前言
FastGPT 默认使用了 OpenAI 的 LLM 模型和语音识别模型，如果想要私有化部署的话，可以使用openai 开源模型Whisper。参考文章 《openai 开源模型Whisper语音转文本模型下载使用》
开源项目地址 ：
兼容openai接口api服务 https://gitee.com/taisan/whisper-api
设置安全凭证（即oneapi中的渠道密钥）
默认值：sk-tarzan
也可以通过环境变量引入：sk-key。有关docker环境变量引入的方法请自寻教程，此处不再赘述。
接入 One API
为 Whisper1添加一个渠道，参数如下：
接入 FastGPT
修改 config.json 配置文件，在 llmModels 中加入 qwen-plus, 在 vectorModels 中加入 M3E 模型, 在 whisperModel中加入 openai的开源模型Whisper ：
{
总结
### 文章总结#### 概述
本文提供了关于如何在FastGPT中集成openai的开源语音转文本模型Whisper的指南。文中首先提及了FastGPT默认使用的技术栈，随后详细介绍了如何设置安全凭证、接入One API服务，并最终说明了如何在FastGPT的配置文件中添加Whisper模型。
#### 主要内容
1. **技术背景**：
- FastGPT默认使用了OpenAI的LLM（大型语言模型）和语音识别模型。
- 如需私有化部署，推荐使用OpenAI的开源模型Whisper。
2. **Whisper模型集成**：
- 提供了Whisper模型的开源项目地址，该项目兼容openai接口api服务。
3. **设置安全凭证**：
- 介绍了如何设置安全凭证（即oneapi中的渠道密钥），包括默认值（sk-tarzan）和通过环境变量（sk-key）引入的方式。
4. **接入FastGPT**：
- 修改config.json配置文件，向其中添加特定的模型信息，包括在`llmModels`中加入`qwen-plus`，在`vectorModels`中加入`M3E`模型，以及在`whisperModel`中加入openai的开源模型Whisper。
#### 结论
通过本文的指南，读者可以了解到如何在FastGPT中集成openai的开源语音转文本模型Whisper，包括设置安全凭证和修改配置文件等关键步骤。这为希望在FastGPT中使用最新技术的开发者提供了有价值的参考。