Dify中的知识库API列表

1.知识库API列表

通过文本/文件创建/更新/删除文档/查询文档嵌入状态,知识库创建/知识库查询/文档列表查询,分段增/删/改/查。

接口名字功能描述请求示例
POST/datasets/{dataset_id}/document/create_by_text通过文本创建文档此接口基于已存在知识库,在此知识库的基础上通过文本创建新的文档
POST/datasets/{dataset_id}/document/create_by_file通过文件创建文档此接口基于已存在知识库,在此知识库的基础上通过文件创建新的文档
POST/datasets创建空知识库创建空知识库
GET/datasets知识库列表知识库列表
POST/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/update_by_text通过文本更新文档此接口基于已存在知识库,在此知识库的基础上通过文本更新文档
POST/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/update_by_file通过文件更新文档此接口基于已存在知识库,在此知识库的基础上通过文件更新文档的操作。
GET/datasets/{dataset_id}/documents/{batch}/indexing-status获取文档嵌入状态(进度)获取文档嵌入状态(进度)
DELETE/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}删除文档删除文档
GET/datasets/{dataset_id}/documents知识库文档列表知识库文档列表
POST/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/segments新增分段新增分段
GET/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/segments查询文档分段查询文档分段
DELETE/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/segments/{segment_id}删除文档分段删除文档分段
POST/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/segments/{segment_id}更新文档分段更新文档分段

2.错误编码

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

在这里插入图片描述

### 使用 Dify API 创建知识库 Dify 是一个强大的工具,支持通过 API 配置和管理外部知识库。以下是关于如何使用 Dify API 创建知识库的详细说明。 #### 1. 准备工作 在开始之前,确保已获取以下关键参数: - **API 密钥**:用于身份验证[^1]。 - **外部知识库的连接信息**:包括 URL、端口、数据库凭据等[^1]。 #### 2. 配置 API 请求 创建知识库需要发送 POST 请求到 DifyAPI 端点。以下是请求的基本结构: ```bash POST https://api.dify.com/v1/knowledge_bases ``` #### 3. 请求头 请求头中需要包含 API 密钥以进行身份验证。示例如下: ```http Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json ``` #### 4. 请求体 请求体需要提供知识库的相关配置信息。以下是一个 JSON 格式的示例: ```json { "name": "My External Knowledge Base", "type": "external", "config": { "url": "https://example.com/api/external_kb", "auth_token": "your_auth_token_here", "vector_field": "embedding_vector", "weight": 0.8 } } ``` - **name**:知识库的名称。 - **type**:指定为 `external` 表示这是一个外部知识库[^1]。 - **config**:包含外部知识库的具体配置参数,如 URL、认证令牌、向量字段及权重等[^2]。 #### 5. 响应处理 成功创建知识库后,API 将返回类似以下的响应: ```json { "status": "success", "message": "Knowledge base created successfully", "data": { "id": "kb_1234567890abcdef", "name": "My External Knowledge Base", "type": "external" } } ``` 如果请求失败,响应将包含错误信息,帮助排查问题。 #### 6. 注意事项 - 确保外部知识库API 接口与 Dify 的要求兼容[^1]。 - 如果使用混合搜索功能,需合理设置向量字段及其权重以优化搜索效果[^2]。 ### 示例代码 以下是一个使用 Python 调用 Dify API 创建知识库的示例: ```python import requests import json url = "https://api.dify.com/v1/knowledge_bases" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } payload = { "name": "My External Knowledge Base", "type": "external", "config": { "url": "https://example.com/api/external_kb", "auth_token": "your_auth_token_here", "vector_field": "embedding_vector", "weight": 0.8 } } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload)) print(response.json()) ```
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