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https://github.com/labring/FastGPT.git
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14895bbcfd
* feat: vector store support oceanbase * chore(config): Rename pgHNSWEfSearch to hnswEfSearch to work for pg and oceanbase both
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title: '配置文件介绍'
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description: 'FastGPT 配置参数介绍'
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icon: 'settings'
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draft: false
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toc: true
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weight: 707
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由于环境变量不利于配置复杂的内容，新版 FastGPT 采用了 ConfigMap 的形式挂载配置文件，你可以在 `projects/app/data/config.json` 看到默认的配置文件。可以参考 [docker-compose 快速部署](/docs/development/docker/) 来挂载配置文件。
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**开发环境下**，你需要将示例配置文件 `config.json` 复制成 `config.local.json` 文件才会生效。
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下面配置文件示例中包含了系统参数和各个模型配置：
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## 4.8.20+ 版本新配置文件示例
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> 从4.8.20版本开始，模型在页面中进行配置。
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```json
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{
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"feConfigs": {
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"lafEnv": "https://laf.dev" // laf环境。 https://laf.run （杭州阿里云） ,或者私有化的laf环境。如果使用 Laf openapi 功能，需要最新版的 laf 。
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},
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"systemEnv": {
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"vectorMaxProcess": 15, // 向量处理线程数量
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"qaMaxProcess": 15, // 问答拆分线程数量
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"vlmMaxProcess": 15, // 图片理解模型最大处理进程
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"tokenWorkers": 50, // Token 计算线程保持数，会持续占用内存，不能设置太大。
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"hnswEfSearch": 100, // 向量搜索参数，仅对 PG 和 OB 生效。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
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"customPdfParse": { // 4.9.0 新增配置
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"url": "", // 自定义 PDF 解析服务地址
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"key": "", // 自定义 PDF 解析服务密钥
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"doc2xKey": "", // doc2x 服务密钥
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"price": 0 // PDF 解析服务价格
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}
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}
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}
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```
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## 自定义 PDF 解析配置
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自定义 PDF 服务解析的优先级高于 Doc2x 服务，所以如果使用 Doc2x 服务，请勿配置自定义 PDF 服务。
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### 使用 Sealos PDF 解析服务
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#### 1. 申请 Sealos AI proxy API Key
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[点击打开 Sealos Pdf parser 官网](https://hzh.sealos.run/?uid=fnWRt09fZP&openapp=system-aiproxy)，并进行对应 API Key 的申请。
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#### 2. 修改 FastGPT 配置文件
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`systemEnv.customPdfParse.url`填写成`https://aiproxy.hzh.sealos.run/v1/parse/pdf?model=parse-pdf`
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`systemEnv.customPdfParse.key`填写成在 Sealos AI proxy 中申请的 API Key。
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### 使用 Doc2x 解析 PDF 文件
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`Doc2x`是一个国内提供专业 PDF 解析。
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#### 1. 申请 Doc2x 服务
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[点击打开 Doc2x 官网](https://doc2x.noedgeai.com?inviteCode=9EACN2)，并进行对应 API Key 的申请。
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#### 2. 修改 FastGPT 配置文件
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开源版用户在 `config.json` 文件中添加 `systemEnv.customPdfParse.doc2xKey` 配置，并填写上申请到的 API Key。并重启服务。
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商业版用户在 Admin 后台根据表单指引填写 Doc2x 服务密钥。
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#### 3. 开始使用
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在知识库导入数据或应用文件上传配置中，可以勾选`PDF 增强解析`，则在对 PDF 解析时候，会使用 Doc2x 服务进行解析。
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### 使用 Marker 解析 PDF 文件
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[点击查看 Marker 接入教程](/docs/development/custom-models/marker) |