4.6.8-production (#822)

* Json completion (#16) * json-completion * fix duplicate * fix * fix: config json * feat: query extension * perf: i18n * 468 doc * json editor * perf: doc * perf: default extension model * docker file * doc * perf: token count * perf: search extension * format * perf: some constants data --------- Co-authored-by: heheer <71265218+newfish-cmyk@users.noreply.github.com>
2025-07-23 13:03:50 +00:00 · 2024-02-05 00:51:46 +08:00
parent ec8e2512bc
commit 51bbdf26a3
68 changed files with 4118 additions and 3787 deletions
--- a/docSite/content/docs/course/data_search.md
+++ b/docSite/content/docs/course/data_search.md
@@ -1,19 +1,77 @@
 ---
-title: '知识库搜索参数'
-description: '知识库搜索原理'
+title: '知识库搜索介绍'
+description: '本节会详细介绍 FastGPT 知识库结构设计，理解其 QA 的存储格式和多向量映射，以便更好的构建知识库。同时会介绍每个搜索参数的功能。这篇介绍主要以使用为主，详细原理不多介绍。'
 icon: 'language'
 draft: false
 toc: true
 weight: 106
 ---

-在知识库搜索的方式上，FastGPT提供了三种方式，分别为“语义检索”“增强语义检索”“混合检索”。
+## 理解向量

-![](/imgs/dataset_search_params1.png)
+FastGPT 采用了 RAG 中的 Embedding 方案构建知识库，要使用好 FastGPT 需要简单的理解`Embedding`向量是如何工作的及其特点。

-## 搜索模式
+人类的文字、图片、视频等媒介是无法直接被计算机理解的，要想让计算机理解两段文字是否有相似性、相关性，通常需要将它们转成计算机可以理解的语言，向量是其中的一种方式。

-### 语义检索
+向量可以简单理解为一个数字数组，两个向量之间可以通过数学公式得出一个`距离`，距离越小代表两个向量的相似度越大。从而映射到文字、图片、视频等媒介上，可以用来判断两个媒介之间的相似度。向量搜索便是利用了这个原理。
+
+而由于文字是有多种类型，并且拥有成千上万种组合方式，因此在转成向量进行相似度匹配时，很难保障其精确性。在向量方案构建的知识库中，通常使用`topk`召回的方式，也就是查找前`k`个最相似的内容，丢给大模型去做更进一步的`语义判断`、`逻辑推理`和`归纳总结`，从而实现知识库问答。因此，在知识库问答中，向量搜索的环节是最为重要的。
+
+影响向量搜索精度的因素非常多，主要包括：向量模型的质量、数据的质量（长度，完整性，多样性）、检索器的精度（速度与精度之间的取舍）。与数据质量对应的就是检索词的质量。
+
+检索器的精度比较容易解决，向量模型的训练略复杂，因此数据和检索词质量优化成了一个重要的环节。
+
+
+### 提高向量搜索精度的方法
+
+1. 更好分词分段：当一段话的结构和语义是完整的，并且是单一的，精度也会提高。因此，许多系统都会优化分词器，尽可能的保障每组数据的完整性。
+2. 精简`index`的内容，减少向量内容的长度：当`index`的内容更少，更准确时，检索精度自然会提高。但与此同时，会牺牲一定的检索范围，适合答案较为严格的场景。
+3. 丰富`index`的数量，可以为同一个`chunk`内容增加多组`index`。
+4. 优化检索词：在实际使用过程中，用户的问题通常是模糊的或是缺失的，并不一定是完整清晰的问题。因此优化用户的问题（检索词）很大程度上也可以提高精度。
+5. 微调向量模型：由于市面上直接使用的向量模型都是通用型模型，在特定领域的检索精度并不高，因此微调向量模型可以很大程度上提高专业领域的检索效果。
+
+## FastGPT 构建知识库方案
+
+### 数据存储结构
+
+在 FastGPT 中，整个知识库由库、集合和数据 3 部分组成。集合可以简单理解为一个`文件`。一个`库`中可以包含多个`集合`，一个`集合`中可以包含多组`数据`。最小的搜索单位是`库`，也就是说，知识库搜索时，是对整个`库`进行搜索，而集合仅是为了对数据进行分类管理，与搜索效果无关。（起码目前还是）
+
+![](/imgs/dataset_tree.png)
+
+### 向量存储结构
+
+FastGPT 采用了`PostgresSQL`的`PG Vector`插件作为向量检索器，索引为`HNSW`。且`PostgresSQL`仅用于向量检索（该引擎可以替换成其它数据库），`MongoDB`用于其他数据的存取。
+
+在`MongoDB`的`dataset.datas`表中，会存储向量原数据的信息，同时有一个`indexes`字段，会记录其对应的向量ID，这是一个数组，也就是说，一组向量可以对应多组数据。
+
+在`PostgresSQL`的表中，设置一个`vector`字段用于存储向量。在检索时，会先召回向量，再根据向量的ID，去`MongoDB`中寻找原数据内容，如果对应了同一组原数据，则进行合并，向量得分取最高得分。
+
+![](/imgs/datasetSetting1.png)
+
+### 多向量的目的和使用方式
+
+在一组向量中，内容的长度和语义的丰富度通常是矛盾的，无法兼得。因此，FastGPT 采用了多向量映射的方式，将一组数据映射到多组向量中，从而保障数据的完整性和语义的丰富度。
+
+你可以为一组较长的文本，添加多组向量，从而在检索时，只要其中一组向量被检索到，该数据也将被召回。
+
+### 检索方案
+
+1. 通过`问题补全`实现指代消除和问题扩展，从而增加连续对话的检索能力以及语义丰富度。
+2. 通过`Concat query`来增加`Rerank`连续对话的时，排序的准确性。
+3. 通过`RRF`合并方式，综合多个渠道的检索效果。
+4. 通过`Rerank`来二次排序，提高精度。
+
+![](/imgs/dataset_search_process.png)
+
+
+## 搜索参数
+| | | |
+| --- |---| --- |
+|![](/imgs/dataset_search_params1.png)| ![](/imgs/dataset_search_params2.png) | ![](/imgs/dataset_search_params3.png) |
+
+### 搜索模式
+
+#### 语义检索

 语义检索是通过向量距离，计算用户问题与知识库内容的距离，从而得出“相似度”，当然这并不是语文上的相似度，而是数学上的。

@@ -27,32 +85,49 @@ weight: 106
 - 精度不稳定
 - 受关键词和句子完整度影响

-### 全文检索
+#### 全文检索

 采用传统的全文检索方式。适合查找关键的主谓语等。

-### 混合检索
+#### 混合检索

 同时使用向量检索和全文检索，并通过 RRF 公式进行两个搜索结果合并，一般情况下搜索结果会更加丰富准确。

 由于混合检索后的查找范围很大，并且无法直接进行相似度过滤，通常需要进行利用重排模型进行一次结果重新排序，并利用重排的得分进行过滤。

-
-
-## 结果重排
+#### 结果重排

 利用`ReRank`模型对搜索结果进行重排，绝大多数情况下，可以有效提高搜索结果的准确率。不过，重排模型与问题的完整度（主谓语齐全）有一些关系，通常会先走问题补全后再进行搜索-重排。重排后可以得到一个`0-1`的得分，代表着搜索内容与问题的相关度，该分数通常比向量的得分更加精确，可以根据得分进行过滤。

 FastGPT 会使用 `RRF` 对重排结果、向量搜索结果、全文检索结果进行合并，得到最终的搜索结果。

-## 引用上限
+### 搜索过滤
+#### 引用上限

 每次搜索最多引用`n`个`tokens`的内容。

 之所以不采用`top k`，是发现在混合知识库（问答库、文档库）时，不同`chunk`的长度差距很大，会导致`top k`的结果不稳定，因此采用了`tokens`的方式进行引用上限的控制。

-## 最低相关度
+#### 最低相关度

 一个`0-1`的数值，会过滤掉一些低相关度的搜索结果。

 该值仅在`语义检索`或使用`结果重排`时生效。
+
+### 问题补全
+
+#### 背景
+
+在 RAG 中，我们需要根据输入的问题去数据库里执行 embedding 搜索，查找相关的内容，从而查找到相似的内容（简称知识库搜索）。
+
+在搜索的过程中，尤其是连续对话的搜索，我们通常会发现后续的问题难以搜索到合适的内容，其中一个原因是知识库搜索只会使用“当前”的问题去执行。看下面的例子：
+
+![](/imgs/coreferenceResolution2.jpg)
+
+用户在提问“第二点是什么”的时候，只会去知识库里查找“第二点是什么”，压根查不到内容。实际上需要查询的是“QA结构是什么”。因此我们需要引入一个【问题补全】模块，来对用户当前的问题进行补全，从而使得知识库搜索能够搜索到合适的内容。使用补全后效果如下：
+
+![](/imgs/coreferenceResolution3.jpg)
+
+#### 实现方式
+
+在进行`数据检索`前，会先让模型进行`指代消除`与`问题扩展`，一方面可以可以解决指代对象不明确问题，同时可以扩展问题的语义丰富度。
--- a/docSite/content/docs/development/custom-models/m3e.md
+++ b/docSite/content/docs/development/custom-models/m3e.md
@@ -48,10 +48,10 @@ Authorization 为 sk-key。model 为刚刚在 One API 填写的自定义模型

 ## 接入 FastGPT

-修改 config.json 配置文件，在 VectorModels 中加入 M3E 模型：
+修改 config.json 配置文件，在 vectorModels 中加入 M3E 模型：

 ```json
-"VectorModels": [
+"vectorModels": [
    {
      "model": "text-embedding-ada-002",
      "name": "Embedding-2",
--- a/docSite/content/docs/development/docker.md
+++ b/docSite/content/docs/development/docker.md
@@ -103,13 +103,21 @@ curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data

 ## 四、启动容器

+在 docker-compose.yml 同级目录下执行
+
 ```bash
-# 在 docker-compose.yml 同级目录下执行
+# 进入项目目录
+cd 项目目录
+# 创建 mongo 密钥
+openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key
+chmod 600 ./mongodb.key
+
+# 启动容器
 docker-compose pull
 docker-compose up -d
 ```

-## 四、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)
+## 五、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)

 FastGPT 4.6.8 后使用了 MongoDB 的事务，需要运行在副本集上。副本集没法自动化初始化，需手动操作。

@@ -120,9 +128,9 @@ docker ps
 docker exec -it mongo bash

 # 连接数据库
-mongo
+mongo -u myname -p mypassword --authenticationDatabase admin

-# 初始化副本集。
+# 初始化副本集。如果需要外网访问，mongo:27017 可以改成 ip:27017。但是需要同时修改 FastGPT 连接的参数（MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin => MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@ip:27017/fastgpt?authSource=admin）
 rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
@@ -131,14 +139,6 @@ rs.initiate({
 })
 # 检查状态。如果提示 rs0 状态，则代表运行成功
 rs.status()
-
-# 初始化用户
-use admin
-db.createUser({
-  user: "admin",
-  pwd: "password",
-  roles: [{ role: "root", db: "admin" }]
-});
 ```

 ## 五、访问 FastGPT
--- a/docSite/content/docs/development/upgrading/468.md
+++ b/docSite/content/docs/development/upgrading/468.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
-title: 'V4.6.8（进行中）'
-description: 'FastGPT V4.6.7'
+title: 'V4.6.8（需要初始化）'
+description: 'FastGPT V4.6.8更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false
 toc: true
@@ -9,7 +9,54 @@ weight: 828

 ## docker 部署 - 更新 Mongo

-开启 Mongo 副本集模式。需要进入 mongo 执行一次 init，参考[初始化Mongo副本集](/docs/development/docker/#四初始化-mongo-副本集)，这个比较麻烦，初始化后可以用 mongoshell 之类的连接试试，看能不能连接上。
+1. 修改 docker-compose.yml 的mongo部分，补上`command`和`mongodb.key`
+
+```yml
+mongo:
+    image: mongo:5.0.18
+    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
+    container_name: mongo
+    ports:
+      - 27017:27017
+    networks:
+      - fastgpt
+    command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
+    environment:
+      # 这里密码不用变。
+      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myname
+      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
+    volumes:
+      - ./mongo/data:/data/db
+      - ./mongodb.key:/data/mongodb.key
+```
+
+2. 创建 mongo 密钥
+   
+```bash
+cd 项目目录
+# 创建 mongo 密钥
+openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key
+chmod 600 ./mongodb.key
+# 重启 Mongo
+docker-compose down
+docker-compose up -d
+```
+
+3. 进入容器初始化部分集合
+
+```bash
+docker exec -it mongo bash
+mongo -u myname -p mypassword --authenticationDatabase admin
+# 初始化副本集。如果需要外网访问，mongo:27017 可以改成 ip:27017。但是需要同时修改 FastGPT 连接的参数（MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin => MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@ip:27017/fastgpt?authSource=admin）
+rs.initiate({
+  _id: "rs0",
+  members: [
+    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
+  ]
+})
+# 检查状态。如果提示 rs0 状态，则代表运行成功
+rs.status()
+```

 ## Sealos 部署 - 无需更新 Mongo

@@ -17,11 +64,26 @@ weight: 828

 去除了重复的模型配置，LLM模型都合并到一个属性中：[点击查看最新的配置文件](/docs/development/configuration/)

+## 商业版初始化
+
+商业版用户需要执行一个初始化，格式化团队信息。
+
+发起 1 个 HTTP 请求 ({{rootkey}} 替换成环境变量里的 `rootkey`，{{host}} 替换成自己域名)
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/init/v468' \
+--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
+--header 'Content-Type: application/json'
+```
+
+会初始化计费系统，内部使用可把免费的存储拉大。
+
 ## V4.6.8 更新说明

 1. 新增 - 知识库搜索合并模块。
-1. 优化 - LLM 模型配置，不再区分对话、分类、提取模型。同时支持模型的默认参数，避免不同模型参数冲突，可通过`defaultConfig`传入默认的配置。
-2. 优化 - HTTP 模块，支持输出字符串自动序列化（JSON可自动转成字符串）
-3. 优化 - 流响应，参考了`ChatNextWeb`的流，更加丝滑。此外，之前提到的乱码、中断，刷新后又正常了，可能会修复）
-4. 修复 - 语音输入文件无法上传。
-5. 修复 - 对话框重新生成无法使用。
+2. **优化 - 内容补全。将内容补全内置到【知识库搜索】中，并实现了一次内容补全，即可完成“指代消除”和“问题扩展”。**FastGPT知识库搜索详细流程可查看：[知识库搜索介绍](/docs/course/data_search/)
+3. 优化 - LLM 模型配置，不再区分对话、分类、提取模型。同时支持模型的默认参数，避免不同模型参数冲突，可通过`defaultConfig`传入默认的配置。
+4. 优化 - HTTP 模块，支持输出字符串自动序列化（JSON可自动转成字符串）
+5. 优化 - 流响应，参考了`ChatNextWeb`的流，更加丝滑。此外，之前提到的乱码、中断，刷新后又正常了，可能会修复）
+6. 修复 - 语音输入文件无法上传。
+7. 修复 - 对话框重新生成无法使用。
--- a/docSite/content/docs/workflow/examples/google_search.md
+++ b/docSite/content/docs/workflow/examples/google_search.md
@@ -994,7 +994,7 @@ export default async function (ctx: FunctionContext) {
  },
  {
    "moduleId": "p9h459",
-    "name": "core.module.template.cfr",
+    "name": "问题补全",
    "avatar": "/imgs/module/cfr.svg",
    "flowType": "cfr",
    "showStatus": true,
--- a/docSite/content/docs/workflow/examples/lab_appointment.md
+++ b/docSite/content/docs/workflow/examples/lab_appointment.md
@@ -638,15 +638,6 @@ HTTP 模块允许你调用任意 GET/POST 类型的 HTTP 接口，从而实现
        "value": "embedding",
        "connected": false
      },
-      {
-        "key": "datasetParamsModal",
-        "type": "selectDatasetParamsModal",
-        "label": "",
-        "valueType": "any",
-        "showTargetInApp": false,
-        "showTargetInPlugin": false,
-        "connected": false
-      },
      {
        "key": "userChatInput",
        "type": "target",
--- a/docSite/content/docs/workflow/modules/coreferenceResolution.md
+++ b/docSite/content/docs/workflow/modules/coreferenceResolution.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "问题补全"
+title: "问题补全（已合并到知识库搜索）"
 description: "问题补全模块介绍和使用"
 icon: "input"
 draft: false
--- a/docSite/content/docs/workflow/modules/dataset_search.md
+++ b/docSite/content/docs/workflow/modules/dataset_search.md
@@ -7,6 +7,8 @@ toc: true
 weight: 357
 ---

+知识库搜索具体参数说明，以及内部逻辑请移步：[FastGPT知识库搜索方案](/docs/course/data_search/)
+
 ## 特点

 - 可重复添加（复杂编排时防止线太乱，可以更美观）