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API官方文档3 分钟阅读

FastGPT对话接口API的调用方法与参数配置说明

可在应用详情的路径中获取AppId。鉴权使用APIKey，支持两种方式：调用 chat/completions 时在请求体传入 body.appId ，或通过 Authorization: Bearer apiKey - a…

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共 4869 篇

模型指南官方文档

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 OceanBase 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 OceanBase 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型，其 128000 的上下文长度表示单次交互中模型能够处理的输入与输出总字符数上限。这意味着在 RAG 场景下，召回的知识内容与用户提问、历史对话记录的总和不应超过此限制。…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 openGauss 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 openGauss 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型提供了高达 128000 的上下文长度（maxContext），这意味着单次请求能够处理大量输入信息，为复杂的问答和推理任务提供了充足的空间。引用上限（quoteMaxTo…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 PostgreSQL（pgvector） 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 PostgreSQL（pgvector） 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型档位，其 上下文长度 128000 表明单次请求中可处理的输入文本总量上限，这直接影响了知识库召回内容的承载能力。引用上限 119000 定义了模型在…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 Milvus 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 Milvus 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型档位提供 128000 的上下文长度，这意味着在单次交互中，模型能够处理的输入信息总量较大，为复杂知识问答和长文本理解提供了空间。引用上限为 123000，这限制了知识库召回内容…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 OceanBase 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 OceanBase 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 ernie-4.5-turbo-128k 模型参数提供了 128000 的上下文长度，这意味着在单次交互中，模型能够处理的输入信息总量较大，为复杂问题和多轮对话提供了空间。模型未标注单次最大输出，通常意味…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 openGauss 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 openGauss 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型，其 ernie-4.5-turbo-128k 具备 128000 的上下文长度，这决定了单次请求中可输入的最大文本量，包括用户提问、历史对话和召回内容。引用上限 1230…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 PostgreSQL（pgvector） 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 PostgreSQL（pgvector） 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型系列，其 128000 的上下文长度，表明单次请求可处理的文本总量上限。这意味着在RAG（检索增强生成）场景中，传入的查询、检索到的知识片段以及历史对…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 Milvus 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 Milvus 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型具备 128000 的上下文长度，这意味着单次请求可以处理相当规模的输入文本。在 FastGPT 中，这直接映射为 maxContext 参数的上限。虽然单次最大输出长度未明确标…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 OceanBase 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 OceanBase 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型，其 128000 的上下文长度（maxContext）决定了单次请求中模型可以处理的最大输入文本量，包括用户查询、历史对话以及召回内容。引用上限（quoteMaxToke…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 openGauss 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 openGauss 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型，其上下文长度 128000 决定了单次请求中可输入的最大文本量，这直接影响到知识库召回内容的数量和详细程度。引用上限 123000 设定了模型在生成回答时可以参考的知识库…

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Ernie 128K 上下文 这一档模型配 PostgreSQL（pgvector） 的配置口径

Ernie 128K 上下文 这一档模型配 PostgreSQL（pgvector） 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 Ernie 128K 上下文模型提供了高达 128000 token 的上下文长度，这意味着在单次对话中可以处理大规模的输入信息，为复杂的问答和长篇文档分析提供了充足的空间。引用上限…

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Ernie 32K 上下文 这一档模型配 Milvus 的配置口径

Ernie 32K 上下文 这一档模型配 Milvus 的配置口径 这一档模型的参数意味着什么 ernie-4.5-turbo-32k 模型具备 32000 token 的上下文长度，这决定了单次交互中可以处理的总文本量，包括用户输入、历史对话以及召回内容。引用上限为 27000 token，意味着模型在生…

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