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# 模型配置
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## 对话模型
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系统支持多种大语言模型服务商，通过配置对应的 API 密钥即可使用：
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| 服务商 | 环境变量 | 特点 |
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| ------------------------------------------------ | ----------------------- | --------------------- |
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| [硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ) | `SILICONFLOW_API_KEY` | 🆓 免费额度，默认推荐 |
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| OpenAI | `OPENAI_API_KEY` | GPT 系列模型 |
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| DeepSeek | `DEEPSEEK_API_KEY` | 国产大模型 |
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| OpenRouter | `OPENROUTER_API_KEY` | 多模型聚合平台 |
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| 智谱清言 | `ZHIPUAI_API_KEY` | GLM 系列模型 |
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| 阿里云百炼 | `DASHSCOPE_API_KEY` | 通义千问系列 |
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其余还支持火山豆包、Together、vLLM、Ollama 等。
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### 配置方法
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在 `.env` 文件中添加对应的环境变量：
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::: tip 免费获取 API Key
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[硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ) 注册即送 14 元额度，支持多种开源模型。
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:::
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<<< @/../.env.template#model_provider{bash 5}
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### 默认对话模型格式
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系统的默认对话模型可以在设置页面配置，也可以通过配置项 `default_model` 指定，格式统一为 `模型提供商/模型名称`，例如：
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```yaml
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default_model: default="siliconflow/Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
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```
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## 自定义模型供应商
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::: tip 自定义模型供应商仅支持对话模型
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自定义模型供应商仅支持对话模型，嵌入模型和重排模型请修改配置文件
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:::
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系统提供了完整的自定义供应商管理功能，支持通过 Web 界面直接添加、编辑、测试和删除自定义模型供应商。
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### 使用方法
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系统支持任何 OpenAI 兼容的云服务提供商
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#### 1. Web 界面操作（推荐）
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访问 **系统设置 > 模型配置**，在"自定义供应商"部分点击 **添加自定义供应商**。这里的密钥可以直接填写也可以填写对应的环境变量名称。
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#### 2. 配置文件操作
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如需通过配置文件管理，编辑 `saves/config/custom_providers.toml`：
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```toml
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[model_names.local-vllm]
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name = "本地 vLLM 服务"
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url = "https://docs.vllm.ai"
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base_url = "http://localhost:8000/v1"
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default = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
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||
env = "LOCAL_VLLM_API_KEY"
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models = [
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"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
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"Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct",
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||
]
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custom = true
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[model_names.local-ollama]
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name = "本地 Ollama"
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url = "https://ollama.com"
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base_url = "http://localhost:11434/v1"
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||
default = "llama3.2"
|
||
env = "NO_API_KEY"
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models = ["llama3.2", "qwen2.5"]
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custom = true
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```
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然后在 `.env` 文件中添加对应的环境变量：
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```env
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LOCAL_VLLM_API_KEY=your_api_key_here
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```
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### API 端点
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系统提供以下 API 端点管理自定义供应商：
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- `GET /api/system/custom-providers` - 获取所有自定义供应商
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- `POST /api/system/custom-providers` - 添加自定义供应商
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- `PUT /api/system/custom-providers/{provider_id}` - 更新自定义供应商
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- `DELETE /api/system/custom-providers/{provider_id}` - 删除自定义供应商
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- `POST /api/system/custom-providers/{provider_id}/test` - 测试供应商连接
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### 常见配置示例
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#### vLLM 本地服务
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```toml
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[model_names.vllm-local]
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||
name = "vLLM 本地服务"
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||
base_url = "http://localhost:8000/v1"
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||
default = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
|
||
env = "NO_API_KEY"
|
||
models = [
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||
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
|
||
"Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct",
|
||
"meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
|
||
]
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||
```
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#### Ollama 本地服务
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```toml
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[model_names.ollama-local]
|
||
name = "Ollama 本地服务"
|
||
base_url = "http://localhost:11434/v1"
|
||
default = "llama3.2"
|
||
env = "NO_API_KEY"
|
||
models = [
|
||
"llama3.2:latest",
|
||
"qwen2.5:latest",
|
||
"codellama:latest"
|
||
]
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```
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#### 第三方 API 中转服务
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```toml
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[model_names.api-proxy]
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||
name = "API 中转服务"
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base_url = "https://api-proxy.example.com/v1"
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||
default = "gpt-3.5-turbo"
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||
env = "API_PROXY_KEY"
|
||
models = [
|
||
"gpt-3.5-turbo",
|
||
"gpt-4",
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||
"claude-3-sonnet"
|
||
]
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```
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### 故障排除
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1. **测试连接失败**: 检查 API 地址格式和 API 密钥配置
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2. **模型不可用**: 确认模型名称拼写和服务端是否支持该模型
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3. **权限错误**: 确保用户具有管理员权限
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4. **配置未生效**: 检查环境变量配置和服务重启状态
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## 多模态模型
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系统支持图片作为输入，与文本结合形成多模态查询。
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### 支持的图片格式
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- JPEG、PNG、WebP、GIF、BMP
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- 最大 10MB
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- 超过 5MB 会自动压缩
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### 使用方式
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在对话接口中传入图片数据：
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```json
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{
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"query": "这张图片里有什么？",
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"image_content": "<base64编码的图片数据>",
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"config": {},
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"meta": {}
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||
}
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```
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系统会自动将图片转换为符合模型要求的格式，支持多模态的模型会同时处理图片和文本信息。
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### 支持多模态的模型
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大多数主流模型提供商都支持多模态能力，选择模型时需确认模型本身支持图片输入。
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## 嵌入模型和重排序模型
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#### 1. 配置模型信息
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在 `src/config/static/models.py` 中的默认配置部分添加：
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```python
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# 默认嵌入模型配置
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DEFAULT_EMBED_MODELS: dict[str, EmbedModelInfo] = {
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||
# ... 现有配置 ...
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||
"vllm/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B": EmbedModelInfo(
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||
name="Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B",
|
||
dimension=1024,
|
||
base_url="http://localhost:8000/v1/embeddings",
|
||
api_key="no_api_key",
|
||
),
|
||
}
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# 默认重排序模型配置
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||
DEFAULT_RERANKERS: dict[str, RerankerInfo] = {
|
||
# ... 现有配置 ...
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||
"vllm/BAAI/bge-reranker-v2-m3": RerankerInfo(
|
||
name="BAAI/bge-reranker-v2-m3",
|
||
base_url="http://localhost:8000/v1/rerank",
|
||
api_key="no_api_key",
|
||
),
|
||
}
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```
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#### 2. 动态配置（可选）
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你也可以通过代码动态添加本地模型：
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```python
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from src.config import config
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from src.config.static.models import EmbedModelInfo, RerankerInfo
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||
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||
# 添加本地嵌入模型
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config.embed_model_names["local/embed-model"] = EmbedModelInfo(
|
||
name="local-embed-model",
|
||
dimension=1024,
|
||
base_url="http://localhost:8000/v1/embeddings",
|
||
api_key="no_api_key",
|
||
)
|
||
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||
# 添加本地重排序模型
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||
config.reranker_names["local/reranker-model"] = RerankerInfo(
|
||
name="local-reranker-model",
|
||
base_url="http://localhost:8000/v1/rerank",
|
||
api_key="no_api_key",
|
||
)
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||
|
||
# 保存配置
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||
config.save()
|
||
```
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|
||
#### 3. 启动模型服务
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||
```bash
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||
# 启动嵌入模型
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||
vllm serve Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B \
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||
--task embed \
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--dtype auto \
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--port 8000
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||
# 启动重排序模型
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||
vllm serve BAAI/bge-reranker-v2-m3 \
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||
--task score \
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||
--dtype fp16 \
|
||
--port 8000
|
||
```
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