perf: doc (#4005)

* perf: doc

* doc

.github/workflows/docs-deploy-kubeconfig.yml

@@ -6,8 +6,6 @@ on:
       - 'docSite/**'
     branches:
       - 'main'
-    tags:
-      - 'v*.*.*'
 
 jobs:
   build-fastgpt-docs-images:

.github/workflows/docs-deploy-vercel.yml

@@ -7,8 +7,6 @@ on:
       - 'docSite/**'
     branches:
       - 'main'
-    tags:
-      - 'v*.*.*'
 
 # A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel
 jobs:

.github/workflows/docs-preview.yml

@@ -4,8 +4,6 @@ on:
   pull_request_target:
     paths:
       - 'docSite/**'
-    branches:
-      - 'main'
   workflow_dispatch:
 
 # A workflow run is made up of one or more jobs that can run sequentially or in parallel

README.md

@@ -107,7 +107,6 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 * [系统配置文件说明](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/configuration/)
 * [多模型配置方案](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/modelconfig/one-api/)
 * [版本更新/升级介绍](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/upgrading/)
-* [AI Proxy API调用地址](https://sealos.run/aiproxy/?k=fastgpt-github/)
 * [OpenAPI API 文档](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/openapi/)
 * [知识库结构详解](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/guide/knowledge_base/rag/)
 
@@ -123,7 +122,6 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 
 - [Laf：3 分钟快速接入三方应用](https://github.com/labring/laf)
 - [Sealos：快速部署集群应用](https://github.com/labring/sealos)
-- [AI Proxy API调用地址](https://sealos.run/aiproxy/?k=fastgpt-github/)
 - [One API：多模型管理，支持 Azure、文心一言等](https://github.com/songquanpeng/one-api)
 
 <a href="#readme">
@@ -132,6 +130,7 @@ https://github.com/labring/FastGPT/assets/15308462/7d3a38df-eb0e-4388-9250-2409b
 
 ## 🌿 第三方生态
 
+- [AI Proxy: 国内模型聚合服务](https://sealos.run/aiproxy/?k=fastgpt-github/)
 - [SiliconCloud (硅基流动) —— 开源模型在线体验平台](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
 - [COW 个人微信/企微机器人](https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/external-integration/onwechat/)
 

docSite/content/zh-cn/docs/development/custom-models/marker.md

@@ -22,6 +22,7 @@ PDF 是一个相对复杂的文件格式，在 FastGPT 内置的 pdf 解析器
 参考文档 [Marker 安装教程](https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/plugins/model/pdf-marker)，安装 Marker 模型。封装的 API 已经适配了 FastGPT 自定义解析服务。
 
 这里介绍快速 Docker 安装的方法：
+
 ```dockerfile
 docker pull crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.2
 docker run --gpus all -itd -p 7231:7232 --name model_pdf_v2 -e PROCESSES_PER_GPU="2" crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.2
@@ -79,10 +80,24 @@ docker run --gpus all -itd -p 7231:7232 --name model_pdf_v2 -e PROCESSES_PER_GPU
 上图是分块后的结果，下图是 pdf 原文。整体图片、公式、表格都可以提取出来，效果还是杠杠的。
 
 不过要注意的是，[Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker) 的协议是`GPL-3.0 license`，请在遵守协议的前提下使用。
+
 ## 旧版 Marker 使用方法
-如需使用旧版Marker可以使用以下命令：
+
+FastGPT V4.9.0 版本之前，可以用以下方式，试用 Marker 解析服务。
+
+安装和运行 Marker 服务：
+
 ```dockerfile
 docker pull crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.1
 docker run --gpus all -itd -p 7231:7231 --name model_pdf_v1 -e PROCESSES_PER_GPU="2" crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.1
 ```
-并将 FastGPT 文件配置中的url改为 "http://xxxx.com/v1/parse/file"
+
+并修改 FastGPT 环境变量：
+
+```
+CUSTOM_READ_FILE_URL=http://xxxx.com/v1/parse/file
+CUSTOM_READ_FILE_EXTENSION=pdf
+```
+
+* CUSTOM_READ_FILE_URL - 自定义解析服务的地址, host改成解析服务的访问地址，path 不能变动。
+* CUSTOM_READ_FILE_EXTENSION - 支持的文件后缀，多个文件类型，可用逗号隔开。

plugins/model/pdf-marker/Readme.md

@@ -83,19 +83,14 @@ export PROCESSES_PER_GPU="1"
     ```bash
     sudo docker run --gpus all -itd -p 7231:7231 --name model_pdf_v1 -e PROCESSES_PER_GPU="2" model_pdf
     ```
-## 快速构建镜像(推荐)
-### marker v0.1
-```dockerfile
-docker pull crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.1
-docker run --gpus all -itd -p 7231:7231 --name model_pdf_v1 -e PROCESSES_PER_GPU="2" crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.1
-```
-*注意*：参数PROCESSES_PER_GPU设置每张显卡上文件处理的并行数量，24G的显卡可以设置为2。在多显卡的环境中会自动切换显卡来运行多文件的并行处理。
     
-### marker v0.2
+## 快速构建镜像(推荐)
+
 ```dockerfile
 docker pull crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.2
 docker run --gpus all -itd -p 7231:7232 --name model_pdf_v2 -e PROCESSES_PER_GPU="2" crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/marker11/marker_images:v0.2
 ```
+
 # 访问示例
 
 marker v0.1：用Post方法访问端口为 `7321 ` 的 `v1/parse/file` 服务
@@ -106,19 +101,21 @@ marker v0.2：用Post方法访问端口为 `7321 ` 的 `v2/parse/file` 服务
 
 - 访问方法
     
-  - v0.1
-    ```
-    curl --location --request POST "http://localhost:7231/v1/parse/file" \
-    --header "Authorization: Bearer your_access_token" \
-    --form "file=@./file/chinese_test.pdf"
-    ```
-      参数：file-->本地文件的地址
    - v0.2
       ```
       curl --location --request POST "http://localhost:7231/v2/parse/file" \
       --header "Authorization: Bearer your_access_token" \
       --form "file=@./file/chinese_test.pdf"
       ```
+  - v0.1
+      ```
+      curl --location --request POST "http://localhost:7231/v1/parse/file" \
+      --header "Authorization: Bearer your_access_token" \
+      --form "file=@./file/chinese_test.pdf"
+      ```
+      
+      参数：file-->本地文件的地址
+  
 - 多文件测试数据
 
   运行 `test` 文件下的 `test.py` 文件，修改里面的 `file_paths` 为自己仓库的 `url` 即可