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Ark-Hakobune
parent
45d781e575
commit
377c5d3f11
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@ -1,207 +0,0 @@
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[inner]
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version = "0.0.8"
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#如果你想要修改配置文件，请在修改后将version的值进行变更
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#如果新增项目，请在BotConfig类下新增相应的变量
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#1.如果你修改的是[]层级项目，例如你新增了 [memory],那么请在config.py的 load_config函数中的include_configs字典中新增"内容":{
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#"func":memory,
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#"support":">=0.0.0", #新的版本号
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#"necessary":False #是否必须
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#}
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#2.如果你修改的是[]下的项目，例如你新增了[memory]下的 memory_ban_words ,那么请在config.py的 load_config函数中的 memory函数下新增版本判断:
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# if config.INNER_VERSION in SpecifierSet(">=0.0.2"):
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# config.memory_ban_words = set(memory_config.get("memory_ban_words", []))
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[bot]
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qq = 2020986255
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nickname = "蓝"
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alias_names = []
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[personality]
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prompt_personality = [
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"全名夏目蓝，和群友很熟络，美术造诣不错，的高中语文女教师。今年46岁却依然没有和任何人谈过恋爱，但对恋爱话题很在行。说话直来直去，脾气很好，温柔待人。经常怀念自己的叫圭的弟弟，不过不会轻易提起他的名字。有群友艾特自己或者提到了自己就会回复，看见感兴趣的话题也会插嘴。会记住群友的id，能分辨出不同群友。群友让自己记住的话，也会悄悄记在心里。不需要提到所有特点。",
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"是一个女大学生，你有黑色头发，你会刷小红书", # 小红书人格
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"是一个女大学生，你会刷b站，对ACG文化感兴趣" # b站人格
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]
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personality_1_probability = 1.0 # 第一种人格出现概率
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personality_2_probability = 0.0 # 第二种人格出现概率
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personality_3_probability = 0.0 # 第三种人格出现概率，请确保三个概率相加等于1
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prompt_schedule = "全名夏目蓝，和群友很熟络，会自言自语，熟悉美术史的高中语文女教师。今年46岁却依然未婚，但提到恋爱相关的话题的时候却总想参与。不擅长厨艺，但是因为独居生活，所以经常下厨。"
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[message]
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min_text_length = 3 # 与麦麦聊天时麦麦只会回答文本大于等于此数的消息
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max_context_size = 10 # 麦麦获得的上文数量
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emoji_chance = 0.1 # 麦麦使用表情包的概率
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thinking_timeout = 120 # 麦麦思考时间
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response_willing_amplifier = 1 # 麦麦回复意愿放大系数，一般为1
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response_interested_rate_amplifier = 1 # 麦麦回复兴趣度放大系数,听到记忆里的内容时放大系数
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down_frequency_rate = 3.5 # 降低回复频率的群组回复意愿降低系数
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ban_words = [
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# "403","张三"
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]
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ban_msgs_regex = [
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# 需要过滤的消息（原始消息）匹配的正则表达式，匹配到的消息将被过滤（支持CQ码），若不了解正则表达式请勿修改
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#"https?://[^\\s]+", # 匹配https链接
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#"\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", # 匹配日期
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# "\\[CQ:at,qq=\\d+\\]" # 匹配@
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]
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[emoji]
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check_interval = 120 # 检查表情包的时间间隔
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register_interval = 10 # 注册表情包的时间间隔
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auto_save = true # 自动偷表情包
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enable_check = false # 是否启用表情包过滤
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check_prompt = "符合公序良俗" # 表情包过滤要求
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[cq_code]
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enable_pic_translate = false
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[response]
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model_r1_probability = 0.8 # 麦麦回答时选择主要回复模型1 模型的概率
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model_v3_probability = 0.1 # 麦麦回答时选择次要回复模型2 模型的概率
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model_r1_distill_probability = 0.1 # 麦麦回答时选择次要回复模型3 模型的概率
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max_response_length = 1024 # 麦麦回答的最大token数
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[memory]
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build_memory_interval = 600 # 记忆构建间隔 单位秒 间隔越低，麦麦学习越多，但是冗余信息也会增多
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memory_compress_rate = 0.1 # 记忆压缩率 控制记忆精简程度 建议保持默认,调高可以获得更多信息，但是冗余信息也会增多
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forget_memory_interval = 600 # 记忆遗忘间隔 单位秒 间隔越低，麦麦遗忘越频繁，记忆更精简，但更难学习
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memory_forget_time = 24 #多长时间后的记忆会被遗忘 单位小时
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memory_forget_percentage = 0.01 # 记忆遗忘比例 控制记忆遗忘程度 越大遗忘越多 建议保持默认
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memory_ban_words = [ #不希望记忆的词
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# "403","张三"
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]
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[mood]
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mood_update_interval = 1.0 # 情绪更新间隔 单位秒
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mood_decay_rate = 0.95 # 情绪衰减率
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mood_intensity_factor = 1.0 # 情绪强度因子
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[keywords_reaction] # 针对某个关键词作出反应
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enable = true # 关键词反应功能的总开关
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[[keywords_reaction.rules]] # 如果想要新增多个关键词，直接复制本条，修改keywords和reaction即可
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enable = true # 是否启用此条（为了人类在未来AI战争能更好地识别AI（bushi），默认开启）
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keywords = []#"人机", "bot", "机器", "入机", "robot", "机器人"] # 会触发反应的关键词
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reaction = "有人说你是人机或者机器人，否定这一事实，攻击或反问他。注意，只有认为你是机器人才回复，否则不要否认" # 触发之后添加的提示词
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[[keywords_reaction.rules]] # 就像这样复制
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enable = false # 仅作示例，不会触发
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keywords = ["测试关键词回复","test",""]
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reaction = "回答“测试成功”"
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[chinese_typo]
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enable = true # 是否启用中文错别字生成器
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error_rate=0.006 # 单字替换概率
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min_freq=7 # 最小字频阈值
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tone_error_rate=0.2 # 声调错误概率
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word_replace_rate=0.006 # 整词替换概率
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[others]
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enable_advance_output = true # 是否启用高级输出
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enable_kuuki_read = true # 是否启用读空气功能
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enable_debug_output = false # 是否启用调试输出
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enable_friend_chat = false # 是否启用好友聊天
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[shares]
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daily_share_willing = 0.1 # 基础分享意愿
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daily_share_interval = 3600 # 日常分享检查间隔（秒）
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daily_share_time_start = 8 # 日常分享开始时间（小时）
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daily_share_time_end = 22 # 日常分享结束时间（小时）
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daily_share_prompt = "现在，根据你今天的日程，生成一条日常分享发送到群聊中，讲述你的上一个日程是什么，在日程中发生了什么有意思或者值得思考的事情。尽量不要涉及日本文化，注意，只需要输出日常分享，不要输出其他任何内容，不要使用破折号和括号，不要对这件事进行评价，也不要提到之后的日程是什么，字数不要超过50字，说话尽量自然。"
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[groups]
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talk_allowed = [
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767432546,#临时存放群
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824710135,#don群
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966509573,#夏目蓝
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106857205,#gal群
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872919536,#测试二群
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867897493,#421群聊已跑路
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] #可以回复消息的群
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talk_frequency_down = [] #降低回复频率的群
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ban_user_id = [] #禁止回复消息的QQ号
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[shares_allow_groups]
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shares_allow_groups = [
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#767432546,#临时存放群
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824710135,#don群
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#966509573,#夏目蓝
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106857205,#gal群
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#872919536,#测试二群
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#867897493,#421群聊已跑路
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] #可以分享日常的群
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#V3
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#name = "deepseek-chat"
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#base_url = "DEEP_SEEK_BASE_URL"
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#key = "DEEP_SEEK_KEY"
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#R1
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#name = "deepseek-reasoner"
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#base_url = "DEEP_SEEK_BASE_URL"
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#key = "DEEP_SEEK_KEY"
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#下面的模型若使用硅基流动则不需要更改，使用ds官方则改成.env.prod自定义的宏，使用自定义模型则选择定位相似的模型自己填写
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#推理模型：
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[model.llm_reasoning] #回复模型1 主要回复模型
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name = "deepseek-reasoner"
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provider = "DEEP_SEEK"
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pri_in = 0 #模型的输入价格（非必填，可以记录消耗）
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pri_out = 0 #模型的输出价格（非必填，可以记录消耗）
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[model.llm_reasoning_minor] #回复模型3 次要回复模型
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name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B"
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provider = "SILICONFLOW"
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#非推理模型
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[model.llm_normal] #V3 回复模型2 次要回复模型
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name = "deepseek-chat"
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provider = "DEEP_SEEK"
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[model.llm_normal_minor] #V2.5
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name = "deepseek-ai/DeepSeek-V2.5"
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provider = "SILICONFLOW"
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[model.llm_emotion_judge] #主题判断 0.7/m
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name = "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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[model.llm_topic_judge] #主题判断：建议使用qwen2.5 7b
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name = "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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[model.llm_summary_by_topic] #建议使用qwen2.5 32b 及以上
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name = "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 0
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pri_out = 0
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[model.moderation] #内容审核 未启用
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name = ""
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 0
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pri_out = 0
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# 识图模型
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[model.vlm] #图像识别 0.35/m
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name = "Pro/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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#嵌入模型
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[model.embedding] #嵌入
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name = "BAAI/bge-m3"
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provider = "SILICONFLOW"
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