update code positon (#3907)

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

@@ -31,9 +31,9 @@ weight: 920
 
 3 个模型代码分别为：
 
-1. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-base](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-base)
-2. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-large](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-large)
-3. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-v2-m3](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/bge-rerank/bge-reranker-v2-m3)
+1. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-base](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-base)
+2. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-large](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-large)
+3. [https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-v2-m3](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/rerank-bge/bge-reranker-v2-m3)
 
 ### 3. 安装依赖
 

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

@@ -19,7 +19,7 @@ PDF 是一个相对复杂的文件格式，在 FastGPT 内置的 pdf 解析器
 
 ### 1. 按照 Marker
 
-参考文档 [Marker 安装教程](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/python/pdf-marker)，安装 Marker 模型。封装的 API 已经适配了 FastGPT 自定义解析服务。
+参考文档 [Marker 安装教程](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/model/pdf-marker)，安装 Marker 模型。封装的 API 已经适配了 FastGPT 自定义解析服务。
 
 这里介绍快速 Docker 安装的方法：
 

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

@@ -118,7 +118,7 @@ brew install orbstack
 非 Linux 环境或无法访问外网环境，可手动创建一个目录，并下载配置文件和对应版本的`docker-compose.yml`，在这个文件夹中依据下载的配置文件运行docker，若作为本地开发使用推荐`docker-compose-pgvector`版本，并且自行拉取并运行`sandbox`和`fastgpt`，并在docker配置文件中注释掉`sandbox`和`fastgpt`的部分
 
 - [config.json](https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/refs/heads/main/projects/app/data/config.json)
-- [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker) (注意，不同向量库版本的文件不一样)
+- [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker) (注意，不同向量库版本的文件不一样)
 
 {{% alert icon="🤖" context="success" %}}
 
@@ -134,11 +134,11 @@ cd fastgpt
 curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
 
 # pgvector 版本(测试推荐，简单快捷)
-curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
+curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml
 # milvus 版本
-# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-milvus.yml
 # zilliz 版本
-# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-zilliz.yml
+# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-zilliz.yml
 ```
 
 ### 2. 修改环境变量

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/482.md

@@ -20,7 +20,7 @@ SANDBOX_URL=内网地址
 
 ## Docker 部署
 
-可以拉取最新 [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker/docker-compose.yml) 文件参考
+可以拉取最新 [docker-compose.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker/docker-compose.yml) 文件参考
 
 1. 新增一个容器 `sandbox`
 2. fastgpt 和 fastgpt-pro(商业版) 容器新增环境变量: `SANDBOX_URL`

docSite/content/zh-cn/docs/development/upgrading/483.md

@@ -15,7 +15,7 @@ weight: 821
 
 ## V4.8.3 更新说明
 
-1. 新增 - 支持 Milvus 数据库， 可参考最新的 [docker-compose-milvus.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml).
+1. 新增 - 支持 Milvus 数据库， 可参考最新的 [docker-compose-milvus.yml](https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker/docker-compose-milvus.yml).
 2. 新增 - 给 chat 接口 empty answer 增加 log，便于排查模型问题。
 3. 新增 - ifelse判断器，字符串支持正则。
 4. 新增 - 代码运行支持 console.log 输出调试。