feat: vector store support oceanbase (#4356)

* feat: vector store support oceanbase

* chore(config): Rename pgHNSWEfSearch to hnswEfSearch to work for pg and oceanbase both

projects/app/.env.template

@@ -23,9 +23,11 @@ MULTIPLE_DATA_TO_BASE64=true
 # mongo 数据库连接参数，本地开发连接远程数据库时，可能需要增加 directConnection=true 参数，才能连接上。
 MONGODB_URI=mongodb://username:password@0.0.0.0:27017/fastgpt?authSource=admin
 
-# 向量库优先级: pg > milvus
+# 向量库优先级: pg > oceanbase > milvus
 # PG 向量库连接参数
 PG_URL=postgresql://username:password@host:port/postgres
+# OceanBase 向量库连接参数
+OCEANBASE_URL=
 # milvus 向量库连接参数
 MILVUS_ADDRESS=
 MILVUS_TOKEN=

projects/app/data/config.json

@@ -8,7 +8,7 @@
     "qaMaxProcess": 10, // 问答拆分线程数量
     "vlmMaxProcess": 10, // 图片理解模型最大处理进程
     "tokenWorkers": 30, // 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": {
       "url": "", // 自定义 PDF 解析服务地址
       "key": "", // 自定义 PDF 解析服务密钥

projects/app/data/model.json

@@ -7,7 +7,7 @@
     "vectorMaxProcess": 15, // 向量处理线程数量
     "qaMaxProcess": 15, // 问答拆分线程数量
     "tokenWorkers": 30, // 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": [
     {