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最近更新时间:2024.12.11 22:16:15首次发布时间:2024.04.17 14:21:09

本节将说明如何查看一个已创建知识库的信息。

概述

/api/knowledge/collection/info 接口用于查看知识库详情,根据知识库名称返回知识库的描述,以及知识库配置的pipeline详细信息。

前提条件

完成“签名鉴权方式“页面的注册账号、实名认证、AK/SK 密钥获取和签名获取后,可调用 API 接口实现知识库信息查看的功能。

请求接口

URI

/api/knowledge/collection/info

统一资源标识符

请求方法

POST

客户端对向量数据库服务器请求的操作类型

请求头

Content-Type: application/json

请求消息类型

Authorization: HMAC-SHA256 ***

鉴权

请求参数

参数

类型

是否必选

默认值

参数说明

name

string

--

知识库的名字

  • 只能使用英文字母、数字、下划线_,并以英文字母开头,不能为空
  • 长度要求:[1-64]

project

string

default

知识库所属项目
即在【访问控制】-【资源管理】-【项目】中创建的项目

resource_id

string

--

知识库的唯一id
可选择直接传 resource_id ,或同时传 name 和 project 作为知识库的唯一标识

响应消息

参数

参数说明

code

状态码

message

返回信息

request_id

标识每个请求的唯一标识符

data

检索返回内容

data 返回值

字段

子字段

字段类型

说明

collection_name

--

string

知识库名称

description

--

string

知识库描述

doc_num

--

int

知识库内文档数

create_time

--

int

知识库创建时间

update_time

--

int

知识库更新时间

creator

--

string

知识库创建用户

pipeline_list

list

知识库下pipeline列表

pipeline_stat

json

pipeline下文档导入状态

{
    "doc_num": 1, // 导入文档数
    "finish_doc_num": 1, // 完成导入文档数
    "point_num": 1, // 切片数
    "success_doc_num": 1 // 成功导入文档数
},

index_list

list

知识库索引详情

preprocessing_list

list

知识预处理配置

{
    "chunking_strategy": "custom_balance",// 切片策略
    "chunking_identifier": null, // 自定义分隔符
    "chunk_length": 2000, // 切片最大长度
    "merge_small_chunks": true // 是否合并短文本片
 }

table_config_list

list

结构化知识库表结构

{
  "table_type": "row","col",
  // row表示从行开始解析,col表示从列开始解析,
  "table_pos": "int",
  // 字段位于第几行或第几列,
  "start_pos": "int",
  // 起始数据在第几行,
  "table_fields": [
      {
          "field_name": "xxx", //字段名称
          "field_type": "int64", //字段类型, 支持string, int64, float32, bool
          "if_embedding": true, //是否参与索引
          "default_value":"xxx", //默认值
          "if_filter": false //设置为过滤字段
    },
    .....
  ]
}

data_type

string

知识库内的数据类型

resource_id

--

string

知识库唯一标识id

project

--

sring

知识库所属项目

index_list 返回值

字段

子字段

字段类型

说明

index_type

--

string

索引算法

index_config

list

索引配置详情

vector_field

json

稠密向量字段

{
    "field_name": "_sys_auto_content_vector", // 字段名
    "field_type": "vector", // 字段类型
    "dim": 2048 // 向量维度
}

sparse_vector_field

稀疏向量字段

{
    "field_name": "_sys_auto_content_vector", // 字段名
    "field_type": "vector", // 字段类型
}

cpu_quota

int

CPU 配额

distance

string

距离类型

quant

string

量化方式

embedding_model

string

向量化模型

embedding_dimension

int

向量维度

need_instruction

bool

是否拼接 instruction 进行检索

fields

list[object]

数据集字段详情

[
    {
    "field_name": "_sys_auto_id", // 字段名
    "field_type": "string", // 字段类型
    },
    ......
]

field_enumerated_list

string

标签列表

primary_key

--

sring

主键

status

--

int

索引状态

Status:
    -1:    待构建构建
    0:     构建中
    1:     构建完成
    2:     构建失败
    3:     变更中

状态码说明

状态码

http状态码

返回信息

状态码说明

0

200

success

成功

1000001

401

unauthorized

鉴权失败

1000002

403

no permission

权限不足

1000003

400

invalid request:%s

非法参数

1000005

400

collection not exist

collection不存在

完整示例

请求消息

curl -i -X POST \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: HMAC-SHA256 ***' \
  https://api-knowledgebase.mlp.cn-beijing.volces.com
/api/knowledge/collection/info \
  -d '{
    "name": "test_collection_name",
    "project": ""
}'

响应消息

执行成功返回:

{
    "code": 0,
    "data": {
        "collection_name": "apiexample",
        "description": "test",
        "create_time": 1724747158,
        "update_time": 1724747158,
        "creator": "xxx",
        "pipeline_list": [
            {
                "pipeline_type": "user_define",
                "pipeline_stat": {
                    "doc_num": 0,
                    "finish_doc_num": 0,
                    "point_num": 0,
                    "success_doc_num": 0
                },
                "index_list": [
                    {
                        "index_type": "hnsw_hybrid",
                        "index_config": {
                            "vector_field": {
                                "field_name": "_sys_auto_content_vector",
                                "field_type": "vector",
                                "dim": 2048
                            },
                            "sparse_vector_field": {
                                "field_name": "_sys_auto_content_sparse_vector",
                                "field_type": "sparse_vector"
                            },
                            "cpu_quota": 1,
                            "distance": "ip",
                            "quant": "int8",
                            "embedding_model": "doubao-embedding-and-m3",
                            "embedding_dimension": 2048,
                            "need_instruction": true,
                            "fields": [
                                {
                                    "field_name": "_sys_auto_id",
                                    "field_type": "string"
                                },
                                {
                                    "field_name": "_sys_auto_doc_id",
                                    "field_type": "string"
                                },
                                {
                                    "field_name": "_sys_auto_chunk_id",
                                    "field_type": "int64"
                                },
                                {
                                    "field_name": "_sys_auto_doc_type",
                                    "field_type": "string"
                                },
                                {
                                    "field_name": "_sys_auto_add_type",
                                    "field_type": "string"
                                }
                            ]
                        },
                        "primary_key": "",
                        "status": -1
                    }
                ],
                "preprocessing_list": [
                    {
                        "chunking_strategy": "default",
                        "chunking_identifier": null,
                        "chunk_length": 2000
                    }
                ],
                "table_config_list": [
                    {
                        "table_type": "row",
                        "table_pos": 1,
                        "start_pos": 2,
                        "table_fields": [
                            {
                                "field_name": "讲解模块",
                                "field_type": "string",
                                "if_embedding": true,
                                "if_filter": false
                            },
                            {
                                "field_name": "子模块",
                                "field_type": "string",
                                "if_embedding": true,
                                "if_filter": false
                            },
                            {
                                "field_name": "问题示例",
                                "field_type": "string",
                                "if_embedding": true,
                                "if_filter": false
                            },
                            {
                                "field_name": "记忆化 ————讲解要点",
                                "field_type": "string",
                                "if_embedding": true,
                                "if_filter": false
                            }
                        ]
                    }
                ],
                "data_type": "structured_data"
            }
        ],
        "resource_id": "kb-be6833502748aaef",
        "project": "default"
    },
    "message": "success",
    "request_id": "02172474937697900000000000000000000ffff0a00501d3f1d67"
}

执行失败返回:

HTTP/1.1 400 OK
Content-Length: 43
Content-Type: application/json
 
{"code":1000003, "message":"invalid request:%s", "request_id": "021695029757920fd001de6666600000000000000000002569b8f"}