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https://github.com/labring/FastGPT.git
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* docs(faq): 更新常见问题文档并新增注意事项页面 - 在 error.mdx 中调整问题序号并新增 OCR 配置问题 - 新增 attention.mdx 页面，提供问题排查步骤和技术支持指引 - 重构 dataset.mdx 内容结构，使用数字序号并补充知识库闪烁问题 * docs: 重构私有部署故障排查文档结构并新增详细指南 将原有的 FAQ 文档拆分为多个专题文档，包括通用问题排查、S3问题、OneAPI错误、模型可用性问题和排查方法。更新了导航菜单和目录结构，使文档组织更清晰，便于用户快速定位和解决特定问题。 新增了详细的故障排查步骤、CURL测试示例和具体错误解决方案，特别是针对对象存储连接、签名错误和模型调用失败等常见问题提供了更全面的指导。 * docs: 移除已弃用的 OneAPI 错误排查文档 移除 `oneapi-errors` 相关文档文件，因其内容已过时或合并至其他章节。同步更新中英文文档目录和元数据文件中的引用。 * docs: 更新文档FAQ内容，移除过时条目并重新编号 - 删除关于OneAPI官网的过时FAQ条目 - 重新编号故障排除FAQ章节，使序号连续 - 同步更新中英文文档内容保持一致 --------- Co-authored-by: Archer <545436317@qq.com>
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title: 通用问题排查
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description: FastGPT 私有部署常见问题排查方式
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### (1)前端页面崩溃
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1. 90% 情况是模型配置不正确：确保每类模型都至少有一个启用；检查模型中一些`对象`参数是否异常（数组和对象），如果为空，可以尝试给个空数组或空对象。
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2. 少部分是由于浏览器兼容问题，由于项目中包含一些高阶语法，可能低版本浏览器不兼容，可以将具体操作步骤和控制台中错误信息提供 issue。
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3. 关闭浏览器翻译功能，如果浏览器开启了翻译，可能会导致页面崩溃。
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### (2)通过sealos部署的话，是否没有本地部署的一些限制？
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这是索引模型的长度限制，通过任何方式部署都一样的，但不同索引模型的配置不一样，可以在后台修改参数。
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### (3)怎么挂载小程序配置文件
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将验证文件，挂载到指定位置：/app/projects/app/public/xxxx.txt
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然后重启。例如:
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### (4)数据库3306端口被占用了，启动服务失败
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把端口映射改成 3307 之类的，例如 3307:3306。
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### (5)能否纯本地运行
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可以。需要准备好向量模型和LLM模型。
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### (6)其他模型没法进行问题分类/内容提取
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1. 看日志。如果提示 JSON invalid，not support tool 之类的，说明该模型不支持工具调用或函数调用，需要设置`toolChoice=false`和`functionCall=false`，就会默认走提示词模式。目前内置提示词仅针对了商业模型API进行测试。问题分类基本可用，内容提取不太行。
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2. 如果已经配置正常，并且没有错误日志，则说明可能提示词不太适合该模型，可以通过修改`customCQPrompt`来自定义提示词。
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### (7)页面崩溃
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1. 关闭翻译
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2. 检查配置文件是否正常加载，如果没有正常加载会导致缺失系统信息，在某些操作下会导致空指针。
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- 95%情况是配置文件不对。会提示 xxx undefined
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- 提示`URI malformed`，请 Issue 反馈具体操作和页面，这是由于特殊字符串编码解析报错。
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3. 某些api不兼容问题（较少）
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### (8)开启内容补全后，响应速度变慢
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1. 问题补全需要经过一轮AI生成。
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2. 会进行3~5轮的查询，如果数据库性能不足，会有明显影响。
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### (9)页面中可以正常回复，API 报错
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页面中是用 stream=true 模式，所以API也需要设置 stream=true 来进行测试。部分模型接口（国产居多）非 Stream 的兼容有点垃圾。
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和上一个问题一样，curl 测试。
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### (10)知识库索引没有进度/索引很慢
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先看日志报错信息。有以下几种情况：
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1. 可以对话，但是索引没有进度：没有配置向量模型（vectorModels）
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2. 不能对话，也不能索引：API调用失败。可能是没连上OneAPI或OpenAI
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3. 有进度，但是非常慢：api key不行，OpenAI的免费号，一分钟只有3次还是60次。一天上限200次。
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### (11)Connection error
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网络异常。国内服务器无法请求OpenAI，自行检查与AI模型的连接是否正常。
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或者是FastGPT请求不到 OneAPI（没放同一个网络）
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### (12)修改了 vectorModels 但是没有生效
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1. 重启容器，确保模型配置已经加载（可以在日志或者新建知识库时候看到新模型）
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2. 记得刷新一次浏览器。
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3. 如果是已经创建的知识库，需要删除重建。向量模型是创建时候绑定的，不会动态更新。
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