V4.8.20 feature (#3686)

* Aiproxy (#3649) * model config * feat: model config ui * perf: rename variable * feat: custom request url * perf: model buffer * perf: init model * feat: json model config * auto login * fix: ts * update packages * package * fix: dockerfile * feat: usage filter & export & dashbord (#3538) * feat: usage filter & export & dashbord * adjust ui * fix tmb scroll * fix code & selecte all * merge * perf: usages list；perf: move components (#3654) * perf: usages list * team sub plan load * perf: usage dashboard code * perf: dashboard ui * perf: move components * add default model config (#3653) * 4.8.20 test (#3656) * provider * perf: model config * model perf (#3657) * fix: model * dataset quote * perf: model config * model tag * doubao model config * perf: config model * feat: model test * fix: POST 500 error on dingtalk bot (#3655) * feat: default model (#3662) * move model config * feat: default model * fix: false triggerd org selection (#3661) * export usage csv i18n (#3660) * export usage csv i18n * fix build * feat: markdown extension (#3663) * feat: markdown extension * media cros * rerank test * default price * perf: default model * fix: cannot custom provider * fix: default model select * update bg * perf: default model selector * fix: usage export * i18n * fix: rerank * update init extension * perf: ip limit check * doubao model order * web default modle * perf: tts selector * perf: tts error * qrcode package * reload buffer (#3665) * reload buffer * reload buffer * tts selector * fix: err tip (#3666) * fix: err tip * perf: training queue * doc * fix interactive edge (#3659) * fix interactive edge * fix * comment * add gemini model * fix: chat model select * perf: supplement assistant empty response (#3669) * perf: supplement assistant empty response * check array * perf: max_token count;feat: support resoner output;fix: member scroll (#3681) * perf: supplement assistant empty response * check array * perf: max_token count * feat: support resoner output * member scroll * update provider order * i18n * fix: stream response (#3682) * perf: supplement assistant empty response * check array * fix: stream response * fix: model config cannot set to null * fix: reasoning response (#3684) * perf: supplement assistant empty response * check array * fix: reasoning response * fix: reasoning response * doc (#3685) * perf: supplement assistant empty response * check array * doc * lock * animation * update doc * update compose * doc * doc --------- Co-authored-by: heheer <heheer@sealos.io> Co-authored-by: a.e. <49438478+I-Info@users.noreply.github.com>
2025-07-23 21:13:50 +00:00 · 2025-02-05 00:10:47 +08:00
parent c393002f1d
commit db2c0a0bdb
496 changed files with 9031 additions and 4726 deletions
--- a/packages/service/core/ai/functions/queryExtension.ts
+++ b/packages/service/core/ai/functions/queryExtension.ts
@@ -2,10 +2,12 @@ import { replaceVariable } from '@fastgpt/global/common/string/tools';
 import { createChatCompletion } from '../config';
 import { ChatItemType } from '@fastgpt/global/core/chat/type';
 import { countGptMessagesTokens, countPromptTokens } from '../../../common/string/tiktoken/index';
-import { chatValue2RuntimePrompt } from '@fastgpt/global/core/chat/adapt';
+import { chats2GPTMessages } from '@fastgpt/global/core/chat/adapt';
 import { getLLMModel } from '../model';
 import { llmCompletionsBodyFormat } from '../utils';
 import { addLog } from '../../../common/system/log';
+import { filterGPTMessageByMaxContext } from '../../chat/utils';
+import json5 from 'json5';

 /* 
    query extension - 问题扩展
@@ -13,72 +15,73 @@ import { addLog } from '../../../common/system/log';
 */

 const title = global.feConfigs?.systemTitle || 'FastAI';
-const defaultPrompt = `作为一个向量检索助手，你的任务是结合历史记录，从不同角度，为“原问题”生成个不同版本的“检索词”，从而提高向量检索的语义丰富度，提高向量检索的精度。
+const defaultPrompt = `## 你的任务
+你作为一个向量检索助手，你的任务是结合历史记录，从不同角度，为“原问题”生成个不同版本的“检索词”，从而提高向量检索的语义丰富度，提高向量检索的精度。
 生成的问题要求指向对象清晰明确，并与“原问题语言相同”。

-参考 <Example></Example> 标中的示例来完成任务。
+## 参考示例

-<Example>
 历史记录: 
 """
+null
 """
 原问题: 介绍下剧情。
 检索词: ["介绍下故事的背景。","故事的主题是什么？","介绍下故事的主要人物。"]
 ----------------
 历史记录: 
 """
-Q: 对话背景。
-A: 当前对话是关于 Nginx 的介绍和使用等。
+user: 对话背景。
+assistant: 当前对话是关于 Nginx 的介绍和使用等。
 """
 原问题: 怎么下载
 检索词: ["Nginx 如何下载？","下载 Nginx 需要什么条件？","有哪些渠道可以下载 Nginx？"]
 ----------------
 历史记录: 
 """
-Q: 对话背景。
-A: 当前对话是关于 Nginx 的介绍和使用等。
-Q: 报错 "no connection"
-A: 报错"no connection"可能是因为……
+user: 对话背景。
+assistant: 当前对话是关于 Nginx 的介绍和使用等。
+user: 报错 "no connection"
+assistant: 报错"no connection"可能是因为……
 """
 原问题: 怎么解决
 检索词: ["Nginx报错"no connection"如何解决？","造成'no connection'报错的原因。","Nginx提示'no connection'，要怎么办？"]
 ----------------
 历史记录: 
 """
-Q: 护产假多少天?
-A: 护产假的天数根据员工所在的城市而定。请提供您所在的城市，以便我回答您的问题。
+user: How long is the maternity leave?
+assistant: The number of days of maternity leave depends on the city in which the employee is located. Please provide your city so that I can answer your questions.
 """
-原问题: 沈阳
-检索词: ["沈阳的护产假多少天？","沈阳的护产假政策。","沈阳的护产假标准。"]
+原问题: ShenYang
+检索词: ["How many days is maternity leave in Shenyang?","Shenyang's maternity leave policy.","The standard of maternity leave in Shenyang."]
 ----------------
 历史记录: 
 """
-Q: 作者是谁？
-A: ${title} 的作者是 labring。
+user: 作者是谁？
+assistant: ${title} 的作者是 labring。
 """
 原问题: Tell me about him
 检索词: ["Introduce labring, the author of ${title}." ," Background information on author labring." "," Why does labring do ${title}?"]
 ----------------
 历史记录:
 """
-Q: 对话背景。
-A: 关于 ${title} 的介绍和使用等问题。
+user: 对话背景。
+assistant: 关于 ${title} 的介绍和使用等问题。
 """
 原问题: 你好。
 检索词: ["你好"]
 ----------------
 历史记录:
 """
-Q: ${title} 如何收费？
-A: ${title} 收费可以参考……
+user: ${title} 如何收费？
+assistant: ${title} 收费可以参考……
 """
 原问题: 你知道 laf 么？
 检索词: ["laf 的官网地址是多少？","laf 的使用教程。","laf 有什么特点和优势。"]
 ----------------
 历史记录:
 """
-Q: ${title} 的优势
-A: 1. 开源
+user: ${title} 的优势
+assistant: 1. 开源
   2. 简便
   3. 扩展性强
 """
@@ -87,18 +90,20 @@ A: 1. 开源
 ----------------
 历史记录:
 """
-Q: 什么是 ${title}？
-A: ${title} 是一个 RAG 平台。
-Q: 什么是 Laf？
-A: Laf 是一个云函数开发平台。
+user: 什么是 ${title}？
+assistant: ${title} 是一个 RAG 平台。
+user: 什么是 Laf？
+assistant: Laf 是一个云函数开发平台。
 """
 原问题: 它们有什么关系？
 检索词: ["${title}和Laf有什么关系？","介绍下${title}","介绍下Laf"]
-</Example>

-----
+## 输出要求

-下面是正式的任务：
+1. 输出格式为 JSON 数组，数组中每个元素为字符串。无需对输出进行任何解释。
+2. 输出语言与原问题相同。原问题为中文则输出中文；原问题为英文则输出英文。
+
+## 开始任务

 历史记录:
 """
@@ -125,26 +130,39 @@ export const queryExtension = async ({
  outputTokens: number;
 }> => {
  const systemFewShot = chatBg
-    ? `Q: 对话背景。
-A: ${chatBg}
+    ? `user: 对话背景。
+assistant: ${chatBg}
 `
    : '';
-  const historyFewShot = histories
-    .map((item) => {
-      const role = item.obj === 'Human' ? 'Q' : 'A';
-      return `${role}: ${chatValue2RuntimePrompt(item.value).text}`;
-    })
-    .join('\n');
-  const concatFewShot = `${systemFewShot}${historyFewShot}`.trim();

  const modelData = getLLMModel(model);
+  const filterHistories = await filterGPTMessageByMaxContext({
+    messages: chats2GPTMessages({ messages: histories, reserveId: false }),
+    maxContext: modelData.maxContext - 1000
+  });
+
+  const historyFewShot = filterHistories
+    .map((item) => {
+      const role = item.role;
+      const content = item.content;
+      if ((role === 'user' || role === 'assistant') && content) {
+        if (typeof content === 'string') {
+          return `${role}: ${content}`;
+        } else {
+          return `${role}: ${content.map((item) => (item.type === 'text' ? item.text : '')).join('\n')}`;
+        }
+      }
+    })
+    .filter(Boolean)
+    .join('\n');
+  const concatFewShot = `${systemFewShot}${historyFewShot}`.trim();

  const messages = [
    {
      role: 'user',
      content: replaceVariable(defaultPrompt, {
        query: `${query}`,
-        histories: concatFewShot
+        histories: concatFewShot || 'null'
      })
    }
  ] as any;
@@ -154,7 +172,7 @@ A: ${chatBg}
      {
        stream: false,
        model: modelData.model,
-        temperature: 0.01,
+        temperature: 0.1,
        messages
      },
      modelData
@@ -172,22 +190,41 @@ A: ${chatBg}
    };
  }

+  const start = answer.indexOf('[');
+  const end = answer.lastIndexOf(']');
+  if (start === -1 || end === -1) {
+    addLog.warn('Query extension failed, not a valid JSON', {
+      answer
+    });
+    return {
+      rawQuery: query,
+      extensionQueries: [],
+      model,
+      inputTokens: 0,
+      outputTokens: 0
+    };
+  }
+
  // Intercept the content of [] and retain []
-  answer = answer.match(/\[.*?\]/)?.[0] || '';
-  answer = answer.replace(/\\"/g, '"');
+  const jsonStr = answer
+    .substring(start, end + 1)
+    .replace(/(\\n|\\)/g, '')
+    .replace(/  /g, '');

  try {
-    const queries = JSON.parse(answer) as string[];
+    const queries = json5.parse(jsonStr) as string[];

    return {
      rawQuery: query,
-      extensionQueries: Array.isArray(queries) ? queries : [],
+      extensionQueries: (Array.isArray(queries) ? queries : []).slice(0, 5),
      model,
      inputTokens: await countGptMessagesTokens(messages),
      outputTokens: await countPromptTokens(answer)
    };
  } catch (error) {
-    addLog.error(`Query extension error`, error);
+    addLog.warn('Query extension failed, not a valid JSON', {
+      answer
+    });
    return {
      rawQuery: query,
      extensionQueries: [],