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安装 clashclash 会在本机启动代理。对应的，你需要配置项目的两个环境变量： 12AXIOS_PROXY_HOST=127.0.0.1AXIOS_PROXY_PORT=7890 需要注的是，在你的 config.yaml 文件中，最好仅指定 api.openai.com 走代理，其他请求都直连。 安装clash12345678# 下载包curl https://glados.rocks/tools/clash-linux.zip -o clash.zip # 解压unzip clash.zip# 下载终端配置⽂件（改成自己配置文件路径）curl https://update.glados-config.com/clash/98980/8f30944/70870/glados-terminal.yaml > config.yaml# 赋予运行权限chmod +x ./clash-linux-amd64-v1.10.0 runClash.sh12345678910111213141516171819# 记得配置端口变量：export ALL_PROXY=socks5://1 ...

cloudflare 代理配置来自 “不做了睡觉” 教程 workers 配置文件 123456789101112131415161718192021222324252627282930const TELEGRAPH_URL = 'https://api.openai.com';addEventListener('fetch', (event) => { event.respondWith(handleRequest(event.request));});async function handleRequest(request) { // 安全校验 if (request.headers.get('auth') !== 'auth_code') { return new Response('UnAuthorization', { status: 403 }); } const url = new ...

nginx 反向代理 openai 接口如果你有国外的服务器，可以通过配置 nginx 反向代理，转发 openai 相关的请求，从而让国内的服务器可以通过访问该 nginx 去访问 openai 接口。 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667user nginx;worker_processes auto;worker_rlimit_nofile 51200;events { worker_connections 1024;}http { resolver 8.8.8.8; proxy_ssl_server_name on; access_log off; server_names_hash_bucket_size 512; client_header_buffer_size 32k; large_cli ...

在 Sealos 1 分钟部署 one-api1. 进入 Sealos 公有云https://cloud.sealos.io/ 2. 打开 AppLaunchpad(应用管理) 工具 3. 点击创建新应用4. 填写对应参数镜像：ghcr.io/songquanpeng/one-api:latest 打开外网访问开关后，Sealos 会自动分配一个可访问的地址，不需要自己配置。 填写完参数后，点击右上角部署即可。 5. 访问点击 Sealos 提供的外网访问地址，即可访问 one-api 项目。 6. 替换 FastGpt 的环境变量1234# 下面的地址是 Sealos 提供的，务必写上 v1ONEAPI_URL=https://xxxx.cloud.sealos.io/v1# 下面的 key 由 one-api 提供ONEAPI_KEY=sk-xxxxxx

使用案例1、提示词 & 引用提示词FastGPT 提示词 & 引用提示词说明 限定词从 V4.4.3 版本后去除，被“引用提示词”和“引用模板”替代。 1.1 AI 对话消息组成传递给 AI 模型的消息是一个数组，FastGPT 中这个数组的组成形式为： 123456[ 内置提示词（config.json 配置，一般为空） 提示词 （用户输入的提示词） 历史记录 问题（会由输入的问题、引用提示词和引用模板来决定）] Tips: 可以通过点击上下文按键查看完整的 1.2 引用模板和提示词设计知识库采用 QA 对的格式存储，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 3 个变量： q,a 和 source，可以通过 _posts/fastgpt/使用案例.md 按需引入。下面一个模板例子： 引用模板 1{instruction:"{{q}}",output:"{{a}}",source:"
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快速了解 FastGPTFastGPT 的能力与优势 FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！ 🤖 FastGPT 在线体验：https://fastgpt.run FastGPT 能力1. 专属 AI 客服通过导入文档或已有问答对进行训练，让 AI 模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题。 2. 简单易用的可视化界面FastGPT 采用直观的可视化界面设计，为各种应用场景提供了丰富实用的功能。通过简洁易懂的操作步骤，可以轻松完成 AI 客服的创建和训练流程。 3. 自动数据预处理提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径，其中“直接分段”支持通过 PDF、WORD、Markdown 和 CSV 文档内容作为上下文。FastGPT 会自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间，提升效能。 4. 工作流编排基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更 ...