4.7.1-alpha (#1120)

Co-authored-by: heheer <[email protected]>

README.md

@@ -60,17 +60,16 @@ fastgpt.run 域名会弃用。
    - [x] 混合检索 & 重排
    - [x] Tool 模块
    - [ ] 嵌入 [Laf](https://github.com/labring/laf)，实现在线编写 HTTP 模块
-   - [ ] 插件封装功能
+   - [ ] 插件封装功能，支持低代码渲染
 
 `2` 知识库能力
    - [x] 多库复用，混用
    - [x] chunk 记录修改和删除
    - [x] 支持知识库单独设置向量模型
    - [x] 源文件存储
    - [x] 支持手动输入，直接分段，QA 拆分导入
-   - [x] 支持 pdf，docx，txt，html，md，csv
+   - [x] 支持。txt， 。md， 。html， 。pdf， 。docx，pptx， 。csv， 。xlsx (有需要更多可 PR file loader)
    - [x] 支持 url 读取、CSV 批量导入
-   - [ ] 支持 PPT、Excel 导入
    - [ ] 支持文件阅读器
    - [ ] 更多的数据预处理方案
 
@@ -114,7 +113,7 @@ fastgpt.run 域名会弃用。
 * [多模型配置](https://doc.fastgpt.in/docs/development/one-api/)
 * [版本更新/升级介绍](https://doc.fastgpt.in/docs/development/upgrading)
 * [OpenAPI API 文档](https://doc.fastgpt.in/docs/development/openapi/)
-* [知识库结构详解](https://doc.fastgpt.in/docs/course/datasetengine/)
+* [知识库结构详解](https://doc.fastgpt.in/docs/course/dataset_engine/)
 
 <a href="#readme">
     <img src="https://img.shields.io/badge/-返回顶部-7d09f1.svg" alt="#" align="right">

docSite/content/docs/course/ai_settings.md

@@ -64,7 +64,7 @@ Tips: 可以通过点击上下文按键查看完整的上下文组成，便于
 
 FastGPT 知识库采用 QA 对(不一定都是问答格式，仅代表两个变量)的格式存储，在转义成字符串时候会根据**引用模板**来进行格式化。知识库包含多个可用变量： q, a, sourceId（数据的ID）, index(第n个数据), source(数据的集合名、文件名)，score(距离得分，0-1) 可以通过 {{q}} {{a}} {{sourceId}} {{index}} {{source}} {{score}} 按需引入。下面一个模板例子：
 
-可以通过 [知识库结构讲解](/docs/course/datasetEngine/) 了解详细的知识库的结构。
+可以通过 [知识库结构讲解](/docs/course/dataset_engine/) 了解详细的知识库的结构。
 
 #### 引用模板
 

docSite/content/docs/course/dataset_engine.md

@@ -0,0 +1,136 @@
+---
+title: '知识库搜索方案和参数'
+description: '本节会详细介绍 FastGPT 知识库结构设计，理解其 QA 的存储格式和多向量映射，以便更好的构建知识库。同时会介绍每个搜索参数的功能。这篇介绍主要以使用为主，详细原理不多介绍。'
+icon: 'language'
+draft: false
+toc: true
+weight: 106
+---
+
+## 理解向量
+
+FastGPT 采用了 RAG 中的 Embedding 方案构建知识库，要使用好 FastGPT 需要简单的理解`Embedding`向量是如何工作的及其特点。
+
+人类的文字、图片、视频等媒介是无法直接被计算机理解的，要想让计算机理解两段文字是否有相似性、相关性，通常需要将它们转成计算机可以理解的语言，向量是其中的一种方式。
+
+向量可以简单理解为一个数字数组，两个向量之间可以通过数学公式得出一个`距离`，距离越小代表两个向量的相似度越大。从而映射到文字、图片、视频等媒介上，可以用来判断两个媒介之间的相似度。向量搜索便是利用了这个原理。
+
+而由于文字是有多种类型，并且拥有成千上万种组合方式，因此在转成向量进行相似度匹配时，很难保障其精确性。在向量方案构建的知识库中，通常使用`topk`召回的方式，也就是查找前`k`个最相似的内容，丢给大模型去做更进一步的`语义判断`、`逻辑推理`和`归纳总结`，从而实现知识库问答。因此，在知识库问答中，向量搜索的环节是最为重要的。
+
+影响向量搜索精度的因素非常多，主要包括：向量模型的质量、数据的质量（长度，完整性，多样性）、检索器的精度（速度与精度之间的取舍）。与数据质量对应的就是检索词的质量。
+
+检索器的精度比较容易解决，向量模型的训练略复杂，因此数据和检索词质量优化成了一个重要的环节。
+
+
+### 提高向量搜索精度的方法
+
+1. 更好分词分段：当一段话的结构和语义是完整的，并且是单一的，精度也会提高。因此，许多系统都会优化分词器，尽可能的保障每组数据的完整性。
+2. 精简`index`的内容，减少向量内容的长度：当`index`的内容更少，更准确时，检索精度自然会提高。但与此同时，会牺牲一定的检索范围，适合答案较为严格的场景。
+3. 丰富`index`的数量，可以为同一个`chunk`内容增加多组`index`。
+4. 优化检索词：在实际使用过程中，用户的问题通常是模糊的或是缺失的，并不一定是完整清晰的问题。因此优化用户的问题（检索词）很大程度上也可以提高精度。
+5. 微调向量模型：由于市面上直接使用的向量模型都是通用型模型，在特定领域的检索精度并不高，因此微调向量模型可以很大程度上提高专业领域的检索效果。
+
+## FastGPT 构建知识库方案
+
+### 数据存储结构
+
+在 FastGPT 中，整个知识库由库、集合和数据 3 部分组成。集合可以简单理解为一个`文件`。一个`库`中可以包含多个`集合`，一个`集合`中可以包含多组`数据`。最小的搜索单位是`库`，也就是说，知识库搜索时，是对整个`库`进行搜索，而集合仅是为了对数据进行分类管理，与搜索效果无关。（起码目前还是）
+
+![](/imgs/dataset_tree.png)
+
+### 向量存储结构
+
+FastGPT 采用了`PostgresSQL`的`PG Vector`插件作为向量检索器，索引为`HNSW`。且`PostgresSQL`仅用于向量检索（该引擎可以替换成其它数据库），`MongoDB`用于其他数据的存取。
+
+在`MongoDB`的`dataset.datas`表中，会存储向量原数据的信息，同时有一个`indexes`字段，会记录其对应的向量ID，这是一个数组，也就是说，一组向量可以对应多组数据。
+
+在`PostgresSQL`的表中，设置一个`vector`字段用于存储向量。在检索时，会先召回向量，再根据向量的ID，去`MongoDB`中寻找原数据内容，如果对应了同一组原数据，则进行合并，向量得分取最高得分。
+
+![](/imgs/datasetSetting1.png)
+
+### 多向量的目的和使用方式
+
+在一组向量中，内容的长度和语义的丰富度通常是矛盾的，无法兼得。因此，FastGPT 采用了多向量映射的方式，将一组数据映射到多组向量中，从而保障数据的完整性和语义的丰富度。
+
+你可以为一组较长的文本，添加多组向量，从而在检索时，只要其中一组向量被检索到，该数据也将被召回。
+
+意味着，你可以通过标注数据块的方式，不断提高数据块的精度。
+
+### 检索方案
+
+1. 通过`问题优化`实现指代消除和问题扩展，从而增加连续对话的检索能力以及语义丰富度。
+2. 通过`Concat query`来增加`Rerank`连续对话的时，排序的准确性。
+3. 通过`RRF`合并方式，综合多个渠道的检索效果。
+4. 通过`Rerank`来二次排序，提高精度。
+
+![](/imgs/dataset_search_process.png)
+
+
+## 搜索参数
+| | | |
+| --- |---| --- |
+|![](/imgs/dataset_search_params1.png)| ![](/imgs/dataset_search_params2.png) | ![](/imgs/dataset_search_params3.png) |
+
+### 搜索模式
+
+#### 语义检索
+
+语义检索是通过向量距离，计算用户问题与知识库内容的距离，从而得出“相似度”，当然这并不是语文上的相似度，而是数学上的。
+
+优点：
+- 相近语义理解
+- 跨多语言理解（例如输入中文问题匹配英文知识点）
+- 多模态理解（文本，图片，音视频等）
+
+缺点：
+- 依赖模型训练效果
+- 精度不稳定
+- 受关键词和句子完整度影响
+
+#### 全文检索
+
+采用传统的全文检索方式。适合查找关键的主谓语等。
+
+#### 混合检索
+
+同时使用向量检索和全文检索，并通过 RRF 公式进行两个搜索结果合并，一般情况下搜索结果会更加丰富准确。
+
+由于混合检索后的查找范围很大，并且无法直接进行相似度过滤，通常需要进行利用重排模型进行一次结果重新排序，并利用重排的得分进行过滤。
+
+#### 结果重排
+
+利用`ReRank`模型对搜索结果进行重排，绝大多数情况下，可以有效提高搜索结果的准确率。不过，重排模型与问题的完整度（主谓语齐全）有一些关系，通常会先走问题优化后再进行搜索-重排。重排后可以得到一个`0-1`的得分，代表着搜索内容与问题的相关度，该分数通常比向量的得分更加精确，可以根据得分进行过滤。
+
+FastGPT 会使用 `RRF` 对重排结果、向量搜索结果、全文检索结果进行合并，得到最终的搜索结果。
+
+### 搜索过滤
+
+#### 引用上限
+
+每次搜索最多引用`n`个`tokens`的内容。
+
+之所以不采用`top k`，是发现在混合知识库（问答库、文档库）时，不同`chunk`的长度差距很大，会导致`top k`的结果不稳定，因此采用了`tokens`的方式进行引用上限的控制。
+
+#### 最低相关度
+
+一个`0-1`的数值，会过滤掉一些低相关度的搜索结果。
+
+该值仅在`语义检索`或使用`结果重排`时生效。
+
+### 问题优化
+
+#### 背景
+
+在 RAG 中，我们需要根据输入的问题去数据库里执行 embedding 搜索，查找相关的内容，从而查找到相似的内容（简称知识库搜索）。
+
+在搜索的过程中，尤其是连续对话的搜索，我们通常会发现后续的问题难以搜索到合适的内容，其中一个原因是知识库搜索只会使用“当前”的问题去执行。看下面的例子：
+
+![](/imgs/coreferenceResolution2.webp)
+
+用户在提问“第二点是什么”的时候，只会去知识库里查找“第二点是什么”，压根查不到内容。实际上需要查询的是“QA结构是什么”。因此我们需要引入一个【问题优化】模块，来对用户当前的问题进行补全，从而使得知识库搜索能够搜索到合适的内容。使用补全后效果如下：
+
+![](/imgs/coreferenceResolution3.webp)
+
+#### 实现方式
+
+在进行`数据检索`前，会先让模型进行`指代消除`与`问题扩展`，一方面可以可以解决指代对象不明确问题，同时可以扩展问题的语义丰富度。你可以通过每次对话后的对话详情，查看补全的结果。

docSite/content/docs/development/configuration.md

@@ -19,6 +19,9 @@ llm模型全部合并
 
 ```json
 {
+  "feConfigs": {
+    "lafEnv": "https://laf.dev" // laf环境
+  },
   "systemEnv": {
     "vectorMaxProcess": 15,
     "qaMaxProcess": 15,
@@ -164,7 +167,7 @@ llm模型全部合并
             "model": "bge-reranker-base", // 随意
             "name": "检索重排-base", // 随意
             "charsPointsPrice": 0,
-            "requestUrl": "{{host}}/api/v1/rerank",
+            "requestUrl": "{{host}}/v1/rerank",
             "requestAuth": "安全凭证，已自动补 Bearer"
         }
     ]

docSite/content/docs/development/custom-models/reranker.md

@@ -44,7 +44,7 @@ weight: 910
 
 ### docker 部署
 
-+ 镜像名: `luanshaotong/reranker:v0.2`  
++ 镜像名: `registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/rerank:v0.2`  
 + 端口号: 6006
 + 大小：约8GB
 
@@ -56,20 +56,20 @@ ACCESS_TOKEN=mytoken
 **运行命令示例**
 - 无需GPU环境，使用CPU运行
 ```sh
-docker run -d --name reranker -p 6006:6006 -e ACCESS_TOKEN=mytoken luanshaotong/reranker:v0.2
+docker run -d --name reranker -p 6006:6006 -e ACCESS_TOKEN=mytoken registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/rerank:v0.2
 ```
 
 - 需要CUDA 11.7环境
 ```sh
-docker run -d --gpus all --name reranker -p 6006:6006 -e ACCESS_TOKEN=mytoken luanshaotong/reranker:v0.2
+docker run -d --gpus all --name reranker -p 6006:6006 -e ACCESS_TOKEN=mytoken registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/rerank:v0.2
 ```
 
 **docker-compose.yml示例**
 ```
 version: "3"
 services:
   reranker:
-    image: luanshaotong/reranker:v0.2
+    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/rerank:v0.2
     container_name: reranker
     # GPU运行环境，如果宿主机未安装，将deploy配置隐藏即可
     deploy:

docSite/content/docs/development/upgrading/47.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: 'V4.7(进行中)'
+title: 'V4.7'
 description: 'FastGPT V4.7更新说明'
 icon: 'upgrade'
 draft: false
@@ -26,7 +26,7 @@ curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv47' \
 
 ## 3. 升级 ReRank 模型
 
-4.7对ReRank模型进行了格式变动，兼容 cohere 的格式，可以直接使用 cohere 提供的 API。如果是本地的 ReRank 模型，需要修改镜像为：`luanshaotong/reranker:v0.2` 。
+4.7对ReRank模型进行了格式变动，兼容 cohere 的格式，可以直接使用 cohere 提供的 API。如果是本地的 ReRank 模型，需要修改镜像为：`registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/rerank:v0.2` 。
 
 cohere的重排模型对中文不是很好，感觉不如 bge 的好用，接入教程如下：