V4.6.6-2 (#673)

.github/workflows/fastgpt-home-image.yml

@@ -0,0 +1,50 @@
+name: Build Home page images in Personal warehouse
+on:
+  workflow_dispatch:
+  push:
+    paths:
+      - 'projects/home/**'
+    branches:
+      - 'main'
+jobs:
+  build-fastgpt-images:
+    runs-on: ubuntu-20.04
+    steps:
+      - name: Checkout
+        uses: actions/checkout@v3
+        with:
+          fetch-depth: 0
+      - name: Set up Docker Buildx
+        uses: docker/setup-buildx-action@v2
+        with:
+          driver-opts: network=host
+      - name: Cache Docker layers
+        uses: actions/cache@v3
+        with:
+          path: /tmp/.buildx-cache
+          key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }}
+          restore-keys: |
+            ${{ runner.os }}-buildx-
+      - name: Login to GitHub Container Registry
+        uses: docker/login-action@v2
+        with:
+          registry: ghcr.io
+          username: ${{ github.repository_owner }}
+          password: ${{ secrets.GH_PAT }}
+      - name: Set DOCKER_REPO_TAGGED based on branch or tag
+        run: |
+          echo "DOCKER_REPO_TAGGED=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/fastgpt-home:latest" >> $GITHUB_ENV
+      - name: Build and publish image for main branch or tag push event
+        env:
+          DOCKER_REPO_TAGGED: ${{ env.DOCKER_REPO_TAGGED }}
+        run: |
+          docker buildx build \
+          --build-arg name=home \
+          --label "org.opencontainers.image.source=https://github.com/${{ github.repository_owner }}/FastGPT" \
+          --label "org.opencontainers.image.description=fastgpt-home image" \
+          --push \
+          --cache-from=type=local,src=/tmp/.buildx-cache \
+          --cache-to=type=local,dest=/tmp/.buildx-cache \
+          -t ${DOCKER_REPO_TAGGED} \
+          -f Dockerfile \
+          .

.prettierignore

@@ -2,4 +2,5 @@ dist
 .vscode
 **/.DS_Store
 node_modules
-docSite/
+docSite/
+*.md

.vscode/settings.json

@@ -4,7 +4,8 @@
     "typescript.tsdk": "node_modules/typescript/lib",
     "prettier.prettierPath": "./node_modules/prettier",
     "i18n-ally.localesPaths": [
-        "projects/app/public/locales"
+        "projects/app/public/locales",
+        "projects/home/public/locales"
     ],
     "i18n-ally.enabledParsers": ["json"],
     "i18n-ally.keystyle": "nested",

Dockerfile

@@ -77,9 +77,7 @@ COPY --from=builder /app/projects/$name/package.json ./package.json
 # copy woker
 COPY --from=workerDeps /app/worker /app/worker
 # copy config
-COPY ./projects/$name/data/config.json /app/data/config.json
-COPY ./projects/$name/data/pluginTemplates /app/data/pluginTemplates
-COPY ./projects/$name/data/simpleTemplates /app/data/simpleTemplates
+COPY ./projects/$name/data /app/data
 
 
 ENV NODE_ENV production

docSite/content/docs/course/data_search.md

@@ -9,32 +9,50 @@ weight: 106
 
 在知识库搜索的方式上，FastGPT提供了三种方式，分别为“语义检索”“增强语义检索”“混合检索”。
 
-![](/imgs/data_search1.png)
+![](/imgs/dataset_search_params1.png)
 
-## 语义检索
+## 搜索模式
 
-语义检索就是向量检索，同时把用户的问题和知识库内容向量化，然后通过“语义相关度匹配”的方式从知识库中查找到匹配的知识点。
+### 语义检索
+
+语义检索是通过向量距离，计算用户问题与知识库内容的距离，从而得出“相似度”，当然这并不是语文上的相似度，而是数学上的。
 
 优点：
 - 相近语义理解
 - 跨多语言理解（例如输入中文问题匹配英文知识点）
 - 多模态理解（文本，图片，音视频等）
 
-## 增强语义检索
+缺点：
+- 依赖模型训练效果
+- 精度不稳定
+- 受关键词和句子完整度影响
 
-在语义检索的基础上，增强“语义相关度匹配”并在搜索结束后进行 Rerank（重排）。
+### 全文检索
 
-Rerank（重排）：把检索结果按“与用户问题语义”相关性，从高到低排序，简单的说就是把最匹配用户问题的检索结果排在前面。
+才用传统的全文检索方式。适合查找关键的主谓语等。
 
-## 混合检索（推荐）
+### 混合检索
 
+同时使用向量检索和全文检索，并通过 RRF 公式进行两个搜索结果合并，一般情况下搜索结果会更加丰富准确。
 
-在向量检索的同时进行全文检索，并把两项检索的结果混合一起重排，以便选中匹配用户问题的最佳结果。
+由于混合检索后的查找范围很大，并且无法直接进行相似度过滤，通常需要进行利用重排模型进行一次结果重新排序，并利用重排的得分进行过滤。
 
-全文检索：理解为全文关键词检索，通过关键词查询知识库，并返回包含关键词的文本片段。
 
-优点：
-- 精确匹配（姓名，编号，ID等）
-- 少量关键词匹配（当用户问题字数过少时向量检索效果非常不好）
 
-混合检索结合了向量检索和全文检索的优点，并且对查询结果进行了重排，大大提高了命中率，推荐使用。
+## 结果重排
+
+利用`ReRank`模型对搜索结果进行重排，绝大多数情况下，可以有效提高搜索结果的准确率。不过，重排模型与问题的完整度（主谓语齐全）有一些关系，通常会先走问题补全后再进行搜索-重排。重排后可以得到一个`0-1`的得分，代表着搜索内容与问题的相关度，该分数通常比向量的得分更加精确，可以根据得分进行过滤。
+
+FastGPT 会使用 `RRF` 对重排结果、向量搜索结果、全文检索结果进行合并，得到最终的搜索结果。
+
+## 引用上限
+
+每次搜索最多引用`n`个`tokens`的内容。
+
+之所以不采用`top k`，是发现在混合知识库（问答库、文档库）时，不同`chunk`的长度差距很大，会导致`top k`的结果不稳定，因此采用了`tokens`的方式进行引用上限的控制。
+
+## 最低相关度
+
+一个`0-1`的数值，会过滤掉一些低相关度的搜索结果。
+
+该值仅在`语义检索`或使用`结果重排`时生效。

docSite/content/docs/course/websync.md

@@ -9,14 +9,16 @@ weight: 105
 
 ![](/imgs/webSync1.jpg)
 
+该功能目前仅向商业版用户开放。
+
 ## 什么是 Web 站点同步
 
 Web 站点同步利用爬虫的技术，可以通过一个入口网站，自动捕获`同域名`下的所有网站，目前最多支持`200`个子页面。出于合规与安全角度，FastGPT 仅支持`静态站点`的爬取，主要用于各个文档站点快速构建知识库。
 
 Tips: 国内的媒体站点基本不可用，公众号、csdn、知乎等。可以通过终端发送`curl`请求检测是否为静态站点，例如：
 
 ```bash
-curl ai.fastgpt.in
+curl https://doc.fastgpt.in/docs/intro/
 ```
 
 ## 如何使用

docSite/content/docs/development/docker.md

@@ -99,64 +99,3 @@ docker-compose up -d
 目前可以通过 `ip:3000` 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 `root`，密码为`docker-compose.yml`环境变量里设置的 `DEFAULT_ROOT_PSW`。
 
 如果需要域名访问，请自行安装并配置 Nginx。
-
-## QA
-
-### 如何更新？
-
-执行下面命令会自动拉取最新镜像，一般情况下不需要执行额外操作。
-
-```bash
-docker-compose pull
-docker-compose up -d
-```
-
-### 如何自定义配置文件？
-
-修改`config.json`文件，并执行`docker-compose up -d`重起容器。具体配置，参考[配置详解](/docs/development/configuration)。
-
-### 如何检查自定义配置文件是否挂载
-
-1. `docker logs fastgpt` 可以查看日志，在启动容器后，第一次请求网页，会进行配置文件读取，可以看看有没有读取成功以及有无错误日志。
-2. `docker exec -it fastgpt sh` 进入 FastGPT 容器，可以通过`ls data`查看目录下是否成功挂载`config.json`文件。可通过`cat data/config.json`查看配置文件。
-
-**可能不生效的原因**
-
-1. 挂载目录不正确
-2. 配置文件不正确，日志中会提示`invalid json`，配置文件需要是标准的 JSON 文件。
-
-### 为什么无法连接`本地模型`镜像。
-
-`docker-compose.yml`中使用了桥接的模式建立了`fastgpt`网络，如想通过0.0.0.0或镜像名访问其它镜像，需将其它镜像也加入到网络中。
-
-### 端口冲突怎么解决？
-
-docker-compose 端口定义为：`映射端口:运行端口`。
-
-桥接模式下，容器运行端口不会有冲突，但是会有映射端口冲突，只需将映射端口修改成不同端口即可。
-
-如果`容器1`需要连接`容器2`，使用`容器2:运行端口`来进行连接即可。
-
-（自行补习 docker 基本知识）
-
-### relation "modeldata" does not exist
-
-PG 数据库没有连接上/初始化失败，可以查看日志。FastGPT 会在每次连接上 PG 时进行表初始化，如果报错会有对应日志。
-
-1. 检查数据库容器是否正常启动
-2. 非 docker 部署的，需要手动安装 pg vector 插件
-3. 查看 fastgpt 日志，有没有相关报错
-
-### Operation `auth_codes.findOne()` buffering timed out after 10000ms
-
-mongo连接失败，检查
-1. mongo 服务有没有起来(有些 cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x，可以dockerhub找个最新的4.x，修改镜像版本，重新运行）
-2. 环境变量（账号密码，注意host和port）
-
-
-### 错误排查方式
-
-遇到问题先按下面方式排查。
-
-1. `docker ps -a` 查看所有容器运行状态，检查是否全部 running，如有异常，尝试`docker logs 容器名`查看对应日志。
-2. 不懂 docker 不要瞎改端口，只需要改`OPENAI_BASE_URL`和`CHAT_API_KEY`即可。

docSite/content/docs/development/qa.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+---
+weight: 749
+title: "常见开发 & 部署问题"
+description: "FastGPT 常见开发 & 部署问题"
+icon: upgrade
+draft: false
+images: []
+---
+
+## 通用问题
+
+### insufficient_user_quota user quota is not enough 
+
+OneAPI 账号的余额不足，默认 root 用户只有 200 刀，可以手动修改。
+
+
+## Docker 部署常见问题
+
+### 如何更新？
+
+执行下面命令会自动拉取最新镜像，一般情况下不需要执行额外操作。
+
+```bash
+docker-compose pull
+docker-compose up -d
+```
+
+### 如何自定义配置文件？
+
+修改`config.json`文件，并执行`docker-compose up -d`重起容器。具体配置，参考[配置详解](/docs/development/configuration)。
+
+### 如何检查自定义配置文件是否挂载
+
+1. `docker logs fastgpt` 可以查看日志，在启动容器后，第一次请求网页，会进行配置文件读取，可以看看有没有读取成功以及有无错误日志。
+2. `docker exec -it fastgpt sh` 进入 FastGPT 容器，可以通过`ls data`查看目录下是否成功挂载`config.json`文件。可通过`cat data/config.json`查看配置文件。
+
+**可能不生效的原因**
+
+1. 挂载目录不正确
+2. 配置文件不正确，日志中会提示`invalid json`，配置文件需要是标准的 JSON 文件。
+
+### 为什么无法连接`本地模型`镜像。
+
+`docker-compose.yml`中使用了桥接的模式建立了`fastgpt`网络，如想通过0.0.0.0或镜像名访问其它镜像，需将其它镜像也加入到网络中。
+
+### 端口冲突怎么解决？
+
+docker-compose 端口定义为：`映射端口:运行端口`。
+
+桥接模式下，容器运行端口不会有冲突，但是会有映射端口冲突，只需将映射端口修改成不同端口即可。
+
+如果`容器1`需要连接`容器2`，使用`容器2:运行端口`来进行连接即可。
+
+（自行补习 docker 基本知识）
+
+### relation "modeldata" does not exist
+
+PG 数据库没有连接上/初始化失败，可以查看日志。FastGPT 会在每次连接上 PG 时进行表初始化，如果报错会有对应日志。
+
+1. 检查数据库容器是否正常启动
+2. 非 docker 部署的，需要手动安装 pg vector 插件
+3. 查看 fastgpt 日志，有没有相关报错
+
+### Operation `auth_codes.findOne()` buffering timed out after 10000ms
+
+mongo连接失败，检查
+1. mongo 服务有没有起来(有些 cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x，可以dockerhub找个最新的4.x，修改镜像版本，重新运行）
+2. 环境变量（账号密码，注意host和port）
+
+
+### 错误排查方式
+
+遇到问题先按下面方式排查。
+
+1. `docker ps -a` 查看所有容器运行状态，检查是否全部 running，如有异常，尝试`docker logs 容器名`查看对应日志。
+2. 不懂 docker 不要瞎改端口，只需要改`OPENAI_BASE_URL`和`CHAT_API_KEY`即可。

docSite/content/docs/development/upgrading/466.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 ---
-title: 'V4.6.6（需要改配置文件）'
+title: 'V4.6.6-alpha（需要改配置文件）'
 description: 'FastGPT V4.6.6'
 icon: 'upgrade'
 draft: false
 toc: true
-weight: 831
+weight: 830
 ---
 
 **版本仍在开发中……**

packages/global/common/system/types/index.d.ts

@@ -48,6 +48,8 @@ export type FastGPTFeConfigsType = {
   };
   scripts?: { [key: string]: string }[];
   favicon?: string;
+  customApiDomain?: string;
+  customSharePageDomain?: string;
 };
 
 export type SystemEnvType = {

packages/global/common/vectorStore/constants.ts

@@ -0,0 +1 @@
+export const PgDatasetTableName = 'modeldata';

packages/global/core/ai/model.d.ts

@@ -3,7 +3,8 @@ export type LLMModelItemType = {
   name: string;
   maxContext: number;
   maxResponse: number;
-  price: number;
+  inputPrice: number;
+  outputPrice: number;
 };
 export type ChatModelItemType = LLMModelItemType & {
   quoteMaxToken: number;
@@ -22,28 +23,32 @@ export type VectorModelItemType = {
   model: string;
   name: string;
   defaultToken: number;
-  price: number;
+  inputPrice: number;
+  outputPrice: number;
   maxToken: number;
   weight: number;
 };
 
 export type ReRankModelItemType = {
   model: string;
   name: string;
-  price: number;
+  inputPrice: number;
+  outputPrice?: number;
   requestUrl?: string;
   requestAuth?: string;
 };
 
 export type AudioSpeechModelType = {
   model: string;
   name: string;
-  price: number;
+  inputPrice: number;
+  outputPrice?: number;
   voices: { label: string; value: string; bufferId: string }[];
 };
 
 export type WhisperModelType = {
   model: string;
   name: string;
-  price: number;
+  inputPrice: number;
+  outputPrice?: number;
 };

packages/global/core/ai/model.ts

@@ -6,15 +6,17 @@ export const defaultQAModels: LLMModelItemType[] = [
     name: 'GPT35-16k',
     maxContext: 16000,
     maxResponse: 16000,
-    price: 0
+    inputPrice: 0,
+    outputPrice: 0
   }
 ];
 
 export const defaultVectorModels: VectorModelItemType[] = [
   {
     model: 'text-embedding-ada-002',
     name: 'Embedding-2',
-    price: 0,
+    inputPrice: 0,
+    outputPrice: 0,
     defaultToken: 500,
     maxToken: 3000,
     weight: 100