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      POST
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      POST
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  1. 知识库

prompt模板调用

开发中
POST
/v1/chat/completions

前置说明:#

1、了解如何创建模板及通过模板方式调用大模型,请参考:模板调用
2、当前知识库默认每个用户空间大小为1G,超过将无法上传。如果是正式调用,请邮件联系我们(g-api-service@360.cn)申请扩容。
3、上传文档本身免费,但处理文档过程中需要调用embedding模型,此调用量需要计费(新用户默认提供50元额度供免费试用)。具体调用量请前往用量查询查看。

调用方式:#

前往prompt book平台,创建模板,在第二步模型调参处,设置知识库相关选项:
关联知识库:可选择账号下创建的所有知识库,支持多选。选择后,system消息中将自动出现{ {#context#} }变量。
由于知识库检索结果一般较长,为避免输入token超长,不建议此变量在模板中重复出现。
增加{ {#context#} }变量后,需要自行撰写合适的提示词,告诉大模型如何利用知识库检索结果回答问题。同时将{ {#context#} }变量放到合适的位置(也可移入user的prompt中)。示例如下
system-content:
你的任务是基于给定知识库检索结果来回答用户的最新问题。在回答问题时,你需要注意以下几点:
1.检索结果有多条,每条检索结果之间由\n####\n分隔。
2.如果某条检索结果与用户的最新问题无关,就忽略这条检索结果,不要进行任何参考。
3.如果用户的问题能直接从搜索结果获取答案,就直接回答问题,避免出现无关话术,如"根据【检索结果】..."等。
4.如果不确定用户的具体问题时,可以询问用户要求澄清,以获取更多信息决定是否能回答。
5.如果用户的问题明确无法从搜索结果获取答案时,请回答:这个问题我暂时还不会回答。
检索结果如下:{{#context#}}
 
user-content:
用户最新问题如下:{{question}}
知识库设置:
top_k:指定检索知识库返回的片段数量,默认2个,取值在1-10个。
Score:指定返回的片段的相似度阈值,默认为0(即不设阈值),取值在0-1之间,步长为0.1。建议设置为0.9,可有效过滤不相关的检索结果
截断策略:默认。只有默认选项,暂不支持修改,如果检索结果拼接模板后最终大于模型的最大输入,将自动缩减片段数量。如果召回片段只剩1条仍超过字数时,将自动从后向前裁剪召回片段的长度。
指定检索query:选择发起检索的query,可选择范围:模板中定义的所有变量(包括system和user消息中的变量),或者整条user消息。(只能单选一条作为发起检索的query)
提交模板后,通过prompt模板调用即可实现单次大模型调用自动检索知识库,依据知识库检索结果进行增强回答。(假设知识库检索结果变量放入system消息中,设置搜索query:input)

请求参数

Header 参数

Body 参数application/json必填

示例
{
    "model": "",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "{\"prompt_id\":\"a123456\",\"prompt_template_params\":{}}"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "{\"prompt_id\":\"a123456\",\"prompt_template_params\":{\"input\":\"老周为什么喜欢穿红衣服?\"}}"
        }
    ],
    "stream": false,
}

请求示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'https://api.360.cn/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "{\"prompt_id\":\"a123456\",\"prompt_template_params\":{}}"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "{\"prompt_id\":\"a123456\",\"prompt_template_params\":{\"input\":\"老周为什么喜欢穿红衣服?\"}}"
        }
    ],
    "stream": false,
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
同聊天生成接口
Body

示例
{}
修改于 2026-03-04 11:34:08
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