Create（创建知识库）

POST/302/kb/create_knowledge_base

创建知识库

model_id:
35: text-embedding-3-large
36: text-embedding-3-small
37: text-embedding-ada-002
76: Baichuan-Text-Embedding
118: zhipu-embedding-2
163: jina-clip-v1
164: jina-embeddings-v2-base-en
165: jina-embeddings-v2-base-es
166: jina-embeddings-v2-base-de
167: jina-embeddings-v2-base-zh
168: jina-embeddings-v2-base-code
186: BAAI/bge-large-zh-v1.5
187: BAAI/bge-large-en-v1.5
208: netease-youdao/bce-embedding-base_v1

llm_model_id:
44: claude-3-haiku-20240307
112: deepseek-chat
115: qwen-long
117: glm-4-flash
159: gemini-1.5-flash-001
174: google/gemma-2-27b-it
176: gpt-4o-mini-2024-07-18
251: qwen2.5-72b-instruct

价格：免费

请求参数

Header 参数

Authorization

string

可选

示例值:

Bearer {{YOUR_API_KEY}}

kb_name

string

知识库名称

可选

知识库名称

kb_info

string

知识库描述

可选

知识库描述

kb_type

string

知识库类别

可选

chatchat或rag_nano chatchat是传统的向量知识库 rag_nano 是基于知识图谱的知识库

model_id

integer

embedding模型id

可选

embedding数据处理模型，可不填

llm_model_id

integer

知识图谱化模型id

可选

LLM模型，可不填

{
  "kb_name": "知识库标题",
  "kb_info": "知识库描述",
  "kb_type": "chatchat",
  "model_id": 0,
  "llm_model_id": 0
}

示例代码

返回响应

成功(200)

HTTP 状态码: 200

内容格式: Rawtext/plain

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  "msg": "success",
  "data": {
    "llm_model": null,
    "kb_name": "知识库-20240920-2",
    "kb_info": "知识库-20240920-2",
    "file_count": 0,
    "create_time": "2024-09-20T07:24:11Z",
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    "token_id": 0,
    "type": null,
    "uid": 0,
    "embed_model": "jina-clip-v1",
    "vs_type": "pg"
  }
}

最后修改时间： 2 个月前