model config doc (#3689)

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Commit f2529182 authored Feb 05, 2025 by Archer Committed by GitHub Feb 05, 2025
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--- a/docSite/content/zh-cn/docs/development/modelConfig/intro.md
+++ b/docSite/content/zh-cn/docs/development/modelConfig/intro.md
@@ -11,7 +11,9 @@ weight: 744
 从 4.8.20 版本开始，你可以直接在 FastGPT 页面中进行模型配置，并且系统内置了大量模型，无需从 0 开始配置。下面介绍模型配置的基本流程：
-## 1. 使用 OneAPI 对接模型提供商
+## 配置模型
+### 1. 使用 OneAPI 对接模型提供商
 可以使用 [OneAPI 接入教程](/docs/development/modelconfig/one-api) 来进行模型聚合，从而可以对接更多模型提供商。你需要先在各服务商申请好 API 接入 OneAPI 后，才能在 FastGPT 中使用这些模型。示例流程如下：
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 在 OneAPI 配置好模型后，你就可以打开 FastGPT 页面，启用对应模型了。
-## 2. 登录 root 用户
+### 2. 登录 root 用户
 仅 root 用户可以进行模型配置。
-## 3. 进入模型配置页面
+### 3. 进入模型配置页面
 登录 root 用户后，在`账号-模型提供商-模型配置`中，你可以看到所有内置的模型和自定义模型，以及哪些模型启用了。
 ![alt text](/image-90.png)
-## 4. 配置介绍
+### 4. 配置介绍
 {{% alert icon="🤖 " context="success" %}}
 注意：目前语音识别模型和重排模型仅会生效一个，所以配置时候，只需要配置一个即可。
 {{% /alert %}}
-### 核心配置
+#### 核心配置
 - 模型 ID：接口请求时候，Body 中`model`字段的值，全局唯一。
 - 自定义请求地址/Key：如果需要绕过`OneAPI`，可以设置自定义请求地址和 Token。一般情况下不需要，如果 OneAPI 不支持某些模型，可以使用该特性。
-### 模型类型
+#### 模型类型
 1. 语言模型 - 进行文本对话，多模态模型支持图片识别。
 2. 索引模型 - 对文本块进行索引，用于相关文本检索。
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 4. 语音识别 - 将语音转换为文本。
 5. 重排模型 - 对文本进行重排，用于优化文本质量。
-### 启用模型
+#### 启用模型
 系统内置了目前主流厂商的模型，如果你不熟悉配置，直接点击`启用`即可，需要注意到是，模型 ID 需要和 OneAPI 中渠道的`模型`一致。
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 | --- | --- |
 | ![alt text](/imgs/image-91.png) | ![alt text](/imgs/image-92.png) |
-### 修改模型配置
+#### 修改模型配置
 点击模型右侧的齿轮即可进行模型配置，不同类型模型的配置有区别。
@@ -71,7 +73,7 @@ weight: 744
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 | ![alt text](/imgs/image-93.png) | ![alt text](/imgs/image-94.png) |
-### 新增自定义模型
+## 新增自定义模型
 如果系统内置的模型无法满足你的需求，你可以添加自定义模型。自定义模型中，如果`模型 ID`与系统内置的模型 ID 一致，则会被认为是修改系统模型。
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 | --- | --- |
 | ![alt text](/imgs/image-96.png) | ![alt text](/imgs/image-97.png) |
-### 通过配置文件配置
+#### 通过配置文件配置
 如果你觉得通过页面配置模型比较麻烦，你也可以通过配置文件来配置模型。或者希望快速将一个系统的配置，复制到另一个系统，也可以通过配置文件来实现。
@@ -258,6 +260,30 @@ OneAPI 的语言识别接口，无法正确的识别其他模型（会始终识
 由于 OpenAI 没有提供 ReRank 模型，遵循的是 Cohere 的格式。[点击查看接口请求示例](/docs/development/faq/#如何检查模型问题)
+### 模型价格配置
+商业版用户可以通过配置模型价格，来进行账号计费。系统包含两种计费模式：按总 tokens 计费和输入输出 Tokens 分开计费。
+如果需要配置`输入输出 Tokens 分开计费模式`，则填写`模型输入价格`和`模型输出价格`两个值。
+如果需要配置`按总 tokens 计费模式`，则填写`模型综合价格`一个值。
+## 如何提交内置模型
+由于模型更新非常频繁，官方不一定及时更新，如果未能找到你期望的内置模型，你可以[提交 Issue](https://github.com/labring/FastGPT/issues)，提供模型的名字和对应官网。或者直接[提交 PR](https://github.com/labring/FastGPT/pulls)，提供模型配置。
+### 添加模型提供商
+如果你需要添加模型提供商，需要修改以下代码：
+1. FastGPT/packages/web/components/common/Icon/icons/model - 在此目录下，添加模型提供商的 svg 头像地址。
+2. 在 FastGPT 根目录下，运行`pnpm initIcon`，将图片加载到配置文件中。
+3. FastGPT/packages/global/core/ai/provider.ts - 在此文件中，追加模型提供商的配置。
+### 添加模型
+你可以在`FastGPT/packages/service/core/ai/config/provider`目录下，找对应模型提供商的配置文件，并追加模型配置。请自行全文检查，`model`字段，必须在所有模型中唯一。具体配置字段说明，参考[模型配置字段说明](/docs/development/modelconfig/intro/#通过配置文件配置)
 ## 旧版模型配置说明
 配置好 OneAPI 后，需要在`config.json`文件中，手动的增加模型配置，并重启。

--- a/packages/web/i18n/en/account.json
+++ b/packages/web/i18n/en/account.json
@@ -20,9 +20,9 @@
  "model.charsPointsPrice": "Chars Price",
  "model.charsPointsPrice_tip": "Combine the model input and output for Token billing. If the language model is configured with input and output billing separately, the input and output will be calculated separately.",
  "model.custom_cq_prompt": "Custom question classification prompt words",
-  "model.custom_cq_prompt_tip": "Override the system's default question classification prompt words, which default to:\n\"\"\"\n请帮我执行一个“问题分类”任务，将问题分类为以下几种类型之一：\n\n\"\"\"\n{{typeList}}\n\"\"\"\n\n## 背景知识\n{{systemPrompt}}\n\n## 对话记录\n{{history}}\n\n## 开始任务\n\n现在，我们开始分类，我会给你一个\"问题\"，请结合背景知识和对话记录，将问题分类到对应的类型中，并返回类型ID。\n\n问题：\"{{question}}\"\n类型ID=\n\"\"\"",
+  "model.custom_cq_prompt_tip": "Override the system's default question classification prompt words, which default to:\n\"\"\"\n{{prompt}}\n\"\"\"",
  "model.custom_extract_prompt": "Custom content extraction prompt words",
-  "model.custom_extract_prompt_tip": "Override system prompt word, default is:\n\"\"\"\n你可以从 <对话记录></对话记录> 中提取指定 Json 信息，你仅需返回 Json 字符串，无需回答问题。\n<提取要求>\n{{description}}\n</提取要求>\n\n<提取规则>\n- 本次需提取的 json 字符串，需符合 JsonSchema 的规则。\n- type 代表数据类型; key 代表字段名; description 代表字段的描述; enum 是枚举值，代表可选的 value。\n- 如果没有可提取的内容，忽略该字段。\n</提取规则>\n\n<JsonSchema>\n{{json}}\n</JsonSchema>\n\n<对话记录>\n{{text}}\n</对话记录>\n\n提取的 json 字符串:\n\"\"\"",
+  "model.custom_extract_prompt_tip": "The reminder word of the coverage of the system, the default:\n\"\"\"\n{{prompt}}\n\"\"\"",
  "model.dataset_process": "Dataset file parse",
  "model.defaultConfig": "Additional Body parameters",
  "model.defaultConfig_tip": "Each request will carry this additional Body parameter.",

--- a/packages/web/i18n/zh-CN/account.json
+++ b/packages/web/i18n/zh-CN/account.json
@@ -20,9 +20,9 @@
  "model.charsPointsPrice": "模型综合价格",
  "model.charsPointsPrice_tip": "将模型输入和输出合并起来进行 Token 计费，语言模型如果单独配置了输入和输出计费，则按输入和输出分别计算",
  "model.custom_cq_prompt": "自定义问题分类提示词",
-  "model.custom_cq_prompt_tip": "覆盖系统默认的问题分类提示词，默认为：\n",
+  "model.custom_cq_prompt_tip": "覆盖系统默认的问题分类提示词，默认为：\n\"\"\"\n{{prompt}}\n\"\"\"",
  "model.custom_extract_prompt": "自定义内容提取提示词",
-  "model.custom_extract_prompt_tip": "覆盖系统的提示词，默认为：\n\"\"\"\n你可以从 <对话记录></对话记录> 中提取指定 Json 信息，你仅需返回 Json 字符串，无需回答问题。\n<提取要求>\n{{description}}\n</提取要求>\n\n<提取规则>\n- 本次需提取的 json 字符串，需符合 JsonSchema 的规则。\n- type 代表数据类型; key 代表字段名; description 代表字段的描述; enum 是枚举值，代表可选的 value。\n- 如果没有可提取的内容，忽略该字段。\n</提取规则>\n\n<JsonSchema>\n{{json}}\n</JsonSchema>\n\n<对话记录>\n{{text}}\n</对话记录>\n\n提取的 json 字符串:\n\"\"\"",
+  "model.custom_extract_prompt_tip": "覆盖系统的提示词，默认为：\n\"\"\"\n{{prompt}}\n\"\"\"",
  "model.dataset_process": "用于知识库文件处理",
  "model.defaultConfig": "额外 Body 参数",
  "model.defaultConfig_tip": "每次请求时候，都会携带该额外 Body 参数",

--- a/packages/web/i18n/zh-Hant/account.json
+++ b/packages/web/i18n/zh-Hant/account.json
@@ -19,9 +19,9 @@
  "model.charsPointsPrice": "模型綜合價格",
  "model.charsPointsPrice_tip": "將模型輸入和輸出合併起來進行 Token 計費，語言模型如果單獨配置了輸入和輸出計費，則按輸入和輸出分別計算",
  "model.custom_cq_prompt": "自訂問題分類提示詞",
-  "model.custom_cq_prompt_tip": "覆蓋系統預設的問題分類提示詞，預設為：\n\"\"\"\n请帮我执行一个“问题分类”任务，将问题分类为以下几种类型之一：\n\n\"\"\"\n{{typeList}}\n\"\"\"\n\n## 背景知识\n{{systemPrompt}}\n\n## 对话记录\n{{history}}\n\n## 开始任务\n\n现在，我们开始分类，我会给你一个\"问题\"，请结合背景知识和对话记录，将问题分类到对应的类型中，并返回类型ID。\n\n问题：\"{{question}}\"\n类型ID=\n\"\"\"",
+  "model.custom_cq_prompt_tip": "覆蓋系統預設的問題分類提示詞，預設為：\n\"\"\"\n{{prompt}}\n\"\"\"",
  "model.custom_extract_prompt": "自訂內容提取提示詞",
-  "model.custom_extract_prompt_tip": "覆蓋系統的提示詞，預設為：\n\"\"\"\n你可以从 <对话记录></对话记录> 中提取指定 Json 信息，你仅需返回 Json 字符串，无需回答问题。\n<提取要求>\n{{description}}\n</提取要求>\n\n<提取规则>\n- 本次需提取的 json 字符串，需符合 JsonSchema 的规则。\n- type 代表数据类型; key 代表字段名; description 代表字段的描述; enum 是枚举值，代表可选的 value。\n- 如果没有可提取的内容，忽略该字段。\n</提取规则>\n\n<JsonSchema>\n{{json}}\n</JsonSchema>\n\n<对话记录>\n{{text}}\n</对话记录>\n\n提取的 json 字符串:\n\"\"\"",
+  "model.custom_extract_prompt_tip": "覆蓋系統的提示詞，默認為：\n\"\"\"\n{{prompt}}\n\"\"\"",
  "model.dataset_process": "用於知識庫文件處理",
  "model.defaultConfig": "額外 Body 參數",
  "model.defaultConfig_tip": "每次請求時候，都會攜帶該額外 Body 參數",

--- a/projects/app/src/pageComponents/account/model/ModelConfigTable.tsx
+++ b/projects/app/src/pageComponents/account/model/ModelConfigTable.tsx
@@ -58,6 +58,7 @@ import CopyBox from '@fastgpt/web/components/common/String/CopyBox';
 import MyIcon from '@fastgpt/web/components/common/Icon';
 import AIModelSelector from '@/components/Select/AIModelSelector';
 import { useRefresh } from '../../../../../../packages/web/hooks/useRefresh';
+import { Prompt_CQJson, Prompt_ExtractJson } from '@fastgpt/global/core/ai/prompt/agent';
 const MyModal = dynamic(() => import('@fastgpt/web/components/common/MyModal'));
@@ -983,7 +984,9 @@ const ModelEditModal = ({
                    <Td>
                      <HStack spacing={1}>
                        <Box>{t('account:model.custom_cq_prompt')}</Box>
-                        <QuestionTip label={t('account:model.custom_cq_prompt_tip')} />
+                        <QuestionTip
+                          label={t('account:model.custom_cq_prompt_tip', { prompt: Prompt_CQJson })}
+                        />
                      </HStack>
                    </Td>
                    <Td textAlign={'right'}>
@@ -994,7 +997,11 @@ const ModelEditModal = ({
                    <Td>
                      <HStack spacing={1}>
                        <Box>{t('account:model.custom_extract_prompt')}</Box>
-                        <QuestionTip label={t('account:model.custom_extract_prompt_tip')} />
+                        <QuestionTip
+                          label={t('account:model.custom_extract_prompt_tip', {
+                            prompt: Prompt_ExtractJson
+                          })}
+                        />
                      </HStack>
                    </Td>
                    <Td textAlign={'right'}>