Fix: websync doc and export dataset ux (#1225)

* Revert "lafAccount add pat & re request when token invalid (#76)" (#77)

This reverts commit 83d85dfe37adcaef4833385ea52ee79fd84720be.

* perf: workflow ux

* system config

* perf: export data

* doc

* update doc

* fix: whisper

docSite/content/docs/course/websync.md

+---
+title: 'Web 站点同步'
+description: 'FastGPT Web 站点同步功能介绍和使用方式'
+icon: 'language'
+draft: false
+toc: true
+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 https://doc.fastgpt.in/docs/intro/
+```
+
+## 如何使用
+
+### 1. 新建知识库，选择 Web 站点同步
+
+![](/imgs/webSync2.png)
+
+![](/imgs/webSync3.png)
+
+### 2. 点击配置站点信息
+
+![](/imgs/webSync4.png)
+
+### 3. 填写网址和选择器
+
+![](/imgs/webSync5.jpg)
+
+好了， 现在点击开始同步，静等系统自动抓取网站信息即可。
+
+
+## 创建应用，绑定知识库
+
+![](/imgs/webSync6.webp)
+
+## 选择器如何使用
+
+选择器是 HTML CSS JS 的产物，你可以通过选择器来定位到你需要抓取的具体内容，而不是整个站点。使用方式为：
+
+### 首先打开浏览器调试面板（通常是 F12，或者【右键 - 检查】）
+
+![](/imgs/webSync7.webp)
+
+![](/imgs/webSync8.webp)
+
+### 输入对应元素的选择器
+
+[菜鸟教程 css 选择器](https://www.runoob.com/cssref/css-selectors.html)，具体选择器的使用方式可以参考菜鸟教程。
+
+上图中，我们选中了一个区域，对应的是`div`标签，它有 `data-prismjs-copy`, `data-prismjs-copy-success`, `data-prismjs-copy-error` 三个属性，这里我们用到一个就够。所以选择器是：
+**`div[data-prismjs-copy]`**
+
+除了属性选择器，常见的还有类和ID选择器。例如：
+
+![](/imgs/webSync9.webp)
+
+上图 class 里的是类名（可能包含多个类名，都是空格隔开的，选择一个即可），选择器可以为：**`.docs-content`**
+
+### 多选择器使用
+
+在开头的演示中，我们对 FastGPT 文档是使用了多选择器的方式来选择，通过逗号隔开了两个选择器。
+
+![](/imgs/webSync10.webp)
+
+我们希望选中上图两个标签中的内容，此时就需要两组选择器。一组是：`.docs-content .mb-0.d-flex`，含义是 `docs-content` 类下同时包含 `mb-0`和`d-flex` 两个类的子元素；
+
+另一组是`.docs-content div[data-prismjs-copy]`，含义是`docs-content` 类下包含`data-prismjs-copy`属性的`div`元素。
+
+把两组选择器用逗号隔开即可：`.docs-content .mb-0.d-flex, .docs-content div[data-prismjs-copy]`
\ No newline at end of file

packages/global/core/module/template/system/userGuide.ts

@@ -46,6 +46,14 @@ export const UserGuideModule: FlowNodeTemplateType = {
       label: '',
       showTargetInApp: false,
       showTargetInPlugin: false
+    },
+    {
+      key: ModuleInputKeyEnum.whisper,
+      type: FlowNodeInputTypeEnum.hidden,
+      valueType: ModuleIOValueTypeEnum.any,
+      label: '',
+      showTargetInApp: false,
+      showTargetInPlugin: false
     }
   ],
   outputs: []

projects/app/public/locales/en/common.json

@@ -566,6 +566,7 @@
       "Set Empty Result Tip": ",Response empty text",
       "Set Website Config": "Configuring Website",
       "Similarity": "Similarity",
+      "Start export": "Export started",
       "Sync Time": "Update Time",
       "Table collection": "Table collection",
       "Text collection": "Text collection",
@@ -965,6 +966,7 @@
         "AI support tool tip": "A model that supports function calls allows better use of tool calls.",
         "Ai chat": "LLM Chat",
         "Ai chat intro": "Request LLM chat",
+        "App system setting": "",
         "Assigned reply": "Assigned reply",
         "Assigned reply intro": "The module can respond directly to a specified piece of content. Often used to guide and prompt. When non-string content is passed in, it is converted to a string for output.",
         "Basic Node": "Basic Node",

projects/app/public/locales/zh/common.json

@@ -566,6 +566,7 @@
       "Set Empty Result Tip": ",未搜索到内容时回复指定内容",
       "Set Website Config": "开始配置网站信息",
       "Similarity": "相关度",
+      "Start export": "已开始导出",
       "Sync Time": "最后更新时间",
       "Table collection": "表格数据集",
       "Text collection": "文本数据集",
@@ -610,7 +611,8 @@
             "success": "开始同步"
           }
         },
-        "training": {}
+        "training": {
+        }
       },
       "data": {
         "Auxiliary Data": "辅助数据",
@@ -966,6 +968,7 @@
         "AI support tool tip": "支持函数调用的模型，可以更好的使用工具调用。",
         "Ai chat": "AI 对话",
         "Ai chat intro": "AI 大模型对话",
+        "App system setting": "系统配置",
         "Assigned reply": "指定回复",
         "Assigned reply intro": "该模块可以直接回复一段指定的内容。常用于引导、提示。非字符串内容传入时，会转成字符串进行输出。",
         "Basic Node": "基础功能",
@@ -997,7 +1000,6 @@
         "Tool module": "工具",
         "UnKnow Module": "未知模块",
         "User guide": "用户引导",
-        "App system setting": "系统配置",
         "http body placeholder": "与APIFox相同的语法",
         "textEditor": "文本加工",
         "textEditor intro": "可对固定或传入的文本进行加工后输出，非字符串类型数据最终会转成字符串类型。"

projects/app/src/pages/api/core/dataset/exportAll.ts

@@ -71,7 +71,6 @@ export default withNextCors(async function handler(req: NextApiRequest, res: Nex
     cursor.on('end', () => {
       cursor.close();
       res.end();
-      updateExportDatasetLimit(teamId);
     });
 
     cursor.on('error', (err) => {
@@ -79,6 +78,8 @@ export default withNextCors(async function handler(req: NextApiRequest, res: Nex
       res.status(500);
       res.end();
     });
+
+    updateExportDatasetLimit(teamId);
   } catch (err) {
     res.status(500);
     addLog.error(`export dataset error`, err);

projects/app/src/pages/dataset/list/index.tsx

@@ -92,11 +92,17 @@ const Kb = () => {
       setLoading(true);
       await checkTeamExportDatasetLimit(dataset._id);
 
-      xmlDownloadFetch({
+      await xmlDownloadFetch({
         url: `/api/core/dataset/exportAll?datasetId=${dataset._id}`,
         filename: `${dataset.name}.csv`
       });
     },
+    onSuccess() {
+      toast({
+        status: 'success',
+        title: t('core.dataset.Start export')
+      });
+    },
     onSettled() {
       setLoading(false);
     },

projects/app/src/web/common/api/xmlFetch.ts

 import { getToken } from '@/web/support/user/auth';
+import { hasHttps } from '@fastgpt/web/common/system/utils';
 
-export const xmlDownloadFetch = ({ url, filename }: { url: string; filename: string }) => {
-  const xhr = new XMLHttpRequest();
-  xhr.open('GET', url, true);
-  xhr.setRequestHeader('token', getToken());
-  xhr.responseType = 'blob';
-  xhr.onload = function (e) {
-    if (this.status == 200) {
-      const blob = this.response;
-      const a = document.createElement('a');
-      const url = URL.createObjectURL(blob);
-      a.href = url;
-      a.download = filename;
-      a.click();
-      window.URL.revokeObjectURL(url);
-    }
-  };
-  xhr.send();
+export const xmlDownloadFetch = async ({ url, filename }: { url: string; filename: string }) => {
+  if (hasHttps()) {
+    const a = document.createElement('a');
+    a.href = url;
+    a.download = filename;
+    document.body.appendChild(a);
+    a.click();
+    document.body.removeChild(a);
+  } else {
+    const response = await fetch(url, {
+      headers: {
+        token: `${getToken()}`
+      }
+    });
+    if (!response.ok) throw new Error('Network response was not ok.');
+
+    const blob = await response.blob();
+    const downloadUrl = window.URL.createObjectURL(blob);
+    const a = document.createElement('a');
+    a.style.display = 'none'; // 隐藏<a>元素
+    a.href = downloadUrl;
+    a.download = filename;
+    document.body.appendChild(a);
+    a.click(); // 模拟用户点击
+    document.body.removeChild(a);
+    window.URL.revokeObjectURL(downloadUrl); // 清理生成的URL
+  }
 };