修改了部分Agent Prompt 修改了一些适配问题 (#1839)

* 支持了agentlm

* 支持了agentlm和相关提示词

* 修改了Agent的一些功能，加入了Embed方面的一个优化

* 修改了部分Agent的工具

* 增加一些Langchain的自带工具

* 修复一些兼容性的bug

server/agent/tools/search_all_knowledge_more.py

@@ -84,19 +84,6 @@ ${{知识库名称,查询问题,不要带有任何除了,之外的符号}}
 ```output
 数据库查询的结果
 
-
-
-这是一个完整的问题拆分和提问的例子： 
-
-
-问题: 分别对比机器人和大数据专业的就业情况并告诉我哪儿专业的就业情况更好？
-
-```text
-robotic,机器人专业的就业情况
-bigdata,大数据专业的就业情况
-
-
-
 现在，我们开始作答
 问题: {question}
 """

server/knowledge_base/migrate.py

@@ -37,7 +37,6 @@ def folder2db(
     kb_names: List[str],
     mode: Literal["recreate_vs", "update_in_db", "increament"],
     vs_type: Literal["faiss", "milvus", "pg", "chromadb"] = DEFAULT_VS_TYPE,
-    kb_info: dict[str, Any] = {},
     embed_model: str = EMBEDDING_MODEL,
     chunk_size: int = CHUNK_SIZE,
     chunk_overlap: int = OVERLAP_SIZE,

webui_pages/dialogue/dialogue.py

@@ -94,7 +94,7 @@ def dialogue_page(api: ApiRequest):
             return x
 
         running_models = list(api.list_running_models())
-        running_models += LANGCHAIN_LLM_MODEL.keys()
+        # running_models += LANGCHAIN_LLM_MODEL.keys()
         available_models = []
         config_models = api.list_config_models()
         worker_models = list(config_models.get("worker", {}))  # 仅列出在FSCHAT_MODEL_WORKERS中配置的模型