对话调用知识库

通过在大语言模型生成答案之前，先从知识库中检索相关知识，然后将相关知识作为背景信息输入给大模型，有效地提升内容的准确性和相关性。

构建知识库

用于管理知识文件，支持上传多个文件，并通过知识库 ID 后进行关联调用。知识库最大容量为 1G。

对话调用关联知识库

创建知识库后，您获得一个知识库 ID。调用模型服务时，传入知识库 ID，使大模型能获取相关内容以响应用户查询。

调用示例

python

安装 SDK

# 安装最新版本
pip install zai-sdk

# 或指定版本
pip install zai-sdk==0.2.3

验证安装

import zai
print(zai.__version__)

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY") # 请填写您自己的 APIKey
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",  # 填写需要调用的模型名称
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好！你叫什么名字"},
    ],
    tools=[
            {
                "type": "retrieval",
                "retrieval": {
                    "knowledge_id": "your knowledge id",
                    "prompt_template": "从文档\n\"\"\"\n{{knowledge}}\n\"\"\"\n中找问题\n\"\"\"\n{{question}}\n\"\"\"\n的答案，找到答案就仅使用文档语句回答问题，找不到答案就用自身知识回答并且告诉用户该信息不是来自文档。\n不要复述问题，直接开始回答。"
                }
            }
            ],
    stream=True,
)
for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

python(旧)

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY") # 请填写您自己的 APIKey
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",  # 填写需要调用的模型名称
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好！你叫什么名字"},
    ],
    tools=[
            {
                "type": "retrieval",
                "retrieval": {
                    "knowledge_id": "your knowledge id",
                    "prompt_template": "从文档\n\"\"\"\n{{knowledge}}\n\"\"\"\n中找问题\n\"\"\"\n{{question}}\n\"\"\"\n的答案，找到答案就仅使用文档语句回答问题，找不到答案就用自身知识回答并且告诉用户该信息不是来自文档。\n不要复述问题，直接开始回答。"
                }
            }
            ],
    stream=True,
)
for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)