mirror of
https://github.com/langgenius/dify.git
synced 2024-11-15 19:22:36 +08:00
Merge branch 'fix/access_token_expire' into deploy/dev
Some checks are pending
Build and Push API & Web / build (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, linux/amd64, build-api-amd64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, linux/arm64, build-api-arm64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, linux/amd64, build-web-amd64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, linux/arm64, build-web-arm64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / create-manifest (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, merge-api-images) (push) Blocked by required conditions
Build and Push API & Web / create-manifest (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, merge-web-images) (push) Blocked by required conditions
Some checks are pending
Build and Push API & Web / build (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, linux/amd64, build-api-amd64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, linux/arm64, build-api-arm64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, linux/amd64, build-web-amd64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / build (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, linux/arm64, build-web-arm64) (push) Waiting to run
Build and Push API & Web / create-manifest (api, DIFY_API_IMAGE_NAME, merge-api-images) (push) Blocked by required conditions
Build and Push API & Web / create-manifest (web, DIFY_WEB_IMAGE_NAME, merge-web-images) (push) Blocked by required conditions
This commit is contained in:
NFish
commit
268b5251f2
241
README_PT.md
Normal file
241
README_PT.md
Normal file
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@ -0,0 +1,241 @@
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<p align="center">
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📌 <a href="https://dify.ai/blog/introducing-dify-workflow-file-upload-a-demo-on-ai-podcast">Introduzindo o Dify Workflow com Upload de Arquivo: Recrie o Podcast Google NotebookLM</a>
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</p>
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<p align="center">
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<a href="https://cloud.dify.ai">Dify Cloud</a> ·
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<a href="https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted">Auto-hospedagem</a> ·
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<a href="https://docs.dify.ai">Documentação</a> ·
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<a href="https://udify.app/chat/22L1zSxg6yW1cWQg">Consultas empresariais</a>
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</p>
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<p align="center">
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<a href="https://dify.ai" target="_blank">
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<img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/Product-F04438"></a>
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<a href="https://dify.ai/pricing" target="_blank">
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<img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/free-pricing?logo=free&color=%20%23155EEF&label=pricing&labelColor=%20%23528bff"></a>
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<a href="https://discord.gg/FngNHpbcY7" target="_blank">
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<img src="https://img.shields.io/discord/1082486657678311454?logo=discord&labelColor=%20%235462eb&logoColor=%20%23f5f5f5&color=%20%235462eb"
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alt="chat on Discord"></a>
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<a href="https://twitter.com/intent/follow?screen_name=dify_ai" target="_blank">
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<img src="https://img.shields.io/twitter/follow/dify_ai?logo=X&color=%20%23f5f5f5"
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alt="follow on X(Twitter)"></a>
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<a href="https://hub.docker.com/u/langgenius" target="_blank">
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<img alt="Docker Pulls" src="https://img.shields.io/docker/pulls/langgenius/dify-web?labelColor=%20%23FDB062&color=%20%23f79009"></a>
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<a href="https://github.com/langgenius/dify/graphs/commit-activity" target="_blank">
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<img alt="Commits last month" src="https://img.shields.io/github/commit-activity/m/langgenius/dify?labelColor=%20%2332b583&color=%20%2312b76a"></a>
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<a href="https://github.com/langgenius/dify/" target="_blank">
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<img alt="Issues closed" src="https://img.shields.io/github/issues-search?query=repo%3Alanggenius%2Fdify%20is%3Aclosed&label=issues%20closed&labelColor=%20%237d89b0&color=%20%235d6b98"></a>
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<a href="https://github.com/langgenius/dify/discussions/" target="_blank">
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<img alt="Discussion posts" src="https://img.shields.io/github/discussions/langgenius/dify?labelColor=%20%239b8afb&color=%20%237a5af8"></a>
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</p>
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<p align="center">
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<a href="./README.md"><img alt="README em Inglês" src="https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_CN.md"><img alt="简体中文版自述文件" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_JA.md"><img alt="日本語のREADME" src="https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_ES.md"><img alt="README em Espanhol" src="https://img.shields.io/badge/Español-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_FR.md"><img alt="README em Francês" src="https://img.shields.io/badge/Français-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_KL.md"><img alt="README tlhIngan Hol" src="https://img.shields.io/badge/Klingon-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_KR.md"><img alt="README em Coreano" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_AR.md"><img alt="README em Árabe" src="https://img.shields.io/badge/العربية-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_TR.md"><img alt="README em Turco" src="https://img.shields.io/badge/Türkçe-d9d9d9"></a>
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<a href="./README_VI.md"><img alt="README em Vietnamita" src="https://img.shields.io/badge/Ti%E1%BA%BFng%20Vi%E1%BB%87t-d9d9d9"></a>
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||||
<a href="./README_PT.md"><img alt="README em Português - BR" src="https://img.shields.io/badge/Portugu%C3%AAs-BR?style=flat&label=BR&color=d9d9d9"></a>
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</p>
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Dify é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos LLM de código aberto. Sua interface intuitiva combina workflow de IA, pipeline RAG, capacidades de agente, gerenciamento de modelos, recursos de observabilidade e muito mais, permitindo que você vá rapidamente do protótipo à produção. Aqui está uma lista das principais funcionalidades:
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</br> </br>
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**1. Workflow**:
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Construa e teste workflows poderosos de IA em uma interface visual, aproveitando todos os recursos a seguir e muito mais.
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https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/356df23e-1604-483d-80a6-9517ece318aa
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**2. Suporte abrangente a modelos**:
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Integração perfeita com centenas de LLMs proprietários e de código aberto de diversas provedoras e soluções auto-hospedadas, abrangendo GPT, Mistral, Llama3 e qualquer modelo compatível com a API da OpenAI. A lista completa de provedores suportados pode ser encontrada [aqui](https://docs.dify.ai/getting-started/readme/model-providers).
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**3. IDE de Prompt**:
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Interface intuitiva para criação de prompts, comparação de desempenho de modelos e adição de recursos como conversão de texto para fala em um aplicativo baseado em chat.
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**4. Pipeline RAG**:
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Extensas capacidades de RAG que cobrem desde a ingestão de documentos até a recuperação, com suporte nativo para extração de texto de PDFs, PPTs e outros formatos de documentos comuns.
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**5. Capacidades de agente**:
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Você pode definir agentes com base em LLM Function Calling ou ReAct e adicionar ferramentas pré-construídas ou personalizadas para o agente. O Dify oferece mais de 50 ferramentas integradas para agentes de IA, como Google Search, DALL·E, Stable Diffusion e WolframAlpha.
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**6. LLMOps**:
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Monitore e analise os registros e o desempenho do aplicativo ao longo do tempo. É possível melhorar continuamente prompts, conjuntos de dados e modelos com base nos dados de produção e anotações.
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**7. Backend como Serviço**:
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Todas os recursos do Dify vêm com APIs correspondentes, permitindo que você integre o Dify sem esforço na lógica de negócios da sua empresa.
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## Comparação de recursos
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<table style="width: 100%;">
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<tr>
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<th align="center">Recurso</th>
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<th align="center">Dify.AI</th>
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<th align="center">LangChain</th>
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<th align="center">Flowise</th>
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<th align="center">OpenAI Assistants API</th>
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</tr>
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<tr>
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<td align="center">Abordagem de Programação</td>
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<td align="center">Orientada a API + Aplicativo</td>
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<td align="center">Código Python</td>
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<td align="center">Orientada a Aplicativo</td>
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<td align="center">Orientada a API</td>
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</tr>
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<tr>
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<td align="center">LLMs Suportados</td>
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<td align="center">Variedade Rica</td>
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<td align="center">Variedade Rica</td>
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<td align="center">Variedade Rica</td>
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<td align="center">Apenas OpenAI</td>
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</tr>
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<tr>
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<td align="center">RAG Engine</td>
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<td align="center">✅</td>
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<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
</tr>
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||||
<tr>
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<td align="center">Agente</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
</tr>
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<tr>
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<td align="center">Workflow</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
</tr>
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||||
<tr>
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||||
<td align="center">Observabilidade</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
</tr>
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<tr>
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||||
<td align="center">Recursos Empresariais (SSO/Controle de Acesso)</td>
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<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
</tr>
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<tr>
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<td align="center">Implantação Local</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">✅</td>
|
||||
<td align="center">✅</td>
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||||
<td align="center">❌</td>
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||||
</tr>
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</table>
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## Usando o Dify
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- **Nuvem </br>**
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Oferecemos o serviço [Dify Cloud](https://dify.ai) para qualquer pessoa experimentar sem nenhuma configuração. Ele fornece todas as funcionalidades da versão auto-hospedada, incluindo 200 chamadas GPT-4 gratuitas no plano sandbox.
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- **Auto-hospedagem do Dify Community Edition</br>**
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Configure rapidamente o Dify no seu ambiente com este [guia inicial](#quick-start).
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Use nossa [documentação](https://docs.dify.ai) para referências adicionais e instruções mais detalhadas.
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- **Dify para empresas/organizações</br>**
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||||
Oferecemos recursos adicionais voltados para empresas. [Envie suas perguntas através deste chatbot](https://udify.app/chat/22L1zSxg6yW1cWQg) ou [envie-nos um e-mail](mailto:business@dify.ai?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry) para discutir necessidades empresariais. </br>
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||||
> Para startups e pequenas empresas que utilizam AWS, confira o [Dify Premium no AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-t22mebxzwjhu6) e implemente no seu próprio AWS VPC com um clique. É uma oferta AMI acessível com a opção de criar aplicativos com logotipo e marca personalizados.
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## Mantendo-se atualizado
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Dê uma estrela no Dify no GitHub e seja notificado imediatamente sobre novos lançamentos.
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## Início rápido
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> Antes de instalar o Dify, certifique-se de que sua máquina atenda aos seguintes requisitos mínimos de sistema:
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>
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>- CPU >= 2 Núcleos
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>- RAM >= 4 GiB
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</br>
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A maneira mais fácil de iniciar o servidor Dify é executar nosso arquivo [docker-compose.yml](docker/docker-compose.yaml). Antes de rodar o comando de instalação, certifique-se de que o [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) e o [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/) estão instalados na sua máquina:
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```bash
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cd docker
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cp .env.example .env
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docker compose up -d
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```
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Após a execução, você pode acessar o painel do Dify no navegador em [http://localhost/install](http://localhost/install) e iniciar o processo de inicialização.
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> Se você deseja contribuir com o Dify ou fazer desenvolvimento adicional, consulte nosso [guia para implantar a partir do código fonte](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/local-source-code).
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## Próximos passos
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Se precisar personalizar a configuração, consulte os comentários no nosso arquivo [.env.example](docker/.env.example) e atualize os valores correspondentes no seu arquivo `.env`. Além disso, talvez seja necessário fazer ajustes no próprio arquivo `docker-compose.yaml`, como alterar versões de imagem, mapeamentos de portas ou montagens de volumes, com base no seu ambiente de implantação específico e nas suas necessidades. Após fazer quaisquer alterações, execute novamente `docker-compose up -d`. Você pode encontrar a lista completa de variáveis de ambiente disponíveis [aqui](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/environments).
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Se deseja configurar uma instalação de alta disponibilidade, há [Helm Charts](https://helm.sh/) e arquivos YAML contribuídos pela comunidade que permitem a implantação do Dify no Kubernetes.
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- [Helm Chart de @LeoQuote](https://github.com/douban/charts/tree/master/charts/dify)
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- [Helm Chart de @BorisPolonsky](https://github.com/BorisPolonsky/dify-helm)
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||||
- [Arquivo YAML de @Winson-030](https://github.com/Winson-030/dify-kubernetes)
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#### Usando o Terraform para Implantação
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Implante o Dify na Plataforma Cloud com um único clique usando [terraform](https://www.terraform.io/)
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##### Azure Global
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- [Azure Terraform por @nikawang](https://github.com/nikawang/dify-azure-terraform)
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##### Google Cloud
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- [Google Cloud Terraform por @sotazum](https://github.com/DeNA/dify-google-cloud-terraform)
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## Contribuindo
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Para aqueles que desejam contribuir com código, veja nosso [Guia de Contribuição](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/CONTRIBUTING.md).
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Ao mesmo tempo, considere apoiar o Dify compartilhando-o nas redes sociais e em eventos e conferências.
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> Estamos buscando contribuidores para ajudar na tradução do Dify para idiomas além de Mandarim e Inglês. Se você tiver interesse em ajudar, consulte o [README i18n](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/web/i18n/README.md) para mais informações e deixe-nos um comentário no canal `global-users` em nosso [Servidor da Comunidade no Discord](https://discord.gg/8Tpq4AcN9c).
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**Contribuidores**
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||||
<a href="https://github.com/langgenius/dify/graphs/contributors">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=langgenius/dify" />
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</a>
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## Comunidade e contato
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||||
* [Discussões no GitHub](https://github.com/langgenius/dify/discussions). Melhor para: compartilhar feedback e fazer perguntas.
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* [Problemas no GitHub](https://github.com/langgenius/dify/issues). Melhor para: relatar bugs encontrados no Dify.AI e propor novos recursos. Veja nosso [Guia de Contribuição](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/CONTRIBUTING.md).
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||||
* [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7). Melhor para: compartilhar suas aplicações e interagir com a comunidade.
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||||
* [X(Twitter)](https://twitter.com/dify_ai). Melhor para: compartilhar suas aplicações e interagir com a comunidade.
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||||
## Histórico de estrelas
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[](https://star-history.com/#langgenius/dify&Date)
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## Divulgação de segurança
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Para proteger sua privacidade, evite postar problemas de segurança no GitHub. Em vez disso, envie suas perguntas para security@dify.ai e forneceremos uma resposta mais detalhada.
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## Licença
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Este repositório está disponível sob a [Licença de Código Aberto Dify](LICENSE), que é essencialmente Apache 2.0 com algumas restrições adicionais.
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@ -10,6 +10,7 @@ from pydantic import (
|
|||
PositiveInt,
|
||||
computed_field,
|
||||
)
|
||||
from pydantic_extra_types.timezone_name import TimeZoneName
|
||||
from pydantic_settings import BaseSettings
|
||||
|
||||
from configs.feature.hosted_service import HostedServiceConfig
|
||||
|
|
@ -339,8 +340,9 @@ class LoggingConfig(BaseSettings):
|
|||
default=None,
|
||||
)
|
||||
|
||||
LOG_TZ: Optional[str] = Field(
|
||||
description="Timezone for log timestamps (e.g., 'America/New_York')",
|
||||
LOG_TZ: Optional[TimeZoneName] = Field(
|
||||
description="Timezone for log timestamps. Allowed timezone values can be referred to IANA Time Zone Database,"
|
||||
" e.g., 'America/New_York')",
|
||||
default=None,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -258,7 +258,7 @@ class DocumentUpdateByFileApi(DatasetApiResource):
|
|||
except ProviderTokenNotInitError as ex:
|
||||
raise ProviderNotInitializeError(ex.description)
|
||||
document = documents[0]
|
||||
documents_and_batch_fields = {"document": marshal(document, document_fields), "batch": batch}
|
||||
documents_and_batch_fields = {"document": marshal(document, document_fields), "batch": document.batch}
|
||||
return documents_and_batch_fields, 200
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
model: hunyuan-standard-256k
|
||||
model: hunyuan-standard-256K
|
||||
label:
|
||||
zh_Hans: hunyuan-standard-256k
|
||||
en_US: hunyuan-standard-256k
|
||||
zh_Hans: hunyuan-standard-256K
|
||||
en_US: hunyuan-standard-256K
|
||||
model_type: llm
|
||||
features:
|
||||
- agent-thought
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -37,7 +37,7 @@ class TidbService:
|
|||
}
|
||||
|
||||
spending_limit = {
|
||||
"monthly": 100,
|
||||
"monthly": dify_config.TIDB_SPEND_LIMIT,
|
||||
}
|
||||
password = str(uuid.uuid4()).replace("-", "")[:16]
|
||||
display_name = str(uuid.uuid4()).replace("-", "")[:16]
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
from enum import Enum
|
||||
|
||||
|
||||
class RerankMode(Enum):
|
||||
class RerankMode(str, Enum):
|
||||
RERANKING_MODEL = "reranking_model"
|
||||
WEIGHTED_SCORE = "weighted_score"
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -22,6 +22,7 @@ from core.rag.datasource.keyword.jieba.jieba_keyword_table_handler import JiebaK
|
|||
from core.rag.datasource.retrieval_service import RetrievalService
|
||||
from core.rag.entities.context_entities import DocumentContext
|
||||
from core.rag.models.document import Document
|
||||
from core.rag.rerank.rerank_type import RerankMode
|
||||
from core.rag.retrieval.retrieval_methods import RetrievalMethod
|
||||
from core.rag.retrieval.router.multi_dataset_function_call_router import FunctionCallMultiDatasetRouter
|
||||
from core.rag.retrieval.router.multi_dataset_react_route import ReactMultiDatasetRouter
|
||||
|
|
@ -361,10 +362,39 @@ class DatasetRetrieval:
|
|||
reranking_enable: bool = True,
|
||||
message_id: Optional[str] = None,
|
||||
):
|
||||
if not available_datasets:
|
||||
return []
|
||||
threads = []
|
||||
all_documents = []
|
||||
dataset_ids = [dataset.id for dataset in available_datasets]
|
||||
index_type = None
|
||||
index_type_check = all(
|
||||
item.indexing_technique == available_datasets[0].indexing_technique for item in available_datasets
|
||||
)
|
||||
if not index_type_check and (not reranking_enable or reranking_mode != RerankMode.RERANKING_MODEL):
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"The configured knowledge base list have different indexing technique, please set reranking model."
|
||||
)
|
||||
index_type = available_datasets[0].indexing_technique
|
||||
if index_type == "high_quality":
|
||||
embedding_model_check = all(
|
||||
item.embedding_model == available_datasets[0].embedding_model for item in available_datasets
|
||||
)
|
||||
embedding_model_provider_check = all(
|
||||
item.embedding_model_provider == available_datasets[0].embedding_model_provider
|
||||
for item in available_datasets
|
||||
)
|
||||
if (
|
||||
reranking_enable
|
||||
and reranking_mode == "weighted_score"
|
||||
and (not embedding_model_check or not embedding_model_provider_check)
|
||||
):
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"The configured knowledge base list have different embedding model, please set reranking model."
|
||||
)
|
||||
if reranking_enable and reranking_mode == RerankMode.WEIGHTED_SCORE:
|
||||
weights["vector_setting"]["embedding_provider_name"] = available_datasets[0].embedding_model_provider
|
||||
weights["vector_setting"]["embedding_model_name"] = available_datasets[0].embedding_model
|
||||
|
||||
for dataset in available_datasets:
|
||||
index_type = dataset.indexing_technique
|
||||
retrieval_thread = threading.Thread(
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -153,6 +153,7 @@ class AnswerStreamGeneratorRouter:
|
|||
NodeType.IF_ELSE,
|
||||
NodeType.QUESTION_CLASSIFIER,
|
||||
NodeType.ITERATION,
|
||||
NodeType.CONVERSATION_VARIABLE_ASSIGNER,
|
||||
}:
|
||||
answer_dependencies[answer_node_id].append(source_node_id)
|
||||
else:
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -5,6 +5,7 @@ import json
|
|||
import docx
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import pypdfium2
|
||||
import yaml
|
||||
from unstructured.partition.email import partition_email
|
||||
from unstructured.partition.epub import partition_epub
|
||||
from unstructured.partition.msg import partition_msg
|
||||
|
|
@ -101,6 +102,8 @@ def _extract_text_by_mime_type(*, file_content: bytes, mime_type: str) -> str:
|
|||
return _extract_text_from_msg(file_content)
|
||||
case "application/json":
|
||||
return _extract_text_from_json(file_content)
|
||||
case "application/x-yaml" | "text/yaml":
|
||||
return _extract_text_from_yaml(file_content)
|
||||
case _:
|
||||
raise UnsupportedFileTypeError(f"Unsupported MIME type: {mime_type}")
|
||||
|
||||
|
|
@ -112,6 +115,8 @@ def _extract_text_by_file_extension(*, file_content: bytes, file_extension: str)
|
|||
return _extract_text_from_plain_text(file_content)
|
||||
case ".json":
|
||||
return _extract_text_from_json(file_content)
|
||||
case ".yaml" | ".yml":
|
||||
return _extract_text_from_yaml(file_content)
|
||||
case ".pdf":
|
||||
return _extract_text_from_pdf(file_content)
|
||||
case ".doc" | ".docx":
|
||||
|
|
@ -149,6 +154,15 @@ def _extract_text_from_json(file_content: bytes) -> str:
|
|||
raise TextExtractionError(f"Failed to decode or parse JSON file: {e}") from e
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_yaml(file_content: bytes) -> str:
|
||||
"""Extract the content from yaml file"""
|
||||
try:
|
||||
yaml_data = yaml.safe_load_all(file_content.decode("utf-8"))
|
||||
return yaml.dump_all(yaml_data, allow_unicode=True, sort_keys=False)
|
||||
except (UnicodeDecodeError, yaml.YAMLError) as e:
|
||||
raise TextExtractionError(f"Failed to decode or parse YAML file: {e}") from e
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf(file_content: bytes) -> str:
|
||||
try:
|
||||
pdf_file = io.BytesIO(file_content)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,8 +1,10 @@
|
|||
import logging
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from logging.handlers import RotatingFileHandler
|
||||
|
||||
import pytz
|
||||
from flask import Flask
|
||||
|
||||
from configs import dify_config
|
||||
|
|
@ -30,16 +32,10 @@ def init_app(app: Flask):
|
|||
handlers=log_handlers,
|
||||
force=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
log_tz = dify_config.LOG_TZ
|
||||
if log_tz:
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
import pytz
|
||||
|
||||
timezone = pytz.timezone(log_tz)
|
||||
|
||||
def time_converter(seconds):
|
||||
return datetime.utcfromtimestamp(seconds).astimezone(timezone).timetuple()
|
||||
|
||||
for handler in logging.root.handlers:
|
||||
handler.formatter.converter = time_converter
|
||||
handler.formatter.converter = lambda seconds: (
|
||||
datetime.fromtimestamp(seconds, tz=pytz.UTC).astimezone(log_tz).timetuple()
|
||||
)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -121,6 +121,7 @@ conversation_fields = {
|
|||
"from_account_name": fields.String,
|
||||
"read_at": TimestampField,
|
||||
"created_at": TimestampField,
|
||||
"updated_at": TimestampField,
|
||||
"annotation": fields.Nested(annotation_fields, allow_null=True),
|
||||
"model_config": fields.Nested(simple_model_config_fields),
|
||||
"user_feedback_stats": fields.Nested(feedback_stat_fields),
|
||||
|
|
@ -182,6 +183,7 @@ conversation_detail_fields = {
|
|||
"from_end_user_id": fields.String,
|
||||
"from_account_id": fields.String,
|
||||
"created_at": TimestampField,
|
||||
"updated_at": TimestampField,
|
||||
"annotated": fields.Boolean,
|
||||
"introduction": fields.String,
|
||||
"model_config": fields.Nested(model_config_fields),
|
||||
|
|
@ -197,6 +199,7 @@ simple_conversation_fields = {
|
|||
"status": fields.String,
|
||||
"introduction": fields.String,
|
||||
"created_at": TimestampField,
|
||||
"updated_at": TimestampField,
|
||||
}
|
||||
|
||||
conversation_infinite_scroll_pagination_fields = {
|
||||
|
|
|
|||
100
api/tests/unit_tests/oss/__mock/aliyun_oss.py
Normal file
100
api/tests/unit_tests/oss/__mock/aliyun_oss.py
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,100 @@
|
|||
import os
|
||||
import posixpath
|
||||
from unittest.mock import MagicMock
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
from _pytest.monkeypatch import MonkeyPatch
|
||||
from oss2 import Bucket
|
||||
from oss2.models import GetObjectResult, PutObjectResult
|
||||
|
||||
from tests.unit_tests.oss.__mock.base import (
|
||||
get_example_bucket,
|
||||
get_example_data,
|
||||
get_example_filename,
|
||||
get_example_filepath,
|
||||
get_example_folder,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class MockResponse:
|
||||
def __init__(self, status, headers, request_id):
|
||||
self.status = status
|
||||
self.headers = headers
|
||||
self.request_id = request_id
|
||||
|
||||
|
||||
class MockAliyunOssClass:
|
||||
def __init__(
|
||||
self,
|
||||
auth,
|
||||
endpoint,
|
||||
bucket_name,
|
||||
is_cname=False,
|
||||
session=None,
|
||||
connect_timeout=None,
|
||||
app_name="",
|
||||
enable_crc=True,
|
||||
proxies=None,
|
||||
region=None,
|
||||
cloudbox_id=None,
|
||||
is_path_style=False,
|
||||
is_verify_object_strict=True,
|
||||
):
|
||||
self.bucket_name = get_example_bucket()
|
||||
self.key = posixpath.join(get_example_folder(), get_example_filename())
|
||||
self.content = get_example_data()
|
||||
self.filepath = get_example_filepath()
|
||||
self.resp = MockResponse(
|
||||
200,
|
||||
{
|
||||
"etag": "ee8de918d05640145b18f70f4c3aa602",
|
||||
"x-oss-version-id": "CAEQNhiBgMDJgZCA0BYiIDc4MGZjZGI2OTBjOTRmNTE5NmU5NmFhZjhjYmY0****",
|
||||
},
|
||||
"request_id",
|
||||
)
|
||||
|
||||
def put_object(self, key, data, headers=None, progress_callback=None):
|
||||
assert key == self.key
|
||||
assert data == self.content
|
||||
return PutObjectResult(self.resp)
|
||||
|
||||
def get_object(self, key, byte_range=None, headers=None, progress_callback=None, process=None, params=None):
|
||||
assert key == self.key
|
||||
|
||||
get_object_output = MagicMock(GetObjectResult)
|
||||
get_object_output.read.return_value = self.content
|
||||
return get_object_output
|
||||
|
||||
def get_object_to_file(
|
||||
self, key, filename, byte_range=None, headers=None, progress_callback=None, process=None, params=None
|
||||
):
|
||||
assert key == self.key
|
||||
assert filename == self.filepath
|
||||
|
||||
def object_exists(self, key, headers=None):
|
||||
assert key == self.key
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def delete_object(self, key, params=None, headers=None):
|
||||
assert key == self.key
|
||||
self.resp.headers["x-oss-delete-marker"] = True
|
||||
return self.resp
|
||||
|
||||
|
||||
MOCK = os.getenv("MOCK_SWITCH", "false").lower() == "true"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def setup_aliyun_oss_mock(monkeypatch: MonkeyPatch):
|
||||
if MOCK:
|
||||
monkeypatch.setattr(Bucket, "__init__", MockAliyunOssClass.__init__)
|
||||
monkeypatch.setattr(Bucket, "put_object", MockAliyunOssClass.put_object)
|
||||
monkeypatch.setattr(Bucket, "get_object", MockAliyunOssClass.get_object)
|
||||
monkeypatch.setattr(Bucket, "get_object_to_file", MockAliyunOssClass.get_object_to_file)
|
||||
monkeypatch.setattr(Bucket, "object_exists", MockAliyunOssClass.object_exists)
|
||||
monkeypatch.setattr(Bucket, "delete_object", MockAliyunOssClass.delete_object)
|
||||
|
||||
yield
|
||||
|
||||
if MOCK:
|
||||
monkeypatch.undo()
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,22 @@
|
|||
from unittest.mock import MagicMock, patch
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
from oss2 import Auth
|
||||
|
||||
from extensions.storage.aliyun_oss_storage import AliyunOssStorage
|
||||
from tests.unit_tests.oss.__mock.aliyun_oss import setup_aliyun_oss_mock
|
||||
from tests.unit_tests.oss.__mock.base import (
|
||||
BaseStorageTest,
|
||||
get_example_bucket,
|
||||
get_example_folder,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class TestAliyunOss(BaseStorageTest):
|
||||
@pytest.fixture(autouse=True)
|
||||
def setup_method(self, setup_aliyun_oss_mock):
|
||||
"""Executed before each test method."""
|
||||
with patch.object(Auth, "__init__", return_value=None):
|
||||
self.storage = AliyunOssStorage()
|
||||
self.storage.bucket_name = get_example_bucket()
|
||||
self.storage.folder = get_example_folder()
|
||||
|
|
@ -558,6 +558,22 @@ ETL_TYPE=dify
|
|||
# For example: http://unstructured:8000/general/v0/general
|
||||
UNSTRUCTURED_API_URL=
|
||||
|
||||
# ------------------------------
|
||||
# Model Configuration
|
||||
# ------------------------------
|
||||
|
||||
# The maximum number of tokens allowed for prompt generation.
|
||||
# This setting controls the upper limit of tokens that can be used by the LLM
|
||||
# when generating a prompt in the prompt generation tool.
|
||||
# Default: 512 tokens.
|
||||
PROMPT_GENERATION_MAX_TOKENS=512
|
||||
|
||||
# The maximum number of tokens allowed for code generation.
|
||||
# This setting controls the upper limit of tokens that can be used by the LLM
|
||||
# when generating code in the code generation tool.
|
||||
# Default: 1024 tokens.
|
||||
CODE_GENERATION_MAX_TOKENS=1024
|
||||
|
||||
# ------------------------------
|
||||
# Multi-modal Configuration
|
||||
# ------------------------------
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -142,7 +142,7 @@ x-shared-env: &shared-api-worker-env
|
|||
TIDB_VECTOR_DATABASE: ${TIDB_VECTOR_DATABASE:-dify}
|
||||
TIDB_ON_QDRANT_URL: ${TIDB_ON_QDRANT_URL:-http://127.0.0.1}
|
||||
TIDB_ON_QDRANT_API_KEY: ${TIDB_ON_QDRANT_API_KEY:-dify}
|
||||
TIDB_ON_QDRANT_CLIENT_TIMEOUT: ${TIDB_ON_QDRANT_API_KEY:-20}
|
||||
TIDB_ON_QDRANT_CLIENT_TIMEOUT: ${TIDB_ON_QDRANT_CLIENT_TIMEOUT:-20}
|
||||
TIDB_ON_QDRANT_GRPC_ENABLED: ${TIDB_ON_QDRANT_GRPC_ENABLED:-false}
|
||||
TIDB_ON_QDRANT_GRPC_PORT: ${TIDB_ON_QDRANT_GRPC_PORT:-6334}
|
||||
TIDB_PUBLIC_KEY: ${TIDB_PUBLIC_KEY:-dify}
|
||||
|
|
@ -207,6 +207,8 @@ x-shared-env: &shared-api-worker-env
|
|||
UPLOAD_FILE_BATCH_LIMIT: ${UPLOAD_FILE_BATCH_LIMIT:-5}
|
||||
ETL_TYPE: ${ETL_TYPE:-dify}
|
||||
UNSTRUCTURED_API_URL: ${UNSTRUCTURED_API_URL:-}
|
||||
PROMPT_GENERATION_MAX_TOKENS: ${PROMPT_GENERATION_MAX_TOKENS:-512}
|
||||
CODE_GENERATION_MAX_TOKENS: ${CODE_GENERATION_MAX_TOKENS:-1024}
|
||||
MULTIMODAL_SEND_IMAGE_FORMAT: ${MULTIMODAL_SEND_IMAGE_FORMAT:-base64}
|
||||
UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT: ${UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT:-10}
|
||||
SENTRY_DSN: ${API_SENTRY_DSN:-}
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -656,6 +656,11 @@ Chat applications support session persistence, allowing previous chat history to
|
|||
<Property name='pinned' type='bool' key='pinned'>
|
||||
Return only pinned conversations as `true`, only non-pinned as `false`
|
||||
</Property>
|
||||
<Property name='sort_by' type='string' key='sort_by'>
|
||||
Sorting Field (Optional), Default: -updated_at (sorted in descending order by update time)
|
||||
- Available Values: created_at, -created_at, updated_at, -updated_at
|
||||
- The symbol before the field represents the order or reverse, "-" represents reverse order.
|
||||
</Property>
|
||||
</Properties>
|
||||
|
||||
### Response
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -691,6 +691,11 @@ import { Row, Col, Properties, Property, Heading, SubProperty } from '../md.tsx'
|
|||
<Property name='pinned' type='bool' key='pinned'>
|
||||
只返回置顶 true，只返回非置顶 false
|
||||
</Property>
|
||||
<Property name='sort_by' type='string' key='sort_by'>
|
||||
排序字段（选题），默认 -updated_at(按更新时间倒序排列)
|
||||
- 可选值：created_at, -created_at, updated_at, -updated_at
|
||||
- 字段前面的符号代表顺序或倒序，-代表倒序
|
||||
</Property>
|
||||
</Properties>
|
||||
|
||||
### Response
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -690,6 +690,11 @@ Chat applications support session persistence, allowing previous chat history to
|
|||
<Property name='pinned' type='bool' key='pinned'>
|
||||
Return only pinned conversations as `true`, only non-pinned as `false`
|
||||
</Property>
|
||||
<Property name='sort_by' type='string' key='sort_by'>
|
||||
Sorting Field (Optional), Default: -updated_at (sorted in descending order by update time)
|
||||
- Available Values: created_at, -created_at, updated_at, -updated_at
|
||||
- The symbol before the field represents the order or reverse, "-" represents reverse order.
|
||||
</Property>
|
||||
</Properties>
|
||||
|
||||
### Response
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -705,6 +705,11 @@ import { Row, Col, Properties, Property, Heading, SubProperty } from '../md.tsx'
|
|||
<Property name='pinned' type='bool' key='pinned'>
|
||||
只返回置顶 true，只返回非置顶 false
|
||||
</Property>
|
||||
<Property name='sort_by' type='string' key='sort_by'>
|
||||
排序字段（选题），默认 -updated_at(按更新时间倒序排列)
|
||||
- 可选值：created_at, -created_at, updated_at, -updated_at
|
||||
- 字段前面的符号代表顺序或倒序，-代表倒序
|
||||
</Property>
|
||||
</Properties>
|
||||
|
||||
### Response
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -85,6 +85,8 @@ const SwrInitor = ({
|
|||
<SWRConfig value={{
|
||||
shouldRetryOnError: false,
|
||||
revalidateOnFocus: false,
|
||||
revalidateIfStale: false,
|
||||
revalidateOnReconnect: false,
|
||||
}}>
|
||||
{children}
|
||||
</SWRConfig>
|
||||
|
|
|
|||
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