fix: doc path (#5393)

document/content/docs/introduction/development/modelConfig/siliconCloud.mdx

@@ -5,11 +5,10 @@ description: 通过 SiliconCloud 体验开源模型
 
 [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)。
+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/introduction/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。
 
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 ## 1. 注册 SiliconCloud 账号
 
 1. [点击注册硅基流动账号](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
@@ -37,8 +36,8 @@ CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
 
 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：
 
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 | ![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。
@@ -47,22 +46,22 @@ CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
 
 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）
 
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 | ![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：
 
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 | ![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：
 
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 | ![alt text](/imgs/image-77.png) | ![alt text](/imgs/image-78.png) |
 
 ### 测试语音播放
@@ -79,8 +78,8 @@ CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
 
 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：
 
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 | ![alt text](/imgs/image-81.png) | ![alt text](/imgs/image-82.png) |
 
 ## 总结