Add OpenAPI docs;Correct the glm document (#346)

README.md

@@ -81,7 +81,7 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 * [系统配置文件说明](https://doc.fastgpt.run/docs/development/configuration/)
 * [多模型配置](https://doc.fastgpt.run/docs/installation/one-api/)
 * [版本升级](https://doc.fastgpt.run/docs/installation/upgrading)
-* [API 文档](https://kjqvjse66l.feishu.cn/docx/DmLedTWtUoNGX8xui9ocdUEjnNh?pre_pathname=%2Fdrive%2Fhome%2F)
+* [API 文档](https://doc.fastgpt.run/docs/development/openapi?pre_pathname=%2Fdrive%2Fhome%2F)
 
 ## 🏘️ 社区交流群
 
@@ -118,4 +118,4 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 1. 允许作为后台服务直接商用，但不允许直接使用 saas 服务商用。
 2. 需保留相关版权信息。
 3. 完整请查看 [FastGPT Open Source License](./LICENSE)
-4. 联系方式：yujinlong@sealos.io, [点击查看定价策略](https://fael3z0zfze.feishu.cn/docx/F155dbirfo8vDDx2WgWc6extnwf)
+4. 联系方式：yujinlong@sealos.io, [点击查看定价策略](https://doc.fastgpt.run/docs/commercial)

docSite/content/docs/commercial.md

@@ -20,20 +20,24 @@ weight: 20
 
 1. 自定义 title 和 logo
 2. 用户注册，支付 （已有微信扫码支付，后续会补充支付方式）
-3. 团队空间 （下期开发）
+3. API 访问限制，可配置：额度、过期时间
-4. 完善的 OpenAPI
+4. 团队空间 （计划）
-5. 高级编排额外插件
+5. 完善的 OpenAPI（计划）
-6. 后台管理系统 （已有，持续更新）
+6. 高级编排额外插件（计划）
+7. 后台管理系统   
+  a. 查询：用户、支付、应用、知识库  
+  b. 变更：用户  
+  c. 新增：用户  
 {{% /alert %}}
 
 ### 商业版定价
 
 #### 交付费用
 
-+ 使用 [Sealos 公有云](https://sealos.io)交付：1w/年/套 （直接在 Sealos 公有云充值，便可**免费获取 FastGPT 商业版 License**，同时您充值的金额可用于部署其他云资源，相当于白嫖了一个 FastGPT 商业版）。
++ 使用 [Sealos 公有云](https://sealos.io)部署：1万元/年/套 （无部署费用。赠送 8000 sealos 公有云额度，可用于 FastGPT 或其他云资源）。
-+ 渠道商使用 Sealos 交付：返现 20% 成交额。
++ 渠道商使用 Sealos 部署：返现 20% 成交额。
-+ 私有服务器交付：2w/年/套（如需部署支持，按技术服务费计算）
++ 私有服务器部署：2万元/年/套（如需部署支持，按技术服务费计算）
-+ 渠道商私有服务器交付：1.3w/年/套（渠道商合同单独约谈，累计 5 套以上可签）
++ 渠道商私有服务器部署：1.3万元/年/套（渠道商合同单独约谈，累计 5 套以上可签）
 
 #### 用户注册数量费用（按注册量算，不计量分享和 API）
 
@@ -69,7 +73,8 @@ weight: 20
 
 ## 联系方式
 
-通过邮箱联系 yujinlong@sealos.io
+微信: allence1004
+邮箱: yujinlong@sealos.io
 
 ## QA
 
@@ -77,7 +82,7 @@ weight: 20
    
    完整版应用 = 开源版镜像 + 商业版镜像
 
-   我们会提供一个商业版镜像给你使用，还会提供一个简单的后台管理系统（目前只设置了简单的查询功能）
+   我们会提供一个商业版镜像给你使用，该镜像需要一个 license 启动，license 有效期为 1 年。此外，还会提供一个简单的后台管理系统（目前只设置了简单的查询功能）
 
 2. 二次开发如何操作？
    

docSite/content/docs/custom-models/chatglm2-m3e.md

@@ -62,7 +62,7 @@ Authorization 为 sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk。model 为刚刚在 One
 修改 config.json 配置文件，在 VectorModels 中加入 chatglm2 和 M3E 模型：
 
 ```json
-  "ChatModels": [
+"ChatModels": [
   //已有模型
   {
     "model": "chatglm2",
@@ -73,8 +73,7 @@ Authorization 为 sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk。model 为刚刚在 One
     "price": 0,
     "defaultSystem": ""
   }
-  ],
+],
-
 "VectorModels": [
     {
       "model": "text-embedding-ada-002",

docSite/content/docs/custom-models/chatglm2.md

@@ -99,10 +99,10 @@ Authorization 为 sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk。model 为刚刚在 One
 
 ## 接入 FastGPT
 
-修改 config.json 配置文件，在 VectorModels 中加入 chatglm2 和 M3E 模型：
+修改 config.json 配置文件，在 VectorModels 中加入 chatglm2 模型：
 
 ```json
-  "ChatModels": [
+"ChatModels": [
   //已有模型
   {
     "model": "chatglm2",
@@ -113,7 +113,7 @@ Authorization 为 sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk。model 为刚刚在 One
     "price": 0,
     "defaultSystem": ""
   }
-  ],
+]
 ```
 
 ## 测试使用

docSite/content/docs/custom-models/m3e.md

@@ -66,7 +66,7 @@ Authorization 为 sk-key。model 为刚刚在 One API 填写的自定义模型
       "defaultToken": 500,
       "maxToken": 1800
     }
-],
+]
 ```
 
 ## 测试使用

docSite/content/docs/development/configuration.md

@@ -22,17 +22,6 @@ weight: 520
 这里介绍一些基础的配置字段：
 
 ```json
-// 这个配置会控制前端的一些样式
-"FeConfig": {
-    "show_emptyChat": true, // 对话页面，空内容时，是否展示介绍页
-    "show_register": false, // 是否展示注册按键（包括忘记密码，注册账号和三方登录）
-    "show_appStore": false, // 是否展示应用市场（不过目前权限还没做好，放开也没用）
-    "show_userDetail": false, // 是否展示用户详情（账号余额、OpenAI 绑定）
-    "show_git": true, // 是否展示 Git
-    "systemTitle": "FastGPT", // 系统的 title
-    "authorText": "Made by FastGPT Team.", // 签名
-},
-...
 ...
 // 这个配置文件是系统级参数
 "SystemParams": {
@@ -47,22 +36,11 @@ weight: 520
 
 ```json
 {
-  "FeConfig": {
-    "show_emptyChat": true,
-    "show_register": false,
-    "show_appStore": false,
-    "show_userDetail": false,
-    "show_git": true,
-    "systemTitle": "FastGPT",
-    "authorText": "Made by FastGPT Team.",
-    "scripts": []
-  },
   "SystemParams": {
     "vectorMaxProcess": 15,
     "qaMaxProcess": 15,
     "pgIvfflatProbe": 20
   },
-  "plugins": {},
   "ChatModels": [
     {
       "model": "gpt-3.5-turbo",
@@ -92,12 +70,6 @@ weight: 520
       "defaultSystem": ""
     }
   ],
-  "QAModel": {
-    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
-    "name": "GPT35-16k",
-    "maxToken": 16000,
-    "price": 0
-  },
   "VectorModels": [
     {
       "model": "text-embedding-ada-002",
@@ -106,6 +78,28 @@ weight: 520
       "defaultToken": 500,
       "maxToken": 3000
     }
-  ]
+  ],
+  "QAModel": {
+    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
+    "name": "GPT35-16k",
+    "maxToken": 0,
+    "price": 0
+  },
+  "ExtractModel": {
+    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
+    "functionCall": true,
+    "name": "GPT35-16k",
+    "maxToken": 0,
+    "price": 0,
+    "prompt": ""
+  },
+  "CQModel": {
+    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
+    "functionCall": true,
+    "name": "GPT35-16k",
+    "maxToken": 0,
+    "price": 0,
+    "prompt": ""
+  }
 }
 ```

docSite/content/docs/development/intro.md

@@ -41,8 +41,9 @@ weight: 510
 git clone git@github.com:<github_username>/FastGPT.git
 ```
 
-projects 目录下为 FastGPT 应用代码。NextJS 框架前后端放在一起，API 服务位于 `src/pages/api` 目录内。
+**projects 目录下为 FastGPT 应用代码。NextJS 框架前后端放在一起，API 服务位于 `src/pages/api` 目录内。**
-packages 目录为相关的共用包。
+
+**packages 目录为相关的共用包。**
 
 ### 安装数据库
 
@@ -69,15 +70,15 @@ packages 目录为相关的共用包。
 ### 运行
 
 ```bash
-cd client
 pnpm i
+cd projects/app # FastGPT 主程序
 pnpm dev
 ```
 
 ### 镜像打包
 
 ```bash
-docker build -t dockername/fastgpt .
+docker build -t dockername/fastgpt --build-arg name=app .
 ```
 
 ## 创建拉取请求

docSite/content/docs/development/openApi.md

@@ -0,0 +1,378 @@
+---
+title: 'OpenAPI 使用'
+description: 'FastGPT OpenAPI 文档'
+icon: 'api'
+draft: false
+toc: true
+weight: 512
+---
+
+# 基本配置
+```
+baseUrl: "https://fastgpt.run/api"
+headers: {
+    Authorization: "Bearer apikey"
+}
+```
+
+# 如何获取 API Key
+
+FastGPT 的 API Key 有 2 类，一类是全局通用的 key；一类是携带了 AppId 也就是有应用标记的 key。
+
+|        通用key               |           应用特定 key            |
+| --------------------- | --------------------- |
+| ![](/imgs/fastgpt-api2.png) | ![](/imgs/fastgpt-api.png) |
+
+# 接口
+
+## 发起对话
+
+{{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
+该接口 API Key 需使用应用特定的 key，否则会报错。
+{{% /alert %}}
+
+
+对话接口兼容 openai 的接口！如果你有第三方项目，可以直接通过修改 BaseUrl 和 Authorization 来访问 FastGpt 应用。缺点是你无法获取到响应的token值。
+
+请求内容
+- 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。 不会将你的记录存储到数据库中，你也无法在记录汇总中查阅到。
+  - 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。并拼接 messages 数组最后一个内容作为完整请求。(自行确保 chatid 唯一，长度不限)
+- messages: 与 openai gpt 接口完全一致。
+- detail: 是否返回详细值(模块状态，响应的完整结果），会通过event进行区分
+- variables: 变量。一个对象，效果同全局变量。
+
+**请求示例：**
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://fastgpt.run/api/openapi/v1/chat/completions' \
+--header 'Authorization: Bearer apikey' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+    "chatId":"111",
+    "stream":false,
+    "detail": false,
+    "variables": {
+        "cTime": "2022/2/2 22:22"
+    },
+    "messages": [
+        {
+            "content": "导演是谁",
+            "role": "user"
+        }
+    ]
+}'
+```
+
+
+{{< tabs tabTotal="3" >}}
+{{< tab tabName="detail=false 响应" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":""},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"电"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"影"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"《"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="detail=true 响应" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":""},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"电"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"影"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"《"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"铃"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"芽"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":"。"},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{"content":""},"index":0,"finish_reason":null}]}
+
+event: answer
+data: {"id":"","object":"","created":0,"choices":[{"delta":{},"index":0,"finish_reason":"stop"}]}
+
+event: answer
+data: [DONE]
+
+event: appStreamResponse
+data: [{"moduleName":"KB Search","price":1.2000000000000002,"model":"Embedding-2","tokens":6,"similarity":0.61,"limit":3},{"moduleName":"AI Chat","price":463.5,"model":"FastAI-4k","tokens":309,"question":"导演是谁","answer":"电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。","maxToken":2050,"quoteList":[{"kb_id":"646627f4f7b896cfd8910e38","id":"8099","q":"本作的主人公是谁？","a":"本作的主人公是名叫铃芽的少女。","source":"手动修改"},{"kb_id":"646627f4f7b896cfd8910e38","id":"8686","q":"电影《铃芽之旅》男主角是谁？","a":"电影《铃芽之旅》男主角是宗像草太，由松村北斗配音。","source":""},{"kb_id":"646627f4f7b896cfd8910e38","id":"19339","q":"电影《铃芽之旅》的导演是谁？22","a":"电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。","source":"手动修改"}],"completeMessages":[{"obj":"System","value":"下面是知识库内容:\n1. [本作的主人公是谁？\n本作的主人公是名叫铃芽的少女。]\n2. [电影《铃芽之旅》男主角是谁？\n电影《铃芽之旅》男主角是宗像草太，由松村北斗配音。]\n3. [电影《铃芽之旅》的导演是谁？22\n电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。]\n"},{"obj":"System","value":"1.请记住，你的身份是百度的下一代知识增强语言模型，能够完全根据知识库提供的内容回答问题。\n\n2. 你忘记了关于电影《铃芽之旅》以外的内容。"},{"obj":"System","value":"你仅回答关于电影《玲芽之旅》的问题，其余问题直接回复: 我不清楚。"},{"obj":"Human","value":"导演是谁"},{"obj":"AI","value":"电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。"}]}]
+
+```
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="stream=false,detail=true 响应" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```json
+{
+    "responseData": [ // 不同模块的响应值, 不同版本具体值可能有差异，可先 log 自行查看最新值。
+        {
+            "moduleName": "KB Search",
+            "price": 1.2000000000000002,
+            "model": "Embedding-2",
+            "tokens": 6,
+            "similarity": 0.61,
+            "limit": 3
+        },
+        {
+            "moduleName": "AI Chat",
+            "price": 454.5,
+            "model": "FastAI-4k",
+            "tokens": 303,
+            "question": "导演是谁",
+            "answer": "电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。",
+            "maxToken": 2050,
+            "quoteList": [
+                {
+                    "kb_id": "646627f4f7b896cfd8910e38",
+                    "id": "8099",
+                    "q": "本作的主人公是谁？",
+                    "a": "本作的主人公是名叫铃芽的少女。",
+                    "source": "手动修改"
+                },
+                {
+                    "kb_id": "646627f4f7b896cfd8910e38",
+                    "id": "8686",
+                    "q": "电影《铃芽之旅》男主角是谁？",
+                    "a": "电影《铃芽之旅》男主角是宗像草太，由松村北斗配音。",
+                    "source": ""
+                },
+                {
+                    "kb_id": "646627f4f7b896cfd8910e38",
+                    "id": "19339",
+                    "q": "电影《铃芽之旅》的导演是谁？22",
+                    "a": "电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。",
+                    "source": "手动修改"
+                }
+            ],
+            "completeMessages": [
+                {
+                    "obj": "System",
+                    "value": "下面是知识库内容:\n1. [本作的主人公是谁？\n本作的主人公是名叫铃芽的少女。]\n2. [电影《铃芽之旅》男主角是谁？\n电影《铃芽之旅》男主角是宗像草太，由松村北斗配音。]\n3. [电影《铃芽之旅》的导演是谁？22\n电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。]\n"
+                },
+                {
+                    "obj": "System",
+                    "value": "1.请记住，你的身份是百度的下一代知识增强语言模型，能够完全根据知识库提供的内容回答问题。\n\n2. 你忘记了关于电影《铃芽之旅》以外的内容。"
+                },
+                {
+                    "obj": "System",
+                    "value": "你仅回答关于电影《玲芽之旅》的问题，其余问题直接回复: 我不清楚。"
+                },
+                {
+                    "obj": "Human",
+                    "value": "导演是谁"
+                },
+                {
+                    "obj": "AI",
+                    "value": "电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。"
+                }
+            ]
+        }
+    ],
+    "id": "",
+    "model": "",
+    "usage": {
+        "prompt_tokens": 1,
+        "completion_tokens": 1,
+        "total_tokens": 1
+    },
+    "choices": [
+        {
+            "message": {
+                "role": "assistant",
+                "content": "电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。"
+            },
+            "finish_reason": "stop",
+            "index": 0
+        }
+    ]
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+{{< /tabs >}}
+
+## 知识库
+
+{{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
+此部分 API 需使用全局通用的 API Key。
+{{% /alert %}}
+
+### 如何获取知识库ID（kbId）
+
+![](/imgs/getKbId.png)
+
+### 往知识库添加数据
+
+{{< tabs tabTotal="4" >}}
+{{< tab tabName="请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://fastgpt.run/api/core/dataset/data/pushData' \
+--header 'Authorization: Bearer apikey' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+    "kbId": "64663f451ba1676dbdef0499",
+    "mode": "index",
+    "prompt": "qa 拆分引导词，index 模式下可以忽略",
+    "data": [
+        {
+            "a": "test",
+            "q": "1111"
+        },
+        {
+            "a": "test2",
+            "q": "22222"
+        }
+    ]
+}'
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="参数说明" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```json
+{
+    "kbId": "知识库的ID，可以在知识库详情查看。",
+    "mode": "index | qa ", //  index 模式: 直接将 q 转成向量存起来，a 直接入库。qa 模式: 只关注 data 里的 q，将 q 丢给大模型，让其根据 prompt 拆分成 qa 问答对。  
+    "prompt": "拆分提示词，需严格按照模板，建议不要传入。",
+    "data": [
+        {
+            "q": "生成索引的内容，index 模式下最大 tokens 为3000，建议不超过 1000",
+            "a": "预期回答/补充"
+        },
+        {
+            "q": "生成索引的内容，qa 模式下最大 tokens 为10000，建议 8000 左右",
+            "a": "预期回答/补充"
+        }
+    ]
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="响应例子" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```json
+{
+    "code": 200,
+    "statusText": "",
+    "data": {
+        "insertLen": 1 // 最终插入成功的数量，可能因为超出 tokens 或者插入异常，index 可以重复插入，会自动去重
+    }
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="QA Prompt 模板" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+{{theme}} 里的内容可以换成数据的主题。默认为：它们可能包含多个主题内容
+
+```
+我会给你一段文本，{{theme}}，学习它们，并整理学习成果，要求为：
+1. 提出最多 25 个问题。
+2. 给出每个问题的答案。
+3. 答案要详细完整，答案可以包含普通文字、链接、代码、表格、公示、媒体链接等 markdown 元素。
+4. 按格式返回多个问题和答案:
+
+Q1: 问题。
+A1: 答案。
+Q2:
+A2:
+……
+
+我的文本："""{{text}}"""
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< /tabs >}}
+
+
+### 搜索测试
+
+{{< tabs tabTotal="2" >}}
+{{< tab tabName="请求示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+```bash
+curl --location --request POST 'https://fastgpt.run/api/core/dataset/searchTest' \
+--header 'Authorization: Bearer apiKey' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data-raw '{
+    "kbId": "xxxxx",
+    "text": "导演是谁"
+}'
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< tab tabName="响应示例" >}}
+{{< markdownify >}}
+
+返回 top12 结果
+
+```bash
+{
+  "code": 200,
+  "statusText": "",
+  "data": [
+    {
+      "id": "5613327",
+      "q": "该人有获奖情况吗？",
+      "a": "该人获得过2020/07全国大学生服务外包大赛国家一等奖和2021/05国家创新创业计划立项的获奖情况。",
+      "source": "余金隆简历.pdf",
+      "score": 0.41556452839298963
+    },
+    ......
+  ]
+}
+```
+
+{{< /markdownify >}}
+{{< /tab >}}
+
+{{< /tabs >}}
+
+
+# 使用案例
+
+- [接入 NextWeb/ChatGPT web 等应用](/docs/use-cases/openapi)
+- [接入 onwechat](/docs/use-cases/onwechat)
+- [接入 飞书](/docs/use-cases/feishu)

docSite/content/docs/use-cases/kb.md

@@ -73,7 +73,7 @@ weight: 340
 ![手动录入知识库结果](/imgs/9.png)
 
 导入结果如上图。可以看到，我们均采用的是问答对的格式，而不是粗略的直接导入。目的就是为了模拟用户问题，进一步的提高向量搜索的匹配效果。可以为同一个问题设置多种问法，效果更佳。
-FastGPT 还提供了 openapi 功能，你可以在本地对特殊格式的文件进行处理后，再上传到 FastGPT，具体可以参考：[FastGPT Api Docs](https://kjqvjse66l.feishu.cn/docx/DmLedTWtUoNGX8xui9ocdUEjnNh)
+FastGPT 还提供了 openapi 功能，你可以在本地对特殊格式的文件进行处理后，再上传到 FastGPT，具体可以参考：[FastGPT Api Docs](https://doc.fastgpt.run/docs/development/openapi)
 
 ## 知识库微调和参数调整
 

projects/app/public/docs/chatProblem.md

@@ -2,10 +2,10 @@
 
 - [**Git 地址**，点击查看项目地址](https://github.com/labring/FastGPT)
 - [本地部署 FastGPT](https://doc.fastgpt.run/docs/installation)
-- [API 文档](https://kjqvjse66l.feishu.cn/docx/DmLedTWtUoNGX8xui9ocdUEjnNh?pre_pathname=%2Fdrive%2Fhome%2F)
+- [API 文档](https://doc.fastgpt.run/docs/development/openapi?pre_pathname=%2Fdrive%2Fhome%2F)
 - **反馈问卷**: 如果你遇到任何使用问题或有期望的功能，可以[填写该问卷](https://www.wjx.cn/vm/rLIw1uD.aspx#)
 - **问题文档**: [先看文档，再提问](https://kjqvjse66l.feishu.cn/docx/HtrgdT0pkonP4kxGx8qcu6XDnGh)
-- [点击查看商业版文档](https://fael3z0zfze.feishu.cn/docx/F155dbirfo8vDDx2WgWc6extnwf)
+- [点击查看商业版文档](https://doc.fastgpt.run/docs/commercial)
 - [计费规则](https://doc.fastgpt.run/docs/pricing/)
 
 **其他问题**

projects/app/public/locales/zh/common.json

@@ -247,8 +247,8 @@
     "QPM": "",
     "QPM Tips": "每个 IP 每分钟最多提问多少次",
     "QPM is empty": "QPM 不能为空",
-    "Response Detail": "返回引用",
+    "Response Detail": "返回详情",
-    "Response Detail tips": "是否需要返回引用"
+    "Response Detail tips": "是否需要返回详情（引用内容，调用时间等，不会返回预设提示词和完整上下文）"
   },
   "system": {
     "Help Document": "帮助文档"

projects/app/src/components/ChatBox/index.tsx

@@ -612,6 +612,7 @@ const ChatBox = (
               >
                 {item.obj === 'Human' && (
                   <>
+                    {/* control icon */}
                     <Flex w={'100%'} alignItems={'center'} justifyContent={'flex-end'}>
                       <Flex {...controlContainerStyle} justifyContent={'flex-end'} mr={3}>
                         <MyTooltip label={t('common.Copy')}>
@@ -654,6 +655,7 @@ const ChatBox = (
                       </Flex>
                       <ChatAvatar src={userAvatar} type={'Human'} />
                     </Flex>
+                    {/* content */}
                     <Box mt={['6px', 2]} textAlign={'right'}>
                       <Card
                         className="markdown"
@@ -670,6 +672,7 @@ const ChatBox = (
                 )}
                 {item.obj === 'AI' && (
                   <>
+                    {/* control icon */}
                     <Flex w={'100%'} alignItems={'flex-end'}>
                       <ChatAvatar src={appAvatar} type={'AI'} />
                       <Flex
@@ -822,6 +825,7 @@ const ChatBox = (
                         </Flex>
                       )}
                     </Flex>
+                    {/* content */}
                     <Box textAlign={'left'} mt={['6px', 2]}>
                       <Card bg={'white'} {...MessageCardStyle}>
                         <Markdown

projects/app/src/components/support/apikey/Table.tsx

@@ -83,10 +83,7 @@ const ApiKeyTable = ({ tips, appId }: { tips: string; appId?: string }) => {
               API 秘钥管理
             </Box>
             <Link
-              href={
+              href={feConfigs.openAPIUrl || 'https://doc.fastgpt.run/docs/development/openapi'}
-                feConfigs.openAPIUrl ||
-                'https://kjqvjse66l.feishu.cn/docx/DmLedTWtUoNGX8xui9ocdUEjnNh'
-              }
               target={'_blank'}
               ml={1}
               color={'myBlue.600'}

projects/app/src/pages/app/detail/components/OutLink/Share.tsx

@@ -39,6 +39,7 @@ import { formatPrice } from '@fastgpt/common/bill/index';
 import { OutLinkTypeEnum } from '@/constants/chat';
 import { useTranslation } from 'react-i18next';
 import { useToast } from '@/hooks/useToast';
+import { feConfigs } from '@/store/static';
 import MyTooltip from '@/components/MyTooltip';
 import MyModal from '@/components/MyModal';
 import dayjs from 'dayjs';
@@ -89,12 +90,14 @@ const Share = ({ appId }: { appId: string }) => {
             <Tr>
               <Th>名称</Th>
               <Th>金额消耗(￥)</Th>
+              <Th>返回详情</Th>
+              {feConfigs?.isPlus && (
                 <>
                   <Th>金额限制(￥)</Th>
                   <Th>IP限流（人/分钟）</Th>
-              </>
-              <Th>返回引用</Th>
                   <Th>过期时间</Th>
+                </>
+              )}
               <Th>最后使用时间</Th>
               <Th></Th>
             </Tr>
@@ -104,18 +107,20 @@ const Share = ({ appId }: { appId: string }) => {
               <Tr key={item._id}>
                 <Td>{item.name}</Td>
                 <Td>{formatPrice(item.total)}</Td>
-                {item.limit && (
-                  <>
-                    <Td>{item.limit?.credit > -1 ? `${item.limit?.credit}元` : '无限制'}</Td>
-                    <Td>{item.limit?.QPM}</Td>
-                  </>
-                )}
                 <Td>{item.responseDetail ? '✔' : '✖'}</Td>
+                {feConfigs?.isPlus && (
+                  <>
+                    <Td>
+                      {item.limit && item.limit.credit > -1 ? `${item.limit.credit}元` : '无限制'}
+                    </Td>
+                    <Td>{item.limit?.QPM || '-'}</Td>
                     <Td>
                       {item.limit?.expiredTime
                         ? dayjs(item.limit?.expiredTime).format('YYYY/MM/DD\nHH:mm')
                         : '-'}
                     </Td>
+                  </>
+                )}
                 <Td>{item.lastTime ? formatTimeToChatTime(item.lastTime) : '未使用'}</Td>
                 <Td display={'flex'} alignItems={'center'}>
                   <Menu autoSelect={false} isLazy>
@@ -282,6 +287,8 @@ function EditLinkModal({
             })}
           />
         </Flex>
+        {feConfigs?.isPlus && (
+          <>
             <Flex alignItems={'center'} mt={4}>
               <Flex flex={'0 0 90px'} alignItems={'center'}>
                 QPM:
@@ -331,6 +338,9 @@ function EditLinkModal({
                 }}
               />
             </Flex>
+          </>
+        )}
+
         <Flex alignItems={'center'} mt={4}>
           <Flex flex={'0 0 90px'} alignItems={'center'}>
             {t('outlink.Response Detail')}:

projects/app/src/pages/chat/share.tsx

@@ -238,7 +238,9 @@ const OutLink = ({ shareId, chatId }: { shareId: string; chatId: string }) => {
                 }));
               }}
               onStartChat={startChat}
-              onDelMessage={({ index }) => delShareChatHistoryItemById({ chatId, index })}
+              onDelMessage={({ contentId, index }) =>
+                delShareChatHistoryItemById({ chatId, contentId, index })
+              }
             />
           </Box>
         </Flex>

projects/app/src/service/support/outLink/auth.ts

@@ -16,11 +16,10 @@ export async function authOutLinkChat({ shareId, ip }: { shareId: string; ip?: s
 
   const uid = String(outLink.userId);
 
-  // authBalance
+  const [user] = await Promise.all([
-  const user = await authBalanceByUid(uid);
+    authBalanceByUid(uid), // authBalance
-
+    ...(global.feConfigs?.isPlus ? [authOutLinkLimit({ outLink, ip })] : []) // limit auth
-  // limit auth
+  ]);
-  await authOutLinkLimit({ outLink, ip });
 
   return {
     user,

projects/app/src/store/shareChat.ts

@@ -16,7 +16,7 @@ type State = {
     shareId: string;
   }) => void;
   delOneShareHistoryByChatId: (chatId: string) => void;
-  delShareChatHistoryItemById: (e: { chatId: string; index: number }) => void;
+  delShareChatHistoryItemById: (e: { chatId: string; contentId?: string; index: number }) => void;
   delManyShareChatHistoryByShareId: (shareId?: string) => void;
 };
 
@@ -100,14 +100,14 @@ export const useShareChatStore = create<State>()(
             );
           });
         },
-        delShareChatHistoryItemById({ chatId, index }) {
+        delShareChatHistoryItemById({ chatId, contentId }) {
           set((state) => {
             // update history store
             const newHistoryList = state.shareChatHistory.map((item) =>
               item.chatId === chatId
                 ? {
                     ...item,
-                    chats: [...item.chats.slice(0, index), ...item.chats.slice(index + 1)]
+                    chats: item.chats.filter((item) => item.dataId !== contentId)
                   }
                 : item
             );