Warning
该功能目前在预览阶段,可能会有较多的问题,请在仔细阅读本文档后再使用。
- 由于接口中使用 nodejs 运行时,在 vercel 环境下接口可能会超时,建议使用 docker 部署
- 已开启的插件可能会影响到数据检索,可以关闭部分插件后再使用
- 已创建的向量数据不会删除
- 同一聊天窗口内即使“清除聊天”也可以访问已经上传的文件内容
- RAG 插件需要一定的话术来让模型触发查询
- 上传文件部分的 UI 交互可能会变更
- 暂不支持文档总结
- txt
- md
- docx
- csv
- json
- srt
- mp3 (基于OpenAIWhisper)
- 登录 https://cloud.qdrant.io 并创建一个账户
- 在控制面板中创建一个 Cluster
- 获取 Cluster 的 Cluster URL 和 API Key
- 完善下面的环境变量配置后即可使用
如果你想启用 RAG 功能,将此环境变量设置为 1 即可。
qdrant 服务的 Cluster URL。
qdrant 服务的 ApiKey。
分割后文档的最大大小(按字符数计算),默认:2000。
分割文档时块重叠数量,默认:200。
检索时返回的文档数量,默认:4。
向量化时使用的向量模型,默认:text-embedding-3-large。 可选项:
- text-embedding-3-small
- text-embedding-3-large
- text-embedding-ada-002