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ture) 控制非搜索增强模型文本的随机性，值越高，文本随机性越、多样性和创造性越高。默认值为0.8。 搜索增强模型生成多样性(temperature) 控制搜索增强模型文本的随机性，值越高，文本随机性越、多样性和创造性越高。默认值为0.3。 文本重复度(presence_penalty)
“相关性阈值”：超过相关度阈值的搜索结果才能在搜索结果页展示，否则会被过滤。 单击“确定”。 体验搜索 在“体验平台”页面右上角单击“搜索”，切换至搜索体验。 在输入框中输入问题，单击，查看搜索结果。 图1 体验搜索 选中搜索结果，可查看更详细的内容。单击“阅读全文”，可查看文档原文。 当前针对上传的多栏
于解析需要作为subtitle的文本，规则由上而下依次校验。 URI POST /v1/koosearch/rule-regex 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Token，Token获取方式参考：获取IAM用户Token
String 问答刷新标志（0-否，1-是） 最小长度：1 最大长度：1 max_tokens 否 Integer 生成文本的最大token数量。 输入的文本加上生成的文本总量不能超过模型所能处理的最大长度。 最小值：1 最小值：1 最大值：131072 缺省值：2048 stream
删除用户定义规则解析接口 功能介绍 用于删除用户自定义解析规则。 URI DELETE /v1/koosearch/rule-regex/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 用户规则ID 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Header参数
单击“确定”。 问答体验将在所选择的知识库中进行答案搜索。 体验问答。 在“体验平台”页面右上角单击“问答”，切换至问答体验页面。 在输入框中输入问题，单击，查看返回的答案。 图3 体验问答
7317c/files 响应示例 状态码： 201 上传文档接口响应体 { "file_id" : "5c46f7e31c5c4587ac99ef0da0502470" } 状态码 状态码 描述 201 上传文档接口响应体 400 请求体参数错误 500 内部异常 错误码 请参见错误码。
大新词数不超过512。 NLP模型-裸机：通过裸机部署提供的盘古nlp大模型访问方式。 搜索Embedding模型：搜索向量化模型，支持将文本转化成向量。 搜索精排模型：对搜索的召回结果进行重排序，提升向量检索的效果。 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
接口获取 KooSearch服务接口组成： https://{apig公网地址}/{apig请求地址} 服务接口请求地址获取方式： 账号登录CSS控制台。 左侧导航栏选择：“KooSearch >Flexus 企业搜索服务”。 根据“名称/ID”，单击进入已购买的服务。 单击“A
查询文档接口 功能介绍 在当前知识库查询名称为xx的文件。 URI GET /v1/koosearch/repos/{repo_id}/files 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String 知识库ID，1～64个字符，只能包含数字、字母、中划线和下划线。
下载文件接口 功能介绍 下载指定ID的文件。 URI GET /v1/koosearch/repos/files/{file_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 file_id 是 String 文件ID，1～64个字符，只能包含数字、字母、中划线和下划线。 最小长度：1
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 最大值：128 top_p 否 Float 通过限制词汇的选择来控制生成文本的多样性。值越高，候选单词越多，文本多样性越高。 最小值：0.1 最大值：1 缺省值：0.1 max_tokens 否 Integer 模型生成最大新词数 最小值：1
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，语义搜索场景下，加入了精排模型，提升搜索的效果。
在知识库管理页面，选择已创建的知识库，单击操作列的“文档管理”。 进入文档管理页面。 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
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 最大值：128 top_p 否 Float 通过限制词汇的选择来控制生成文本的多样性。值越高，候选单词越多，文本多样性越高。 最小值：0.1 最大值：1 缺省值：0.1 max_tokens 否 Integer 模型生成最大新词数 最小值：1
修改知识库配置。包括： 解析设置：是否使用OCR增强、是否需要解析图片、是否需要解析页眉页脚、是否需要解析目录页。 文档拆分设置： 自动分段 长度分段（按文本长度分段） 层级分段（按小标题分段，可自定义小标题解析规则 搜索模型设置：rerank模型配置。 NLP模型设置。 其他设置：召回数量、参
删除文档接口 功能介绍 删除指定ID的文件。 URI DELETE /v1/koosearch/repos/{repo_id}/files/{file_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String 知识库ID，1～64个字符，只能包含数字、字母、中划线和下划线。
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 最大值：128 top_p Float 通过限制词汇的选择来控制生成文本的多样性。值越高，候选单词越多，文本多样性越高。 最小值：0.1 最大值：1 缺省值：0.1 max_tokens Integer 模型生成最大新词数 最小值：1
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 最大值：128 top_p Float 通过限制词汇的选择来控制生成文本的多样性。值越高，候选单词越多，文本多样性越高。 最小值：0.1 最大值：1 缺省值：0.1 max_tokens Integer 模型生成最大新词数 最小值：1
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。 文本精排模型 可更加精准找到相关文本，不同于向量模型输出向量，直接计算query和doc的相关性更加准确，可用于对向量召回结果的重新排序。
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