Fix config (#3476)

* feat: SiliconCloud doc

* feat: SiliconCloud doc

* perf: silicon cloud doc

* perf: silicon cloud doc

README.md

@@ -104,7 +104,7 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 * [快速开始本地开发](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/intro/)
 * [部署 FastGPT](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/sealos/)
 * [系统配置文件说明](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/configuration/)
-* [多模型配置](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/one-api/)
+* [多模型配置方案](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/modelconfig/one-api/)
 * [版本更新/升级介绍](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/upgrading/)
 * [OpenAPI API 文档](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/openapi/)
 * [知识库结构详解](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/guide/knowledge_base/rag/)
@@ -127,7 +127,6 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 
 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。
 
-
 ## 💪 相关项目
 
 - [Laf：3 分钟快速接入三方应用](https://github.com/labring/laf)
@@ -139,19 +138,21 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
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-## 👀 其他
 
-- [保姆级 FastGPT 教程](https://www.bilibili.com/video/BV1n34y1A7Bo/?spm_id_from=333.999.0.0)
-- [接入飞书](https://www.bilibili.com/video/BV1Su4y1r7R3/?spm_id_from=333.999.0.0)
-- [接入企微](https://www.bilibili.com/video/BV1Tp4y1n72T/?spm_id_from=333.999.0.0)
+## 🌿 第三方生态
+
+- [COW 个人微信/企微机器人](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/external-integration/onwechat/)
+- [SiliconCloud (硅基流动) —— 开源模型在线体验平台](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
 
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docSite/content/zh-cn/docs/development/configuration.md

@@ -4,7 +4,7 @@ description: 'FastGPT 配置参数介绍'
 icon: 'settings'
 draft: false
 toc: true
-weight: 708
+weight: 707
 ---
 
 由于环境变量不利于配置复杂的内容，新版 FastGPT 采用了 ConfigMap 的形式挂载配置文件，你可以在 `projects/app/data/config.json` 看到默认的配置文件。可以参考 [docker-compose 快速部署](/docs/development/docker/) 来挂载配置文件。
@@ -97,7 +97,9 @@ weight: 708
       "customExtractPrompt": "",
       "defaultSystemChatPrompt": "",
       "defaultConfig": {
-        "temperature": 1
+        "temperature": 1,
+        "max_tokens": null,
+        "stream": false
       }
     },
     {
@@ -122,7 +124,9 @@ weight: 708
       "customExtractPrompt": "",
       "defaultSystemChatPrompt": "",
       "defaultConfig": {
-        "temperature": 1
+         "temperature": 1,
+        "max_tokens": null,
+        "stream": false
       }
     }
   ],
@@ -185,7 +189,7 @@ weight: 708
 }
 ```
 
-## 模型提供商
+##  内置的模型提供商ID
 
 为了方便模型分类展示，FastGPT 内置了部分模型提供商的名字和 Logo。如果你期望补充提供商，可[提交 Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，并提供几个信息：
 
@@ -213,9 +217,33 @@ weight: 708
 - Other - 其他
 
 
-## 特殊模型
+## ReRank 模型接入
 
-### ReRank 接入(私有部署)
+由于 OneAPI 不支持 Rerank 模型，所以需要单独配置接入，这里
+
+
+### 使用硅基流动的在线模型
+
+有免费的 `bge-reranker-v2-m3` 模型可以使用。
+
+1. [点击注册硅基流动账号](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
+2. 进入控制台，获取 API key: https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
+3. 修改 FastGPT 配置文件
+
+```json
+{
+    "reRankModels": [
+        {
+            "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3", // 这里的model需要对应 siliconflow 的模型名
+            "name": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
+            "requestUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank",
+            "requestAuth": "siliconflow 上申请的 key"
+        }
+    ]
+}
+```
+
+### 私有部署模型
 
 请使用 4.6.6-alpha 以上版本，配置文件中的 `reRankModels` 为重排模型，虽然是数组，不过目前仅有第1个生效。
 
@@ -236,44 +264,3 @@ weight: 708
     ]
 }
 ```
-
-### ReRank 接入（硅基流动）
-
-有免费的 `bge-reranker-v2-m3` 模型可以使用。
-
-1. 注册硅基流动账号: https://siliconflow.cn/
-2. 进入控制台，获取 API key: https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
-3. 修改 FastGPT 配置文件
-
-```json
-{
-    "reRankModels": [
-        {
-            "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3", // 这里的model需要对应 siliconflow 的模型名
-            "name": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
-            "requestUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank",
-            "requestAuth": "siliconflow 上申请的 key"
-        }
-    ]
-}
-```
-
-### ReRank 接入（Cohere）
-
-这个重排模型对中文不是很好，不如 bge 的好用。
-
-1. 申请 Cohere 官方 Key: https://dashboard.cohere.com/api-keys
-2. 修改 FastGPT 配置文件
-
-```json
-{
-    "reRankModels": [
-        {
-            "model": "rerank-multilingual-v2.0", // 这里的model需要对应 cohere 的模型名
-            "name": "rerank-multilingual-v2.0",
-            "requestUrl": "https://api.cohere.ai/v1/rerank",
-            "requestAuth": "Coherer上申请的key"
-        }
-    ]
-}
-```

docSite/content/zh-cn/docs/development/custom-models/chatglm2-m3e.md

@@ -23,7 +23,7 @@ FastGPT 默认使用了 OpenAI 的 LLM 模型和向量模型，如果想要私
 也可以通过环境变量引入：sk-key。有关docker环境变量引入的方法请自寻教程，此处不再赘述。
 ```
 
-## 接入 [One API](/docs/development/one-api/)
+## 接入 [One API](/docs/development/modelconfig/one-api/)
 
 为 chatglm2 和 m3e-large 各添加一个渠道，参数如下：
 

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

@@ -102,7 +102,7 @@ xinference launch -n qwen-chat -s 14 -f pytorch
 
 ## 将本地模型接入 One API
 
-One API 的部署和接入请参考[这里](/docs/development/one-api/)。
+One API 的部署和接入请参考[这里](/docs/development/modelconfig/one-api/)。
 
 为 qwen1.5-chat 添加一个渠道，这里的 Base URL 需要填 Xinference 服务的端点，并且注册 qwen-chat (模型的 UID) 。
 

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

@@ -192,7 +192,7 @@ docker restart oneapi
 
 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/one-api/)
+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
 

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

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-weight: 749
+weight: 740
 title: "私有部署常见问题"
 description: "FastGPT 私有部署常见问题"
 icon: upgrade

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

@@ -0,0 +1,8 @@
+---
+weight: 745
+title: '模型配置方案'
+description: '本模型配置方案'
+icon: 'code_blocks'
+draft: false
+images: []
+---

docSite/content/zh-cn/docs/development/modelConfig/one-api.md

@@ -0,0 +1,189 @@
+---
+title: '通过 OneAPI 接入模型'
+description: '通过 OneAPI 接入模型'
+icon: 'api'
+draft: false
+toc: true
+weight: 745
+---
+
+FastGPT 目前采用模型分离的部署方案，FastGPT 中只兼容 OpenAI 的模型规范（OpenAI 不存在的模型采用一个较为通用的规范），并通过 [One API](https://github.com/songquanpeng/one-api) 来实现对不同模型接口的统一。
+
+[One API](https://github.com/songquanpeng/one-api) 是一个 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。
+
+
+## FastGPT 与 One API 关系
+
+可以把 One API 当做一个网关，FastGPT 与 One API 关系：
+
+![](/imgs/sealos-fastgpt.webp)
+
+## 部署
+
+### Docker 版本
+
+`docker-compose.yml` 文件已加入了 OneAPI 配置，可直接使用。默认暴露在 3001 端口。
+
+### Sealos 版本
+
+* 北京区: [点击部署 OneAPI](https://hzh.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Done-api)
+* 新加坡区(可用 GPT) [点击部署 OneAPI](https://cloud.sealos.io/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Done-api)
+
+![alt text](/imgs/image-59.png)
+
+部署完后，可以打开 OneAPI 访问链接，进行下一步操作。
+
+## OneAPI 基础教程
+
+### 概念
+
+1. 渠道：
+   1. OneApi 中一个渠道对应一个 `Api Key`，这个 `Api Key` 可以是GPT、微软、ChatGLM、文心一言的。一个`Api Key`通常可以调用同一个厂商的多个模型。
+   2. One API 会根据请求传入的`模型`来决定使用哪一个`渠道`，如果一个模型对应了多个`渠道`，则会随机调用。
+2. 令牌：访问 One API 所需的凭证，只需要这`1`个凭证即可访问`One API`上配置的模型。因此`FastGPT`中，只需要配置`One API`的`baseurl`和`令牌`即可。令牌不要设置任何的模型范围权限，否则容易报错。
+
+![alt text](/imgs/image-60.png)
+
+### 大致工作流程
+
+1. 客户端请求 One API
+2. 根据请求中的 `model` 参数，匹配对应的渠道（根据渠道里的模型进行匹配，必须完全一致）。如果匹配到多个渠道，则随机选择一个（同优先级）。
+3. One API 向真正的地址发出请求。
+4. One API 将结果返回给客户端。
+
+### 1. 登录 One API
+
+![step5](/imgs/oneapi-step5.png)
+
+### 2. 创建渠道
+
+在 One API 中添加对应渠道，直接点击 【添加基础模型】，不要遗漏了向量模型（Embedding）
+
+![step6](/imgs/oneapi-step6.png)
+
+### 3. 创建令牌
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![step7](/imgs/oneapi-step7.png) | ![alt text](/imgs/image-61.png) |
+
+### 4. 修改账号余额
+
+One API 默认 root 用户只有 200刀，可以自行修改编辑。
+
+![alt text](/imgs/image-62.png)
+
+### 5. 修改 FastGPT 的环境变量
+
+有了 One API 令牌后，FastGPT 可以通过修改 `baseurl` 和 `key` 去请求到 One API，再由 One API 去请求不同的模型。修改下面两个环境变量：
+
+```bash
+# 务必写上 v1。如果在同一个网络内，可改成内网地址。
+OPENAI_BASE_URL=https://xxxx.cloud.sealos.io/v1
+# 下面的 key 是由 One API 提供的令牌
+CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
+```
+
+## 接入其他模型
+
+**以添加文心一言为例:**
+
+### 1. OneAPI 新增模型渠道
+
+类型选择百度文心千帆。
+
+![](/imgs/oneapi-demo1.png)
+
+### 2. 修改 FastGPT 配置文件
+
+可以在 `/projects/app/src/data/config.json` 里找到配置文件（本地开发需要复制成 config.local.json）,按下面内容修改配置文件，最新/更具体的配置说明，可查看[FastGPT 配置文件说明](/docs/development/configuration)。
+
+配置模型关键点在于`model` 需要与 OneAPI 渠道中的模型一致。
+
+```json
+{
+  "llmModels": [ // 语言模型配置
+    {
+      "model": "ERNIE-Bot", // 这里的模型需要对应 One API 的模型
+      "name": "文心一言", // 对外展示的名称
+      "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的logo
+      "maxContext": 16000, // 最大上下文
+      "maxResponse": 4000, // 最大回复
+      "quoteMaxToken": 13000, // 最大引用内容
+      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
+      "charsPointsPrice": 0, 
+      "censor": false,
+      "vision": false, // 是否支持图片输入
+      "datasetProcess": true, // 是否设置为知识库处理模型
+      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类
+      "usedInExtractFields": true, // 是否用于字段提取
+      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用
+      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化
+      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择
+      "functionCall": false, // 是否支持函数调用
+      "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
+      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
+      "defaultConfig":{}  // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
+    }
+  ],
+  "vectorModels": [ // 向量模型配置
+    {
+      "model": "text-embedding-ada-002",
+      "name": "Embedding-2",
+      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "defaultToken": 700,
+      "maxToken": 3000,
+      "weight": 100
+    },
+  ]
+}
+```
+
+### 3. 重启 FastGPT
+
+**Docker 版本**
+
+```bash
+docker-compose down
+docker-compose up -d
+```
+
+**Sealos 版本**
+
+直接找到 FastGPT 服务，点击重启即可。
+
+
+## 其他服务商接入参考
+
+这章介绍一些提供商接入 OneAPI 的教程，配置后不要忘记修改 FastGPT 配置文件。
+
+### 阿里通义千问
+
+千问目前已经兼容 GPT 格式，可以直接选择 OpenAI 类型来接入即可。如下图，选择类型为`OpenAI`，代理填写阿里云的代理地址。
+
+目前可以直接使用阿里云的语言模型和 `text-embedding-v3` 向量模型（实测已经归一化，可直接使用）
+
+![alt text](/imgs/image-63.png)
+
+### 硅基流动 —— 开源模型大合集
+
+[硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4) 是一个专门提供开源模型调用平台，并拥有自己的加速引擎。模型覆盖面广，非常适合低成本来测试开源模型。接入教程：
+
+1. [点击注册硅基流动账号](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
+2. 进入控制台，获取 API key: https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
+3. 新增 OneAPI 渠道，选择`OpenAI`类型，代理填写：`https://api.siliconflow.cn`，密钥是第二步创建的密钥。
+
+![alt text](/imgs/image-64.png)
+
+由于 OneAPI 未内置 硅基流动 的模型名，可以通过自定义模型名称来填入，下面是获取模型名称的教程：
+
+1. 打开[硅基流动模型列表](https://siliconflow.cn/zh-cn/models)
+2. 单击模型后，会打开模型详情。
+3. 复制模型名到 OneAPI 中。
+
+| | | |
+| --- | --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-65.png) | ![alt text](/imgs/image-66.png)| ![alt text](/imgs/image-67.png) |
+

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

@@ -0,0 +1,220 @@
+---
+title: '通过 SiliconCloud 体验开源模型'
+description: '通过 SiliconCloud 体验开源模型'
+icon: 'api'
+draft: false
+toc: true
+weight: 746
+---
+
+[SiliconCloud(硅基流动)](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4) 是一个以提供开源模型调用为主的平台，并拥有自己的加速引擎。帮助用户低成本、快速的进行开源模型的测试和使用。实际体验下来，他们家模型的速度和稳定性都非常不错，并且种类丰富，覆盖语言、向量、重排、TTS、STT、绘图、视频生成模型，可以满足 FastGPT 中所有模型需求。
+
+如果你想部分模型使用 SiliconCloud 的模型，可额外参考[OneAPI接入硅基流动](/docs/development/modelconfig/one-api/#硅基流动--开源模型大合集)。
+
+本文会介绍完全使用 SiliconCloud 模型来部署 FastGPT 的方案。
+
+
+## 1. 注册 SiliconCloud 账号
+
+1. [点击注册硅基流动账号](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
+2. 进入控制台，获取 API key: https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
+
+## 2. 修改 FastGPT 环境变量
+
+```bash
+OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
+# 填写 SiliconCloud 控制台提供的 Api Key
+CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
+```
+
+## 3. 修改 FastGPT 配置文件
+
+我们选取 SiliconCloud 中的模型作为 FastGPT 配置。这里配置了 `Qwen2.5 72b` 的纯语言和视觉模型；选择 `bge-m3` 作为向量模型；选择 `bge-reranker-v2-m3` 作为重排模型。选择 `fish-speech-1.5` 作为语音模型；选择 `SenseVoiceSmall` 作为语音输入模型。
+
+注意：ReRank 模型仍需配置一次 Api Key
+
+```json
+{
+    "llmModels": [
+    {
+      "provider": "Other", // 模型提供商，主要用于分类展示，目前已经内置提供商包括：https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/packages/global/core/ai/provider.ts, 可 pr 提供新的提供商，或直接填写 Other
+      "model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)
+      "name": "Qwen2.5-72B-Instruct", // 模型别名
+      "maxContext": 32000, // 最大上下文
+      "maxResponse": 4000, // 最大回复
+      "quoteMaxToken": 30000, // 最大引用内容
+      "maxTemperature": 1, // 最大温度
+      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）
+      "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
+      "vision": false, // 是否支持图片输入
+      "datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
+      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
+      "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。）
+      "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
+      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
+      "defaultConfig": {}, // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
+      "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
+    },
+    {
+      "provider": "Other",
+      "model": "Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct",
+      "name": "Qwen2-VL-72B-Instruct",
+      "maxContext": 32000,
+      "maxResponse": 4000,
+      "quoteMaxToken": 30000,
+      "maxTemperature": 1,
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "censor": false,
+      "vision": true,
+      "datasetProcess": false,
+      "usedInClassify": false,
+      "usedInExtractFields": false,
+      "usedInToolCall": false,
+      "usedInQueryExtension": false,
+      "toolChoice": false,
+      "functionCall": false,
+      "customCQPrompt": "",
+      "customExtractPrompt": "",
+      "defaultSystemChatPrompt": "",
+      "defaultConfig": {}
+    }
+  ],
+  "vectorModels": [
+    {
+      "provider": "Other",
+      "model": "Pro/BAAI/bge-m3",
+      "name": "Pro/BAAI/bge-m3",
+      "charsPointsPrice": 0,
+      "defaultToken": 512,
+      "maxToken": 5000,
+      "weight": 100
+    }
+  ],
+  "reRankModels": [
+    {
+        "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3", // 这里的model需要对应 siliconflow 的模型名
+        "name": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
+        "requestUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank",
+        "requestAuth": "siliconflow 上申请的 key"
+    }
+  ],
+  "audioSpeechModels": [
+    {
+        "model": "fishaudio/fish-speech-1.5",
+        "name": "fish-speech-1.5",
+        "voices": [
+            {
+                "label": "fish-alex",
+                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:alex",
+                "bufferId": "fish-alex"
+            },
+            {
+                "label": "fish-anna",
+                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:anna",
+                "bufferId": "fish-anna"
+            },
+            {
+                "label": "fish-bella",
+                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:bella",
+                "bufferId": "fish-bella"
+            },
+            {
+                "label": "fish-benjamin",
+                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:benjamin",
+                "bufferId": "fish-benjamin"
+            },
+            {
+                "label": "fish-charles",
+                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:charles",
+                "bufferId": "fish-charles"
+            },
+            {
+                "label": "fish-claire",
+                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:claire",
+                "bufferId": "fish-claire"
+            },
+            {
+                "label": "fish-david",
+                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:david",
+                "bufferId": "fish-david"
+            },
+            {
+                "label": "fish-diana",
+                "value": "fishaudio/fish-speech-1.5:diana",
+                "bufferId": "fish-diana"
+            }
+        ]
+    }
+  ],
+  "whisperModel": {
+    "model": "FunAudioLLM/SenseVoiceSmall",
+    "name": "SenseVoiceSmall",
+    "charsPointsPrice": 0
+  }
+}
+```
+
+## 4. 重启 FastGPT
+
+## 5. 体验测试
+
+### 测试对话和图片识别
+
+随便新建一个简易应用，选择对应模型，并开启图片上传后进行测试：
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-68.png) | ![alt text](/imgs/image-70.png) |
+
+可以看到，72B 的模型，性能还是非常快的，这要是本地没几个 4090，不说配置环境，输出怕都要 30s 了。
+
+### 测试知识库导入和知识库问答
+
+新建一个知识库（由于只配置了一个向量模型，页面上不会展示向量模型选择）
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-72.png) | ![alt text](/imgs/image-71.png) |
+
+导入本地文件，直接选择文件，然后一路下一步即可。79 个索引，大概花了 20s 的时间就完成了。现在我们去测试一下知识库问答。
+
+首先回到我们刚创建的应用，选择知识库，调整一下参数后即可开始对话：
+
+| | | | 
+| --- | --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-73.png) | ![alt text](/imgs/image-75.png) | ![alt text](/imgs/image-76.png) |
+
+对话完成后，点击底部的引用，可以查看引用详情，同时可以看到具体的检索和重排得分：
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-77.png) | ![alt text](/imgs/image-78.png) |
+
+### 测试语音播放
+
+继续在刚刚的应用中，左侧配置中找到语音播放，点击后可以从弹窗中选择语音模型，并进行试听：
+
+![alt text](/imgs/image-79.png)
+
+### 测试语言输入
+
+继续在刚刚的应用中，左侧配置中找到语音输入，点击后可以从弹窗中开启语言输入
+
+![alt text](/imgs/image-80.png)
+
+开启后，对话输入框中，会增加一个话筒的图标，点击可进行语音输入：
+
+| | |
+| --- | --- |
+| ![alt text](/imgs/image-81.png) | ![alt text](/imgs/image-82.png) |
+
+## 总结
+
+如果你想快速的体验开源模型或者快速的使用 FastGPT，不想在不同服务商申请各类 Api Key，那么可以选择 SiliconCloud 的模型先进行快速体验。
+
+如果你决定未来私有化部署模型和 FastGPT，前期可通过 SiliconCloud 进行测试验证，后期再进行硬件采购，减少 POC 时间和成本。

docSite/content/zh-cn/docs/development/one-api.md

@@ -1,179 +0,0 @@
----
-title: '使用 One API 接入 Azure、ChatGLM 和本地模型'
-description: '部署和使用 One API，实现 Azure、ChatGLM 和本地模型的接入。'
-icon: 'api'
-draft: false
-toc: true
-weight: 708
----
-
-* 默认情况下，FastGPT 只配置了 GPT 的模型，如果你需要接入其他模型，需要进行一些额外配置。
-* [One API](https://github.com/songquanpeng/one-api) 是一个 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。
-* FastGPT 可以通过接入 One API 来实现对不同大模型的支持。One API 的部署方法也很简单。
-
-## FastGPT 与 One API 关系
-
-可以把 One API 当做一个网关。
-
-![](/imgs/sealos-fastgpt.webp)
-
-## 部署
-
-### Docker 版本
-
-已加入最新的 `docker-compose.yml` 文件中。
-
-### Sealos - MySQL 版本
-
-MySQL 版本支持多实例，高并发。
-
-直接点击以下按钮即可一键部署 👇
-
-<a href="https://template.cloud.sealos.io/deploy?templateName=one-api" rel="external" target="_blank"><img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/labring-actions/templates@main/Deploy-on-Sealos.svg" alt="Deploy on Sealos"/></a>
-
-部署完后会跳转「应用管理」，数据库在另一个应用「数据库」中。需要等待 1~3 分钟数据库运行后才能访问成功。
-
-### Sealos - SqlLite 版本
-
-SqlLite 版本不支持多实例，适合个人小流量使用，但是价格非常便宜。
-
-**1. [点击打开 Sealos 公有云](https://cloud.sealos.io/)**
-
-**2. 打开 AppLaunchpad(应用管理) 工具**
-
-![step1](/imgs/oneapi-step1.webp)
-
-**3. 点击创建新应用**
-
-**4. 填写对应参数**
-
-镜像：ghcr.io/songquanpeng/one-api:latest
-
-![step2](/imgs/oneapi-step2.png)
-打开外网访问开关后，Sealos 会自动分配一个可访问的地址，不需要自己配置。
-
-![step3](/imgs/oneapi-step3.png)
-填写完参数后，点击右上角部署即可。环境变量：
-
-```
-SESSION_SECRET=SESSION_SECRET
-POLLING_INTERVAL=60
-BATCH_UPDATE_ENABLED=true
-BATCH_UPDATE_INTERVAL=60
-```
-
-## One API 使用教程
-
-### 概念
-
-1. 渠道：
-   1. OneApi 中一个渠道对应一个 `Api Key`，这个 `Api Key` 可以是GPT、微软、ChatGLM、文心一言的。一个`Api Key`通常可以调用同一个厂商的多个模型。
-   2. One API 会根据请求传入的`模型`来决定使用哪一个`Key`，如果一个模型对应了多个`Key`，则会随机调用。
-2. 令牌：访问 One API 所需的凭证，只需要这`1`个凭证即可访问`One API`上配置的模型。因此`FastGPT`中，只需要配置`One API`的`baseurl`和`令牌`即可。
-
-### 大致工作流程
-
-1. 客户端请求 One API
-2. 根据请求中的 `model` 参数，匹配对应的渠道（根据渠道里的模型进行匹配，必须完全一致）。如果匹配到多个渠道，则随机选择一个（同优先级）。
-3. One API 向真正的地址发出请求。
-4. One API 将结果返回给客户端。
-
-### 1. 登录 One API
-
-打开 【One API 应用详情】，找到访问地址：
-![step4](/imgs/oneapi-step4.png)
-
-登录 One API
-![step5](/imgs/oneapi-step5.png)
-
-### 2. 创建渠道和令牌
-
-在 One API 中添加对应渠道，直接点击 【添加基础模型】，不要遗漏了向量模型（Embedding）
-![step6](/imgs/oneapi-step6.png)
-
-创建一个令牌
-![step7](/imgs/oneapi-step7.png)
-
-### 3. 修改账号余额
-
-One API 默认 root 用户只有 200刀，可以自行修改编辑。
-
-### 4. 修改 FastGPT 的环境变量
-
-有了 One API 令牌后，FastGPT 可以通过修改 `baseurl` 和 `key` 去请求到 One API，再由 One API 去请求不同的模型。修改下面两个环境变量：
-
-```bash
-# 下面的地址是 Sealos 提供的，务必写上 v1， 两个项目都在 sealos 部署时候，https://xxxx.cloud.sealos.io 可以改用内网地址
-OPENAI_BASE_URL=https://xxxx.cloud.sealos.io/v1
-# 下面的 key 是由 One API 提供的令牌
-CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
-```
-
-## 接入其他模型
-
-**以添加文心一言为例:**
-
-### 1. One API 添加对应模型渠道
-
-![](/imgs/oneapi-demo1.png)
-
-### 2. 修改 FastGPT 配置文件
-
-可以在 `/projects/app/src/data/config.json` 里找到配置文件（本地开发需要复制成 config.local.json），配置文件中有一项是**对话模型配置**：
-
-```json
-"llmModels": [
-    ...
-    {
-      "model": "ERNIE-Bot", // 这里的模型需要对应 One API 的模型
-      "name": "文心一言", // 对外展示的名称
-      "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的logo
-      "maxContext": 16000, // 最大上下文
-      "maxResponse": 4000, // 最大回复
-      "quoteMaxToken": 13000, // 最大引用内容
-      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
-      "charsPointsPrice": 0, 
-      "censor": false,
-      "vision": false, // 是否支持图片输入
-      "datasetProcess": true, // 是否设置为知识库处理模型
-      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类
-      "usedInExtractFields": true, // 是否用于字段提取
-      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用
-      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化
-      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择
-      "functionCall": false, // 是否支持函数调用
-      "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
-      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
-      "defaultConfig":{}  // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
-    }
-    ...
-],
-```
-
-**添加向量模型:**
-
-```json
-"vectorModels": [
-  ......
-    {
-      "model": "text-embedding-ada-002",
-      "name": "Embedding-2",
-      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
-      "charsPointsPrice": 0,
-      "defaultToken": 700,
-      "maxToken": 3000,
-      "weight": 100
-    },
-  ......
-]
-```
-
-### 3. 重启 FastGPT
-
-```bash
-docker-compose down
-docker-compose up -d
-```
-
-重启 FastGPT 即可在选择文心一言模型进行对话。**添加向量模型也是类似操作，增加到 `vectorModels`里。**

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

@@ -15,7 +15,7 @@ weight: 706
 
 FastGPT 使用了 one-api 项目来管理模型池，其可以兼容 OpenAI 、Azure 、国内主流模型和本地模型等。
 
-可参考：[Sealos 快速部署 OneAPI](/docs/development/one-api)
+可参考：[Sealos 快速部署 OneAPI](/docs/development/modelconfig/one-api)
 
 
 ## 一键部署
@@ -163,4 +163,4 @@ SYSTEM_FAVICON 可以是一个网络地址
 
 ### One API 使用
 
-[参考 OneAPI 使用步骤](/docs/development/one-api/)
+[参考 OneAPI 使用步骤](/docs/development/modelconfig/one-api/)

docSite/content/zh-cn/docs/guide/workbench/workflow/ai_chat.md

@@ -19,7 +19,7 @@ weight: 232
 
 ## AI模型
 
-可以通过 [config.json](/docs/development/configuration/) 配置可选的对话模型，通过 [one-api](/docs/development/one-api/) 来实现多模型接入。
+可以通过 [config.json](/docs/development/configuration/) 配置可选的对话模型，通过 [one-api](/docs/development/modelconfig/one-api/) 来实现多模型接入。
 
 点击AI模型后，可以配置模型的相关参数。
 

packages/web/i18n/en/app.json

@@ -109,7 +109,7 @@
   "publish_channel": "Publish",
   "publish_success": "Publish Successful",
   "question_guide_tip": "After the conversation, 3 guiding questions will be generated for you.",
-  "saved_success": "Save Successful",
+  "saved_success": "Saved successfully! \nTo use this version externally, click Save and Publish",
   "search_app": "Search Application",
   "setting_app": "Workflow",
   "setting_plugin": "Workflow",

packages/web/i18n/zh-CN/app.json

@@ -109,7 +109,7 @@
   "publish_channel": "发布渠道",
   "publish_success": "发布成功",
   "question_guide_tip": "对话结束后，会为你生成 3 个引导性问题。",
-  "saved_success": "保存成功",
+  "saved_success": "保存成功！如需在外部使用该版本，请点击“保存并发布”",
   "search_app": "搜索应用",
   "setting_app": "应用配置",
   "setting_plugin": "插件配置",

packages/web/i18n/zh-Hant/app.json

@@ -109,7 +109,7 @@
   "publish_channel": "發布通道",
   "publish_success": "發布成功",
   "question_guide_tip": "對話結束後，會為你產生 3 個引導性問題。",
-  "saved_success": "儲存成功",
+  "saved_success": "保存成功！\n如需在外部使用該版本，請點擊“儲存並發布”",
   "search_app": "搜尋應用程式",
   "setting_app": "應用程式設定",
   "setting_plugin": "外掛設定",

projects/app/data/config.json

@@ -80,7 +80,9 @@
       "customExtractPrompt": "",
       "defaultSystemChatPrompt": "",
       "defaultConfig": {
-        "temperature": 1
+        "temperature": 1,
+        "max_tokens": null,
+        "stream": false
       }
     },
     {
@@ -105,7 +107,9 @@
       "customExtractPrompt": "",
       "defaultSystemChatPrompt": "",
       "defaultConfig": {
-        "temperature": 1
+        "temperature": 1,
+        "max_tokens": null,
+        "stream": false
       }
     }
   ],