RAGflow添加openai兼容性API接口报错

Fail to access model(DeepSeek-R1___OpenAI-API).**ERROR**: Error code: 400 - {'error_code': 'ModelArts.4905', 'error_msg': 'Failed to check the authorization request header. '}

场景:

在华为云部署了RAGflow,准备增加华为云上的ModelArts Studio里面的模型,获得赠送200万token。在RAGflow中添加了之后,发现报错:

报错:Fail to access model(DeepSeek-R1___OpenAI-API).**ERROR**: Error code: 400 - {'error_code': 'ModelArts.4905', 'error_msg': 'Failed to check the authorization request header. '}

翻译:

无法访问模型(DeepSeek-R1___OpenAI-API)。错误:错误代码:400 - {'error_code': 'ModelArts.4905', 'error_msg': '无法检查授权请求头。'}

错误码400:客户端发送的请求存在语法错误或逻辑问题,无法被正确处理。

解决方案:去掉API地址的v1后面的参数

成功了:

### 添加APIRAGFlow框架 在RAGFlow框架中集成新的API接口涉及多个方面的工作,包括但不限于定义API端点、处理请求逻辑以及确保数据的安全性和有效性验证。对于希望扩展功能的应用开发者而言,理解并遵循官方文档指导至关重要[^1]。 通常情况下,在类似架构下添加API的过程围绕着几个核心要素展开: - **路由配置**:确定新API的访问路径及其HTTP方法(GET, POST等)。这一步骤决定了客户端如何调用该服务。 - **控制器层实现**:编写用于接收来自前端或其他系统的输入参数,并对其进行初步解析和校验的服务逻辑代码片段。 - **业务逻辑封装**:深入到应用内部,完成特定于新增加特性的操作流程设计与编码工作,比如查询数据库或执行某些计算任务。 - **响应构建**:准备返回给用户的最终结果集,可能还包括错误信息在内的各种反馈内容。 针对具体技术栈的选择——如果基于Python开发,则可以利用Flask/Django REST framework这样的Web框架来简化上述过程;如果是Node.js环境,则Express/Koa可能是更好的选择。无论采用哪种方式,都建议参考相应库的最佳实践指南来进行实际编程活动。 下面给出一段简单的伪代码示例,展示了一个基本RESTful风格API的设计思路: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/api/v1/example', methods=['POST']) def example_api(): try: data = request.get_json() # 假设这里有一些复杂的业务逻辑 response_data = {"message": "success", "data_processed": True} return jsonify(response_data), 200 except Exception as e: error_message = str(e) return jsonify({"error": error_message}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 此段代码创建了一个名为`example_api`的新API端口,它接受JSON格式的数据作为输入并通过POST请求触发。当成功接收到有效负载后,程序会尝试按照预设算法进行处理并将结果打包成JSON对象发送回给发起者。遇到异常情况时也会妥善地向外界传达相应的提示消息。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值