}\`" >> report.md
+          cat report.md
+
+      - name: Gh Rebot for Sealos
+        uses: labring/gh-rebot@v0.0.6
+        if: ${{ (github.event_name == 'pull_request_target') }}
         with:
-          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 }}`'
-            })
+          version: v0.0.6
+        env:
+          GH_TOKEN: '${{ secrets.GH_PAT }}'
+          SEALOS_TYPE: 'pr_comment'
+          SEALOS_FILENAME: 'report.md'
+          SEALOS_REPLACE_TAG: 'DEFAULT_REPLACE_DEPLOY'
+
+  helm-check:
+    runs-on: ubuntu-20.04
+    steps:
+      - name: Checkout
+        uses: actions/checkout@v3
+      - name: Helm Check
+        run: |
+          helm dependency update files/helm/fastgpt
+          helm lint files/helm/fastgpt
+          helm package files/helm/fastgpt

.github/workflows/sync_imgs.yml

@@ -1,6 +1,6 @@
 name: Sync images
 on:
-  pull_request:
+  pull_request_target:
     branches:
       - main
     paths:
@@ -15,6 +15,13 @@ 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
 
@@ -25,4 +32,4 @@ jobs:
           CONFIG_PATH: .github/sync_imgs.yml
           ORIGINAL_MESSAGE: true
           SKIP_PR: true
-          COMMIT_EACH_FILE: false
+          COMMIT_EACH_FILE: false

.gitignore

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

.prettierignore

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

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

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

.vscode/launch.json

@@ -1,39 +0,0 @@
-{
-  "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"
-      }
-    }
-  ]
-}

.vscode/nextapi.code-snippets

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

.vscode/settings.json

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

README.md

@@ -83,7 +83,6 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
    - [x] 统一查阅对话记录，并对数据进行标注
    
 `6` 其他
-   - [x] 可视化模型配置。
    - [x] 支持语音输入和输出 (可配置语音输入语音回答)
    - [x] 模糊输入提示
    - [x] 模板市场
@@ -114,6 +113,16 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">
 </a>
 
+## 🏘️ 社区交流群
+
+扫码加入飞书话题群：
+
+![](https://oss.laf.run/otnvvf-imgs/fastgpt-feishu1.png)
+
+<a href="#readme">
+    <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">
+</a>
+
 ## 🏘️ 加入我们
 
 我们正在寻找志同道合的小伙伴，加速 FastGPT 的发展。你可以通过 [FastGPT 2025 招聘](https://fael3z0zfze.feishu.cn/wiki/P7FOwEmPziVcaYkvVaacnVX1nvg)了解 FastGPT 的招聘信息。
@@ -123,26 +132,17 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 - [Laf：3 分钟快速接入三方应用](https://github.com/labring/laf)
 - [Sealos：快速部署集群应用](https://github.com/labring/sealos)
 - [One API：多模型管理，支持 Azure、文心一言等](https://github.com/songquanpeng/one-api)
+- [TuShan：5 分钟搭建后台管理系统](https://github.com/msgbyte/tushan)
 
 <a href="#readme">
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">
 </a>
 
+
 ## 🌿 第三方生态
-- [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/)
-
-<a href="#readme">
-    <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">
-</a>
-
-## 🏘️ 社区交流群
-
-扫码加入飞书话题群：
-
-![](https://oss.laf.run/otnvvf-imgs/fastgpt-feishu1.png)
+- [SiliconCloud (硅基流动) —— 开源模型在线体验平台](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
 
 <a href="#readme">
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">

README_en.md

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

README_ja.md

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

SECURITY.md

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

docSite/Dockerfile

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

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

@@ -13,8 +13,8 @@ weight: 707
 
 下面配置文件示例中包含了系统参数和各个模型配置：
 
-## 4.8.20+ 版本新配置文件示例
-> 从4.8.20版本开始，模型在页面中进行配置。
+## 4.6.8+ 版本新配置文件示例
+
 ```json
 {
   "feConfigs": {
@@ -23,54 +23,8 @@ weight: 707
   "systemEnv": {
     "vectorMaxProcess": 15, // 向量处理线程数量
     "qaMaxProcess": 15, // 问答拆分线程数量
-    "vlmMaxProcess": 15, // 图片理解模型最大处理进程
     "tokenWorkers": 50, // Token 计算线程保持数，会持续占用内存，不能设置太大。
-    "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
-      "doc2xKey": "", // doc2x 服务密钥
-      "price": 0 // PDF 解析服务价格
-    }
+    "pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
   }
 }
-```
-
-## 自定义 PDF 解析配置
-
-自定义 PDF 服务解析的优先级高于 Doc2x 服务，所以如果使用 Doc2x 服务，请勿配置自定义 PDF 服务。
-
-### 使用 Sealos PDF 解析服务
-
-#### 1. 申请 Sealos AI proxy API Key
-
-[点击打开 Sealos Pdf parser 官网](https://hzh.sealos.run/?uid=fnWRt09fZP&openapp=system-aiproxy)，并进行对应 API Key 的申请。
-
-#### 2. 修改 FastGPT 配置文件
-
-`systemEnv.customPdfParse.url`填写成`https://aiproxy.hzh.sealos.run/v1/parse/pdf?model=parse-pdf`  
-`systemEnv.customPdfParse.key`填写成在 Sealos AI proxy 中申请的 API Key。
-
-![](/imgs/deployconfig-aiproxy.png)
-
-### 使用 Doc2x 解析 PDF 文件
-
-`Doc2x`是一个国内提供专业 PDF 解析。
-
-#### 1. 申请 Doc2x 服务
-
-[点击打开 Doc2x 官网](https://doc2x.noedgeai.com?inviteCode=9EACN2)，并进行对应 API Key 的申请。
-
-#### 2. 修改 FastGPT 配置文件
-
-开源版用户在 `config.json` 文件中添加 `systemEnv.customPdfParse.doc2xKey` 配置，并填写上申请到的 API Key。并重启服务。
-
-商业版用户在 Admin 后台根据表单指引填写 Doc2x 服务密钥。
-
-#### 3. 开始使用
-
-在知识库导入数据或应用文件上传配置中，可以勾选`PDF 增强解析`，则在对 PDF 解析时候，会使用 Doc2x 服务进行解析。
-
-### 使用 Marker 解析 PDF 文件
-
-[点击查看 Marker 接入教程](/docs/development/custom-models/marker)
+```

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/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)
+1. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-base](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-base)
+2. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-large](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-large)
+3. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-v2-m3](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-v2-m3)
 
 ### 3. 安装依赖
 

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/plugins/model/llm-ChatGLM2/openai_api.py)
+2. 下载 [python 文件](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/models/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/marker.md

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

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

@@ -1,184 +0,0 @@
----
-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

@@ -11,7 +11,7 @@ weight: 707
 
 1. 基础的网络知识：端口，防火墙……  
 2. Docker 和 Docker Compose 基础知识  
-3. 大模型相关接口和参数  
+3. 大模型相关接口和参数
 4. RAG 相关知识：向量模型，向量数据库，向量检索
 
 ## 部署架构图
@@ -30,7 +30,7 @@ weight: 707
 
 ### PgVector版本
 
-非常轻量，适合知识库索引量在 5000 万以下。
+非常轻量，适合数据量在 5000 万以下。
 
 {{< table "table-hover table-striped-columns" >}}
 | 环境 | 最低配置（单节点） | 推荐配置 |
@@ -56,7 +56,7 @@ weight: 707
 
 ### zilliz cloud版本
 
-Zilliz Cloud 由 Milvus 原厂打造，是全托管的 SaaS 向量数据库服务，性能优于 Milvus 并提供 SLA，点击使用 [Zilliz Cloud](https://zilliz.com.cn/)。
+Milvus 的全托管服务，性能优于 Milvus 并提供 SLA，点击使用 [Zilliz Cloud](https://zilliz.com.cn/)。
 
 由于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注。
 
@@ -118,7 +118,7 @@ brew install orbstack
 非 Linux 环境或无法访问外网环境，可手动创建一个目录，并下载配置文件和对应版本的`docker-compose.yml`，在这个文件夹中依据下载的配置文件运行docker，若作为本地开发使用推荐`docker-compose-pgvector`版本，并且自行拉取并运行`sandbox`和`fastgpt`，并在docker配置文件中注释掉`sandbox`和`fastgpt`的部分
 
 - [config.json](https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/refs/heads/main/projects/app/data/config.json)
-- [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker) (注意，不同向量库版本的文件不一样)
+- [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker) (注意，不同向量库版本的文件不一样)
 
 {{% alert icon="🤖" context="success" %}}
 
@@ -134,11 +134,11 @@ cd fastgpt
 curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
 
 # pgvector 版本(测试推荐，简单快捷)
-curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml
+curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
 # milvus 版本
-# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-milvus.yml
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml
 # zilliz 版本
-# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-zilliz.yml
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-zilliz.yml
 ```
 
 ### 2. 修改环境变量
@@ -149,14 +149,18 @@ curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/mai
 {{< tab tabName="PgVector版本" >}}
 {{< markdownify >}}
 
-无需操作
+```
+FE_DOMAIN=你的前端你访问地址,例如 http://192.168.0.1:3000;https://cloud.fastgpt.cn
+```
 
 {{< /markdownify >}}
 {{< /tab >}}
 {{< tab tabName="Milvus版本" >}}
 {{< markdownify >}}
 
-无需操作
+```
+FE_DOMAIN=你的前端你访问地址,例如 http://192.168.0.1:3000;https://cloud.fastgpt.cn
+```
 
 {{< /markdownify >}}
 {{< /tab >}}
@@ -170,6 +174,7 @@ curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/mai
 {{% alert icon="🤖" context="success" %}}
 
 1. 修改`MILVUS_ADDRESS`和`MILVUS_TOKEN`链接参数，分别对应 `zilliz` 的 `Public Endpoint` 和 `Api key`，记得把自己ip加入白名单。
+2. 修改FE_DOMAIN=你的前端你访问地址,例如 http://192.168.0.1:3000;https://cloud.fastgpt.cn
 
 {{% /alert %}}
 
@@ -184,28 +189,32 @@ curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/mai
 ```bash
 # 启动容器
 docker-compose up -d
+# 等待10s，OneAPI第一次总是要重启几次才能连上Mysql
+sleep 10
+# 重启一次oneapi(由于OneAPI的默认Key有点问题，不重启的话会提示找不到渠道，临时手动重启一次解决，等待作者修复)
+docker restart oneapi
 ```
 
-### 4. 访问 FastGPT
+### 4. 打开 OneAPI 添加模型
 
-目前可以通过 `ip:3000` 直接访问(注意开放防火墙)。登录用户名为 `root`，密码为`docker-compose.yml`环境变量里设置的 `DEFAULT_ROOT_PSW`。
+可以通过`ip:3001`访问OneAPI，默认账号为`root`密码为`123456`。
+
+在OneApi中添加合适的AI模型渠道。[点击查看相关教程](/docs/development/modelconfig/one-api/)
+
+### 5. 访问 FastGPT
+
+目前可以通过 `ip:3000` 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 `root`，密码为`docker-compose.yml`环境变量里设置的 `DEFAULT_ROOT_PSW`。
 
 如果需要域名访问，请自行安装并配置 Nginx。
 
-首次运行，会自动初始化 root 用户，密码为 `1234`（与环境变量中的`DEFAULT_ROOT_PSW`一致），日志可能会提示一次`MongoServerError: Unable to read from a snapshot due to pending collection catalog changes;`可忽略。
+首次运行，会自动初始化 root 用户，密码为 `1234`（与环境变量中的`DEFAULT_ROOT_PSW`一致），日志里会提示一次`MongoServerError: Unable to read from a snapshot due to pending collection catalog changes;`可忽略。
 
-### 5. 配置模型
+### 6. 配置模型
 
-- 首次登录FastGPT后，系统会提示未配置`语言模型`和`索引模型`，并自动跳转模型配置页面。系统必须至少有这两类模型才能正常使用。
-- 如果系统未正常跳转，可以在`账号-模型提供商`页面，进行模型配置。[点击查看相关教程](/docs/development/modelconfig/ai-proxy)
-- 目前已知可能问题：首次进入系统后，整个浏览器 tab 无法响应。此时需要删除该tab，重新打开一次即可。
+[点击查看模型配置教程](/docs/development/modelConfig/intro/)
 
 ## FAQ
 
-### 登录系统后，浏览器无法响应
-
-无法点击任何内容，刷新也无效。此时需要删除该tab，重新打开一次即可。
-
 ### Mongo 副本集自动初始化失败
 
 最新的 docker-compose 示例优化 Mongo 副本集初始化，实现了全自动。目前在 unbuntu20,22 centos7, wsl2, mac, window 均通过测试。仍无法正常启动，大部分是因为 cpu 不支持 AVX 指令集，可以切换 Mongo4.x 版本。

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

@@ -9,31 +9,17 @@ images: []
 
 ## 一、错误排查方式
 
-可以先找找[Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，或新提 Issue，私有部署错误，务必提供详细的操作步骤、日志、截图，否则很难排查。
-
-### 获取后端错误
+遇到问题先按下面方式排查。
 
 1. `docker ps -a` 查看所有容器运行状态，检查是否全部 running，如有异常，尝试`docker logs 容器名`查看对应日志。
 2. 容器都运行正常的，`docker logs 容器名` 查看报错日志
+3. 带有`requestId`的，都是 OneAPI 提示错误，大部分都是因为模型接口报错。
+4. 无法解决时，可以找找[Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，或新提 Issue，私有部署错误，务必提供详细的日志，否则很难排查。
 
-### 前端错误
-
-前端报错时，页面会出现崩溃，并提示检查控制台日志。可以打开浏览器控制台，并查看`console`中的 log 日志。还可以点击对应 log 的超链接，会提示到具体错误文件，可以把这些详细错误信息提供，方便排查。
-
-### OneAPI 错误
-
-带有`requestId`的，都是 OneAPI 提示错误，大部分都是因为模型接口报错。可以参考 [OneAPI 常见错误](/docs/development/faq/#三常见的-oneapi-错误)
 
 ## 二、通用问题
 
-### 前端页面崩溃
-
-1. 90% 情况是模型配置不正确：确保每类模型都至少有一个启用；检查模型中一些`对象`参数是否异常（数组和对象），如果为空，可以尝试给个空数组或空对象。
-2. 少部分是由于浏览器兼容问题，由于项目中包含一些高阶语法，可能低版本浏览器不兼容，可以将具体操作步骤和控制台中错误信息提供 issue。
-3. 关闭浏览器翻译功能，如果浏览器开启了翻译，可能会导致页面崩溃。
-
 ### 通过sealos部署的话，是否没有本地部署的一些限制？
-
 ![](/imgs/faq1.png)
 这是索引模型的长度限制，通过任何方式部署都一样的，但不同索引模型的配置不一样，可以在后台修改参数。
 
@@ -142,13 +128,9 @@ OneAPI 的 API Key 配置错误，需要修改`OPENAI_API_KEY`环境变量，并
 3. ....
 
 
-### Tiktoken 下载失败
-
-由于 OneAPI 会在启动时从网络下载一个 tiktoken 的依赖，如果网络异常，就会导致启动失败。可以参考[OneAPI 离线部署](https://blog.csdn.net/wanh/article/details/139039216)解决。
-
 ## 四、常见模型问题
 
-### 如何检查模型可用性问题
+### 如何检查模型问题
 
 1. 私有部署模型，先确认部署的模型是否正常。
 2. 通过 CURL 请求，直接测试上游模型是否正常运行（云端模型或私有模型均进行测试）
@@ -421,7 +403,3 @@ curl --location --request POST 'https://oneapi.xxxx/v1/chat/completions' \
   "tool_choice": "auto"
 }'
 ```
-
-### 向量检索得分大于 1
-
-由于模型没有归一化导致的。目前仅支持归一化的模型。

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

@@ -15,8 +15,8 @@ weight: 705
 
 - [Git](http://git-scm.com/)
 - [Docker](https://www.docker.com/)（构建镜像）
-- [Node.js v20.14.0](http://nodejs.org)（版本尽量一样，可以使用nvm管理node版本）
-- [pnpm](https://pnpm.io/) 推荐版本 9.4.0 (目前官方的开发环境)
+- [Node.js v18.17 / v20.x](http://nodejs.org)（版本尽量一样，可以使用nvm管理node版本）
+- [pnpm](https://pnpm.io/) 版本 8.6.0 (目前官方的开发环境)
 - make命令: 根据不同平台，百度安装 (官方是GNU Make 4.3)
 
 ## 开始本地开发
@@ -70,14 +70,15 @@ 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
-- `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。
+- `pgHNSWEfSearch`: PostgreSQL vector 索引参数，越大搜索精度越高但是速度越慢，具体可看 pgvector 官方说明。
 
 ### 5. 运行
 
 可参考项目根目录下的 `dev.md`，第一次编译运行可能会有点慢，需要点耐心哦
 
 ```bash
+# 给自动化脚本代码执行权限(非 linux 系统, 可以手动执行里面的 postinstall.sh 文件内容)
+chmod -R +x ./scripts/
 # 代码根目录下执行，会安装根 package、projects 和 packages 内所有依赖
 # 如果提示 isolate-vm 安装失败，可以参考：https://github.com/laverdet/isolated-vm?tab=readme-ov-file#requirements
 pnpm i

docSite/content/zh-cn/docs/development/migration/docker_db.md

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

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

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

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

@@ -11,17 +11,9 @@ weight: 744
 
 从 4.8.20 版本开始，你可以直接在 FastGPT 页面中进行模型配置，并且系统内置了大量模型，无需从 0 开始配置。下面介绍模型配置的基本流程：
 
-## 配置模型
+## 1. 使用 OneAPI 对接模型提供商
 
-### 1. 对接模型提供商
-
-#### AI Proxy
-
-从 4.8.23 版本开始， FastGPT 支持在页面上配置模型提供商，即使用 [AI Proxy 接入教程](/docs/development/modelconfig/ai-proxy) 来进行模型聚合，从而可以对接更多模型提供商。
-
-#### One API
-
-也可以使用 [OneAPI 接入教程](/docs/development/modelconfig/one-api)。你需要先在各服务商申请好 API 接入 OneAPI 后，才能在 FastGPT 中使用这些模型。示例流程如下：
+可以使用 [OneAPI 接入教程](/docs/development/modelconfig/one-api) 来进行模型聚合，从而可以对接更多模型提供商。你需要先在各服务商申请好 API 接入 OneAPI 后，才能在 FastGPT 中使用这些模型。示例流程如下：
 
 ![alt text](/imgs/image-95.png)
 
@@ -29,41 +21,49 @@ weight: 744
 
 {{% alert icon=" " context="info" %}}
 - [SiliconCloud(硅基流动)](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4): 提供开源模型调用的平台。
-- [Sealos AIProxy](https://hzh.sealos.run/?uid=fnWRt09fZP&openapp=system-aiproxy): 提供国内各家模型代理，无需逐一申请 api。
+- [Sealos AIProxy](https://hzh.sealos.run/?openapp=system-aiproxy): 提供国内各家模型代理，无需逐一申请 api。
 {{% /alert %}}
 
 在 OneAPI 配置好模型后，你就可以打开 FastGPT 页面，启用对应模型了。
 
-### 2. 配置介绍
+## 2. 登录 root 用户
+
+仅 root 用户可以进行模型配置。
+
+## 3. 进入模型配置页面
+
+登录 root 用户后，在`账号-模型提供商-模型配置`中，你可以看到所有内置的模型和自定义模型，以及哪些模型启用了。
+
+![alt text](/image-90.png)
+
+## 4. 配置介绍
 
 {{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
-注意：
-1. 目前语音识别模型和重排模型仅会生效一个，所以配置时候，只需要配置一个即可。  
-2. 系统至少需要一个语言模型和一个索引模型才能正常使用。
+注意：目前语音识别模型和重排模型仅会生效一个，所以配置时候，只需要配置一个即可。
 {{% /alert %}}
 
-#### 核心配置
+### 核心配置
 
 - 模型 ID：接口请求时候，Body 中`model`字段的值，全局唯一。
 - 自定义请求地址/Key：如果需要绕过`OneAPI`，可以设置自定义请求地址和 Token。一般情况下不需要，如果 OneAPI 不支持某些模型，可以使用该特性。
 
-#### 模型类型
+### 模型类型
 
 1. 语言模型 - 进行文本对话，多模态模型支持图片识别。
 2. 索引模型 - 对文本块进行索引，用于相关文本检索。
-3. 重排模型 - 对检索结果进行重排，用于优化检索排名。
-4. 语音合成 - 将文本转换为语音。
-5. 语音识别 - 将语音转换为文本。
+3. 语音合成 - 将文本转换为语音。
+4. 语音识别 - 将语音转换为文本。
+5. 重排模型 - 对文本进行重排，用于优化文本质量。
 
-#### 启用模型
+### 启用模型
 
-系统内置了目前主流厂商的模型，如果你不熟悉配置，直接点击`启用`即可，需要注意的是，`模型 ID`需要和 OneAPI 中渠道的`模型`一致。
+系统内置了目前主流厂商的模型，如果你不熟悉配置，直接点击`启用`即可，需要注意到是，模型 ID 需要和 OneAPI 中渠道的`模型`一致。
 
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 | ![alt text](/imgs/image-91.png) | ![alt text](/imgs/image-92.png) |
 
-#### 修改模型配置
+### 修改模型配置
 
 点击模型右侧的齿轮即可进行模型配置，不同类型模型的配置有区别。
 
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 | ![alt text](/imgs/image-93.png) | ![alt text](/imgs/image-94.png) |
 
-## 新增自定义模型
+### 新增自定义模型
 
 如果系统内置的模型无法满足你的需求，你可以添加自定义模型。自定义模型中，如果`模型 ID`与系统内置的模型 ID 一致，则会被认为是修改系统模型。
 
@@ -79,7 +79,7 @@ weight: 744
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 | ![alt text](/imgs/image-96.png) | ![alt text](/imgs/image-97.png) |
 
-#### 通过配置文件配置
+### 通过配置文件配置
 
 如果你觉得通过页面配置模型比较麻烦，你也可以通过配置文件来配置模型。或者希望快速将一个系统的配置，复制到另一个系统，也可以通过配置文件来实现。
 
@@ -258,30 +258,6 @@ OneAPI 的语言识别接口，无法正确的识别其他模型（会始终识
 由于 OpenAI 没有提供 ReRank 模型，遵循的是 Cohere 的格式。[点击查看接口请求示例](/docs/development/faq/#如何检查模型问题)
 
 
-### 模型价格配置
-
-商业版用户可以通过配置模型价格，来进行账号计费。系统包含两种计费模式：按总 tokens 计费和输入输出 Tokens 分开计费。
-
-如果需要配置`输入输出 Tokens 分开计费模式`，则填写`模型输入价格`和`模型输出价格`两个值。
-如果需要配置`按总 tokens 计费模式`，则填写`模型综合价格`一个值。
-
-## 如何提交内置模型
-
-由于模型更新非常频繁，官方不一定及时更新，如果未能找到你期望的内置模型，你可以[提交 Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，提供模型的名字和对应官网。或者直接[提交 PR](https://github.com/labring/FastGPT/pulls)，提供模型配置。
-
-
-### 添加模型提供商
-
-如果你需要添加模型提供商，需要修改以下代码：
-
-1. FastGPT/packages/web/components/common/Icon/icons/model - 在此目录下，添加模型提供商的 svg 头像地址。
-2. 在 FastGPT 根目录下，运行`pnpm initIcon`，将图片加载到配置文件中。
-3. FastGPT/packages/global/core/ai/provider.ts - 在此文件中，追加模型提供商的配置。
-
-### 添加模型
-
-你可以在`FastGPT/packages/service/core/ai/config/provider`目录下，找对应模型提供商的配置文件，并追加模型配置。请自行全文检查，`model`字段，必须在所有模型中唯一。具体配置字段说明，参考[模型配置字段说明](/docs/development/modelconfig/intro/#通过配置文件配置)
-
 ## 旧版模型配置说明
 
 配置好 OneAPI 后，需要在`config.json`文件中，手动的增加模型配置，并重启。
@@ -302,7 +278,7 @@ 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。
-    "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。
+    "pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
   },
   "llmModels": [
     {
@@ -463,4 +439,4 @@ OneAPI 的语言识别接口，无法正确的识别其他模型（会始终识
     "charsPointsPrice": 0
   }
 }
-```
+```