Tham số truy vấn

LibreChat có thể cấu hình một cuộc trò chuyện trực tiếp từ URL. Hãy thêm các tham số truy vấn vào đường dẫn trò chuyện để chọn endpoint và model, điền trước nội dung đầu vào, hoặc ghi đè các cài đặt cuộc trò chuyện trước khi cuộc trò chuyện được tải.

Các đường dẫn trò chuyện (Chat Paths)

Các tham số truy vấn phải tuân theo một đường dẫn chat hợp lệ:

• Các cuộc trò chuyện mới: /c/new?
• Các cuộc trò chuyện hiện có: /c/[conversation-id]? (trong đó conversation-id là một ID hiện có)

https://your-domain.com/c/new?endpoint=ollama&model=llama3%3Alatest
https://your-domain.com/c/03debefd-6a50-438a-904d-1a806f82aad4?endpoint=openAI&model=o1-mini

Sử dụng cơ bản

Các tham số endpoint và model bao gồm hầu hết các trường hợp. Hãy thiết lập cả hai để có kết quả dự đoán được:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=azureOpenAI&model=o1-mini

Lựa chọn endpoint

Sử dụng endpoint một mình để chuyển đổi các endpoint mà không cần đặt tên cho model:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=google

Khi chỉ có endpoint được thiết lập, LibreChat sẽ quay về sử dụng mô hình cuối cùng đã chọn cho endpoint đó (từ localStorage). Nếu không có lựa chọn trước đó, nó sẽ sử dụng mô hình đầu tiên trong danh sách của endpoint.

Giá trị endpoint phải là một trong các giá trị sau:

openAI, azureOpenAI, google, anthropic, assistants, azureAssistants, bedrock, agents

Đối với một custom endpoint, hãy sử dụng tên đã cấu hình của nó làm giá trị (không phân biệt chữ hoa chữ thường):

# endpoint=perplexity for a custom endpoint named `Perplexity`
https://your-domain.com/c/new?endpoint=perplexity&model=llama-3.1-sonar-small-128k-online

Lựa chọn model

Sử dụng model một mình để chuyển đổi các model trong endpoint hiện tại:

https://your-domain.com/c/new?model=gpt-4o

Khi chỉ model được thiết lập, LibreChat sẽ chỉ áp dụng nó nếu model đó tồn tại trong endpoint hiện tại. Endpoint hiện tại là endpoint mặc định hoặc endpoint cuối cùng được chọn.

Prompt

Tham số prompt sẽ điền trước nội dung vào ô nhập liệu trò chuyện:

https://your-domain.com/c/new?prompt=Explain quantum computing

q là viết tắt có thể thay thế cho prompt:

https://your-domain.com/c/new?q=Explain quantum computing

Kết hợp nó với các tham số khác:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=anthropic&model=claude-3-5-sonnet-20241022&prompt=Explain quantum computing

Tự động gửi

Thêm submit=true để gửi prompt tự động mà không cần xác nhận thủ công:

https://your-domain.com/c/new?prompt=Explain quantum computing&submit=true

Điều này rất hữu ích cho các quy trình làm việc tự động (Raycast, Alfred, Automator) và các tích hợp bên ngoài. Hãy kết hợp nó với các tham số khác để khởi chạy hoàn toàn bằng tập lệnh:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=openAI&model=gpt-4&prompt=Explain quantum computing&submit=true

Mã hóa URL

Các ký tự đặc biệt trong giá trị truy vấn phải được mã hóa URL. Các thay thế phổ biến:

Ví dụ:

Original: `Write a function: def hello()`
Encoded: `/c/new?prompt=Write%20a%20function%3A%20def%20hello()`

Hàm encodeURIComponent() có sẵn của JavaScript sẽ xử lý việc mã hóa cho bạn:

const prompt = "Write a function: def hello()";
const encodedPrompt = encodeURIComponent(prompt);
const url = `/c/new?prompt=${encodedPrompt}`;
console.log(url);

Chạy lệnh này trong bảng điều khiển trình duyệt của bạn (Ctrl+Shift+I) để xem URL đã mã hóa.

Specs, Agents, và Assistants

Model specs

Chọn một model spec theo tên:

https://your-domain.com/c/new?spec=meeting-notes-gpt4

Điều này tải mọi cài đặt được định nghĩa bởi spec. Các tham số model khác trong URL sẽ bị bỏ qua khi spec xuất hiện.

Agents

Tải một agent theo ID mà không cần đặt tên cho endpoint:

https://your-domain.com/c/new?agent_id=your-agent-id

Điều này tự động đặt endpoint thành agents.

Assistants

Tải một trợ lý theo ID theo cách tương tự:

https://your-domain.com/c/new?assistant_id=your-assistant-id

Điều này tự động đặt endpoint thành assistants.

Các tham số được hỗ trợ

Cài đặt LibreChat

Các tham số Model

Các tham số mô hình được hỗ trợ sẽ khác nhau tùy theo từng endpoint. Các giá trị phải hợp lệ theo API của nhà cung cấp.

OpenAI, Custom, Azure OpenAI:

temperature, presence_penalty, frequency_penalty, stop, top_p, max_tokens,
reasoning_effort, reasoning_summary, verbosity, useResponsesApi, web_search, disableStreaming

Google, Anthropic:

topP, topK, maxOutputTokens, thinking, thinkingBudget, thinkingLevel, web_search, url_context

Đối với các endpoint của Google, hãy đặt url_context=true để cho phép các mô hình văn bản Gemini được hỗ trợ đọc các URL có trong tin nhắn của người dùng. Các URL YouTube sẽ được xử lý bằng tính năng hiểu video gốc khi URL Context được bật.

Anthropic, Bedrock (các model của Anthropic), các endpoint tùy chỉnh OpenRouter:

Đặt promptCache thành true hoặc false để bật hoặc tắt tính năng lưu trữ prompt (prompt caching). Đặt promptCacheTtl thành 5m hoặc 1h để chọn thời gian tồn tại của bộ nhớ đệm khi tính năng lưu trữ prompt được bật:

promptCache
promptCacheTtl=1h

Xem tài liệu về prompt caching của Anthropic và tài liệu về prompt caching của Bedrock để biết thêm chi tiết.

Bedrock:

# Bedrock region
region=us-west-2
# Bedrock equivalent of `max_tokens`
maxTokens=200
# Bedrock reasoning effort (for supported models like ZAI, MoonshotAI)
reasoning_effort=medium

Assistants / Azure Assistants:

# Overrides existing assistant instructions for the current run
instructions=your+instructions

# Adds the current date and time to `additional_instructions` for each run
append_current_datetime=true

Hầu hết các tham số này được chia sẻ với Model Spec Preset Fields; hãy tham khảo tại đó để biết tài liệu tham khảo đầy đủ.

Các ví dụ

Nhiều tham số trong một URL:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=google&model=gemini-2.0-flash-exp&temperature=0.7&prompt=Oh hi mark

Tải một Model Specs với một prompt:

https://your-domain.com/c/new?spec=meeting-notes-gpt4&prompt=Here%20is%20the%20transcript...

Khi sử dụng spec, các tham số mô hình khác sẽ bị bỏ qua để ưu tiên cấu hình của spec.

Xác thực

Tất cả các tham số đều được xác thực dựa trên schema của LibreChat trước khi được áp dụng. Các tham số và giá trị không hợp lệ sẽ bị bỏ qua; các thiết lập hợp lệ sẽ được áp dụng cho cuộc trò chuyện.

Các phương pháp tốt nhất

1. Hãy thiết lập cả endpoint và model bất cứ khi nào có thể.
2. Xác nhận endpoint hỗ trợ từng tham số mà bạn truyền vào.
3. Giữ các giá trị trong giới hạn của nhà cung cấp.
4. Kiểm tra các tổ hợp tham số trước khi chia sẻ URL.

Các tham số truy vấn giúp việc chia sẻ các cấu hình hội thoại cụ thể, đánh dấu các thiết lập trò chuyện khác nhau và tự động hóa việc khởi chạy trò chuyện từ các công cụ bên ngoài trở nên dễ dàng.