差别

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--- vpet:mod:chatvpetprocess [2026/04/27 17:45] – [6. 知识库设置] LorisYounger
+++ vpet:mod:chatvpetprocess [2026/05/10 16:34] (当前版本) – 有米
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 | **API URL** | 聊天接口地址，建议以 `/v1` 结尾 |
 | **API Key** | 用于鉴权的密钥 |
-| **Web 代理** | 可选。HTTP/SOCKS 代理地址，国内访问 OpenAI 等限制模型商时使用. 无需可不填 |
+| **Web 代理** | 可选。填入 HTTP/SOCKS 代理地址。若在国内直接访问 OpenAI 等服务，请务必填写或使用 API 中转。 |
 | **Model** | 使用的语言模型名称，可下拉选择或手动输入 |
 | **初始化文本** | 系统提示词（System Prompt），不会被遗忘，字越多越贵 |
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 . 前往 [OpenAI 平台](https://platform.openai.com/) 注册账号并充值。
 . 进入 **API Keys** 页面，点击 **Create new secret key** 生成密钥（以 `sk-` 开头）。
-. 在设置窗口中填写：
+. 在设置窗口中填写：\\
-   - **API URL**：`https://api.openai.com/v1/`
+   - **API URL**：`https://api.openai.com/v1/`\\
-   - **API Key**：粘贴你的 `sk-xxxxxxxx` 密钥
+   - **API Key**：粘贴你的 `sk-xxxxxxxx` 密钥\\
    - **Model**：推荐 `gpt-4o-mini`（性价比高）或 `gpt-4o`
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 . 前往 [DeepSeek 开放平台](https://platform.deepseek.com/) 注册账号并充值。
 . 进入 **API Keys** 页面，创建并复制你的 API Key（以 `sk-` 开头）。
-. 在设置窗口中填写：
+. 在设置窗口中填写：\\
-   - **API URL**：`https://api.deepseek.com/v1`
+   - **API URL**：`https://api.deepseek.com/v1`\\
-   - **API Key**：粘贴你的 DeepSeek API Key
+   - **API Key**：粘贴你的 DeepSeek API Key\\
    - **Model**：`deepseek-chat`（通用对话）或 `deepseek-reasoner`（推理增强）
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 ### 2.3 使用本地部署模型
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    打开 LM Studio，进入 **Model Search** 标签页，搜索并下载一个支持 Tool Call 的模型。**建议选择 8B 或以上参数量的模型**（例如 `qwen3.5-35b-a3b`、`gemma-4-26b-a4b`、`glm-4.7-flash`）。更小的模型容易出现格式错误。
-. **启动本地服务器**
+. **启动本地服务器**  \\
-   - 在左侧边栏点击 **Developer** 标签页。
+   - 在左侧边栏点击 **Developer** 标签页。\\
-   - 选择 **Load Model** ,选择已下载的模型，点击 **Start Server** 启动服务。
+   - 选择 **Load Model** ,选择已下载的模型，点击 **Start Server** 启动服务。\\
    - 默认 API 地址为 `http://localhost:1234/v1`。
 . **在 ChatVPet 中填写配置**
-   参考以下信息填写设置窗口：
+参考以下信息填写设置窗口：\\
-   - **API URL**：`http://localhost:1234/v1`
+- **API URL**：`http://localhost:1234/v1`\\
-   - **API Key**：任意非空字符串即可（如 `local`），LM Studio 本地服务不对 Key 做校验
+- **API Key**：任意非空字符串即可（如 `local`），LM Studio 本地服务不对 Key 做校验\\
-   - **Model**：填写 LM Studio 中实际加载的模型名称（可在 Server 界面查看，如 `glm-4.7-flash`）
+- **Model**：填写 LM Studio 中实际加载的模型名称（可在 Server 界面查看，如 `glm-4.7-flash`）\\
-   - 其余字段（如温度、代理等）根据实际需求填写
+- 其余字段（如温度、代理等）根据实际需求填写
 <wrap info> **注意**：LM Studio 的 `/v1/chat/completions` 端点完全兼容 OpenAI API 格式，原生支持 **Tool Call（函数调用）** 功能。只要模型本身具备 Tool Call 能力，ChatVPet 即可正常调用。</wrap>
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    使用内置的 `llama-server` 启动 OpenAI 兼容的 API 服务：
-   ```bash
+   `./llama-server -m /path/to/model.gguf --host 0.0.0.0 --port 8080 -c 4096 --jinja`
-   ./llama-server -m /path/to/model.gguf \
-                  --host 0.0.0.0 \
+   - `-m`：模型文件路径\\
-                  --port 8080 \
+   - `--host` / `--port`：监听地址和端口\\
-                  -c 4096 \
+   - `-c`：上下文长度（需与模型匹配）\\
-                  --jinja
-   ```
-   - `-m`：模型文件路径
-   - `--host` / `--port`：监听地址和端口
-   - `-c`：上下文长度（需与模型匹配）
    - `--jinja`：**启用 Jinja 模板解析，这是 Tool Call 正常工作的关键参数**
-. **在 ChatVPet 中填写配置**
+. **在 ChatVPet 中填写配置**\\
+    - **API URL**：`http://localhost:8080/v1`\\
-   - **API URL**：`http://localhost:8080/v1`
+   - **API Key**：任意非空字符串\\
-   - **API Key**：任意非空字符串
+   - **Model**：填写模型名称（可先访问 `http://localhost:8080/v1/models` 查看）\\
-   - **Model**：填写模型名称（可先访问 `http://localhost:8080/v1/models` 查看）
 <wrap tip>  **提示**：llama.cpp 的 API 服务完全兼容 OpenAI 格式，原生支持 Tool Call。若需要 GPU 加速，请根据您的硬件在编译时启用相应的后端（NVIDIA 使用 CUDA，Apple Silicon 使用 Metal）。</wrap>
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 如需单独指定：
-- **Embedding URL**：`https://api.openai.com/v1`
+- **Embedding URL**：`https://api.openai.com/v1`  \\
-- **Embedding Key**：与主 API Key 相同
+- **Embedding Key**：与主 API Key 相同\\
 - **Embedding Model**：`text-embedding-3-small`或 `text-embedding-3-large`