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FastGPT 调用官方OpenAPI创建知识库的完整方法速查

使用FastGPT的官方OpenAPI可完成知识库或文件夹的创建操作。调用指定接口并传入符合要求的参数后,将返回新建资源的唯一标识ID。 1. 请求地址:http://localhost:3000/api/core/dataset/create,请求方法为POST 2.

结论

使用FastGPT的官方OpenAPI可完成知识库或文件夹的创建操作。调用指定接口并传入符合要求的参数后,将返回新建资源的唯一标识ID。

具体怎么做

  1. 请求地址:http://localhost:3000/api/core/dataset/create,请求方法为POST
  2. 请求头需包含:
    • Authorization: Bearer {{authorization}}(替换为实际授权令牌)
    • Content-Type: application/json
  3. 请求体为JSON格式,支持参数如下: | 参数名 | 说明 | 可选性 | |---|---|---| | parentId | 父级ID,用于构建目录结构 | 可选,可传null或不传 | | type | 类型,dataset为普通知识库,folder为文件夹 | 可选,默认dataset | | name | 知识库名称 | 必填 | | intro | 知识库介绍 | 可选 | | avatar | 头像地址 | 可选 | | vectorModel | 向量模型 | 可选,建议留空使用系统默认 | | agentModel | 文本处理模型 | 可选,建议留空使用系统默认 | | vlmModel | 图片理解模型 | 可选,建议留空使用系统默认 |
  4. 完整请求示例参考: ``curl curl --location --request POST 'http://localhost:3000/api/core/dataset/create' \ --header 'Authorization: Bearer {{authorization}}' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{ "parentId": null, "type": "dataset", "name":"测试", "intro":"介绍", "avatar": "", "vectorModel": "text-embedding-ada-002", "agentModel": "gpt-3.5-turbo-16k", "vlmModel": "gpt-4.1" }' ``
  5. 成功响应示例: ``json { "code": 200, "statusText": "", "message": "", "data": "65abc9bd9d1448617cba5e6c" } ``

注意事项

  1. name参数为必填项,未传入将无法成功创建知识库。
  2. vectorModelagentModelvlmModel建议留空,使用系统默认配置。
  3. 成功响应的data字段为新建知识库的唯一ID。
  4. 若需创建文件夹,可将type参数设为folder

来源:FastGPT 官方文档