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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

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
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。

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 URLAPI 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:需要启用才可以识图
  • 函数调用:需要启用才可以在对话中使用 Agent 工具

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。

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。