http://localhost。
支持的 chat models 包括 glm-5.2 和 deepseek-ai/deepseek-v4-flash。完整模型列表和价格请在 模型广场 查看。
本文仅说明如何将算秩配置为 RAGFlow 的 chat model。使用 Dataset、文档解析或知识库检索功能时，还需要按照 RAGFlow 官方文档另行配置 Embedding 模型。
配置
在 API 密钥 页面创建 API Key，然后从右上角头像菜单打开 Model providers。找到 OpenAI-API-Compatible 并添加。
单击 List models 获取可用模型并确认连通性，然后单击 Ok。
添加
glm-5.2，并将 model type 设置为 chat。如果使用 agent 功能，请选择原生支持 tool calling 的 chat model。
返回 Model providers 页面后，在 Set default models 下将 LLM 设置为 glm-5.2。
验证
从 Chat → Create an Assistant 创建一个 chat assistant，或使用默认 assistant。确认模型为glm-5.2，然后发送消息。如果正常回复，即表示连接成功。
