feat: file input doc (#2359)

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@@ -4,7 +4,7 @@ description: "FastGPT 知识库集合标签使用说明"
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 知识库集合标签是 FastGPT 商业版特有功能。它允许你对知识库中的数据集合添加标签进行分类，更高效地管理知识库数据。

docSite/content/zh-cn/docs/course/fileInput.md

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+title: '文件输入功能介绍'
+description: 'FastGPT 文件输入功能介绍'
+icon: 'description'
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+
+从 4.8.9 版本起，FastGPT 支持在`简易模式`和`工作流`中，配置用户上传文件、图片功能。下面先简单介绍下如何使用文件输入功能，最后是介绍下文件解析的工作原理。
+
+
+## 简易模式中使用
+
+简易模式打开文件上传后，会使用工具调用模式，也就是由模型自行决策，是否需要读取文件内容。
+
+可以找到左侧文件上传的配置项，点击其右侧的`开启`/`关闭`按键，即可打开配置弹窗。
+
+![打开文件上传](/imgs/fileinpu-1.png)
+
+随后，你的调试对话框中，就会出现一个文件选择的 icon，可以点击文件选择 icon，选择你需要上传的文件。
+
+由于采用的是工具调用模式，所以在提问时候，可能需要加上适当的引导，让模型知道，你需要读取`文档`。
+
+![打开文件上传](/imgs/fileinpu-2.png)
+
+## 工作流中使用
+
+工作流中，可以在系统配置中，找到`文件输入`配置项，点击其右侧的`开启`/`关闭`按键，即可打开配置弹窗。
+
+![打开文件上传](/imgs/fileinpu-4.jpg)
+
+在工作流中，使用文件的方式很多，最简单的就是类似下图中，直接通过工具调用接入文档解析，实现和简易模式一样的效果。
+
+![打开文件上传](/imgs/fileinpu-3.jpg)
+
+也可以更简单点，强制每轮对话都携带上文档内容进行回答，这样就不需要调用两次 AI 才能读取文档内容了。
+
+![打开文件上传](/imgs/fileinpu-5.jpg)
+
+当然，你也可以在工作流中，对文档进行内容提取、内容分析等，然后将分析的结果传递给 HTTP 或者其他模块，从而实现文件处理的 SOP。不过目前版本，`插件`中并未支持文件处理，所以在构建 SOP 的话可能还是有一些麻烦。
+
+
+## 文档解析工作原理
+
+不同于图片识别，LLM 模型目前没有支持直接解析文档的能力，所有的文档“理解”都是通过文档转文字后拼接 prompt 实现。这里通过几个 FAQ 来解释文档解析的工作原理，理解文档解析的原理，可以更好的在工作流中使用文档解析功能。
+
+### 上传的文件如何存储在数据库中
+
+FastGPT 的对话记录存储结构中，role=user 的消息，value 值会按以下结构存储：
+
+```ts
+type UserChatItemValueItemType = {
+  type: 'text' | 'file'
+  text?: {
+    content: string;
+  };
+  file?: {
+    type: 'img' | 'doc'
+    name?: string;
+    url: string;
+  };
+};
+```
+
+也就是说，上传的图片和文档，都会以 URL 的形式存储在库中，并不会存储`解析后的文档内容`。
+
+### 图片如何处理
+
+文档解析节点不会处理图片，图片链接会被过滤，图片识别请直接使用支持图片识别的 LLM 模型。
+
+### 文档解析节点如何工作
+
+文档解析依赖文档解析节点，这个节点会接收一个`array<string>`类型的输入，对应的是文件输入的 URL；输出的是一个`string`，对应的是文档解析后的内容。
+
+![打开文件上传](/imgs/fileinpu-6.jpg)
+
+* 在文档解析节点中，只会解析`文档`类型的 URL，它是通过文件 URL 解析出来的`文名件后缀`去判断的。如果你同时选择了文档和图片，图片会被忽略。
+* 文档解析节点，除了解析本轮工作流接收的文件外，还会把历史记录中的文档 URL 进行解析。最终会解析至多 n 个文档，n 取决于你配置文件上传时，允许的最大文件数量。
+
+{{% alert icon="🤖" context="success" %}}
+举例：
+
+配置了最多允许 5 个文件上传
+
+1. 第一轮对话，上传 3 个文档和 1 个图片：文档解析节点，返回 3 个文档内容。
+2. 第二轮对话，不上传任何文件：文档解析节点，返回 3 个文档内容。
+3. 第三轮对话，上传 2 个文档：文档解析节点，返回 5 个文档内容。
+4. 第四轮对话，上传 1 个文档：文档解析节点，返回 5 个文档内容，第一轮对话中的第三个文档会被过滤掉。
+
+{{% /alert %}}
+
+* 多个文档内容如何拼接的
+
+按下列的模板，对多个文件进行拼接，即文件名+文件内容的形式组成一个字符串，不同文档之间通过分隔符：`\n******\n` 进行分割。
+
+```
+File: ${filename}
+<Content>
+${content}
+</Content>
+```
+
+### 工具调用如何使用文档解析
+
+在工具调用中，文档解析节点的调用提示词为：`解析对话中所有上传的文档，并返回对应文档内容`。
+
+作为工具被执行后，文档解析节点会返回解析后的文档内容作为工具响应。
+
+### AI对话中如何使用文档解析
+
+在 AI 对话节点中，新增了一个文档引用的输入，可以直接引用文档解析节点的输出，从而实现文档内容的引用。
+
+它接收一个`string`类型的输入，除了可以引用文档解析结果外，还可以实现自定义内容引用，最终会进行提示词拼接，放置在 role=system 的消息中。提示词模板如下：
+
+```
+将 <Quote></Quote> 中的内容作为你的知识:
+<Quote>
+{{quote}}
+</Quote>
+```
+
+quote 为引用的内容。
+
+![打开文件上传](/imgs/fileinpu-7.jpg)
+
+## 文件输入后续更新
+
+* 插件支持配置文件输入。
+* 子应用和插件调用，支持传递文件输入。
+* 文档解析，结构化解析结果。
+* 更多的文件类型输入以及解析器。
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docSite/content/zh-cn/docs/course/kb.md

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-title: " 打造高质量 AI 知识库(过期)"
-description: " 利用 FastGPT 打造高质量 AI 知识库"
-icon: "school"
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-toc: true
-weight: 300
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-
-## 前言
-
-自从去年 12 月 ChatGPT 发布后，带动了新的一轮应用交互革命。尤其是 GPT-3.5 接口全面放开后，LLM 应用雨后春笋般快速涌现，但因为 GPT 的可控性、随机性和合规性等问题，很多应用场景都没法落地。
-
-3 月时候，在 Twitter 上刷到一个老哥使用 GPT 训练自己的博客记录，并且成本非常低（比起 FT）。他给出了一个完整的流程图：
-
-![向量搜索 GPT 流程图](/imgs/1.png)
-
-看到这个推文后，我灵机一动，应用场景就十分清晰了。直接上手开干，在经过不到 1 个月时间，FastGPT 在原来多助手管理基础上，加入了向量搜索。于是便有了最早的一期视频：
-
-{{< bilibili BV1Wo4y1p7i1 >}}
-
-3 个月过去了，FastGPT 延续着早期的思路去完善和扩展，目前在向量搜索 + LLM 线性问答方面的功能基本上完成了。不过我们始终没有出一期关于如何构建知识库的教程，趁着 V4 在开发中，我们计划介绍一期《如何在 FastGPT 上构建高质量知识库》，以便大家更好的使用。
-
-## FastGPT 知识库完整逻辑
-
-在正式构建知识库前，我们先来了解下 FastGPT 是如何进行知识库检索的。首先了解几个基本概念：
-
-1. 向量：将人类直观的语言（文字、图片、视频等）转成计算机可识别的语言（数组）。
-2. 向量相似度：两个向量之间可以进行计算，得到一个相似度，即代表：两个语言相似的程度。
-3. 语言大模型的一些特点：上下文理解、总结和推理。
-
-结合上述 3 个概念，便有了 “向量搜索 + 大模型 = 知识库问答” 的公式。下图是 FastGPT V3 中知识库问答功能的完整逻辑：
-
-![向量搜索 GPT 流程图](/imgs/2.png)
-
-与大部分其他知识库问答产品不一样的是， FastGPT 采用了 QA 问答对进行存储，而不是仅进行 chunk（文本分块）处理。目的是为了减少向量化内容的长度，让向量能更好的表达文本的含义，从而提高搜索精准度。
-此外 FastGPT 还提供了搜索测试和对话测试两种途径对数据进行调整，从而方便用户调整自己的数据。根据上述流程和方式，我们以构建一个 FastGPT 常见问题机器人为例，展示如何构建一个高质量的 AI 知识库。
-
-## 构建知识库应用
-
-首先，先创建一个 FastGPT 常见问题知识库
-
-![创建知识库应用](/imgs/3.png)
-
-### 通过 QA 拆分，获取基础知识
-
-我们先直接把 FastGPT Git 上一些已有文档，进行 QA 拆分，从而获取一些 FastGPT 基础的知识。下面是 README 例子。
-
-![QA 拆分示意图](/imgs/4.png)
-
-![](/imgs/5.png)
-
-### 修正 QA
-
-通过 README 我们一共得到了 11 组数据，整体的质量还是不错的，图片和链接都提取出来了。不过最后一个知识点出现了一些截断，我们需要手动的修正一下。
-
-此外，我们观察到第一列第三个知识点。这个知识点是介绍了 FastGPT 一些资源链接，但是 QA 拆分将答案放置在了 A 中，但通常来说用户的提问并不会直接问“有哪些链接”，通常会问：“部署教程”，“问题文档”之类的。因此，我们需要将这个知识点进行简单的一个处理，如下图：
-
-![手动修改知识库数据](/imgs/6.png)
-
-我们先来创建一个应用，看看效果如何。 首先需要去创建一个应用，并且在知识库中关联相关的知识库。另外还需要在配置页的提示词中，告诉 GPT：“知识库的范围”。
-
-![](/imgs/7.png)
-
-![README QA 拆分后效果](/imgs/8.png)
-
-整体的效果还是不错的，链接和对应的图片都可以顺利的展示。
-
-### 录入社区常见问题
-
-接着，我们再把 FastGPT 常见问题的文档导入，由于平时整理不当，我们只能手动的录入对应的问答。
-
-![手动录入知识库结果](/imgs/9.png)
-
-导入结果如上图。可以看到，我们均采用的是问答对的格式，而不是粗略的直接导入。目的就是为了模拟用户问题，进一步的提高向量搜索的匹配效果。可以为同一个问题设置多种问法，效果更佳。
-FastGPT 还提供了 openapi 功能，你可以在本地对特殊格式的文件进行处理后，再上传到 FastGPT，具体可以参考：[FastGPT Api Docs](https://doc.fastgpt.in/docs/development/openapi)
-
-## 知识库微调和参数调整
-
-FastGPT 提供了搜索测试和对话测试两种途径对知识库进行微调，我们先来使用搜索测试对知识库进行调整。我们建议你提前收集一些用户问题进行测试，根据预期效果进行跳转。可以先进行搜索测试调整，判断知识点是否合理。
-
-### 搜索测试
-
-![搜索测试作用](/imgs/10.png)
-
-你可能会遇到下面这种情况，由于“知识库”这个关键词导致一些无关内容的相似度也被搜索进去，此时就需要给第四条记录也增加一个“知识库”关键词，从而去提高它的相似度。
-
-![搜索测试结果](/imgs/11.png)
-
-![优化后的搜索测试结果](/imgs/12.png)
-
-### 提示词设置
-
-提示词的作用是引导模型对话的方向。在设置提示词时，遵守 2 个原则：
-
-1. 告诉 Gpt 回答什么方面内容。
-2. 给知识库一个基本描述，从而让 Gpt 更好的判断用户的问题是否属于知识库范围。
-
-![提示词设置](/imgs/13.png)
-
-### 更好的限定模型聊天范围
-
-首先，你可以通过调整知识库搜索时的相似度和最大搜索数量，实现从知识库层面限制聊天范围。通常我们可以设置相似度为 0.82，并设置空搜索回复内容。这意味着，如果用户的问题无法在知识库中匹配时，会直接回复预设的内容。
-
-![搜索参数设置](/imgs/14.png)
-
-![空搜索控制效果](/imgs/15.png)
-
-由于 openai 向量模型并不是针对中文，所以当问题中有一些知识库内容的关键词时，相似度
-会较高，此时无法从知识库层面进行限定。需要通过限定词进行调整，例如：
-
-> 我的问题如果不是关于 FastGPT 的，请直接回复：“我不确定”。你仅需要回答知识库中的内容，不在其中的内容，不需要回答。
-
-效果如下：
-
-![限定词效果](/imgs/16.png)
-
-当然，gpt35 在一定情况下依然是不可控的。
-
-### 通过对话调整知识库
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-与搜索测试类似，你可以直接在对话页里，点击“引用”，来随时修改知识库内容。
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-![查看答案引用](/imgs/17.png)
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-## 总结
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-1. 向量搜索是一种可以比较文本相似度的技术。
-2. 大模型具有总结和推理能力，可以从给定的文本中回答问题。
-3. 最有效的知识库构建方式是 QA 和手动构建。
-4. Q 的长度不宜过长。
-5. 需要调整提示词，来引导模型回答知识库内容。
-6. 可以通过调整搜索相似度、最大搜索数量和限定词来控制模型回复的范围。
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