前言

FastGPT 默认使用了 OpenAI 的 LLM 模型和向量模型，如果想要私有化部署的话，可以使用 ChatGLM2 和 m3e-large 模型。以下是由用户@不做了睡大觉 提供的接入方法。该镜像直接集成了 M3E-Large 和 ChatGLM2-6B 模型，可以直接使用。

部署镜像

  • 镜像名: stawky/chatglm2-m3e:latest
  • 国内镜像名: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/chatglm2-m3e:latest
  • 端口号: 6006
  # 设置安全凭证（即oneapi中的渠道密钥）
默认值：sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk
也可以通过环境变量引入：sk-key。有关docker环境变量引入的方法请自寻教程，此处不再赘述。

接入 One API

为 chatglm2 和 m3e-large 各添加一个渠道，参数如下：

这里我填入 m3e 作为向量模型，chatglm2 作为语言模型

测试

curl 例子：

  curl --location --request POST 'https://domain/v1/embeddings' \
--header 'Authorization: Bearer sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "model": "m3e",
  "input": ["laf是什么"]
}'
  
  curl --location --request POST 'https://domain/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "model": "chatglm2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'

Authorization 为 sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk。model 为刚刚在 One API 填写的自定义模型。

接入 FastGPT

修改 config.json 配置文件，在 ChatModels 中加入 chatglm2, 在 VectorModels 中加入 M3E 模型：

  "ChatModels": [
  //其他对话模型
  {
    "model": "chatglm2",
    "name": "chatglm2",
    "maxToken": 8000,
    "price": 0,
    "quoteMaxToken": 4000,
    "maxTemperature": 1.2,
    "defaultSystemChatPrompt": ""
  }
],
"VectorModels": [
    {
      "model": "text-embedding-ada-002",
      "name": "Embedding-2",
      "price": 0.2,
      "defaultToken": 500,
      "maxToken": 3000
    },
    {
      "model": "m3e",
      "name": "M3E（测试使用）",
      "price": 0.1,
      "defaultToken": 500,
      "maxToken": 1800
    }
],

测试使用

M3E 模型的使用方法如下：

  1. 创建知识库时候选择 M3E 模型。

    注意，一旦选择后，知识库将无法修改向量模型。

  2. 导入数据

  3. 搜索测试

  4. 应用绑定知识库

    注意，应用只能绑定同一个向量模型的知识库，不能跨模型绑定。并且，需要注意调整相似度，不同向量模型的相似度（距离）会有所区别，需要自行测试实验。

chatglm2 模型的使用方法如下： 模型选择 chatglm2 即可

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