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上传图片 功能介绍 上传图片入库。 URI POST /v1/koosearch/image/{img_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 img_id 是 String 图片ID，格式为img-[0-9a-z]{32} 最小长度：1 最大长度：64 请求参数
新增模型 功能介绍 新增配置模型，包括模型名称、模型描述、模型endpoint、模型配置。 URI POST /v1/koosearch/models 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 接口鉴权使用的T
获取图片内容 功能介绍 根据ID获取图片内容。 URI GET /v1/koosearch/image/{img_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 img_id 是 String 图片ID，格式为img-[0-9a-z]{32} 最小长度：1 最大长度：64
图片管理 上传图片 获取图片内容
删除模型 功能介绍 删除模型 URI DELETE /v1/koosearch/models/{model_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 model_name 是 String 模型名称 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Header参数
endpoint 否 String 模型endpoint 最小长度：1 最大长度：512 extend_config 否 ModelExtendConfig object 模型的自定义配置，json格式 alias 否 String 昇腾模型场景请求模型需要的name 最小长度：1 最大长度：32
模型管理 新增模型 修改模型配置 列举模型 删除模型
参数类型 描述 name String 模型名称 最小长度：1 最大长度：64 detail String 模型详情 最小长度：1 最大长度：512 type String 模型类型 最小长度：1 最大长度：64 endpoint String 模型endpoint 最小长度：1 最大长度：512
访问地址 模型的内网访问地址及端口。 模型描述 模型详细信息的描述。 昇腾云模型名称 来源于昇腾云服务开通的NLP大模型的模型名称。 上下文长度（K） NLP大模型在进行一次特定的推理时可以考虑的最大令牌数。可以扩展上下文以生成更全面的响应。 部署ID 模型的部署id信息。 认证类型
rch结合OCR服务文档识别能力，通过NET网关打通网络，使Koosearch支持智能文档解析能力，对PDF/Word等格式的文档内容进行版式分析，智能识别文档中的各种版式类型，如表格、图片、公式、标题等，以及识别单栏、双栏版面结构及段落顺序，对用户上传的文档进行智能解析。本文介
en时会受到一定的惩罚。当presence_penalty的值为正数时，模型会更倾向于生成新的、未出现过的Token，即模型会更倾向于谈论新的话题。 最小值：-2 最大值：2 最小值：-2 最大值：2 缺省值：0 search_temperature 否 Float 搜索增强场景用于控制生成文本的多样性和创造力。
Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio大模型即服务平台选择合适的模型，创建为“我的模型”。操作指导请参见在MaaS中创建模型。 将创建好的模型部署为模型服务，具体操作请参见使用MaaS部署模型服务。 选择使用AppCode认证方式调用部署好的模型服务，具体操作请参见调用MaaS部署的模型服务。
通过query和片段的语义关系，精简出和query相关的web片段，达到减少下游大模型推理成本，以及提升大模型的推理效果。 缓存 利用缓存技术，预先存储频繁请求的信息，系统从缓存中快速提供，节省时间和资源。 搜索大模型 文本向量模型 支持将文本转化为用数值表示的向量形式用于语义检索。
自定义规则解析示例 在“模型设置”页签配置好模型后，单击“下一步”。 搜索模型设置 选择Embedding模型服务、精排模型服务、搜索规划模型服务。 Embedding模型服务：基于盘古大模型技术的文本表示模型，将文本转化为用数值表示的向量形式，用于文本检索、聚类、推荐等场景。 精排模型服务：基
根据指定ID，删除对应的对话历史。 批量删除对话历史 根据多个ID，批量删除对话历史信息。 表9 图片管理接口 API 说明 上传图片 上传图片入库。 获取图片内容 根据ID获取图片内容。 表10 模型管理接口 API 说明 新增模型 新增配置模型，包括模型名称、模型描述、模型endpoint、模型配置。
是否扩展长上下文。提供更广泛的上下文，以生成完整回答。 缺省值：false effective_input_length 否 Integer 效果最好的上下文长度，与模型相关，确保输入令牌的有效长度以保证最佳输出 考虑到多轮对话，建议控制在模型上下文长度的60%（向上取整）。 最小值：2
是否扩展长上下文。提供更广泛的上下文，以生成完整回答。 缺省值：false effective_input_length 否 Integer 效果最好的上下文长度，与模型相关，确保输入令牌的有效长度以保证最佳输出 考虑到多轮对话，建议控制在模型上下文长度的60%（向上取整）。 最小值：2
是否扩展长上下文。提供更广泛的上下文，以生成完整回答。 缺省值：false effective_input_length Integer 效果最好的上下文长度，与模型相关，确保输入令牌的有效长度以保证最佳输出 考虑到多轮对话，建议控制在模型上下文长度的60%（向上取整）。 最小值：2
是否扩展长上下文。提供更广泛的上下文，以生成完整回答。 缺省值：false effective_input_length Integer 效果最好的上下文长度，与模型相关，确保输入令牌的有效长度以保证最佳输出 考虑到多轮对话，建议控制在模型上下文长度的60%（向上取整）。 最小值：2
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