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    • 向量数据库VikingDBViking 知识库SDK参考Go SDK知识库（Collection）chat_completions
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知识库（Collection）
chat_completions
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chat_completions

本节将说明如何基于多轮历史对话，使用大语言模型进行回答生成。

概述

chat_completions 用于向大模型发起一次对话请求，与新升级的 search_knowledge 联通，可以完成标准的检索生成链路。

请求参数
参数子参数类型是否必选默认值参数说明

Model

--

string

是

Doubao-1-5-pro-32k

想要用于在线生成的大模型

  • 当指定为 doubao 系列模型时默认使用系统的公共推理接入点，适合调试场景，有 TPM 限流
  • 或指定为在方舟上创建的推理接入点 ID，适合生产场景，TPM 配置可在创建推理接入点时自行调整
    公共推理接入点模型可选范围详见下表。
    私有推理接入点 ID 形如：ep-202406040*****-*****
    注意当使用私有接入点时，需要配合传入 API key 进行鉴权

注：默认值可能随版本更新而变化。为确保产品效果稳定，建议用户指定模型版本

ModelVersion--*string否--对话模型和图像理解模型的可选范围详见下表。

Thinking

--

interface{}

否

enabled

控制模型是否开启深度思考模式
取值范围：

  • enabled：开启思考模式，模型一定先思考后回答。
  • disabled：关闭思考模式，模型直接回答问题，不会进行思考。
  • auto：自动思考模式，模型根据问题自主判断是否需要思考，简单题目直接回答。
    当前支持的模型详情见：thinking
    示例：
extra_body = {
  "thinking": {
    "type": "disabled"  # 不使用深度思考能力
    # "type": "enabled"  # 使用深度思考能力
    # "type": "auto"  # 模型自行判断是否使用深度思考能力
  }
}

APIKey

--

*string

否

--

接入点 API Key
可在火山方舟控制台为目标推理接入点生成
当需要使用私有模型接入点时，需传入对应 API key 进行鉴权

Messages

--

[]model.ChatMessage

是

--

发出消息的对话参与者角色，可选值包括：

  • system：System Message 系统消息
  • user：User Message 用户消息
  • assistant：Assistant Message 对话助手消息
    多轮文本问答：串联脚本示例可参考 知识库多轮检索问答样例
[
  {
    "role": "system",
    "content": "你是一位在线客服，你的首要任务是通过巧妙的话术回复用户的问题，你需要根据「参考资料」来回答接下来的「用户问题」，这些信息在 <context></context> XML tags 之内，你需要根据参考资料给出准确，简洁的回答。"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "推荐一个适合 3 岁小孩的玩具"
  },
  {
    "role": "assistant",
    "content": "您好！3 岁宝宝正处于身体、智力、情感多方面快速发展的阶段，您可以看看以下几款类型的玩具：乐高积木、拼图、消防局与消防直升机套装、医疗玩具套装、儿童滑板车"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "详细介绍下乐高积木有哪些合适的系列"
  }
]

多轮图文理解：串联脚本示例可参考 知识库图文问答样例

[
  {
    "role": "system",
    "content": "你是一位在线客服，你的首要任务是通过巧妙的话术回复用户的问题，你需要根据「参考资料」来回答接下来的「用户问题」，这些信息在 <context></context> XML tags 之内，你需要根据参考资料给出准确，简洁的回答。参考资料中可能会包含图片信息，图片的引用说明在 <img></img> XML tags 之内，参考资料内的图片顺序与用户上传的图片顺序一致。"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "推荐一个适合 3 岁小孩的玩具"
      },
      {
        "type": "image_url",
        "image_url": {
          "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.XXX.jpeg"
        }
      },
      {
        "type": "image_url",
        "image_url": {
          "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.XXX.jpeg"
        }
      }
    ]
  }
]

Stream

--

*bool

否

False

响应内容是否流式返回

  • false：模型生成完所有内容后一次性返回结果
  • true：按 SSE 协议逐块返回模型生成内容，并以一条 data: [DONE] 消息结束

MaxTokens

--

*int

否

4096

模型可以生成的最大 token 数量

注意

  • 模型回复最大长度（单位 token），取值范围各个模型不同，详细见 模型列表。
  • 输入 token 和输出 token 的总长度还受模型的上下文长度限制。

ReturnTokenUsage

--

*bool

否

False

是否返回 token 用量统计

  • true：在响应中返回 usage 字段；false：不返回 usage 字段

Temperature

--

*float64

否

0.1

采样温度
控制了生成文本时对每个候选词的概率分布进行平滑的程度。取值范围为 [0, 1]。当取值为 0 时模型仅考虑对数概率最大的一个 token。
较高的值（如 0.8）会使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）会使输出更加集中确定。通常建议仅调整 temperature 或 top_p 其中之一，不建议两者都修改。

对话模型

模型名称可选版本
Doubao-1-5-pro-32k250115, character-250715
Doubao-1-5-lite-32k250115

图像理解模型

模型名称可选版本
Doubao-seed-2-0-pro260215
Doubao-seed-2-0-lite260215
Doubao-seed-2-0-mini260215
Doubao-seed-1-8251228
Doubao-seed-1-6-vision250815
Doubao-seed-1-6251015, 250615
Doubao-seed-1-6-flash250828, 250615
Doubao-1-5-vision-pro-32k250115

方舟模型下线说明：https://www.volcengine.com/docs/82379/1350667?lang=zh

响应消息
字段类型参数说明
Codeint状态码
Messagestring返回信息
RequestIDstring标识每个请求的唯一标识符
Data*ChatCompletionResultChatCompletionResult

ChatCompletionResult

字段类型参数说明
ReasoningContent*string推理模型生成的内容
GeneratedAnswer*string模型生成的回答
Usageinterface{}token 用量统计
Prompt*stringprompt 内容
Model*string模型名称
FinishReason*string结束原因
TotalTokensinterface{}总 token 数量
状态码说明
状态码http状态码返回信息状态码说明
0200success成功
1000001401unauthorized缺乏鉴权信息
1000002403no permission权限不足
1000003400invalid request：%s非法参数
请求示例

首次使用知识库 SDK，可参考 使用说明
本示例使用 AK/SK（IAM）完成知识库 SDK 鉴权；请求参数中的 APIKey 仅在调用私有模型接入点时使用，不用于知识库 SDK 本身的鉴权。

package main

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "github.com/volcengine/vikingdb-go-sdk/knowledge"
    "github.com/volcengine/vikingdb-go-sdk/knowledge/model"
    "os"
    "time"
)

func main() {
    var (
       accessKey = os.Getenv("VIKINGDB_AK")
       secretKey = os.Getenv("VIKINGDB_SK")
       endpoint  = "https://api-knowledgebase.mlp.cn-beijing.volces.com"
       region    = "cn-beijing"
    )

    client, err := knowledge.New(
       knowledge.AuthIAM(accessKey, secretKey),
       knowledge.WithEndpoint(endpoint),
       knowledge.WithRegion(region),
       knowledge.WithTimeout(time.Second*30),
    )
    if err != nil {
       fmt.Printf("New client failed, err: %v\n", err)
       return
    }
    ctx := context.Background()

    // 1. Prepare messages
    messages := []model.ChatMessage{
       {
          Role:    "user",
          Content: "Hello, who are you?",
       },
    }

    // 2. Call ChatCompletion
    resp, err := client.ChatCompletion(ctx, model.ChatCompletionRequest{
       Model:    "Doubao-1-5-pro-32k", // Replace with your model endpoint
       Messages: messages,
    })
    if err != nil {
       fmt.Printf("ChatCompletion failed, err: %v\n", err)
       return
    }

    jsonData, _ := json.Marshal(resp)
    fmt.Printf("Response: %s\n", string(jsonData))
    
    //3. Call ChatCompletion Stream
    stream := true
    ch, err := client.ChatCompletionStream(ctx, model.ChatCompletionRequest{
       Model:    "Doubao-1-5-pro-32k", // Replace with your model endpoint
       Messages: messages,
       Stream:   &stream,
    })
    if err != nil {
       fmt.Printf("ChatCompletionStream failed, err: %v\n", err)
       return
    }
    // Read from channel
    for resp := range ch {
       jsonData, _ := json.Marshal(resp)
       fmt.Printf("Chunk: %s\n", string(jsonData))
    }
}
最近更新时间：2026.09.24 18:54:07
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