Fix: websync doc and export dataset ux (#1225)

* Revert "lafAccount add pat & re request when token invalid (#76)" (#77)

This reverts commit 83d85dfe37adcaef4833385ea52ee79fd84720be.

* perf: workflow ux

* system config

* perf: export data

* doc

* update doc

* fix: whisper
This commit is contained in:
Archer
2024-04-18 12:03:30 +08:00
committed by GitHub
parent 78d50e157f
commit bc0ac6d26b
7 changed files with 131 additions and 21 deletions

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@@ -0,0 +1,80 @@
---
title: 'Web 站点同步'
description: 'FastGPT Web 站点同步功能介绍和使用方式'
icon: 'language'
draft: false
toc: true
weight: 105
---
![](/imgs/webSync1.jpg)
该功能目前仅向商业版用户开放。
## 什么是 Web 站点同步
Web 站点同步利用爬虫的技术,可以通过一个入口网站,自动捕获`同域名`下的所有网站,目前最多支持`200`个子页面。出于合规与安全角度FastGPT 仅支持`静态站点`的爬取,主要用于各个文档站点快速构建知识库。
Tips: 国内的媒体站点基本不可用公众号、csdn、知乎等。可以通过终端发送`curl`请求检测是否为静态站点,例如:
```bash
curl https://doc.fastgpt.in/docs/intro/
```
## 如何使用
### 1. 新建知识库,选择 Web 站点同步
![](/imgs/webSync2.png)
![](/imgs/webSync3.png)
### 2. 点击配置站点信息
![](/imgs/webSync4.png)
### 3. 填写网址和选择器
![](/imgs/webSync5.jpg)
好了, 现在点击开始同步,静等系统自动抓取网站信息即可。
## 创建应用,绑定知识库
![](/imgs/webSync6.webp)
## 选择器如何使用
选择器是 HTML CSS JS 的产物,你可以通过选择器来定位到你需要抓取的具体内容,而不是整个站点。使用方式为:
### 首先打开浏览器调试面板(通常是 F12或者【右键 - 检查】)
![](/imgs/webSync7.webp)
![](/imgs/webSync8.webp)
### 输入对应元素的选择器
[菜鸟教程 css 选择器](https://www.runoob.com/cssref/css-selectors.html),具体选择器的使用方式可以参考菜鸟教程。
上图中,我们选中了一个区域,对应的是`div`标签,它有 `data-prismjs-copy`, `data-prismjs-copy-success`, `data-prismjs-copy-error` 三个属性,这里我们用到一个就够。所以选择器是:
**`div[data-prismjs-copy]`**
除了属性选择器常见的还有类和ID选择器。例如
![](/imgs/webSync9.webp)
上图 class 里的是类名(可能包含多个类名,都是空格隔开的,选择一个即可),选择器可以为:**`.docs-content`**
### 多选择器使用
在开头的演示中,我们对 FastGPT 文档是使用了多选择器的方式来选择,通过逗号隔开了两个选择器。
![](/imgs/webSync10.webp)
我们希望选中上图两个标签中的内容,此时就需要两组选择器。一组是:`.docs-content .mb-0.d-flex`,含义是 `docs-content` 类下同时包含 `mb-0``d-flex` 两个类的子元素;
另一组是`.docs-content div[data-prismjs-copy]`,含义是`docs-content` 类下包含`data-prismjs-copy`属性的`div`元素。
把两组选择器用逗号隔开即可:`.docs-content .mb-0.d-flex, .docs-content div[data-prismjs-copy]`

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@@ -46,6 +46,14 @@ export const UserGuideModule: FlowNodeTemplateType = {
label: '',
showTargetInApp: false,
showTargetInPlugin: false
},
{
key: ModuleInputKeyEnum.whisper,
type: FlowNodeInputTypeEnum.hidden,
valueType: ModuleIOValueTypeEnum.any,
label: '',
showTargetInApp: false,
showTargetInPlugin: false
}
],
outputs: []

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@@ -566,6 +566,7 @@
"Set Empty Result Tip": ",Response empty text",
"Set Website Config": "Configuring Website",
"Similarity": "Similarity",
"Start export": "Export started",
"Sync Time": "Update Time",
"Table collection": "Table collection",
"Text collection": "Text collection",
@@ -965,6 +966,7 @@
"AI support tool tip": "A model that supports function calls allows better use of tool calls.",
"Ai chat": "LLM Chat",
"Ai chat intro": "Request LLM chat",
"App system setting": "",
"Assigned reply": "Assigned reply",
"Assigned reply intro": "The module can respond directly to a specified piece of content. Often used to guide and prompt. When non-string content is passed in, it is converted to a string for output.",
"Basic Node": "Basic Node",

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@@ -566,6 +566,7 @@
"Set Empty Result Tip": ",未搜索到内容时回复指定内容",
"Set Website Config": "开始配置网站信息",
"Similarity": "相关度",
"Start export": "已开始导出",
"Sync Time": "最后更新时间",
"Table collection": "表格数据集",
"Text collection": "文本数据集",
@@ -610,7 +611,8 @@
"success": "开始同步"
}
},
"training": {}
"training": {
}
},
"data": {
"Auxiliary Data": "辅助数据",
@@ -966,6 +968,7 @@
"AI support tool tip": "支持函数调用的模型,可以更好的使用工具调用。",
"Ai chat": "AI 对话",
"Ai chat intro": "AI 大模型对话",
"App system setting": "系统配置",
"Assigned reply": "指定回复",
"Assigned reply intro": "该模块可以直接回复一段指定的内容。常用于引导、提示。非字符串内容传入时,会转成字符串进行输出。",
"Basic Node": "基础功能",
@@ -997,7 +1000,6 @@
"Tool module": "工具",
"UnKnow Module": "未知模块",
"User guide": "用户引导",
"App system setting": "系统配置",
"http body placeholder": "与APIFox相同的语法",
"textEditor": "文本加工",
"textEditor intro": "可对固定或传入的文本进行加工后输出,非字符串类型数据最终会转成字符串类型。"

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@@ -71,7 +71,6 @@ export default withNextCors(async function handler(req: NextApiRequest, res: Nex
cursor.on('end', () => {
cursor.close();
res.end();
updateExportDatasetLimit(teamId);
});
cursor.on('error', (err) => {
@@ -79,6 +78,8 @@ export default withNextCors(async function handler(req: NextApiRequest, res: Nex
res.status(500);
res.end();
});
updateExportDatasetLimit(teamId);
} catch (err) {
res.status(500);
addLog.error(`export dataset error`, err);

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@@ -92,11 +92,17 @@ const Kb = () => {
setLoading(true);
await checkTeamExportDatasetLimit(dataset._id);
xmlDownloadFetch({
await xmlDownloadFetch({
url: `/api/core/dataset/exportAll?datasetId=${dataset._id}`,
filename: `${dataset.name}.csv`
});
},
onSuccess() {
toast({
status: 'success',
title: t('core.dataset.Start export')
});
},
onSettled() {
setLoading(false);
},

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@@ -1,20 +1,31 @@
import { getToken } from '@/web/support/user/auth';
import { hasHttps } from '@fastgpt/web/common/system/utils';
export const xmlDownloadFetch = ({ url, filename }: { url: string; filename: string }) => {
const xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('GET', url, true);
xhr.setRequestHeader('token', getToken());
xhr.responseType = 'blob';
xhr.onload = function (e) {
if (this.status == 200) {
const blob = this.response;
export const xmlDownloadFetch = async ({ url, filename }: { url: string; filename: string }) => {
if (hasHttps()) {
const a = document.createElement('a');
const url = URL.createObjectURL(blob);
a.href = url;
a.download = filename;
document.body.appendChild(a);
a.click();
window.URL.revokeObjectURL(url);
document.body.removeChild(a);
} else {
const response = await fetch(url, {
headers: {
token: `${getToken()}`
}
});
if (!response.ok) throw new Error('Network response was not ok.');
const blob = await response.blob();
const downloadUrl = window.URL.createObjectURL(blob);
const a = document.createElement('a');
a.style.display = 'none'; // 隐藏<a>元素
a.href = downloadUrl;
a.download = filename;
document.body.appendChild(a);
a.click(); // 模拟用户点击
document.body.removeChild(a);
window.URL.revokeObjectURL(downloadUrl); // 清理生成的URL
}
};
xhr.send();
};