v4.6.4 (#585)

* perf: md format

* add systemConfig schema (#2)

* fix: markdown

* fix: root

* fix: root

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Co-authored-by: heheer <[email protected]>

Author: c121914yu

packages/global/common/string/textSplitter.ts

@@ -151,6 +151,7 @@ export const splitText2Chunks = (props: {
     const maxLen = splitTexts.length > 1 ? stepReges[step].maxLen : chunkLen;
     const minChunkLen = chunkLen * 0.7;
     const miniChunkLen = 30;
+    // console.log(splitTexts, stepReges[step].reg);
 
     const chunks: string[] = [];
     for (let i = 0; i < splitTexts.length; i++) {

packages/global/common/system/config/constants.ts

@@ -0,0 +1,13 @@
+export enum SystemConfigsTypeEnum {
+  fastgpt = 'fastgpt',
+  fastgptPro = 'fastgptPro'
+}
+
+export const SystemConfigsTypeMap = {
+  [SystemConfigsTypeEnum.fastgpt]: {
+    label: 'fastgpt'
+  },
+  [SystemConfigsTypeEnum.fastgptPro]: {
+    label: 'fastgptPro'
+  }
+};

packages/global/common/system/config/type.d.ts

@@ -0,0 +1,8 @@
+import { SystemConfigsTypeEnum } from "./constants";
+
+export type SystemConfigsType = {
+  _id: string;
+  type: `${SystemConfigsTypeEnum}`;
+  value: Record<string, any>;
+  createTime: Date;
+};

packages/service/common/system/config/schema.ts

@@ -0,0 +1,32 @@
+import { SystemConfigsType } from '@fastgpt/global/common/system/config/type';
+import { connectionMongo, type Model } from '../../../common/mongo';
+import { SystemConfigsTypeMap } from '@fastgpt/global/common/system/config/constants';
+
+const { Schema, model, models } = connectionMongo;
+
+const collectionName = 'systemConfigs';
+const systemConfigSchema = new Schema({
+  type: {
+    type: String,
+    required: true,
+    enum: Object.keys(SystemConfigsTypeMap)
+  },
+  value: {
+    type: Object,
+    required: true
+  },
+  createTime: {
+    type: Date,
+    default: () => new Date()
+  }
+})
+
+try {
+  systemConfigSchema.index({ createTime: -1 }, { expireAfterSeconds: 90 * 24 * 60 * 60 });
+} catch (error) {
+  console.log(error);
+}
+
+export const MongoSystemConfigs: Model<SystemConfigsType>=
+  models[collectionName] || model(collectionName, systemConfigSchema);
+  MongoSystemConfigs.syncIndexes();

packages/service/support/permission/controller.ts

@@ -151,6 +151,7 @@ export async function parseHeaderCert({
         authType: AuthUserTypeEnum.root
       };
     }
+    // apikey: abandon
     if (authApiKey && apikey) {
       // apikey
       const parseResult = await authOpenApiKey({ apikey });
@@ -164,20 +165,8 @@ export async function parseHeaderCert({
       };
     }
 
-    return {
-      uid: '',
-      teamId: '',
-      tmbId: '',
-      appId: '',
-      openApiKey: '',
-      authType: AuthUserTypeEnum.token
-    };
-  })();
-
-  // not rootUser and no uid, reject request
-  if (!rootkey && !uid && !teamId && !tmbId) {
     return Promise.reject(ERROR_ENUM.unAuthorization);
-  }
+  })();
 
   return {
     userId: String(uid),

projects/app/src/components/Markdown/CodeLight.tsx

@@ -296,7 +296,7 @@ const CodeLight = ({
 }) => {
   const { copyData } = useCopyData();
 
-  if (!inline && match) {
+  if (!inline) {
     return (
       <Box my={3} borderRadius={'md'} overflow={'overlay'} backgroundColor={'#222'}>
         <Flex

projects/app/src/components/Markdown/index.module.scss

@@ -308,8 +308,9 @@
 }
 .markdown code,
 .markdown tt {
-  border: 1px solid #eaeaea;
-  border-radius: 3px 3px 3px 3px;
+  border: 1px solid #dee0e2;
+  background-color: #f4f6f8;
+  border-radius: 3px;
   margin: 0 2px;
   padding: 0 5px;
 }

projects/app/src/global/core/prompt/agent.ts

@@ -1,8 +1,10 @@
 export const Prompt_AgentQA = {
-  description: `我会给你一段文本，学习它们，并整理学习成果，要求为：
-1. 提出问题并给出每个问题的答案。
-2. 每个答案都要详细完整，给出相关原文描述，答案可以包含普通文字、链接、代码、表格、公示、媒体链接等 markdown 元素。
-3. 最多提出 30 个问题。
+  description: `<context></context> 标记中是一段文本，学习它们，并整理学习成果。
+
+学习要求：
+- 提出问题并给出每个问题的答案。
+- 答案需详细完整，给出相关原文描述。答案可以包含普通文字、链接、代码、表格、公示、媒体链接等 markdown 元素。
+- 最多提出 30 个问题。
 `,
   fixedText: `最后，你需要按下面的格式返回多个问题和答案:
 Q1: 问题。
@@ -11,7 +13,10 @@ Q2:
 A2:
 ……
 
-我的文本："""{{text}}"""`
+<context>
+{{text}}
+<context/>
+`
 };
 
 export const Prompt_ExtractJson = `你可以从 "对话记录" 中提取指定信息，并返回一个 JSON 对象，JSON 对象要求：