Update doc (#1430)

docSite/content/docs/development/faq.md

@@ -104,7 +104,7 @@ OneAPI 账号的余额不足，默认 root 用户只有 200 刀，可以手动
 FastGPT 模型配置文件中的 model 必须与 OneAPI 渠道中的模型对应上，否则就会提示这个错误。可检查下面内容：
 FastGPT 模型配置文件中的 model 必须与 OneAPI 渠道中的模型对应上，否则就会提示这个错误。可检查下面内容：
 
 
 1. OneAPI 中没有配置该模型渠道，或者被禁用了。
 1. OneAPI 中没有配置该模型渠道，或者被禁用了。
-2. 修改了 FastGPT 配置文件中一部分的模型，但没有全部修改，仍有模型是 OneAPI 没配置的。
+2. FastGPT 配置文件有 OneAPI 没有配置的模型。如果 OneAPI 没有配置对应模型的，配置文件中也不要写。
 3. 使用旧的向量模型创建了知识库，后又更新了向量模型。这时候需要删除以前的知识库，重建。
 3. 使用旧的向量模型创建了知识库，后又更新了向量模型。这时候需要删除以前的知识库，重建。
 
 
 如果OneAPI中，没有配置对应的模型，`config.json`中也不要配置，否则容易报错。
 如果OneAPI中，没有配置对应的模型，`config.json`中也不要配置，否则容易报错。

docSite/content/docs/development/mongodump跨环境迁移数据库.md → docSite/content/docs/development/migration/ docker_mongo.md

----
 ---
 ---
-weight: 749
-title: "FastGPT mongodump跨环境迁移fastgpt数据库"
-description: "FastGPT 私有部署数据迁移问题"
-icon: upgrade
+weight: 762
+title: "Docker Mongo迁移(dump模式)"
+description: "FastGPT Docker Mongo迁移"
+icon: database
 draft: false
 draft: false
 images: []
 images: []
 ---
 ---
 
 
+## 作者
+
+[https://github.com/samqin123](https://github.com/samqin123)
+
+[相关PR。有问题可打开这里与作者交流](https://github.com/labring/FastGPT/pull/1426)
+
 ## 介绍
 ## 介绍
 
 
 如何使用Mongodump来完成从A环境到B环境的Fastgpt的mongodb迁移
 如何使用Mongodump来完成从A环境到B环境的Fastgpt的mongodb迁移

docSite/content/docs/development/migration/_index.md

+---
+weight: 960
+title: "迁移&备份"
+description: "FastGPT 迁移&备份"
+icon: settings_backup_restore
+draft: false
+images: []
+---
+<!-- 960~970 -->
\ No newline at end of file

docSite/content/docs/development/migration/docker_db.md

+---
+weight: 762
+title: "Docker 数据库迁移(无脑操作)"
+description: "FastGPT Docker 数据库备份和迁移"
+icon: database
+draft: false
+images: []
+---
+
+## Copy文件
+
+Docker 部署数据库都会通过 volume 挂载本地的目录进入容器，如果要迁移，直接复制这些目录即可。
+
+`PG 数据`: pg/data
+`Mongo 数据`: mongo/data
\ No newline at end of file

packages/service/core/ai/embedding/index.ts

@@ -2,6 +2,7 @@ import { VectorModelItemType } from '@fastgpt/global/core/ai/model.d';
 import { getAIApi } from '../config';
 import { getAIApi } from '../config';
 import { countPromptTokens } from '../../../common/string/tiktoken/index';
 import { countPromptTokens } from '../../../common/string/tiktoken/index';
 import { EmbeddingTypeEnm } from '@fastgpt/global/core/ai/constants';
 import { EmbeddingTypeEnm } from '@fastgpt/global/core/ai/constants';
+import { addLog } from '../../../common/system/log';
 
 
 type GetVectorProps = {
 type GetVectorProps = {
   model: VectorModelItemType;
   model: VectorModelItemType;
@@ -32,6 +33,7 @@ export async function getVectorsByText({ model, input, type }: GetVectorProps) {
       })
       })
       .then(async (res) => {
       .then(async (res) => {
         if (!res.data) {
         if (!res.data) {
+          addLog.error('Embedding API is not responding', res);
           return Promise.reject('Embedding API is not responding');
           return Promise.reject('Embedding API is not responding');
         }
         }
         if (!res?.data?.[0]?.embedding) {
         if (!res?.data?.[0]?.embedding) {