diff --git a/zh_CN/guides/model-configuration/README.md b/zh_CN/guides/model-configuration/README.md index f014d44..49e0013 100644 --- a/zh_CN/guides/model-configuration/README.md +++ b/zh_CN/guides/model-configuration/README.md @@ -6,16 +6,16 @@ Dify 目前已支持主流的模型供应商,例如 OpenAI 的 GPT 系列、An 在 Dify 中,我们按模型的使用场景将模型分为以下 4 类: -1. \*\*系统推理模型。\*\*在创建的应用中,用的是该类型的模型。智聊、对话名称生成、下一步问题建议用的也是推理模型。 +1. **系统推理模型**。 在创建的应用中,用的是该类型的模型。智聊、对话名称生成、下一步问题建议用的也是推理模型。 > 已支持的系统推理模型供应商:[OpenAI](https://platform.openai.com/account/api-keys)、[Azure OpenAI Service](https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service/)、[Anthropic](https://console.anthropic.com/account/keys)、Hugging Face Hub、Replicate、Xinference、OpenLLM、[讯飞星火](https://www.xfyun.cn/solutions/xinghuoAPI)、[文心一言](https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/applicationConsole/application)、[通义千问](https://dashscope.console.aliyun.com/api-key\_management?spm=a2c4g.11186623.0.0.3bbc424dxZms9k)、[Minimax](https://api.minimax.chat/user-center/basic-information/interface-key)、ZHIPU(ChatGLM) -2. \*\*Embedding 模型。\*\*在数据集中,将分段过的文档做 Embedding 用的是该类型的模型。在使用了数据集的应用中,将用户的提问做 Embedding 处理也是用的该类型的模型。 +2. **Embedding 模型**。在数据集中,将分段过的文档做 Embedding 用的是该类型的模型。在使用了数据集的应用中,将用户的提问做 Embedding 处理也是用的该类型的模型。 > 已支持的 Embedding 模型供应商:OpenAI、ZHIPU(ChatGLM)、JinaAI -3. [**Rerank 模型**](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/advanced/retrieval-augment/rerank)**。Rerank 模型用于增强检索能力,改善 LLM 的搜索结果。** +3. [**Rerank 模型**](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/advanced/retrieval-augment/rerank)。**Rerank 模型用于增强检索能力,改善 LLM 的搜索结果。** > 已支持的 Rerank 模型供应商:Cohere -4. \*\*语音转文字模型。\*\*将对话型应用中,将语音转文字用的是该类型的模型。 +4. **语音转文字模型**。将对话型应用中,将语音转文字用的是该类型的模型。 > 已支持的语音转文字模型供应商:OpenAI @@ -60,10 +60,10 @@ Dify 使用了 [PKCS1\_OAEP](https://pycryptodome.readthedocs.io/en/latest/src/c 托管类型的供应商上面有很多第三方模型。接入模型需要一个个的添加。具体接入方式如下: -* [Hugging Face](hugging-face.md)。 -* [Replicate](replicate.md)。 -* [Xinference](xinference.md)。 -* [OpenLLM](openllm.md)。 +* [Hugging Face](hugging-face.md) +* [Replicate](replicate.md) +* [Xinference](xinference.md) +* [OpenLLM](openllm.md) ### 使用模型