X-Auth-Token

是

String

参数解释：

接口鉴权使用的Token，Token获取方式参考：3.2节 认证鉴权。

约束限制：

不涉及。

repo_id

是

String

参数解释：

知识库ID。

获取方式：

账号登录 KooSearch 体验平台，在左侧导航栏选择："知识库管理" ，在此界面获取"知识库ID"字段的值，表示该知识库在向量数据库中存储的ID，具有唯一性。

约束限制：

不显示。

extra_repo_ids

否

Array of strings

参数解释：

引用知识库标识列表，用于支持多个知识库联合检索的场景。

约束限制：

不限制。

chat_id

否

String

参数解释：

当前对话ID。

约束显示：

不涉及。

messages

是

Array of ChatMessage objects

对话内容。

chat_create_flag

是

String

参数解释：

是否开启一轮新的对话（ 0-否，1-是）。

1：清空历史对话，开始一轮新的对话。

0：延续chat_id所在的对话上下文。

约束限制：

不涉及。

refresh_flag

是

String

参数解释：

是否清空问答历史（0-否，1-是）。

1：清空历史对会话。

0：不清空历史会话。

约束限制：

不涉及。

max_tokens

否

Integer

参数解释：

模型生成文本的最大token数量。

约束限制：

输入的文本加上生成的文本总量不能超过模型所能处理的最大长度。

最小值：1

stream

否

Boolean

参数解释：

是否使用流式输出模式。

约束限制：

不涉及。

filter_string

否

String

参数解释：

RAG搜索环节，指定过滤字段。

带语法的查询字符串，使用具有严格语法的解析器，根据提供的查询字符串返回文档。

例如：tags:(教育 OR 金融) AND category:"行业知识"

注意事项：

1.支持布尔运算符 AND、OR 和 NOT（也写为 &&、|| 和 !），但请注意它们不遵守通常的优先级规则，因此只要一起使用多个运算符，就应使用括号。

2.详细语法参考query_string语法

约束限制：

不涉及。

top_p

否

Float

参数解释：

一种替代温度采样的方法，称为nucleus sampling，通过限制词汇的选择范围来控制生成文本的多样性。top_p值越高，候选单词越多，文本多样性越高。

约束限制：

通常建议更改top_p或temperature来调整生成文本的倾向性，但不要同时更改这两个参数。

取值范围：

0.1 ~ 1

默认取值：

0.1

presence_penalty

否

Float

参数解释：

控制生成的文本中重复内容的程度。presence_penalty的目的是减少模型在生成文本时重复使用相同或类似的内容，以提高生成文本的多样性。即如果一个Token已经在之前的文本中出现过，那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。

presence_penalty越小，模型考虑之前生成的Token越少，可能导致文本中出现重复内容。

presence_penalty越大，模型会更倾向于生成新的、未出现过的Token，生成的文本会更加多样化。

取值范围：

-2 ~ 2，具体的取值需要权衡，盘古NLP模型一般情况下可以取1.1。

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。temperature越高，例如0.9，适合完成创造性的任务。

约束限制：

不涉及。

取值范围：

0 ~ 1，盘古NLP模型一般设置为0.2/0.3。

默认取值：

0.3

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。

约束限制：

不涉及。

取值范围：

0 ~ 1。

role

否

String

参数解释：

~~对话的角色，取值为system、user。~~

待删除字段，无需使用。

约束限制：

待删除字段，无需使用。

content

是

String

参数解释：

用户输入的对话内容。

约束限制：

不涉及。