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title: "配置模型 (Models)"
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## LangBot Models
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LangBot Models 是 LangBot 官方提供的模型服务。当您使用 LangBot Space 账户初始化本地实例时，可用模型将被自动添加到您的实例中，无需进行任何配置。您将会获得一定的免费额度用于快速上手。
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<img src="/images/zh/deploy/models/langbot_models.png" alt="langbot_models" />
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具体可用模型，请查看[LangBot Space](https://space.langbot.app/models)。
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## 自定义模型
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您也可以添加其他来源的模型。LangBot 采用 **供应商（Provider）+ 模型（Model）** 的两层架构：
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- **供应商**：定义 API 地址（Base URL）和 API 密钥。同一供应商下的所有模型共享这些配置。
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- **模型**：关联到一个供应商，指定具体的模型名称和能力。
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供应商 (OpenAI)
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├── Base URL: https://api.openai.com/v1
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├── API Keys: [sk-xxx]
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├── LLM 模型: gpt-4o
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├── LLM 模型: gpt-4o-mini
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├── 向量模型: text-embedding-3-small
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└── 重排序模型: rerank-v3.5
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<Tip>
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同一供应商下可以添加多个模型，它们会自动继承供应商的 API 地址和密钥，无需重复填写。
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</Tip>
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### 对话模型 (LLM Model)
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对话模型将被流水线用于处理消息，您配置的第一个模型将被设置为默认流水线的模型。
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可以添加多个模型，然后在流水线中选择具体使用什么模型。
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<img width="400px" src="/images/zh/deploy/models/model_config.png" alt="model_config" />
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填入 `模型名称`、选择 `模型供应商`（或新建供应商并填入 `请求 URL` 和 `API Key`），然后提交即可。
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模型能力方面，请根据具体模型特性来选择：
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- 视觉能力：需要启用才可以识图
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- 函数调用：需要启用才可以在对话中使用 Agent 工具
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### 嵌入模型 (Embedding Model)
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嵌入模型将被用于计算消息的向量，若您需要使用知识库，请配置此模型。
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<img width="400px" src="/images/zh/deploy/models/embedding_model.png" alt="embedding_model" />
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填入 `模型名称`、选择 `模型供应商`，然后提交即可。之后请在知识库中配置使用此模型。
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### 使用 seekdb 内置嵌入模型（零配置）
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系统已集成 seekdb 提供的官方嵌入模型，无需填写任何参数。
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- 在”嵌入模型”页面选择「seekdb-内置」；
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- 点击「保存」即可立即使用；
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- 后续在知识库中选择该模型即可生效。
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### 重排序模型 (Rerank Model)
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重排序模型用于对 RAG 检索结果进行重新评分排序，显著提升知识库回答的精准度。当知识库返回多个候选文档时，重排序模型会使用 cross-encoder 对每个文档与查询的相关性进行精确打分，筛选出最相关的内容。
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填入 `模型名称`、选择 `模型供应商`，然后提交即可。之后请在流水线的”AI 能力”配置中选择此模型。
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<Tip>
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重排序模型是可选的。不配置时，知识库检索结果将按向量相似度排序直接使用。配置后，检索结果会经过重排序模型重新打分，只保留最相关的 Top-K 条结果。
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</Tip>
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