V4.8.15 feature (#3331)

* feat: add customize toolkit (#3205)

* chaoyang

* fix-auth

* add toolkit

* add order

* plugin usage

* fix

* delete console:

* Fix: Fix fullscreen preview top positioning and improve Markdown rendering logic (#3247)

* 完成任务:修复全屏预览顶部固定问题,优化 Markdown 渲染逻辑

* 有问题修改

* 问题再修改

* 修正问题

* fix: plugin standalone display issue (#3254)

* 4.8.15 test (#3246)

* o1 config

* perf: system plugin code

* 调整系统插件代码。增加html 渲染安全配置。 (#3258)

* perf: base64 picker

* perf: list app or dataset

* perf: plugin config code

* 小窗适配等问题 (#3257)

* 小窗适配等问题

* git问题

* 小窗剩余问题

* feat: system plugin auth and lock version (#3265)

* feat: system plugin auth and lock version

* update comment

* 4.8.15 test (#3267)

* tmp log

* perf: login direct

* perf: iframe html code

* remove log

* fix: plugin standalone display (#3277)

* refactor: 页面拆分&i18n拆分 (#3281)

* refactor: account组件拆成独立页面

* script: 新增i18n json文件创建脚本

* refactor: 页面i18n拆分

* i18n: add en&hant

* 4.8.15 test (#3285)

* tmp log

* remove log

* fix: watch avatar refresh

* perf: i18n code

* fix(plugin): use intro instead of userguide (#3290)

* Universal SSO (#3292)

* tmp log

* remove log

* feat: common oauth

* readme

* perf: sso provider

* remove sso code

* perf: refresh plugins

* feat: add api dataset (#3272)

* add api-dataset

* fix api-dataset

* fix api dataset

* fix ts

* perf: create collection code (#3301)

* tmp log

* remove log

* perf: i18n change

* update version doc

* feat: question guide from chatId

* perf: create collection code

* fix: request api

* fix: request api

* fix: tts auth and response type (#3303)

* perf: md splitter

* fix: tts auth and response type

* fix: api file dataset (#3307)

* perf: api dataset init (#3310)

* perf: collection schema

* perf: api dataset init

* refactor: 团队管理独立页面 (#3302)

* ui: 团队管理独立页面

* 代码优化

* fix

* perf: sync collection and ui check (#3314)

* perf: sync collection

* remove script

* perf: update api server

* perf: api dataset parent

* perf: team ui

* perf: team 18n

* update team ui

* perf: ui check

* perf: i18n

* fix: debug variables & cronjob & system plugin callback load (#3315)

* fix: debug variables & cronjob & system plugin callback load

* fix type

* fix

* fix

* fix: plugin dataset quote;perf: system variables init (#3316)

* fix: plugin dataset quote

* perf: system variables init

* perf: node templates ui;fix: dataset import ui (#3318)

* fix: dataset import ui

* perf: node templates ui

* perf: ui refresh

* feat:套餐改名和套餐跳转配置 (#3309)

* fixing:except Sidebar

* 去除了多余的代码

* 修正了套餐说明的代码

* 修正了误删除的show_git代码

* 修正了名字部分等代码

* 修正了问题,遗留了其他和ui讨论不一致的部分

* 4.8.15 test (#3319)

* remove log

* pref: bill ui

* pref: bill ui

* perf: log

* html渲染文档 (#3270)

* html渲染文档

* 文档有点小问题

* feat: doc (#3322)

* 集合重训练 (#3282)

* rebaser

* 一点补充

* 小问题

* 其他问题修正,删除集合保留文件的参数还没找到...

* reTraining

* delete uesless

* 删除了一行错误代码

* 集合重训练部分

* fixing

* 删除console代码

* feat: navbar item config (#3326)

* perf: custom navbar code;perf: retraining code;feat: api dataset and dataset api doc (#3329)

* feat: api dataset and dataset api doc

* perf: retraining code

* perf: custom navbar code

* fix: ts (#3330)

* fix: ts

* fix: ts

* retraining ui

* perf: api collection filter

* perf: retrining button

---------

Co-authored-by: heheer <heheer@sealos.io>
Co-authored-by: Jiangween <145003935+Jiangween@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: papapatrick <109422393+Patrickill@users.noreply.github.com>
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2024-12-06 10:56:53 +08:00
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307 changed files with 7383 additions and 3981 deletions

View File

@@ -43,7 +43,7 @@ weight: 708
"usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取务必保证至少有一个为true
"usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用务必保证至少有一个为true
"usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化务必保证至少有一个为true
"toolChoice": true, // 是否支持工具选择(分类,内容提取,工具调用会用到。目前只有gpt支持
"toolChoice": true, // 是否支持工具选择(分类,内容提取,工具调用会用到。)
"functionCall": false, // 是否支持函数调用(分类,内容提取,工具调用会用到。会优先使用 toolChoice如果为false则使用 functionCall如果仍为 false则使用提示词模式
"customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词(不支持工具和函数调用的模型
"customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
@@ -95,9 +95,7 @@ weight: 708
"customExtractPrompt": "",
"defaultSystemChatPrompt": "",
"defaultConfig": {
"temperature": 1,
"max_tokens": null,
"stream": false
"temperature": 1
}
},
{
@@ -122,9 +120,7 @@ weight: 708
"customExtractPrompt": "",
"defaultSystemChatPrompt": "",
"defaultConfig": {
"temperature": 1,
"max_tokens": null,
"stream": false
"temperature": 1
}
}
],

View File

@@ -0,0 +1,64 @@
---
title: '接入 Marker PDF 文档解析'
description: '使用 Marker 解析 PDF 文档,可实现图片提取和布局识别'
icon: 'api'
draft: false
toc: true
weight: 909
---
## 背景
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。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 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. 按照 Marker
参考文档 [Marker 安装教程](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/pdf-marker),安装 Marker 模型。封装的 API 已经适配了 FastGPT 自定义解析服务。
这里介绍快速 Docker 按照的方法:
```
```
### 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 15:07:08 Custom file parsing is complete, time: 1316ms
```
然后你就可以发现,通过 Marker 解析出来的 pdf 会携带图片链接:
![alt text](/imgs/image-10.png)
## 效果展示
以清华的 [ChatDev Communicative Agents for Software Develop.pdf](https://arxiv.org/abs/2307.07924) 为例,展示 Marker 解析的效果:
| | | |
| --- | --- | --- |
| ![alt text](/imgs/image-11.png) | ![alt text](/imgs/image-12.png) | ![alt text](/imgs/image-13.png) |
| ![alt text](/imgs/image-14.png) | ![alt text](/imgs/image-15.png) | ![alt text](/imgs/image-16.png) |
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。

View File

@@ -145,7 +145,7 @@ curl --location --request POST 'https://<oneapi_url>/v1/chat/completions' \
"usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取务必保证至少有一个为true
"usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用务必保证至少有一个为true
"usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化务必保证至少有一个为true
"toolChoice": true, // 是否支持工具选择(分类,内容提取,工具调用会用到。目前只有gpt支持
"toolChoice": true, // 是否支持工具选择(分类,内容提取,工具调用会用到。)
"functionCall": false, // 是否支持函数调用(分类,内容提取,工具调用会用到。会优先使用 toolChoice如果为false则使用 functionCall如果仍为 false则使用提示词模式
"customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词(不支持工具和函数调用的模型
"customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词

View File

@@ -407,9 +407,7 @@ 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:(必填)
- chunk: 按文本长度进行分割
- qa: QA拆分
- 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token16k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
@@ -483,9 +481,7 @@ 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:(必填)
- chunk: 按文本长度进行分割
- qa: QA拆分
- 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token16k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
@@ -505,7 +501,13 @@ data 为集合的 ID。
"statusText": "",
"message": "",
"data": {
"collectionId": "65abd0ad9d1448617cba6031"
"collectionId": "65abd0ad9d1448617cba6031",
"results": {
"insertLen": 1,
"overToken": [],
"repeat": [],
"error": []
}
}
}
```
@@ -544,9 +546,7 @@ curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collectio
- 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:(必填)
- chunk: 按文本长度进行分割
- qa: QA拆分
- 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token16k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
@@ -581,6 +581,82 @@ data 为集合的 ID。
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}
### 创建一个API集合
传入一个文件的 id创建一个集合会读取文件内容进行分割。目前支持pdf, docx, md, txt, html, csv。
{{< tabs tabTotal="3" >}}
{{< tab tabName="请求示例" >}}
{{< markdownify >}}
使用代码上传时,请注意中文 filename 需要进行 encode 处理,否则容易乱码。
```bash
curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/create/apiCollection' \
--header 'Authorization: Bearer fastgpt-xxx' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"name": "A Quick Guide to Building a Discord Bot.pdf",
"apiFileId":"A Quick Guide to Building a Discord Bot.pdf",
"datasetId": "674e9e479c3503c385495027",
"parentId": null,
"trainingType": "chunk",
"chunkSize":512,
"chunkSplitter":"",
"qaPrompt":""
}'
```
{{< /markdownify >}}
{{< /tab >}}
{{< tab tabName="参数说明" >}}
{{< markdownify >}}
需要使用 POST form-data 的格式上传。包含 file 和 data 两个字段。
{{% alert icon=" " context="success" %}}
- name: 集合名,建议就用文件名,必填。
- apiFileId: 文件的ID必填。
- 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token16k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 >}}
{{< /tab >}}
{{< tab tabName="响应示例" >}}
{{< markdownify >}}
data 为集合的 ID。
```json
{
"code": 200,
"statusText": "",
"message": "",
"data": {
"collectionId": "65abc044e4704bac793fbd81",
"results": {
"insertLen": 1,
"overToken": [],
"repeat": [],
"error": []
}
}
}
```
{{< /markdownify >}}
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}
### 创建一个外部文件库集合(商业版)
{{< tabs tabTotal="3" >}}
@@ -637,7 +713,12 @@ data 为集合的 ID。
"message": "",
"data": {
"collectionId": "6646fcedfabd823cdc6de746",
"insertLen": 3
"results": {
"insertLen": 1,
"overToken": [],
"repeat": [],
"error": []
}
}
}
```
@@ -1017,9 +1098,7 @@ curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/core/dataset/data/pus
{{% alert icon=" " context="success" %}}
- collectionId: 集合ID必填
- trainingType:(必填)
- chunk: 按文本长度进行分割
- qa: QA拆分
- trainingType:训练模式(必填)
- prompt: 自定义 QA 拆分提示词,需严格按照模板,建议不要传入。(选填)
- data具体数据
- q: 主要数据(必填)

View File

@@ -38,11 +38,7 @@ weight: 813
"customExtractPrompt": "",
"defaultSystemChatPrompt": "",
"defaultConfig": {
"temperature": 1,
"stream": false
},
"fieldMap": {
"max_tokens": "max_completion_tokens"
"temperature": 1
}
},
{
@@ -67,11 +63,7 @@ weight: 813
"customExtractPrompt": "",
"defaultSystemChatPrompt": "",
"defaultConfig": {
"temperature": 1,
"stream": false
},
"fieldMap": {
"max_tokens": "max_completion_tokens"
"temperature": 1
}
}
```

View File

@@ -0,0 +1,27 @@
---
title: 'V4.8.15(进行中)'
description: 'FastGPT V4.8.15 更新说明'
icon: 'upgrade'
draft: false
toc: true
weight: 809
---
## 完整更新内容
1. 新增 - API 知识库, 见 [API 知识库介绍](/docs/guide/knowledge_base/api_dataset/),外部文件库会被弃用。
2. 新增 - 工具箱页面,展示所有可用的系统资源。商业版后台可更便捷的配置系统插件和自定义分类。
3. 新增 - Markdown 中HTML代码会被额外渲染可以选择预览模式会限制所有 script 脚本,仅做展示。
4. 新增 - 自定义系统级文件解析服务, 见 [接入 Marker PDF 文档解析](/docs/development/custom-models/marker/)
5. 新增 - 集合直接重新调整参数,无需删除再导入。
6. 新增 - 商业版后台支持配置侧边栏跳转链接。
7. 优化 - base64 图片截取判断。
8. 优化 - i18n cookie 判断。
9. 优化 - 支持 Markdown 文本分割时,只有标题,无内容。
10. 优化 - 字符串变量替换,未赋值的变量会转成 undefined而不是保留原来 id 串。
11. 优化 - 全局变量默认值在 API 生效,并且自定义变量支持默认值。
12. 修复 - 分享链接点赞鉴权问题。
13. 修复 - 对话页面切换自动执行应用时,会误触发非自动执行应用。
14. 修复 - 语言播放鉴权问题。
15. 修复 - 插件应用知识库引用上限始终为 3000

View File

@@ -0,0 +1,9 @@
---
weight: 470
title: '对话框'
description: '对话框组件,支持多种交互方式,提升用户在应用中的交互体验。'
icon: 'chat_bubble'
draft: false
images: []
---
<!-- 470 ~ 500 -->

View File

@@ -0,0 +1,57 @@
---
title: "对话框与HTML渲染"
description: "如何在FastGPT中通过Markdown嵌入HTML代码块并提供全屏、源代码切换等交互功能"
icon: "group"
draft: false
toc: true
weight: 470
---
| 源码模式 | 预览模式 | 全屏模式 |
| --- | --- | --- |
| ![](/imgs/htmlRendering1.png) | ![](/imgs/htmlRendering2.png) | ![](/imgs/htmlRendering3.png) |
### 1. **设计背景**
尽管Markdown本身支持嵌入HTML标签但由于安全问题许多平台和环境对HTML的渲染进行了限制特别是在渲染动态内容、交互式元素以及外部资源时。这些限制大大降低了用户在撰写和展示复杂文档时的灵活性尤其是当需要嵌入外部HTML内容时。为了应对这一问题我们通过使用 `iframe` 来嵌入和渲染HTML内容并结合 `sandbox` 属性保障了外部HTML的安全渲染。
### 2. 功能简介
该功能模块的主要目的是扩展FastGPT在Markdown渲染中的能力支持嵌入和渲染HTML内容。由于是利用 Iframe 渲染所以无法确认内容的高度FastGPT 中会给 Iframe 设置一个固定高度来进行渲染。并且不支持 HTML 中执行 js 脚本。
### 3. 技术实现
本模块通过以下方式实现了HTML渲染和互动功能
- **组件设计**:该模块通过渲染 `iframe` 类型的代码块展示HTML内容。使用自定义的 `IframeBlock` 组件,结合 `sandbox` 属性来保障嵌入内容的安全性。`sandbox` 限制了外部HTML中的行为如禁用脚本执行、限制表单提交等确保HTML内容的安全性。通过辅助函数与渲染Markdown内容的部分结合处理 `iframe` 嵌入的HTML内容。
- **安全机制**:通过 `iframe``sandbox` 属性和 `referrerPolicy` 来防止潜在的安全风险。`sandbox` 属性提供了细粒度的控制允许特定的功能如脚本、表单、弹出窗口等在受限的环境中执行以确保渲染的HTML内容不会对系统造成威胁。
- **展示与互动功能**用户可以通过不同的展示模式如全屏、预览、源代码模式自由切换以便更灵活地查看和控制嵌入的HTML内容。嵌入的 `iframe` 自适应父容器的宽度,同时保证 `iframe`嵌入的内容能够适当显示。
### 4. 如何使用
你只需要通过 Markdown 代码块格式,并标记语言为 `html` 即可。例如:
```md
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>欢迎使用FastGPT</title>
</head>
<body>
<nav>
<ul>
<li><a href="#home">首页</a></li>
<li><a href="#about">关于我们</a></li>
<li><a href="#contact">联系我们</a></li>
<li><a href="#gallery">图库</a></li>
</ul>
</nav>
</body>
</html>
```

View File

@@ -0,0 +1,183 @@
---
title: 'API 文件库'
description: 'FastGPT API 文件库功能介绍和使用方式'
icon: 'language'
draft: false
toc: true
weight: 405
---
| | |
| --- | --- |
| ![](/imgs/image-18.png) | ![](/imgs/image-19.png) |
## 背景
目前 FastGPT 支持本地文件导入,但是很多时候,用户自身已经有了一套文档库,如果把文件重复导入一遍,会造成二次存储,并且不方便管理。因为 FastGPT 提供了一个 API 文件库的概念,可以通过简单的 API 接口,去拉取已有的文档库,并且可以灵活配置是否导入。
API 文件库能够让用户轻松对接已有的文档库,只需要按照 FastGPT 的 API 文件库规范,提供相应文件接口,然后将服务接口的 baseURL 和 token 填入知识库创建参数中,就能直接在页面上拿到文件库的内容,并选择性导入
## 如何使用 API 文件库
创建知识库时,选择 API 文件库类型,然后需要配置两个关键参数:文件服务接口的 baseURL 和用于身份验证的请求头信息。只要提供的接口规范符合 FastGPT 的要求,系统就能自动获取并展示完整的文件列表,可以根据需要选择性地将文件导入到知识库中。
你需要提供两个参数:
- baseURL: 文件服务接口的 baseURL
- authorization: 用于身份验证的请求头信息,实际请求格式为 `Authorization: Bearer <token>`
## 接口规范
接口响应格式:
```ts
type ResponseType = {
success: boolean;
message: string;
data: any;
}
```
数据类型:
```ts
// 文件列表中,单项的文件类型
type FileListItem = {
id: string;
parentId: string | null;
name: string;
type: 'file' | 'folder';
updateTime: Date;
createTime: Date;
}
```
### 1. 获取文件树
{{< tabs tabTotal="2" >}}
{{< tab tabName="请求示例" >}}
{{< markdownify >}}
{{% alert icon=" " context="success" %}}
- parentId - 父级 id可选或者 null。
- searchKey - 检索词,可选
{{% /alert %}}
```bash
curl --location --request POST '{{baseURL}}/v1/file/list' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"parentId": null,
"searchKey": ""
}'
```
{{< /markdownify >}}
{{< /tab >}}
{{< tab tabName="响应示例" >}}
{{< markdownify >}}
```json
{
"code": 200,
"success": true,
"message": "",
"data": [
{
"id": "xxxx",
"parentId": "xxxx",
"type": "file", // file | folder
"name":"test.json",
"updateTime":"2024-11-26T03:05:24.759Z",
"createTime":"2024-11-26T03:05:24.759Z"
}
]
}
```
{{< /markdownify >}}
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}
### 2. 获取单个文件内容(文本内容或访问链接)
{{< tabs tabTotal="3" >}}
{{< tab tabName="请求示例" >}}
{{< markdownify >}}
```bash
curl --location --request GET '{{baseURL}}/v1/file/content?id=xx' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}'
```
{{< /markdownify >}}
{{< /tab >}}
{{< tab tabName="响应示例" >}}
{{< markdownify >}}
```json
{
"code": 200,
"success": true,
"message": "",
"data": {
"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"
}
}
```
{{% alert icon=" " context="success" %}}
二选一返回,如果同时返回则 content 优先级更高。
- 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。
{{% /alert %}}
{{< /markdownify >}}
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}
### 3. 获取文件阅读链接(用于查看原文)
{{< tabs tabTotal="2" >}}
{{< tab tabName="请求示例" >}}
{{< markdownify >}}
id 为文件的 id。
```bash
curl --location --request GET '{{baseURL}}/v1/file/read?id=xx' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}'
```
{{< /markdownify >}}
{{< /tab >}}
{{< tab tabName="响应示例" >}}
{{< markdownify >}}
```json
{
"code": 200,
"success": true,
"message": "",
"data": {
"url": "xxxx"
}
}
```
{{% alert icon=" " context="success" %}}
- url - 文件访问链接,拿到后会自动打开。
{{% /alert %}}
{{< /markdownify >}}
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

View File

@@ -23,4 +23,17 @@ weight: 408
- 文件阅读ID通常情况下文件访问URL是临时的。如果希望永久可以访问你需要使用该文件阅读ID并配合上“外部预览地址”跳转至新的阅读地址进行原文件访问。
- 文件名默认会自动解析文件访问URL上的文件名。如果你手动填写将会以手动填写的值为准。
[点击查看API导入文档](/docs/development/openapi/dataset/#创建一个外部文件库集合商业版)
[点击查看API导入文档](/docs/development/openapi/dataset/#创建一个外部文件库集合商业版)
## API 文件库替代方案
4.8.15 提供了新的知识库类型 - API 文件库,对外部文件知识库做了进一步的拓展
通过对接口进行简单的调整,就能使用 API 文件库代替外部文件知识库的功能
你可以直接将外部文件知识库中的外部预览地址,作为 API 文件库接口规范中获取文件阅读链接的接口返回
然后再以相同的 baseURL 实现获取文件列表和获取单个文件内容这两个接口
这样就能轻松地使用 API 文件库替代原有的外部文件知识库,更多详细的内容见 API 文件库的文档