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搜索结构化数据文件 功能介绍 根据文件名搜索目标文件。 URI GET /v1/koosearch/repos/{repo_id}/structured-data/search 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String 知识库ID,1~64个字符,只能包含数字、字母、中划线和下划线。
、火花塞问题或燃油系统堵塞等原因。\n\n2. 怠速不稳:发动机在怠速状态下运行不稳定,可能导致熄火或者抖动严重。可能是由于空气进气系统、燃油系统或点火系统的问题。\n\n3. 动力减弱:发动机加速性能下降,爬坡能力降低,可能是由于燃油系统、点火系统或排气系统等问题导致的。\n\n4
/v1/{project_id}/applications/{application_id}/uni-search/{repo_id}/structured-data/download-fail/{file_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
/v1/{project_id}/applications/{application_id}/uni-search/{repo_id}/structured-data/search 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。
将结构化数据文件上传到对象存储服务OBS中进行结构化数据批处理功能。 URI POST /v1/koosearch/repos/{repo_id}/structured-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String 知识库ID,1~64个字符,只能包含数字、字母、中划线和下划线。
/v1/{project_id}/applications/{application_id}/uni-search/{repo_id}/structured-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。
earch进行管理。 后端用户:当需要对接LDAP系统,使用后端用户,用户和用户组信息通过对接LDAP系统进行鉴权。创建后端用户时需要保证用户名与LDAP系统保持一致。 用户名称 输入用户名称。 关联角色 关联创建好的角色或系统角色,关联后,用户就有了角色的权限。 关联用户组 关联创建好的用户组。
131072 chat_temperature Float 参数解释: 非搜索增强场景下,用于控制模型生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,例如0.9,适合完成创造性的任务。
131072 chat_temperature Float 参数解释: 非搜索增强场景下,用于控制模型生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,例如0.9,适合完成创造性的任务。
131072 chat_temperature 否 Float 参数解释: 非搜索增强场景下,用于控制模型生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,例如0.9,适合完成创造性的任务。
131072 chat_temperature 否 Float 参数解释: 非搜索增强场景下,用于控制模型生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,例如0.9,适合完成创造性的任务。
1-262144 默认取值: 2048 chat_temperature Float 参数解释: 非搜索增强模型生成多样性。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 0-1 search_temperature Float 参数解释: 搜索增强模型生成多样性。 约束限制:
1-262144 默认取值: 2048 chat_temperature 否 Float 参数解释: 非搜索增强模型生成多样性。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 0-1 search_temperature 否 Float 参数解释: 搜索增强模型生成多样性。 约束限制:
1-262144 默认取值: 2048 chat_temperature 否 Float 参数解释: 非搜索增强模型生成多样性。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 0-1 search_temperature 否 Float 参数解释: 搜索增强模型生成多样性。 约束限制:
1-262144 默认取值: 2048 chat_temperature Float 参数解释: 非搜索增强模型生成多样性。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 0-1 search_temperature Float 参数解释: 搜索增强模型生成多样性。 约束限制:
最大新词数不超过512。 非搜索增强模型生成多样性(temperature) 控制非搜索增强模型文本的随机性,值越高,文本随机性越、多样性和创造性越高。默认值为0.6。 搜索增强模型生成多样性(temperature) 控制搜索增强模型文本的随机性,值越高,文本随机性越、多样性和创造性越高。默认值为0
在人工智能应用中,RAG技术逐渐成为提升智能系统性能的关键手段。RAG结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的能力,通过检索相关知识并结合生成模型输出高质量结果。DeepSeek V3作为一款强大的开源大语言模型,特别适合用于构建RAG系统。 方案优势 开箱即用:上传文
升级前检查项 检查项 检查方式 描述 正常状态 集群状态 系统检查 升级任务启动后,系统会自动检查集群状态。“集群状态”为“可用”,表示集群可以正常提供服务。 “集群状态”为“可用”。 资源充足 系统检查 升级任务启动后,系统会自动检查资源。升级过程中会切换OS镜像,需要保证有资源可用。
注意:配置第三方LLM服务时,请确保模型输出内容安全合规。 embedding模型与缓存生成模型之间存在强关联关系。在创建embedding模型时,系统会配套生成对应的缓存生成模型,若模型配置信息因意外删除,需根据相同的配置参数进行重建。例如,若embedding模型的名称为pangu_e
知识增强问答:结合企业级知识库内容与DeepSeek模型输出精准答案。 应用场景 基于开源框架Dify构建,打造具备双重能力的智能对话助手。系统支持用户自由选择直接调用DeepSeek大模型进行开放式问答,或结合企业私有知识库实现精准信息检索与推理应答,适用于智能客服、知识库问答、