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https://github.com/labring/FastGPT.git
synced 2025-07-23 13:03:50 +00:00
oenapi doc (#493)
* mongo init * perf: mongo connect * docs * fix: select file * format * remove seed * doc format * doc * perf: tts model type * doc * upload time * doc * doc * doc
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257
docSite/content/docs/development/openapi/share.md
Normal file
257
docSite/content/docs/development/openapi/share.md
Normal file
@@ -0,0 +1,257 @@
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title: '分享链接鉴权'
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description: 'FastGPT 分享链接鉴权'
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icon: 'share'
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draft: false
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toc: true
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weight: 564
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## 使用说明
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分享链接鉴权设计的目的在于，将 FastGPT 的对话框安全的接入你现有的系统中。
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免登录链接配置中，增加了`凭证校验服务器`后，使用分享链接时会向服务器发起请求，校验链接是否可用，并在每次对话结束后，向服务器发送对话结果。下面以`host`来表示`凭证校验服务器`。服务器接口仅需返回是否校验成功即可，不需要返回其他数据，格式如下：
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```json
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{
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"success": true,
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"message": "错误提示",
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"msg": "同message, 错误提示"
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}
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```
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## 配置校验地址和校验token
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### 1. 配置校验地址的`BaseURL`、
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配置校验地址后，在每次分享链接使用时，都会向对应的地址发起校验和上报请求。
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### 2. 分享链接中增加额外 query
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在分享链接的地址中，增加一个额外的参数: authToken。例如：
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原始的链接：https://fastgpt.run/chat/share?shareId=648aaf5ae121349a16d62192
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完整链接: https://fastgpt.run/chat/share?shareId=648aaf5ae121349a16d62192&authToken=userid12345
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这个`token`通常是你系统生成的，在发出校验请求时，FastGPT 会在`body`中携带 token={{authToken}} 的参数。
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## 聊天初始化校验
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**FastGPT 发出的请求**
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```bash
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curl --location --request POST '{{host}}/shareAuth/init' \
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||||
--header 'Content-Type: application/json' \
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--data-raw '{
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"token": "sintdolore"
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}'
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```
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**响应示例**
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```json
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{
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"success": false,
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"message": "分享链接无效",
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}
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```
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## 对话前校验
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**FastGPT 发出的请求**
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```bash
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curl --location --request POST '{{host}}/shareAuth/start' \
|
||||
--header 'Content-Type: application/json' \
|
||||
--data-raw '{
|
||||
"token": "sintdolore",
|
||||
"question": "用户问题",
|
||||
}'
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||||
```
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||||
|
||||
**响应示例**
|
||||
|
||||
```json
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||||
{
|
||||
"success": true
|
||||
}
|
||||
```
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## 对话结果上报
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```bash
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curl --location --request POST '{{host}}/shareAuth/finish' \
|
||||
--header 'Content-Type: application/json' \
|
||||
--data-raw '{
|
||||
"token": "sint dolore",
|
||||
"responseData": [
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||||
{
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||||
"moduleName": "KB Search",
|
||||
"price": 1.2000000000000002,
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||||
"model": "Embedding-2",
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||||
"tokens": 6,
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||||
"similarity": 0.61,
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||||
"limit": 3
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},
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{
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||||
"moduleName": "AI Chat",
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||||
"price": 454.5,
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||||
"model": "FastAI-4k",
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||||
"tokens": 303,
|
||||
"question": "导演是谁",
|
||||
"answer": "电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。",
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||||
"maxToken": 2050,
|
||||
"quoteList": [
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||||
{
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||||
"dataset_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"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"dataset_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": ""
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"dataset_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"
|
||||
}
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],
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||||
"completeMessages": [
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{
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||||
"obj": "System",
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||||
"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"
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||||
},
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||||
{
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"obj": "System",
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||||
"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。"
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},
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{
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||||
"obj": "System",
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||||
"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。"
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||||
},
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||||
{
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||||
"obj": "Human",
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||||
"value": "导演是谁"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"obj": "AI",
|
||||
"value": "电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。"
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||||
}
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||||
]
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||||
}
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||||
]
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}'
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```
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响应值与 chat 接口相同，增加了一个 token。可以重点关注`responseData`里的值，price 与实际价格的倍率为`100000`。
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**此接口无需响应值**
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## 使用示例
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我们以[Laf作为服务器为例](https://laf.dev/)，展示这 3 个接口的使用方式。
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### 1. 创建3个Laf接口
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{{< tabs tabTotal="3" >}}
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{{< tab tabName="/shareAuth/init" >}}
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{{< markdownify >}}
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||||
这个接口中，我们设置了`token`必须等于`fastgpt`才能通过校验。（实际生产中不建议固定写死）
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||||
```ts
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||||
import cloud from '@lafjs/cloud'
|
||||
|
||||
export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
||||
const { token } = ctx.body
|
||||
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||||
if (token === 'fastgpt') {
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||||
return { success: true }
|
||||
}
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||||
|
||||
return { success: false,message: "身份错误" }
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||||
}
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||||
```
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||||
{{< /markdownify >}}
|
||||
{{< /tab >}}
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{{< tab tabName="/shareAuth/start" >}}
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||||
{{< markdownify >}}
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||||
这个接口中，我们设置了`token`必须等于`fastgpt`才能通过校验。并且如果问题中包含了`你`字，则会报错，用于模拟敏感校验。
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||||
```ts
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||||
import cloud from '@lafjs/cloud'
|
||||
|
||||
export default async function (ctx: FunctionContext) {
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||||
const { token, question } = ctx.body
|
||||
console.log(token, question, 'start')
|
||||
|
||||
if (token !== 'fastgpt') {
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||||
return { success: false, message: "身份错误" }
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|
||||
}
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||||
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||||
if(question.includes("你")){
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||||
return { success: false, message: "内容不合规" }
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||||
}
|
||||
|
||||
return { success: true }
|
||||
}
|
||||
```
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||||
{{< /markdownify >}}
|
||||
{{< /tab >}}
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{{< tab tabName="/shareAuth/finish" >}}
|
||||
{{< markdownify >}}
|
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||||
结果上报接口可自行进行逻辑处理。
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|
||||
```ts
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||||
import cloud from '@lafjs/cloud'
|
||||
|
||||
export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
||||
const { token, responseData } = ctx.body
|
||||
console.log(token,responseData,'=====')
|
||||
return { }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
{{< /markdownify >}}
|
||||
{{< /tab >}}
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||||
{{< /tabs >}}
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### 2. 配置校验地址
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我们随便复制3个地址中一个接口：https://d8dns0.laf.dev/shareAuth/finish , 去除 /shareAuth/finish 后填入 FastGPT 中: https://d8dns0.laf.dev
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### 3. 修改分享链接参数
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源分享链接：[https://fastgpt.run/chat/share?shareId=64be36376a438af0311e599c](https://fastgpt.run/chat/share?shareId=64be36376a438af0311e599c)
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修改后：[https://fastgpt.run/chat/share?shareId=64be36376a438af0311e599c&authToken=fastgpt](https://fastgpt.run/chat/share?shareId=64be36376a438af0311e599c&authToken=fastgpt)
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### 4. 测试效果
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1. 打开源链接或者`authToken`不等于 `fastgpt`的链接会提示身份错误。
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2. 发送内容中包含你字，会提示内容不合规。
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