V4.9.0(包含升级脚本)

更新指南 link

1. 做好数据库备份 link

2. 更新镜像和 PG 容器 link

• 更新 FastGPT 镜像 tag: v4.9.0
• 更新 FastGPT 商业版镜像 tag: v4.9.0
• Sandbox 镜像，可以不更新
• 更新 PG 容器为 v0.8.0-pg15, 可以查看最新的 yml

3. 替换 OneAPI（可选） link

如果需要使用 AI Proxy 替换 OneAPI 的用户可执行该步骤。

1. 修改 yml 文件 link

参考最新的 yml 文件。里面已移除 OneAPI 并添加了 AIProxy配置。包含一个服务和一个 PgSQL 数据库。将 aiproxy 的配置追加到 OneAPI 的配置后面（先不要删除 OneAPI，有一个初始化会自动同步 OneAPI 的配置）

  # AI Proxy
  aiproxy:
    image: 'ghcr.io/labring/aiproxy:latest'
    container_name: aiproxy
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      aiproxy_pg:
        condition: service_healthy
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 对应 fastgpt 里的AIPROXY_API_TOKEN
      - ADMIN_KEY=aiproxy
      # 错误日志详情保存时间（小时）
      - LOG_DETAIL_STORAGE_HOURS=1
      # 数据库连接地址
      - SQL_DSN=postgres://postgres:aiproxy@aiproxy_pg:5432/aiproxy
      # 最大重试次数
      - RETRY_TIMES=3
      # 不需要计费
      - BILLING_ENABLED=false
      # 不需要严格检测模型
      - DISABLE_MODEL_CONFIG=true
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'curl', '-f', 'http://localhost:3000/api/status']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10
  aiproxy_pg:
    image: pgvector/pgvector:0.8.0-pg15 # docker hub
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.8.0-pg15 # 阿里云
    restart: unless-stopped
    container_name: aiproxy_pg
    volumes:
      - ./aiproxy_pg:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_DB: aiproxy
      POSTGRES_PASSWORD: aiproxy
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'pg_isready', '-U', 'postgres', '-d', 'aiproxy']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10

2. 增加 FastGPT 环境变量： link

修改 yml 文件中，fastgpt 容器的环境变量：

  # AI Proxy 的地址，如果配了该地址，优先使用
- AIPROXY_API_ENDPOINT=http://aiproxy:3000
# AI Proxy 的 Admin Token，与 AI Proxy 中的环境变量 ADMIN_KEY
- AIPROXY_API_TOKEN=aiproxy
  

3. 重载服务 link

docker-compose down 停止服务，然后 docker-compose up -d 启动服务，此时会追加 aiproxy 服务，并修改 FastGPT 的配置。

4. 执行OneAPI迁移AI proxy脚本 link

• 可联网方案:

  # 进入 aiproxy 容器
docker exec -it aiproxy sh
# 安装 curl
apk add curl
# 执行脚本
curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/channels/import/oneapi' \
--header 'Authorization: Bearer aiproxy' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "dsn": "mysql://root:oneapimmysql@tcp(mysql:3306)/oneapi"
}'
# 返回 {"data":[],"success":true} 代表成功
  

• 无法联网时，可打开aiproxy的外网暴露端口，然后在本地执行脚本。

aiProxy 暴露端口：3003:3000，修改后重新 docker-compose up -d 启动服务。

  # 在终端执行脚本
curl --location --request POST 'http://localhost:3003/api/channels/import/oneapi' \
--header 'Authorization: Bearer aiproxy' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "dsn": "mysql://root:oneapimmysql@tcp(mysql:3306)/oneapi"
}'
# 返回 {"data":[],"success":true} 代表成功
  

• 如果不熟悉 docker 操作，建议不要走脚本迁移，直接删除 OneAPI 所有内容，然后手动重新添加渠道。

5. 进入 FastGPT 检查AI Proxy 服务是否正常启动。 link

登录 root 账号后，在账号-模型提供商页面，可以看到多出了模型渠道和调用日志两个选项，打开模型渠道，可以看到之前 OneAPI 的渠道，说明迁移完成，此时可以手动再检查下渠道是否正常。

6. 删除 OneAPI 服务 link

  # 停止服务，或者针对性停止 OneAPI 和其 Mysql
docker-compose down
# yml 文件中删除 OneAPI 和其 Mysql 依赖
# 重启服务
docker-compose up -d
  

4. 运行 FastGPT 升级脚本 link

从任意终端，发起 1 个 HTTP 请求。其中 {{rootkey}} 替换成环境变量里的 rootkey；{{host}} 替换成FastGPT 域名。

  curl --location --request POST 'https://{{host}}/api/admin/initv490' \
--header 'rootkey: {{rootkey}}' \
--header 'Content-Type: application/json'
  

脚本功能

1. 升级 PG Vector 插件版本
2. 全量更新知识库集合字段。
3. 全量更新知识库数据中，index 的 type 类型。（时间较长，最后可能提示 timeout，可忽略，数据库不崩都会一直增量执行）

兼容 & 弃用 link

1. 弃用 - 之前私有化部署的自定义文件解析方案，请同步更新到最新的配置方案。点击查看 PDF 增强解析配置
2. 弃用 - 弃用旧版本地文件上传 API：/api/core/dataset/collection/create/file（以前仅商业版可用的 API，该接口已放切换成：/api/core/dataset/collection/create/localFile）
3. 停止维护，即将弃用 - 外部文件库相关 API，可通过 API 文件库替代。
4. API更新 - 上传文件至知识库、创建连接集合、API 文件库、推送分块数据等带有 trainingType 字段的接口，trainingType字段未来仅支持chunk和QA两种模式。增强索引模式将设置单独字段：autoIndexes，目前仍有适配旧版trainingType=auto代码，但请尽快变更成新接口类型。具体可见：知识库 OpenAPI 文档

🚀 新增内容 link

1. PDF增强解析交互添加到页面上。同时内嵌 Doc2x 服务，可直接使用 Doc2x 服务解析 PDF 文件。
2. 图片自动标注，同时修改知识库文件上传部分数据逻辑和交互。
3. pg vector 插件升级 0.8.0 版本，引入迭代搜索，减少部分数据无法被检索的情况。
4. 新增 qwen-qwq 系列模型配置。

⚙️ 优化 link

1. 知识库数据不再限制索引数量，可无限自定义。同时可自动更新输入文本的索引，不影响自定义索引。
2. Markdown 解析，增加链接后中文标点符号检测，增加空格。
3. Prompt 模式工具调用，支持思考模型。同时优化其格式检测，减少空输出的概率。
4. Mongo 文件读取流合并，减少计算量。同时优化存储 chunks，极大提高大文件读取速度。50M PDF 读取时间提高 3 倍。
5. HTTP Body 适配，增加对字符串对象的适配。

🐛 修复 link

1. 增加网页抓取安全链接校验。
2. 批量运行时，全局变量未进一步传递到下一次运行中，导致最终变量更新错误。