Recuperación de conocimientos

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Requisitos previos

1. Obtenga una clave de API y configúrela como variable de entorno.
2. Cree una base de conocimientos y obtenga su ID. Puede crear una base de conocimientos de una de las siguientes maneras:
   • Crear en la consola: Cree una base de conocimientos en la página de bases de conocimientos en la consola de Model Studio. Para más información, consulte Crear y utilizar una base de conocimientos.
   • Crear mediante la API: Puede invocar la API a través del kit de desarrollo de software (SDK) de Alibaba Cloud Model Studio para crear una base de conocimientos. Para más información, consulte la Guía de la API de base de conocimientos.

     Antes de crear una base de conocimientos mediante la API, obtenga el ID del espacio de trabajo (workspace_id) desde la consola de Model Studio. Solo se admiten dos tipos de bases de conocimientos: búsqueda de documentos y consulta de datos. Estos tipos son adecuados para pares básicos de preguntas y respuestas de documentos y no admiten respuestas con texto enriquecido o imágenes.

   Puede encontrar el ID de la base de conocimientos en la página de detalles de la base de conocimientos en la consola de Model Studio.

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Cómo usar

Antes de comenzar, cree y utilice una base de conocimientos y obtenga su ID. Actualmente, el parámetro vector_store_ids solo admite un ID de base de conocimientos.

# Dependency imports and client creation are omitted here. For the complete runnable code, see "Getting started" below.
response = client.responses.create(
    model="qwen3.8-max",
    input="Tell me about the Alibaba Cloud Model Studio X1 phone",
    tools=[
        {
            "type": "file_search",
            # Replace this with your knowledge base ID. Only one is currently supported.
            "vector_store_ids": ["your_knowledge_base_id"]
        }
    ]
)

print(response.output_text)

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Modelos admitidos

• Qwen-Max: serie Qwen3.8-Max y serie Qwen3.7-Max
• Qwen-Plus: serie Qwen3.7-Plus, serie Qwen3.6-Plus y serie Qwen3.5-Plus
• Qwen-Flash: serie Qwen3.7-Flash, serie Qwen3.6-Flash y serie Qwen3.5-Flash
• Serie de código abierto Qwen3.8
• Serie de código abierto Qwen3.6 (excepto qwen3.6-27b)
• Serie de código abierto Qwen3.5

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Introducción

Reemplace vector_store_ids en el código de ejemplo con su ID de base de conocimientos.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # If you have not configured the environment variable, replace the following line with your Model Studio API key: api_key="sk-xxx" (not recommended)
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # The following URL is for the Singapore region. Replace {WorkspaceId} with your actual workspace ID. URLs vary by region.
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="qwen3.8-max",
    input="Tell me about the Alibaba Cloud Model Studio X1 phone",
    tools=[
        {
            "type": "file_search",
            # Replace this with your knowledge base ID. Only one is currently supported.
            "vector_store_ids": ["your_knowledge_base_id"]
        }
    ]
)

print("[Model Response]")
print(response.output_text)
print(f"\n[Token Usage] Input: {response.usage.input_tokens}, Output: {response.usage.output_tokens}, Total: {response.usage.total_tokens}")

[Model Response]
Based on the content in the knowledge base, the key points of this product include the following:

1. **Core features**: The product provides...
2. **Scenarios**: Suitable for...
3. **Technical attributes**: Based on...

...

[Token Usage] Input: 1568, Output: 1724, Total: 3292

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Salida por secuencias

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # If you have not configured the environment variable, replace the following line with your Model Studio API key: api_key="sk-xxx" (not recommended)
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # The following URL is for the Singapore region. Replace {WorkspaceId} with your actual workspace ID. URLs vary by region.
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

stream = client.responses.create(
    model="qwen3.8-max",
    input="Tell me about the Alibaba Cloud Model Studio X1 phone",
    tools=[
        {
            "type": "file_search",
            # Replace this with your knowledge base ID. Only one is currently supported.
            "vector_store_ids": ["your_knowledge_base_id"]
        }
    ],
    stream=True
)

for event in stream:
    # The model response starts
    if event.type == "response.content_part.added":
        print("[Model Response]")
    # Print the model response in a stream
    elif event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
    # When the response is complete, print the token usage
    elif event.type == "response.completed":
        usage = event.response.usage
        print(f"\n\n[Token Usage] Input: {usage.input_tokens}, Output: {usage.output_tokens}, Total: {usage.total_tokens}")

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Parámetros

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Facturación

• Tarifas por llamada de modelo: El contenido recuperado de la base de conocimientos se agrega al prompt. Esto aumenta el número de tokens de entrada para el modelo. Se le cobra según los precios estándar del modelo. Para obtener detalles sobre los precios, consulte la consola de Model Studio.
• Tarifas por llamada de herramienta: La función de base de conocimientos es actualmente gratuita.