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通过API使用KooSearch实现搜索问答 KooSearch服务提供的API支持发布到不同的环境,发布成功后支持被调用。 场景描述 KooSearch服务开通成功后,会自动创建KooSearch API。在KooSearch服务详情页的API管理页签,可以看到知识管理和文档解析两类API。
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。本文介绍Flexus企业搜索服务如何配置OCR增强实现文档智能解析功能。 步骤1:开通OCR 开通OCR服务的智能文档解析功能。 登录文字识别OCR管理控制台。 在“总览”页面的使用说明模块选择“智能文档解析”。
Flexus企业搜索对接MaaS实现文档问答 Flexus企业搜索对接ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS)适用于多种应用场景。本文介绍Flexus企业搜索对接MaaS实现文档问答。 步骤1:在MaaS部署模型服务 在MaaS服务中完成模型服务的部
在控制台使用KooSearch实现搜索问答 创建和管理KooSearch模型服务(可选) 创建KooSearch知识库 将本地文件上传至KooSearch知识库 体验KooSearch问答 体验KooSearch搜索 管理KooSearch知识库
搜索规划模型:提供多轮改写及意图识别功能。 缓存生成模型:提供query之间相似度的计算,用于知识库的缓存功能。 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
文档原文。 当前针对上传的多栏排版docx文档,查看文档原文时存在内容显示错位及显示不全的问题。 父主题: 在控制台使用KooSearch实现搜索问答
在“反馈管理”页面,可以查看反馈意见。 单击操作列的“编辑”,针对问答的相关内容,编辑意见内容。 单击“确定”,完成反馈意见的编辑。 父主题: 在控制台使用KooSearch实现搜索问答
单击右上角的“设置”,修改解析拆分设置和更多设置。 解析拆分设置 参考表1与表2修改设置。 更多设置 修改“搜索模型设置”、“NLP模型设置”和“高级设置”,如何修改请参考新建知识库中步骤5和步骤6。 同时支持新增“其他”设置。 表6 其他设置 参数 说明 topk召回数量 设置topk召回数量。
单击页面右上角的“删除”,确认需要删除的知识库信息,在输入框输入要删除的知识库名称后,单击“确认”,删除知识库。 父主题: 在控制台使用KooSearch实现搜索问答
如何调用API 构造请求 认证鉴权 接口获取 返回结果
单击“确认”。 文件上传后,可在结构化数据页签查看已上传的文件,当“导入状态”为“正常”,说明文件已上传成功。 父主题: 在控制台使用KooSearch实现搜索问答
本节介绍REST API请求的组成,以调用获取用户Token接口说明如何调用API,该API获取用户的Token,Token是用户的访问令牌,承载身份与权限信息,Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud
"error_code": "AS.0001" } 其中,error_code表示错误码,error_msg表示错误描述信息。 父主题: 如何调用API
“名称”、“描述”、“请求方法”、“apig公网地址”、“apig请求地址”等信息。 图1 KooSearch-API管理界面 父主题: 如何调用API
X-Auth-Token: ABCDEFJ.... 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 父主题: 如何调用API
如果创建的集群为7.6.2及以上版本,则需要确保同安全组内节点之间的端口全放通。如果无法放通同安全组内节点之间的全部端口,请至少确保9300端口的通信。 放开9300端口通信后,如果集群磁盘使用率较高,可清理过期数据,释放磁盘存储空间,请参考如何使用Elasticsearch清理过期数据,释放磁盘存储空间?。
KooSearch服务提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。 父主题: 使用前必读
首先需要开通服务,开通服务时会选择版本规格、配置一系列参数来创建一个实例,后续可以用此实例实现搜索问答,具体请看开通Flexus企业搜索服务。 2 在控制台使用KooSearch服务实现搜索文档 开通服务后,您可以在KooSearch控制台实现搜索问答,具体操作如下: 当KooSearch服务管理员需要自定
效果突出的搜索模型 文本向量模型在中文语义向量评测基准C-MTEB效果突出;精排模型对召回结果重排序进一步提升TopK准确率;搜索规划模型实现Query分类、多轮改写、复杂查询分解。 丰富的LLM(Large Language Model)模型 内置基于RAG场景下SFT(Supervised
"repo_id" : "b4254b30-f241-476c-b003-63df8f1cc221", "question" : "如何申请入学?", "answer" : "请查看我们的官方网站或联系招生办公室,了解入学要求、申请截止日期和所需材料。我们还提供入学顾问服务。"