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fastgpt+oneapi实现大模型整合_mysql在one api中作用

mysql在one api中作用

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OneAPI

使用教程

部署

使用

FastGPT


 

OneAPI

市面上有很多大模型,比如OpenAI,谷歌Gemini,智普AI,文心一言等等,各个模型的输入输出都不统一,而且鉴权方式不同,OneAPI就是把这些模型的输入输出和鉴权统一,然后用自己统一的base_url和api_key实现对不同模型的访问。

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如上图所示,用户只需要一个入口,和统一的参数访问不同的模型。

使用教程

部署

  1. # 使用 SQLite 的部署命令:
  2. docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api
  3. # 使用 MySQL 的部署命令,在上面的基础上添加 `-e SQL_DSN="root:123456@tcp(localhost:3306)/oneapi"`,请自行修改数据库连接参数,不清楚如何修改请参见下面环境变量一节。
  4. # 例如:
  5. docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e SQL_DSN="root:123456@tcp(localhost:3306)/oneapi" -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api

使用

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登录到one-api后台,账号root,密码默认123456

点击渠道,新增渠道,这里以ChatGLM和本地部署的m3e嵌入模型为例

ChatGLM设置,渠道类型选择智普ChatGLM

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m3e设置,渠道类型选择自定义渠道,m3e是本地部署的一个嵌入模型,是之后在fastgpt中使用的,模型在默认列表里面没有,可以自定义,之后在fastgpt中会用到

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渠道设置完,还需要设置令牌
点击左侧令牌,新建令牌

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可以设置令牌金额,有效期
到此,OneAPI的设置就完成了

FastGPT

部署​​​​​​​

  1. mkdir fastgpt
  2. cd fastgpt
  3. curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
  4. curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

在docker-compose.yaml中配置刚才设置好的base_url和api_key

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在config.json中配置刚才设置好的模型
聊天模型

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向量模型

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配置好后启动fastgpt
登录fastgpt,用户名root,密码1234

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点击新建

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设置一个应用名称和模板

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AI模型就选择在config中配置好的模型,这时候就可以愉快的聊天了
知识库的设置
点击右侧知识库,点击新建,选择新建知识库

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随便输入一个名称,文件处理模型选设置好的,这里本来应该有向量模型的,但是config.json里面只设置了一个m3e模型,它会默认使用这个,不必再次选择

进入知识库,点击新建/导入,它支持3中导入模式,手动导入,文本数据和表格数据导入

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知识库创建成功后,在应用中关联这个知识库

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现在就可以提问关于知识库里面的内容了。

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