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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。
默认取值： 0 search_temperature 否 Float 参数解释： 搜索增强场景下，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。
URI GET /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
URI GET /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
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。
URI POST /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
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。
默认取值： 0 use_system_prompt Boolean 参数解释： 是否使用系统prompt，与盘古NLP模型的RAG场景中prompt标准拼接方案保持一致。 约束限制： 当NLP模型选用盘古NLP模型时，通用场景中，可以考虑使用系统prompt。
默认取值： 0 use_system_prompt Boolean 参数解释： 是否使用系统prompt，与盘古NLP模型的RAG场景中prompt标准拼接方案保持一致。 约束限制： 当NLP模型选用盘古NLP模型时，通用场景中，可以考虑使用系统prompt。
默认取值： 0 use_system_prompt 否 Boolean 参数解释： 是否使用系统prompt，与盘古NLP模型的RAG场景中prompt标准拼接方案保持一致。 约束限制： 当NLP模型选用盘古NLP模型时，通用场景中，可以考虑使用系统prompt。
默认取值： 0 use_system_prompt 否 Boolean 参数解释： 是否使用系统prompt，与盘古NLP模型的RAG场景中prompt标准拼接方案保持一致。 约束限制： 当NLP模型选用盘古NLP模型时，通用场景中，可以考虑使用系统prompt。
约束限制： 不涉及 取值范围： -2 - 2 默认取值： 0 use_system_prompt Boolean 参数解释： 是否使用系统Prompt，与盘古RAG场景Prompt标准拼接方案保持一致。
约束限制： 不涉及 取值范围： -2 - 2 默认取值： 0 use_system_prompt 否 Boolean 参数解释： 是否使用系统Prompt，与盘古RAG场景Prompt标准拼接方案保持一致。
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： 不涉及 取值范围： 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。
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。
应用场景 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。
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。 资源可用且配额充足。 非标操作 人工检查 确认是否存在非标操作。非标操作指的是没有被记录下来的手动操作，这些操作在升级过程中无法自动传递，比如修改系统配置、回程路由等。
DeepSeek模型的强大上下文理解和多轮对话能力进一步提升了系统的智能化水平，为企业提供了一个高效、灵活且安全的智能对话解决方案。
若缓存生成模型pangu_embedding_faq不存在或未授权，系统将抛出异常。此时，需由管理员检查pangu_embedding_faq模型是否存在或确认相关权限是否已授予知识库使用者。
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