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LangBot Models

LangBot Models 是 LangBot 官方提供的模型服务。当您使用 LangBot Space 账户初始化本地实例时，可用模型将被自动添加到您的实例中，无需进行任何配置。您将会获得一定的免费额度用于快速上手。 langbot_models 具体可用模型，请查看LangBot Space。

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自定义模型

您也可以添加其他来源的模型。LangBot 采用 供应商（Provider）+ 模型（Model） 的两层架构：
  • 供应商：定义 API 地址（Base URL）和 API 密钥。同一供应商下的所有模型共享这些配置。
  • 模型：关联到一个供应商，指定具体的模型名称和能力。
供应商 (OpenAI)
├── Base URL: https://api.openai.com/v1
├── API Keys: [sk-xxx]
├── LLM 模型: gpt-4o
├── LLM 模型: gpt-4o-mini
├── 向量模型: text-embedding-3-small
└── 重排序模型: rerank-v3.5
同一供应商下可以添加多个模型，它们会自动继承供应商的 API 地址和密钥，无需重复填写。

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对话模型 (LLM Model)

对话模型将被流水线用于处理消息，您配置的第一个模型将被设置为默认流水线的模型。 arch 可以添加多个模型，然后在流水线中选择具体使用什么模型。 model_config 填入 模型名称、选择 模型供应商（或新建供应商并填入 请求 URL 和 API Key），然后提交即可。 模型能力方面，请根据具体模型特性来选择：
  • 视觉能力：启用后才能识别图片
  • 工具使用能力（function calling / tool use）：启用后 LLM 才能在对话中调用工具
只要想使用来自 MCP 服务器、沙箱内置工具（exec/read/write/edit/glob/grep）、Skills 的能力，都必须为模型启用工具使用能力。 否则即使流水线绑定了这些扩展，Agent 也不会调用任何工具。模型本身需要支持 function calling 才能勾选。不确定时请查阅模型供应商的文档。

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嵌入模型 (Embedding Model)

嵌入模型将被用于计算消息的向量，若您需要使用知识库，请配置此模型。 embedding_model 填入 模型名称、选择 模型供应商，然后提交即可。之后请在知识库中配置使用此模型。

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使用 seekdb 内置嵌入模型（零配置）

系统已集成 seekdb 提供的官方嵌入模型，无需填写任何参数。
  • 在”嵌入模型”页面选择「seekdb-内置」；
  • 点击「保存」即可立即使用；
  • 后续在知识库中选择该模型即可生效。

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使用 Chroma 内置嵌入模型（零配置）

系统已集成 Chroma 提供的内置嵌入模型（all-MiniLM-L6-v2），无需填写任何参数。
  • 在”嵌入模型”页面选择「chroma-内置」；
  • 点击「保存」即可立即使用；
  • 后续在知识库中选择该模型即可生效。

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重排序模型 (Rerank Model)

重排序模型用于对 RAG 检索结果进行重新评分排序，显著提升知识库回答的精准度。当知识库返回多个候选文档时，重排序模型会使用 cross-encoder 对每个文档与查询的相关性进行精确打分，筛选出最相关的内容。 填入 模型名称、选择 模型供应商，然后提交即可。之后请在流水线的”AI 能力”配置中选择此模型。
重排序模型是可选的。不配置时，知识库检索结果将按向量相似度排序直接使用。配置后，检索结果会经过重排序模型重新打分，只保留最相关的 Top-K 条结果。