知识库接口

FastGPT OpenAPI 知识库接口

如何获取知识库ID（datasetId）	如何获取文件集合ID（collection_id）

创建训练订单(4.6.9地址发生改动)

新例子

  curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/support/wallet/usage/createTrainingUsage' \
--header 'Authorization: Bearer {{apikey}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "name": "可选，自定义订单名称，例如：文档训练-fastgpt.docx"
}'

x例子

  curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/support/wallet/bill/createTrainingBill' \
--header 'Authorization: Bearer {{apikey}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "name": "可选，自定义订单名称，例如：文档训练-fastgpt.docx"
}'

data 为 billId，可用于添加知识库数据时进行账单聚合。

  {
  "code": 200,
  "statusText": "",
  "message": "",
  "data": "65112ab717c32018f4156361"
}

知识库

创建一个知识库

  curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/create' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "parentId": null,
    "type": "dataset",
    "name":"测试",
    "intro":"介绍",
    "avatar": "",
    "vectorModel": "text-embedding-ada-002",
    "agentModel": "gpt-3.5-turbo-16k"
}'

parentId - 父级ID，用于构建目录结构。通常可以为 null 或者直接不传。
type - dataset或者folder，代表普通知识库和文件夹。不传则代表创建普通知识库。
name - 知识库名（必填）
intro - 介绍（可选）
avatar - 头像地址（可选）
vectorModel - 向量模型（建议传空，用系统默认的）
agentModel - 文本处理模型（建议传空，用系统默认的）

  {
  "code": 200,
  "statusText": "",
  "message": "",
  "data": "65abc9bd9d1448617cba5e6c"
}

获取知识库列表

  curl --location --request GET 'http://localhost:3000/api/core/dataset/list?parentId=' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \

parentId - 父级ID，不传或为空，代表获取根目录下的知识库

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": [
        {
            "_id": "65abc9bd9d1448617cba5e6c",
            "parentId": null,
            "avatar": "",
            "name": "测试",
            "intro": "",
            "type": "dataset",
            "permission": "private",
            "canWrite": true,
            "isOwner": true,
            "vectorModel": {
                "model": "text-embedding-ada-002",
                "name": "Embedding-2",
                "charsPointsPrice": 0,
                "defaultToken": 512,
                "maxToken": 8000,
                "weight": 100
            }
        }
    ]
}

获取知识库详情

  curl --location --request GET 'http://localhost:3000/api/core/dataset/detail?id=6593e137231a2be9c5603ba7' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \

id: 知识库的ID

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": {
        "_id": "6593e137231a2be9c5603ba7",
        "parentId": null,
        "teamId": "65422be6aa44b7da77729ec8",
        "tmbId": "65422be6aa44b7da77729ec9",
        "type": "dataset",
        "status": "active",
        "avatar": "/icon/logo.svg",
        "name": "FastGPT test",
        "vectorModel": {
            "model": "text-embedding-ada-002",
            "name": "Embedding-2",
            "charsPointsPrice": 0,
            "defaultToken": 512,
            "maxToken": 8000,
            "weight": 100
        },
        "agentModel": {
            "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
            "name": "FastAI-16k",
            "maxContext": 16000,
            "maxResponse": 16000,
            "charsPointsPrice": 0
        },
        "intro": "",
        "permission": "private",
        "updateTime": "2024-01-02T10:11:03.084Z",
        "canWrite": true,
        "isOwner": true
    }
}

删除一个知识库

  curl --location --request DELETE 'http://localhost:3000/api/core/dataset/delete?id=65abc8729d1448617cba5df6' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \

id: 知识库的ID

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": null
}

集合

创建一个空的集合

  curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/create' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "datasetId":"6593e137231a2be9c5603ba7",
    "parentId": null,
    "name":"测试",
    "type":"virtual",
    "metadata":{
      "test":111
    }
}'

datasetId: 知识库的ID(必填)
parentId：父级ID，不填则默认为根目录
name: 集合名称（必填）
type:
- folder：文件夹
- virtual：虚拟集合(手动集合)
metadata：元数据（暂时没啥用）

data 为集合的 ID。

  {
  "code": 200,
  "statusText": "",
  "message": "",
  "data": "65abcd009d1448617cba5ee1"
}

创建一个纯文本集合

传入一段文字，创建一个集合，会根据传入的文字进行分割。

  curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/create/text' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "text":"xxxxxxxx",
    "datasetId":"6593e137231a2be9c5603ba7",
    "parentId": null,
    "name":"测试训练",

    "trainingType": "qa",
    "chunkSize":8000,
    "chunkSplitter":"",
    "qaPrompt":"11",

    "metadata":{}
}'

text: 原文本
datasetId: 知识库的ID(必填)
parentId：父级ID，不填则默认为根目录
name: 集合名称（必填）
metadata：元数据（暂时没啥用）
trainingType:（必填）
- chunk: 按文本长度进行分割
- qa: QA拆分
chunkSize: 每个 chunk 的长度（可选）. chunk模式:100~3000; qa模式: 4000~模型最大token（16k模型通常建议不超过10000）
chunkSplitter: 自定义最高优先分割符号（可选）
qaPrompt: qa拆分自定义提示词（可选）

data 为集合的 ID。

  {
  "code": 200,
  "statusText": "",
  "message": "",
  "data": {
      "collectionId": "65abcfab9d1448617cba5f0d",
      "results": {
          "insertLen": 5, // 分割成多少段
          "overToken": [],
          "repeat": [],
          "error": []
      }
  }
}

创建一个链接集合

传入一个网络链接，创建一个集合，会先去对应网页抓取内容，再抓取的文字进行分割。

  curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/create/link' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "link":"https://doc.fastgpt.in/docs/course/quick-start/",
    "datasetId":"6593e137231a2be9c5603ba7",
    "parentId": null,

    "trainingType": "chunk",
    "chunkSize":512,
    "chunkSplitter":"",
    "qaPrompt":"",

    "metadata":{
        "webPageSelector":".docs-content"
    }
}'

link: 网络链接
datasetId: 知识库的ID(必填)
parentId：父级ID，不填则默认为根目录
metadata.webPageSelector: 网页选择器，用于指定网页中的哪个元素作为文本(可选)
trainingType:（必填）
- chunk: 按文本长度进行分割
- qa: QA拆分
chunkSize: 每个 chunk 的长度（可选）. chunk模式:100~3000; qa模式: 4000~模型最大token（16k模型通常建议不超过10000）
chunkSplitter: 自定义最高优先分割符号（可选）
qaPrompt: qa拆分自定义提示词（可选）

data 为集合的 ID。

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": {
        "collectionId": "65abd0ad9d1448617cba6031"
    }
}

创建一个文件集合(商业版)

传入一个文件，创建一个集合，会读取文件内容进行分割。目前支持：pdf, docx, md, txt, html, csv。

  curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/proApi/core/dataset/collection/create/file' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--form 'file=@"C:\\Users\\user\\Desktop\\fastgpt测试文件\\index.html"' \
--form 'data="{\"datasetId\":\"6593e137231a2be9c5603ba7\",\"parentId\":null,\"trainingType\":\"chunk\",\"chunkSize\":512,\"chunkSplitter\":\"\",\"qaPrompt\":\"\",\"metadata\":{}}"'

需要使用 POST form-data 的格式上传。包含 file 和 data 两个字段。

file: 文件
data: 知识库相关信息（json序列化后传入）
- datasetId: 知识库的ID(必填)
- parentId：父级ID，不填则默认为根目录
- trainingType:（必填）
  - chunk: 按文本长度进行分割
  - qa: QA拆分
- chunkSize: 每个 chunk 的长度（可选）. chunk模式:100~3000; qa模式: 4000~模型最大token（16k模型通常建议不超过10000）
- chunkSplitter: 自定义最高优先分割符号（可选）
- qaPrompt: qa拆分自定义提示词（可选）

data 为集合的 ID。

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": {
        "collectionId": "65abc044e4704bac793fbd81",
        "results": {
            "insertLen": 1,
            "overToken": [],
            "repeat": [],
            "error": []
        }
    }
}

获取集合列表

  curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/list' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "pageNum":1,
    "pageSize": 10,
    "datasetId":"6593e137231a2be9c5603ba7",
    "parentId": null,
    "searchText":""
}'

pageNum: 页码（选填）
pageSize: 每页数量，最大30（选填）
datasetId: 知识库的ID(必填)
parentId: 父级Id（选填）
searchText: 模糊搜索文本（选填）

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": {
        "pageNum": 1,
        "pageSize": 10,
        "data": [
            {
                "_id": "6593e137231a2be9c5603ba9",
                "parentId": null,
                "tmbId": "65422be6aa44b7da77729ec9",
                "type": "virtual",
                "name": "手动录入",
                "updateTime": "2099-01-01T00:00:00.000Z",
                "dataAmount": 3,
                "trainingAmount": 0,
                "canWrite": true
            },
            {
                "_id": "65abd0ad9d1448617cba6031",
                "parentId": null,
                "tmbId": "65422be6aa44b7da77729ec9",
                "type": "link",
                "name": "快速上手 | FastGPT",
                "rawLink": "https://doc.fastgpt.in/docs/course/quick-start/",
                "updateTime": "2024-01-20T13:54:53.031Z",
                "dataAmount": 3,
                "trainingAmount": 0,
                "canWrite": true
            }
        ],
        "total": 93
    }
}

获取集合详情

  curl --location --request GET 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/detail?id=65abcfab9d1448617cba5f0d' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \

id: 集合的ID

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": {
        "_id": "65abcfab9d1448617cba5f0d",
        "parentId": null,
        "teamId": "65422be6aa44b7da77729ec8",
        "tmbId": "65422be6aa44b7da77729ec9",
        "datasetId": {
            "_id": "6593e137231a2be9c5603ba7",
            "parentId": null,
            "teamId": "65422be6aa44b7da77729ec8",
            "tmbId": "65422be6aa44b7da77729ec9",
            "type": "dataset",
            "status": "active",
            "avatar": "/icon/logo.svg",
            "name": "FastGPT test",
            "vectorModel": "text-embedding-ada-002",
            "agentModel": "gpt-3.5-turbo-16k",
            "intro": "",
            "permission": "private",
            "updateTime": "2024-01-02T10:11:03.084Z"
        },
        "type": "virtual",
        "name": "测试训练",
        "trainingType": "qa",
        "chunkSize": 8000,
        "chunkSplitter": "",
        "qaPrompt": "11",
        "rawTextLength": 40466,
        "hashRawText": "47270840614c0cc122b29daaddc09c2a48f0ec6e77093611ab12b69cba7fee12",
        "createTime": "2024-01-20T13:50:35.838Z",
        "updateTime": "2024-01-20T13:50:35.838Z",
        "canWrite": true,
        "sourceName": "测试训练"
    }
}

修改集合信息

  curl --location --request PUT 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/update' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "id":"65abcfab9d1448617cba5f0d",
    "parentId":null,
    "name":"测2222试"
}'

id: 集合的ID
parentId: 修改父级ID（可选）
name: 修改集合名称（可选）

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": null
}

删除一个集合

  curl --location --request DELETE 'http://localhost:3000/api/core/dataset/collection/delete?id=65aa2a64e6cb9b8ccdc00de8' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \

id: 集合的ID

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": null
}

数据

数据的结构

Data结构

字段	类型	说明	必填
teamId	String	团队ID	✅
tmbId	String	成员ID	✅
datasetId	String	知识库ID	✅
collectionId	String	集合ID	✅
q	String	主要数据	✅
a	String	辅助数据	✖
fullTextToken	String	分词	✖
indexes	Index[]	向量索引	✅
updateTime	Date	更新时间	✅
chunkIndex	Number	分块下表	✖

Index结构

每组数据的自定义索引最多5个

字段	类型	说明	必填
defaultIndex	Boolean	是否为默认索引	✅
dataId	String	关联的向量ID	✅
text	String	文本内容	✅

为集合批量添加添加数据

注意，每次最多推送 200 组数据。

  curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/core/dataset/data/pushData' \
--header 'Authorization: Bearer apikey' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "collectionId": "64663f451ba1676dbdef0499",
    "trainingMode": "chunk",
    "prompt": "可选。qa 拆分引导词，chunk 模式下忽略",
    "billId": "可选。如果有这个值，本次的数据会被聚合到一个订单中，这个值可以重复使用。可以参考 [创建训练订单] 获取该值。",
    "data": [
        {
            "q": "你是谁？",
            "a": "我是FastGPT助手"
        },
        {
            "q": "你会什么？",
            "a": "我什么都会",
            "indexes": [
                {
                    "text":"自定义索引1"
                },
                {
                    "text":"自定义索引2"
                }
            ]
        }
    ]
}'

collectionId: 集合ID（必填）
trainingType:（必填）
- chunk: 按文本长度进行分割
- qa: QA拆分
prompt: 自定义 QA 拆分提示词，需严格按照模板，建议不要传入。（选填）
data：（具体数据）
- q: 主要数据（必填）
- a: 辅助数据（选填）
- indexes: 自定义索引（选填）。可以不传或者传空数组，默认都会使用q和a组成一个索引。

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "data": {
        "insertLen": 1, // 最终插入成功的数量
        "overToken": [], // 超出 token 的
        "repeat": [], // 重复的数量
        "error": [] // 其他错误
    }
}

{{theme}} 里的内容可以换成数据的主题。默认为：它们可能包含多个主题内容

  我会给你一段文本，{{theme}}，学习它们，并整理学习成果，要求为：
1. 提出最多 25 个问题。
2. 给出每个问题的答案。
3. 答案要详细完整，答案可以包含普通文字、链接、代码、表格、公示、媒体链接等 markdown 元素。
4. 按格式返回多个问题和答案:

Q1: 问题。
A1: 答案。
Q2:
A2:
……

我的文本："""{{text}}"""

获取集合的数据列表

  curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/list' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "pageNum":1,
    "pageSize": 10,
    "collectionId":"65abd4ac9d1448617cba6171",
    "searchText":""
}'

pageNum: 页码（选填）
pageSize: 每页数量，最大30（选填）
collectionId: 集合的ID（必填）
searchText: 模糊搜索词（选填）

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": {
        "pageNum": 1,
        "pageSize": 10,
        "data": [
            {
                "_id": "65abd4b29d1448617cba61db",
                "datasetId": "65abc9bd9d1448617cba5e6c",
                "collectionId": "65abd4ac9d1448617cba6171",
                "q": "N o . 2 0 2 2 1 2中 国 信 息 通 信 研 究 院京东探索研究院2022年 9月人工智能生成内容（AIGC）白皮书(2022 年)版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院和京东探索研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院和京东探索研究院”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。前 言习近平总书记曾指出，“数字技术正以新理念、新业态、新模式全面融入人类经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域和全过程”。在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称 AIGC）正在悄然引导着一场深刻的变革，重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式，将极大地丰富人们的数字生活，是未来全面迈向数字文明新时代不可或缺的支撑力量。",
                "a": "",
                "chunkIndex": 0
            },
            {
                "_id": "65abd4b39d1448617cba624d",
                "datasetId": "65abc9bd9d1448617cba5e6c",
                "collectionId": "65abd4ac9d1448617cba6171",
                "q": "本白皮书重点从 AIGC 技术、应用和治理等维度进行了阐述。在技术层面，梳理提出了 AIGC 技术体系，既涵盖了对现实世界各种内容的数字化呈现和增强，也包括了基于人工智能的自主内容创作。在应用层面，重点分析了 AIGC 在传媒、电商、影视等行业和场景的应用情况，探讨了以虚拟数字人、写作机器人等为代表的新业态和新应用。在治理层面，从政策监管、技术能力、企业应用等视角，分析了AIGC 所暴露出的版权纠纷、虚假信息传播等各种问题。最后，从政府、行业、企业、社会等层面，给出了 AIGC 发展和治理建议。由于人工智能仍处于飞速发展阶段，我们对 AIGC 的认识还有待进一步深化，白皮书中存在不足之处，敬请大家批评指正。目 录一、 人工智能生成内容的发展历程与概念.............................................................. 1（一）AIGC 历史沿革 .......................................................................................... 1（二）AIGC 的概念与内涵 .................................................................................. 4二、人工智能生成内容的技术体系及其演进方向.................................................... 7（一）AIGC 技术升级步入深化阶段 .................................................................. 7（二）AIGC 大模型架构潜力凸显 .................................................................... 10（三）AIGC 技术演化出三大前沿能力 ............................................................ 18三、人工智能生成内容的应用场景.......................................................................... 26（一）AIGC+传媒：人机协同生产，",
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获取单条数据详情

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id: 数据的id

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    "message": "",
    "data": {
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        "q": "N o . 2 0 2 2 1 2中 国 信 息 通 信 研 究 院京东探索研究院2022年 9月人工智能生成内容（AIGC）白皮书(2022 年)版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院和京东探索研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院和京东探索研究院”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。前 言习近平总书记曾指出，“数字技术正以新理念、新业态、新模式全面融入人类经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域和全过程”。在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称 AIGC）正在悄然引导着一场深刻的变革，重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式，将极大地丰富人们的数字生活，是未来全面迈向数字文明新时代不可或缺的支撑力量。",
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                "text": "N o . 2 0 2 2 1 2中 国 信 息 通 信 研 究 院京东探索研究院2022年 9月人工智能生成内容（AIGC）白皮书(2022 年)版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院和京东探索研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院和京东探索研究院”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。前 言习近平总书记曾指出，“数字技术正以新理念、新业态、新模式全面融入人类经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域和全过程”。在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称 AIGC）正在悄然引导着一场深刻的变革，重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式，将极大地丰富人们的数字生活，是未来全面迈向数字文明新时代不可或缺的支撑力量。",
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修改单条数据

  curl --location --request PUT 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/update' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "id":"65abd4b29d1448617cba61db",
    "q":"测试111",
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        {
            "text":"修改后的自定义索引2。（会删除原来的自定义索引2，并插入新的自定义索引2）"
        }
    ]
}'

id: 数据的id
q: 主要数据（选填）
a: 辅助数据（选填）
indexes: 自定义索引（选填），类型参考为集合批量添加添加数据。如果创建时候有自定义索引，

  {
    "code": 200,
    "statusText": "",
    "message": "",
    "data": null
}

删除单条数据

  curl --location --request DELETE 'http://localhost:3000/api/core/dataset/data/delete?id=65abd4b39d1448617cba624d' \
--header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \

id: 数据的id

  {
  "code": 200,
  "statusText": "",
  "message": "",
  "data": "success"
}

搜索测试

  curl --location --request POST 'https://api.fastgpt.in/api/core/dataset/searchTest' \
--header 'Authorization: Bearer fastgpt-xxxxx' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "datasetId": "知识库的ID",
    "text": "导演是谁",
    "limit": 5000,
    "similarity": 0,
    "searchMode": "embedding",
    "usingReRank": false
}'

datasetId - 知识库ID
text - 需要测试的文本
limit - 最大 tokens 数量
similarity - 最低相关度（0~1，可选）
searchMode - 搜索模式：embedding | fullTextRecall | mixedRecall
usingReRank - 使用重排

返回 top k 结果， limit 为最大 Tokens 数量，最多 20000 tokens。

  {
  "code": 200,
  "statusText": "",
  "data": [
    {
        "id": "65599c54a5c814fb803363cb",
        "q": "你是谁",
        "a": "我是FastGPT助手",
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    },
    ......
  ]
}

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