GITBOOK-5: change request with no subject merged in GitBook

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潘辉燕 2023-09-06 04:28:46 +00:00 committed by gitbook-bot
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@ -115,15 +115,9 @@ FileNotFoundError: File not found
`flask db upgrade` 
### 6. 使用 Notion 导入时如何配置环境变量
### 6. 使用 Notion 导入时如何配置环境变量
**问: Notion 的集成配置地址是什么?**
答: [https://www.notion.so/my-integrations](https://www.notion.so/my-integrations)
**问: 需要配置哪些环境变量?**
答: 进行私有化部署时,请设置以下配置:
 [**Notion 的集成配置地址**](https://www.notion.so/my-integrations)**。**进行私有化部署时,请设置以下配置:
1. **`NOTION_INTEGRATION_TYPE`** :该值应配置为(**public/internal**)。由于 Notion 的 Oauth 重定向地址仅支持 https如果在本地部署请使用 Notion 的内部集成。
2. **`NOTION_CLIENT_SECRET`** Notion OAuth 客户端密钥(用于公共集成类型)。
@ -132,23 +126,23 @@ FileNotFoundError: File not found
### 7. 本地部署版,如何更改空间的名称?
答:在数据库 `tenants` 表里修改。
在数据库 `tenants` 表里修改。
### 8. 想修改访问应用的域名,在哪里修改?
答:`docker_compose.yal` 里面找到 APP\_WEB\_URL 配置域名。
`docker_compose.yal` 里面找到 APP\_WEB\_URL 配置域名。
### 9. 如果发生数据库迁移,需要备份哪些东西?
答:需要备份数据库、配置的存储以及向量数据库数据,若为 docker compose 方式部署,可直接备份 `dify/docker/volumes` 目录下所有数据内容。
需要备份数据库、配置的存储以及向量数据库数据,若为 docker compose 方式部署,可直接备份 `dify/docker/volumes` 目录下所有数据内容。
### 10. 为什么 Docker 部署 Dify本地启动 OpenLLM 用 127.0.0.1 却无法访问本地的端口?
答:127.0.0.1 是容器内部地址, Dify 配置的服务器地址需要宿主机局域网 IP 地址。
127.0.0.1 是容器内部地址, Dify 配置的服务器地址需要宿主机局域网 IP 地址。
### 11. 本地部署版如何解决数据集文档上传的大小限制和数量限制。
答:可参考官网[环境变量说明文档](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/environments)去配置。
可参考官网[环境变量说明文档](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/environments)去配置。
### 12. 本地部署版如何通过邮箱邀请成员?

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@ -6,8 +6,8 @@ Dify 支持 OpenAI 的自定义 API 域名能力,支持任何兼容 OpenAI
### **2. 如何选择基础模型?**
* gpt-3.5-turbo gpt-3.5-turbo 是 gpt-3 模型系列的升级版,它比 gpt-3 更强大,可以处理更复杂的任务。 它在理解长文本和跨文档推理方面有重大提高。 gpt-3.5 turbo 可以产生更连贯和更具说服力的文本。它在摘要、翻译和创意写作方面也有很大提高。 擅长:**长文本理解、跨文档推理、摘要、翻译、创意写作**
* gpt-4 gpt-4 是最新最强大的 Transformer 语言模型。它拥有预训练的参数量增至约 200 亿这使其在所有语言任务上都达到了最高水平特别是在需要深入理解和生成长、复杂响应的任务上。gpt-4 可以处理人类语言的所有方面包括理解抽象概念和跨页面的推理。gpt-4 是第一个真正的通用语言理解系统,它可以胜任人工智能领域内的任何自然语言处理任务。擅长: **所有 NLP 任务,语言理解,长文本生成,跨文档推理,抽象概念理解**具体可参考https://platform.openai.com/docs/models/overview
* gpt-3.5-turbo gpt-3.5-turbo 是 gpt-3 模型系列的升级版,它比 gpt-3 更强大,可以处理更复杂的任务。 它在理解长文本和跨文档推理方面有重大提高。 gpt-3.5 turbo 可以产生更连贯和更具说服力的文本。它在摘要、翻译和创意写作方面也有很大提高。 擅长:**长文本理解、跨文档推理、摘要、翻译、创意写作**
* gpt-4 gpt-4 是最新最强大的 Transformer 语言模型。它拥有预训练的参数量增至约 200 亿这使其在所有语言任务上都达到了最高水平特别是在需要深入理解和生成长、复杂响应的任务上。gpt-4 可以处理人类语言的所有方面包括理解抽象概念和跨页面的推理。gpt-4 是第一个真正的通用语言理解系统,它可以胜任人工智能领域内的任何自然语言处理任务。擅长: **所有 NLP 任务,语言理解,长文本生成,跨文档推理,抽象概念理解**具体可参考[文档](https://platform.openai.com/docs/models/overview)。
### **3. 为什么建议 max\_tokens 设置小一点?**
@ -45,7 +45,7 @@ Dify 支持 OpenAI 的自定义 API 域名能力,支持任何兼容 OpenAI
### 7. 填写 OpenAI key校验失败报错提示“**校验失败: You exceeded your current quota please check your plan and billing details。**”是什么原因?
说明 OpenAI key 的账号没费用了,请前往 OpenAI 充值。
说明你的 OpenAI key 的账号没费用了,请前往 OpenAI 充值。
### 8. 使用 OpenAI 的 key 在应用里对话,有如下报错提示,是什么原因?
@ -65,7 +65,7 @@ Rate limit reached for default-gpt-3.5-turboin organization org-wDrZCxxxxxxxxxis
### 9. 用户自部署后,智聊不可使用,报错如下:**Unrecognized request argument supplied:functions**,该怎么解决?
答:首先检查前后端版本是否是最新版且前后端版本保持一致;其次检查 Azure 平台里是否部署了模型;其中 gpt-35-turbo 模型版本得是 0613。因为 0613 之前的版本不支持智聊的 function call所以无法用)
首先检查前后端版本是否是最新版且前后端版本保持一致;其次,该错误有可能是因为您使用了 Azure OpenAI 的 key但没有成功部署模型请检查您使用的 Azure OpenAI 里是否部署了模型;其中 gpt-3.5-turbo 模型版本必须是 0613 以上版本。(因为 0613 之前的版本不支持 智聊 所使用的 function call 能力,所以无法使用)
### 10. 设置 OpenAI Key 时,报错如下,是什么原因?
@ -108,11 +108,11 @@ Query or prefix prompt is too long, you can reduce the preix prompt, or shrink t
### 16. 数据集文档上传的大小限制有哪些?
目前数据集文档上传单个文档最大是 15MB总文档数量限制 100 个。
目前数据集文档上传单个文档最大是 15MB总文档数量限制 100 个。如您本地部署版本需要调整修改该限制,请参考[文档](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/faq/install-faq#11.-ben-di-bu-shu-ban-ru-he-jie-jue-shu-ju-ji-wen-dang-shang-chuan-de-da-xiao-xian-zhi-he-shu-liang)。
### 17. 为什么选择了 Claude 模型,还是会消耗 OpenAI 的费用?
因为 Claude 不支持 Embedding 操作,因此 Embedding 过程以及其他对话生成,下一个问题建议等默认都是用的 OpenAI 的 key因此还是会消耗 OpenAI 的额度。也可以在**设置-模型供应商**里设置其他默认推理模型和 Embedding 模型。
因为 Claude 不支持 Embedding 模型,因此 Embedding 过程以及其他对话生成,下一个问题建议等默认都是用的 OpenAI 的 key因此还是会消耗 OpenAI 的额度。也可以在**设置-模型供应商**里设置其他默认推理模型和 Embedding 模型。
### 18. 有什么方式能控制更多地使用上下文数据而不是模型自身生成能力吗?