diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/SKILL.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/SKILL.md index 4e6c0a84..e5ff0782 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/SKILL.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/SKILL.md @@ -104,6 +104,7 @@ description: >- | `ME` | 多模态嵌入 | | `TR` | 翻译 | | `3D-generation` | 3D 生成 | +| `Realtime-Chatting` | Realtime-Chatting | 一个模型常常带多个 capability，`index.md` 中按 `capabilities[0]`（主能力）归类， 查找时按中文标签即可定位章节。 @@ -147,22 +148,22 @@ description: >- | **按家族筛选**：按 primaryCapability / providers / itemCount / maxContextWindow 找家族 | `models/families.jsonl`（一行一家族，含 items[] 摘要） | | 模型家族总览 / 按能力分桶浏览 | `models/index.md` | | 主题页 / API 文档（按功能领域查找） | `wiki/index.md`（完整索引入口） | -| 函数调用（Function Calling / 工具调用） | `wiki/concepts/function-calling.md` | +| 函数调用（Function Calling） | `wiki/concepts/function-calling.md` | | 检索增强生成（RAG） | `wiki/concepts/rag.md` | +| Token 与计量计费 | `wiki/concepts/token.md` | +| 流式输出 | `wiki/concepts/streaming.md` | | OpenAI 兼容接口 | `wiki/concepts/openai-compatible-interface.md` | | API Key 鉴权 | `wiki/concepts/api-key.md` | | 异步调用与任务轮询 | `wiki/concepts/async-invocation.md` | -| Token 与计费 | `wiki/concepts/token-billing.md` | | 业务空间（Workspace） | `wiki/concepts/workspace.md` | -| 流式输出 | `wiki/concepts/streaming.md` | -| DashScope SDK | `wiki/concepts/dashscope-sdk.md` | -| 多模态 | `wiki/concepts/multimodal.md` | -| 模型微调与模型压缩对比 | `wiki/comparisons/fine-tuning-vs-model-compression.md` | -| 模型部署与高速推理对比 | `wiki/comparisons/model-deployment-vs-high-speed-inference.md` | -| 知识库与记忆库对比 | `wiki/comparisons/knowledge-base-vs-memory-library.md` | -| 图像、视频与 3D 生成对比 | `wiki/comparisons/image-vs-video-vs-3d-generation.md` | -| 托管智能体与 LLM 应用对比 | `wiki/comparisons/managed-agents-vs-llm-application.md` | -| 模型评估与应用评估对比 | `wiki/comparisons/model-evaluation-vs-application-evaluation.md` | +| 模型微调与生产链路 | `wiki/concepts/fine-tuning.md` | +| 评测体系 | `wiki/concepts/evaluation.md` | +| 多模态能力 | `wiki/concepts/multimodal.md` | +| 图像、视频与3D生成对比 | `wiki/comparisons/media-generation-compare.md` | +| 模型微调、压缩与高速推理对比 | `wiki/comparisons/model-optimization-compare.md` | +| 知识库与长期记忆对比 | `wiki/comparisons/knowledge-memory-compare.md` | +| 应用监控与模型监控对比 | `wiki/comparisons/monitoring-compare.md` | +| 应用评测与模型评测对比 | `wiki/comparisons/evaluation-compare.md` | > 实际文件名以 `wiki/index.md` 为准；上表若有出入应回到索引页查找。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/llms.txt b/skills/bailian-docs-llm-wiki/llms.txt index ddbd0b0b..16975914 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/llms.txt +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/llms.txt @@ -4,29 +4,23 @@ ## 模型使用指南 -- **产品计费** - - [新人免费额度](raw/model-user-guide/test-1/new-free-quota.md) - - [模型训练与部署计费](raw/model-user-guide/test-1/model-training-and-deployment-billing.md) - - [节省计划与资源包](raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md) - - [账单查询与成本管理](raw/model-user-guide/test-1/bill-query-and-cost-management.md) - - [模型调用价格](raw/model-user-guide/test-1/model-pricing.md) - **接入客户端/开发工具** - [Hermes Agent](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/hermes-agent.md) - [Claude Code](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/claude-code.md) - [OpenClaw](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/openclaw.md) - [OpenCode](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/opencode.md) - - [Qwen Code](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/qwen-code.md) - [Cursor](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cursor.md) - [Codex](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/codex.md) - - [QwenPaw](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/qwenpaw.md) + - [Qwen Code](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/qwen-code.md) - [Cherry Studio](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cherry-studio.md) - - [Qoder](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/qoder-agent.md) + - [QwenPaw](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/qwenpaw.md) - [Chatbox](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/chatbox.md) - [Cline](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cline.md) - - [Qoder CN（原 Lingma）](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/lingma-agent.md) - - [Dify](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/dify.md) + - [Qoder](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/qoder-agent.md) - [Kilo CLI](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/kilo-cli.md) + - [Qoder CN（原 Lingma）](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/lingma-agent.md) - [使用Postman或cURL调用图像/视频生成API](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/first-call-to-image-and-video-api.md) + - [Dify](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/dify.md) - [更多工具](raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md) - **Token Plan（团队版）** - **最佳实践** @@ -37,58 +31,61 @@ - [联网搜索](raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/web-search-for-coding-plan.md) - [添加视觉理解能力](raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/add-vision-skill.md) - [常见问题](raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan-faq.md) - - [Token Plan（团队版）概述](raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-overview.md) - [快速开始](raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-quickstart.md) + - [Token Plan（团队版）概述](raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-overview.md) - [团队管理](raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-team.md) - [常见问题](raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-faq.md) +- **产品计费** + - [新人免费额度](raw/model-user-guide/test-1/new-free-quota.md) + - [账单查询与成本管理](raw/model-user-guide/test-1/bill-query-and-cost-management.md) + - [模型训练与部署计费](raw/model-user-guide/test-1/model-training-and-deployment-billing.md) + - [节省计划与资源包](raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md) + - [模型调用价格](raw/model-user-guide/test-1/model-pricing.md) - **开始使用** - [什么是阿里云百炼](raw/model-user-guide/get-started-with-models/what-is-model-studio.md) + - [Base URL总览](raw/model-user-guide/get-started-with-models/base-url.md) - [首次调用千问API](raw/model-user-guide/get-started-with-models/first-api-call-to-qwen.md) - [选择模型](raw/model-user-guide/get-started-with-models/models.md) - - [Base URL总览](raw/model-user-guide/get-started-with-models/base-url.md) - [选择地域、服务部署范围和接入域名](raw/model-user-guide/get-started-with-models/regions.md) - [限流](raw/model-user-guide/get-started-with-models/rate-limit.md) - **模型体验** - - [视觉理解](raw/model-user-guide/model-experience/vision-model.md) - [文本生成](raw/model-user-guide/model-experience/text-generation-model.md) + - [视觉理解](raw/model-user-guide/model-experience/vision-model.md) - [图片生成与编辑](raw/model-user-guide/model-experience/image-model.md) - - [语音合成](raw/model-user-guide/model-experience/tts-model.md) - - [Tripo 3D模型生成](raw/model-user-guide/model-experience/tripo-3d-generation-guide.md) - [视频生成与编辑](raw/model-user-guide/model-experience/video-generate-edit-model.md) + - [Tripo 3D模型生成](raw/model-user-guide/model-experience/tripo-3d-generation-guide.md) - [音乐生成](raw/model-user-guide/model-experience/fun-music.md) - - [全模态](raw/model-user-guide/model-experience/omni.md) - - [向量与重排序](raw/model-user-guide/model-experience/embedding-rerank-model.md) + - [语音合成](raw/model-user-guide/model-experience/tts-model.md) - [语音识别](raw/model-user-guide/model-experience/asr-model.md) - [语音转语音](raw/model-user-guide/model-experience/s2s-model.md) -- **模型推理** - - [TPM 预留](raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md) - - [快速模式](raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md) -- **模型评测** - - [评测维度](raw/model-user-guide/model-evaluation-introduction/evaluation-metrics.md) - - [模型评测](raw/model-user-guide/model-evaluation-introduction/model-evaluation-overview.md) + - [向量与重排序](raw/model-user-guide/model-experience/embedding-rerank-model.md) + - [全模态](raw/model-user-guide/model-experience/omni.md) - **模型部署** - [模型部署](raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-introduction.md) + - [预置吞吐长输入与缓存](raw/model-user-guide/model-deployment-1/ptu-long-input-and-cache.md) - [模型导入](raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-import.md) - [使用 API或命令行进行模型部署](raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-quick-start.md) - - [预置吞吐长输入与缓存](raw/model-user-guide/model-deployment-1/ptu-long-input-and-cache.md) - **模型调优** - **千问模型调优** - [模型调优简介](raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-overview.md) - [在控制台进行模型调优](raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-on-console.md) - - [使用 API 或命令行进行模型调优](raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/fine-tuning-api-guide.md) - [0 代码强化大模型安全合规能力](raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/enhance-the-security-compliance-of-large-models.md) + - [使用 API 或命令行进行模型调优](raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/fine-tuning-api-guide.md) - **语音合成模型调优** - [CosyVoice模型调优](raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-speech-synthesis-model/fine-tune-speech-synthesis-model-by-api.md) - [微调图像生成模型](raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-image-generation-finetune-guide.md) - [微调视频生成模型](raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-video-generation-finetune-guide.md) +- **模型推理** + - [TPM 预留](raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md) + - [快速模式](raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md) +- **模型评测** + - [模型评测](raw/model-user-guide/model-evaluation-introduction/model-evaluation-overview.md) + - [评测维度](raw/model-user-guide/model-evaluation-introduction/evaluation-metrics.md) - **模型压缩** - [模型压缩](raw/model-user-guide/model-compression/model-compression-introduction.md) - **用量统计与性能监控** - [模型用量](raw/model-user-guide/model-monitoring/model-usage-statistics.md) - [模型监控](raw/model-user-guide/model-monitoring/model-telemetry.md) -- **模型数据** - - [训练集与评测集](raw/model-user-guide/model-data-overview/training-set-and-evaluation-set.md) - - [数据清洗或增强](raw/model-user-guide/model-data-overview/data-processing.md) - **安全合规** - **传输安全** - [获取RSA的公钥](raw/model-user-guide/security-and-compliance/transmission-security/model-interface-aes-encryption.md) @@ -97,67 +94,63 @@ - **安全存储** - [配置终端节点并发起连接](raw/model-user-guide/security-and-compliance/secure-storage/configure-an-endpoint-and-initiate-a-connection.md) - [配置可用区IP](raw/model-user-guide/security-and-compliance/secure-storage/configure-zone-ip.md) - - [配置MSE云原生网关](raw/model-user-guide/security-and-compliance/secure-storage/configure-mse.md) - [配置私有网络中的资源](raw/model-user-guide/security-and-compliance/secure-storage/configure-resources-in-private-network.md) + - [配置MSE云原生网关](raw/model-user-guide/security-and-compliance/secure-storage/configure-mse.md) - [权限管理](raw/model-user-guide/security-and-compliance/permission-management-overview.md) - - [输⼊输出AI安全护栏](raw/model-user-guide/security-and-compliance/content-security.md) - [模型备案信息公示](raw/model-user-guide/security-and-compliance/model-filing-information-publicity.md) + - [输⼊输出AI安全护栏](raw/model-user-guide/security-and-compliance/content-security.md) - [千问大模型应用上架及合规备案](raw/model-user-guide/security-and-compliance/compliance-and-launch-filing-guide-for-ai-apps-powered-by-the-tongyi-model.md) - [合规资质与隐私说明](raw/model-user-guide/security-and-compliance/privacy-notice.md) -- **服务支持** - - [常见问题](raw/model-user-guide/support/faq-about-alibaba-cloud-model-studio.md) - - [相关协议](raw/model-user-guide/support/related-agreements.md) +- **模型数据** + - [训练集与评测集](raw/model-user-guide/model-data-overview/training-set-and-evaluation-set.md) + - [数据清洗或增强](raw/model-user-guide/model-data-overview/data-processing.md) - **实践教程** - **三方模型调用教程** - - [DeepSeek-阿里云](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/deepseek-api.md) - [DeepSeek-硅基流动](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/siliconflow-deepseek-api.md) + - [DeepSeek-阿里云](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/deepseek-api.md) - [DeepSeek](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/deepseek-api-by-vanchin.md) - [Kimi-月之暗面](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/kimi-api-by-moonshot-ai.md) + - [Kimi](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/kimi-api.md) - [GLM](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/glm.md) - [GLM-智谱](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/glm-zhipu.md) - - [Kimi](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/kimi-api.md) - [MiniMax](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/minimax-api.md) - - [MiniMax](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/minimax-api-by-minimax.md) - [Vidu视频生成Prompt指南](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/vidu-video-generation-prompt-guide.md) + - [MiniMax](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/minimax-api-by-minimax.md) - [MiMo-小米](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/mimo.md) - [Stepfun-阶跃星辰](raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/stepfun.md) - [HappyHorse 打造一站式影视创作平台](raw/model-user-guide/use-cases/infinite-canvas.md) - [深度研究：生成你的独家洞察报告](raw/model-user-guide/use-cases/deep-research.md) - [高效搭建 AI 智能体与工作流应用](raw/model-user-guide/use-cases/build-ai-applications-based-on-alibaba-cloud-model-studio.md) - [AI 解题 + 批改：推动课程教学智变](raw/model-user-guide/use-cases/ai-homework-helper.md) - - [基于LlamaIndex构建RAG应用](raw/model-user-guide/use-cases/build-rag-applications-based-on-llamaindex.md) + - [文生图Prompt指南](raw/model-user-guide/use-cases/text-to-image-prompt.md) - [文生文Prompt指南](raw/model-user-guide/use-cases/prompt-engineering-guide.md) + - [基于LlamaIndex构建RAG应用](raw/model-user-guide/use-cases/build-rag-applications-based-on-llamaindex.md) - [文生视频/图生视频Prompt指南](raw/model-user-guide/use-cases/text-to-video-prompt.md) - [自定义模型调优、部署与评测](raw/model-user-guide/use-cases/model-training-best-practices.md) - - [文生图Prompt指南](raw/model-user-guide/use-cases/text-to-image-prompt.md) - - [借助大模型将文档转换为视频](raw/model-user-guide/use-cases/use-llm-to-convert-document-to-video.md) - [限流应对最佳实践 ](raw/model-user-guide/use-cases/rate-limiting-best-practices.md) + - [借助大模型将文档转换为视频](raw/model-user-guide/use-cases/use-llm-to-convert-document-to-video.md) - [显式缓存最佳实践](raw/model-user-guide/use-cases/explicit-cache-guide.md) +- **服务支持** + - [常见问题](raw/model-user-guide/support/faq-about-alibaba-cloud-model-studio.md) + - [相关协议](raw/model-user-guide/support/related-agreements.md) - **产品动态** - [模型平台功能更新](raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md) - [模型上下架与更新](raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md) ## 应用使用指南 -- **开始使用** - - [0代码构建私有知识问答应用](raw/application-user-guide/start-using/build-knowledge-base-qa-assistant-without-coding.md) - - [应用功能动态](raw/application-user-guide/start-using/application-release-notes.md) - **记忆库** + - [为 OpenClaw 配置长期记忆插件](raw/application-user-guide/memory-library-overview/modelstudio-memory-for-openclaw.md) - [记忆库](raw/application-user-guide/memory-library-overview/memory-library.md) - [长期记忆 API](raw/application-user-guide/memory-library-overview/long-term-memory-2-0.md) - - [为 OpenClaw 配置长期记忆插件](raw/application-user-guide/memory-library-overview/modelstudio-memory-for-openclaw.md) -- **应用开发** - - [应用类型介绍](raw/application-user-guide/llm-application/application-introduction.md) - - [新版智能体应用（Agent 2.0）](raw/application-user-guide/llm-application/new-single-agent-application.md) - - [智能体应用](raw/application-user-guide/llm-application/single-agent-application.md) - - [高代码应用](raw/application-user-guide/llm-application/rich-code-application.md) - - [文件问答](raw/application-user-guide/llm-application/file-q-a.md) - - [工作流应用](raw/application-user-guide/llm-application/workflow-application.md) +- **开始使用** + - [0代码构建私有知识问答应用](raw/application-user-guide/start-using/build-knowledge-base-qa-assistant-without-coding.md) + - [应用功能动态](raw/application-user-guide/start-using/application-release-notes.md) - **Prompt** - [Prompt模板概述](raw/application-user-guide/prompt/prompt-template.md) - - [使用Prompt样例库优化模型输出](raw/application-user-guide/prompt/prompt-sample-optimization.md) - [自定义Prompt模板](raw/application-user-guide/prompt/prompt-custom-template.md) - [Prompt自动优化](raw/application-user-guide/prompt/optimize-prompt.md) + - [使用Prompt样例库优化模型输出](raw/application-user-guide/prompt/prompt-sample-optimization.md) - [基于大模型输入输出样例的Prompt自动优化](raw/application-user-guide/prompt/prompt-feedback-optimization.md) - **Managed Agents** - [概述](raw/application-user-guide/managed-agents/managed-agents-introduction.md) @@ -166,48 +159,55 @@ - [配置 Agent 环境](raw/application-user-guide/managed-agents/managed-agents-environment.md) - [Agent 上下文管理](raw/application-user-guide/managed-agents/managed-agents-context.md) - [委派任务给 Agent](raw/application-user-guide/managed-agents/managed-agents-session.md) +- **应用开发** + - [应用类型介绍](raw/application-user-guide/llm-application/application-introduction.md) + - [新版智能体应用（Agent 2.0）](raw/application-user-guide/llm-application/new-single-agent-application.md) + - [智能体应用](raw/application-user-guide/llm-application/single-agent-application.md) + - [高代码应用](raw/application-user-guide/llm-application/rich-code-application.md) + - [文件问答](raw/application-user-guide/llm-application/file-q-a.md) + - [工作流应用](raw/application-user-guide/llm-application/workflow-application.md) - **Skill** - [Skill](raw/application-user-guide/skill/introduction-to-skill.md) - **数据连接** - [数据连接](raw/application-user-guide/data-connection-overview/data-connection.md) - **知识库（RAG）** - - [知识库](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base.md) - [RAG效果优化](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-optimization.md) + - [知识库](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base.md) - [知识库日志与监控](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-log-monitoring.md) - - [知识检索](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-retrieval.md) - [知识库配额与限制](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-specifications.md) - - [知识库API指南](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-api-guide.md) + - [知识检索](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-retrieval.md) - [知识库计费说明](raw/application-user-guide/knowledge-base/billing-for-knowledge-base.md) + - [知识库API指南](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-api-guide.md) - [知识问答](raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-qa.md) - **插件** - [插件概述](raw/application-user-guide/plug-in/plug-in-overview.md) - [官方和第三方插件](raw/application-user-guide/plug-in/plugins.md) - [自定义插件](raw/application-user-guide/plug-in/custom-plug-ins.md) - **MCP** - - [模型上下文协议（MCP）](raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-introduction.md) - [官方 MCP 服务](raw/application-user-guide/model-context-protocol/official-and-third-party-mcp.md) - - [外部调用](raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-external-calls.md) + - [模型上下文协议（MCP）](raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-introduction.md) - [自定义 MCP 服务](raw/application-user-guide/model-context-protocol/custom-mcp.md) + - [外部调用](raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-external-calls.md) - [MCP 常见问题](raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-faq.md) - **应用发布与分享** - - [分享智能体应用](raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md) - [使用智能体或工作流作为组件](raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/use-agent-or-workflow-as-component.md) + - [分享智能体应用](raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md) - [UI设计器](raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/ui-designer.md) +- **应用观测** + - [应用观测](raw/application-user-guide/application-monitoring/application-observation.md) - **应用调用** - - [应用的自定义参数传递](raw/application-user-guide/bailian-application-calling/pass-through-of-application-parameters.md) - [调用智能体应用](raw/application-user-guide/bailian-application-calling/call-single-agent-application.md) + - [应用的自定义参数传递](raw/application-user-guide/bailian-application-calling/pass-through-of-application-parameters.md) - [调用工作流应用](raw/application-user-guide/bailian-application-calling/invoke-workflow-application.md) - **应用评测** - **新版应用评测** - - [评估器](raw/application-user-guide/application-evaluation/new-version-of-application-evaluation/grader.md) - - [评测任务](raw/application-user-guide/application-evaluation/new-version-of-application-evaluation/evaluation-task.md) - [新版评测集](raw/application-user-guide/application-evaluation/new-version-of-application-evaluation/new-version-of-evaluation-set.md) + - [评测任务](raw/application-user-guide/application-evaluation/new-version-of-application-evaluation/evaluation-task.md) - [标签管理](raw/application-user-guide/application-evaluation/new-version-of-application-evaluation/label-management.md) + - [评估器](raw/application-user-guide/application-evaluation/new-version-of-application-evaluation/grader.md) - [自动评测](raw/application-user-guide/application-evaluation/application-auto-evaluation.md) - [手动评测](raw/application-user-guide/application-evaluation/evaluate-manual-application.md) - [评测集](raw/application-user-guide/application-evaluation/application-evaluation-dataset.md) -- **应用观测** - - [应用观测](raw/application-user-guide/application-monitoring/application-observation.md) - **应用广场** - **官方应用-通义拍照解题辅导** - **API参考** @@ -223,40 +223,40 @@ - **API目录** - [PodcastTaskResultQuery - 播客任务结果查询](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-aipodcast/api-reference-aipodcast/api-aipodcast-2025-02-28-dir/api-aipodcast-2025-02-28-podcasttaskresultquery.md) - [PodcastTaskSubmit - 播客任务提交](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-aipodcast/api-reference-aipodcast/api-aipodcast-2025-02-28-dir/api-aipodcast-2025-02-28-podcasttasksubmit.md) - - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-aipodcast/api-reference-aipodcast/api-aipodcast-2025-02-28-endpoint.md) - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-aipodcast/api-reference-aipodcast/api-aipodcast-2025-02-28-overview.md) + - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-aipodcast/api-reference-aipodcast/api-aipodcast-2025-02-28-endpoint.md) - [授权信息](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-aipodcast/api-reference-aipodcast/api-aipodcast-2025-02-28-ram.md) - [通义音频播客生成产品介绍](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-aipodcast/brief-introduction-of-ai-podcast.md) - **官方应用-多模态交互开发套件** - - **SDK安装** - - [服务端Java SDK](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-sdk/multimodal-sdk-java.md) - - [服务端 Go 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[对话日志接入](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-guidelines/multimodal-chatlog.md) - - [三方Agent接入](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-guidelines/multimodal-integration-a2a.md) + - [指令列表](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-guidelines/instruction-list.md) - [音色列表](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-guidelines/multimodal-timbre-list.md) + - [三方Agent接入](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-guidelines/multimodal-integration-a2a.md) + - **SDK安装** + - [服务端Java SDK](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-sdk/multimodal-sdk-java.md) + - [服务端Python SDK](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-sdk/multimodal-sdk-python.md) + - [移动端Android 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[HTTP协议](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/multimodal-http-protocol.md) + - [实时多模态交互协议（WebSocket）](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/multimodal-interaction-protocol.md) - [调用官方Agent](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/official-agent.md) + - [HTTP协议](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/multimodal-http-protocol.md) - [调用三方语音模型](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/third-party-voice-integration.md) - - [实时多模态交互协议（WebSocket）](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/multimodal-interaction-protocol.md) - [调用插件](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/call-plugins.md) - - [管理热词](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/management-hot-words.md) - [多模态对话结果 extra_info 说明](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/extra-info-description.md) - [多模态交互套件-错误码](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/multimodal-error-code.md) + - [管理热词](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/management-hot-words.md) - [长期记忆开放接口](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-api-references/long-term-memory-api.md) - **最佳实践** - **接入百炼及三方Agent** @@ -274,72 +274,18 @@ - [快速集成智能纪要Agent](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/fast-integrate-tingwu-meeting-agent/fast-integrate-offline-tingwu-meeting-agent.md) - [实时转写能力集成](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/fast-integrate-tingwu-meeting-agent/realtime-tingwu-meeting-agent-integration.md) - [接入多模态备忘录Agent](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/multimodal-memo-agent.md) - - [接入视频通话Agent](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/live-api-integration.md) - [接入音乐电台Agent](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/music-agent.md) + - [接入视频通话Agent](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/live-api-integration.md) - [动作情绪控制实践](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/action-emotion-control-practice.md) - [自定义对话角色实践](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/custom-role.md) - [自定义指令实践](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/custom-directive.md) - [声音复刻及声音设计实践](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/voice-cloning-and-voice-design.md) - [音频采集和播放说明](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/audio-capture-and-playback-instructions.md) - [基于RTOS SDK (License模式) 实现聊天能力](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/chat-capability-based-on-rtos-sdk.md) - - [产品概述](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-products-overview.md) - [产品计费](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/product-billing.md) + - [产品概述](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-products-overview.md) - [多模态交互开发套件常见问题](raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-products-faq.md) - - **官方应用-伶鹊CCAI-对话分析AIO** - - **使用指南** - - [如何开通伶鹊CCAI-对话分析AIO](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/product-activation.md) - - [如何对应用进行编辑、删除等管理,如何进行API调用、如何查看调用量](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/application-management.md) - - [如何进行基于对话分析Agent方式创建应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/create-an-application-based-on-dialogue-analysis-agent.md) - - [如何基于自定义方式创建应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/create-an-application-based-on-a-custom-method.md) - - [热词组配置管理与使用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/hot-phrase-management.md) - - [知识库的使用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/using-the-knowledge-base.md) - - **API参考** - - **API目录** - - **不推荐或白名单开放** - - [AnalyzeAudioSync - 语音文件实时分析](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-not-recommended-or-whitelisted-open/api-contactcenterai-2024-06-03-analyzeaudiosync.md) - - **热词管理** - - [CreateVocab - 创建热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-hot-word-management/api-contactcenterai-2024-06-03-createvocab.md) - - [UpdateVocab - 修改热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-hot-word-management/api-contactcenterai-2024-06-03-updatevocab.md) - - [ListVocab - 获取热词列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-hot-word-management/api-contactcenterai-2024-06-03-listvocab.md) - - [DeleteVocab - 删除热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-hot-word-management/api-contactcenterai-2024-06-03-deletevocab.md) - - [GetVocab - 获取热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-hot-word-management/api-contactcenterai-2024-06-03-getvocab.md) - - [RunCompletion - 通过模版ID调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-runcompletion.md) - - [RunCompletionMessage - 使用原生Prompt调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-runcompletionmessage.md) - - [AnalyzeConversation - 通过任务类型调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-analyzeconversation.md) - - [GetTaskResult - 通过任务ID获取离线任务分析结果](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-gettaskresult.md) - - [AnalyzeImage - 图片内容分析](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-analyzeimage.md) - - [GeneralAnalyzeImage - 通用图片分析](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-generalanalyzeimage.md) - - [CreateTask - 通过上传离线任务数据进行通义晓蜜CCAI-对话分析](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-createtask.md) - - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-overview.md) - - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-endpoint.md) - - [版本说明](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-changeset.md) - - **最佳实践** - - [客服服务质检最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/best-practices/customer-service-quality-inspection-best-practices.md) - - [字段信息抽取最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/best-practices/best-practices-for-automatic-work-order-generation.md) - - [摘要生成（含摘要/标题/关键词）最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/best-practices/summary-best-practices.md) - - **接口调用示例** - - [通过上传离线任务数据进行伶鹊CCAI-对话分析](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/call-tyxm-ccai-aio-api/tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-by-uploading-offline-task-data.md) - - [通过模板ID调用伶鹊CCAI-对话分析AIO应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/call-tyxm-ccai-aio-api/use-template-id-to-call-tongyi-xiaomi-ccai-aio.md) - - [通过原生Prompt调用伶鹊CCAI-对话分析AIO应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/call-tyxm-ccai-aio-api/use-native-prompt-to-call-tongyi-xiaomi-ccai-aio.md) - - [通过任务类型调用伶鹊CCAI-对话分析AIO应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/call-tyxm-ccai-aio-api/call-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio-application-through-task-type.md) - - [ROA风格请求体&签名机制](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/call-tyxm-ccai-aio-api/roa-style-request-body-signature-mechanism.md) - - [通过伶鹊CCAI-对话分析AIO应用进行图片分析](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/call-tyxm-ccai-aio-api/picture-analysis-through-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio-application.md) - - [伶鹊CCAI-对话分析RAM子账号使用方式和授权操作](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/call-tyxm-ccai-aio-api/lingque-ccai-dialogue-analytics-ram-subaccount-usage-and-authorization-procedures.md) - - [通义晓蜜CCAI更新公告](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/tongyi-xiaomi-ccai-update-announcement.md) - - [产品概述](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/product-overview-1.md) - - [伶鹊CCAI-对话分析AIO产品计费](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/billing-description-magpie-ccai-dialogue-analysis-aio.md) - - [CCAI如何进行集成；查看技术集成方案](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/technology-integration-scheme.md) - **官方应用-全妙轻应用系列** - - **使用指南** - - [电商文案智能可控生成](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/intelligent-and-controllable-generation-of-e-commerce-copywriting.md) - - [传媒/零售文章风格与格式学习](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/media-retail-article-style-and-format-learning.md) - - [影视互娱剧本创作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/film-and-television-script-creation.md) - - [泛企业VOC挖掘](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/pan-enterprise-voc-mining.md) - - [影视传媒视频理解](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/media-video-understanding.md) - - [车机网络热点信息互动问答](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/car-machine-content-platform-news-hot-list-interaction.md) - - [泛企业线索挖掘](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/pan-enterprise-clue-mining.md) - - [网络内容安全审核](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/network-content-security-audit.md) - - [作文批改助手](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/composition-correction-assistant.md) - **计费说明（全妙轻应用）** - [电商零售推广文案写作计费](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-billing-document/e-commerce-retail-promotion-copywriting-billing.md) - [电商文案智能可控生成计费](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-billing-document/e-commerce-copy-intelligent-controllable-generation-billing.md) @@ -348,10 +294,24 @@ - [车机网络热点信息互动问答计费文档](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-billing-document/car-machine-network-hot-information-interactive-question-and-answer-billing.md) - [泛企业VOC挖掘计费](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-billing-document/pan-enterprise-voc-mining-billing.md) - 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[电商文案智能可控生成](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/intelligent-and-controllable-generation-of-e-commerce-copywriting.md) + - [传媒/零售文章风格与格式学习](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/media-retail-article-style-and-format-learning.md) + - [影视互娱剧本创作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/film-and-television-script-creation.md) + - [影视传媒视频理解](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/media-video-understanding.md) + - [车机网络热点信息互动问答](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/car-machine-content-platform-news-hot-list-interaction.md) + - [泛企业VOC挖掘](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/pan-enterprise-voc-mining.md) + - [网络内容安全审核](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/network-content-security-audit.md) + - [泛企业线索挖掘](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/pan-enterprise-clue-mining.md) + - [作文批改助手](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-guidelines-for-use/composition-correction-assistant.md) - **开发文档** + - **最佳实践** + - [应用视频理解和一键成片的最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/light-application-best-practices/best-practices-for-applying-video-understanding-and-one-click-film.md) + - [挖掘VOC信息和数据分析的最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/light-application-best-practices/best-practices-for-mining-voc-information-and-data-analysis.md) + - [阿里云百炼工作流集成视频理解最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/light-application-best-practices/best-practices-for-workflow-integration-video-understanding.md) - **API参考** - **数据结构** - [ModelUsage](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-struct-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-struct-modelusage.md) @@ -362,75 +322,62 @@ - **传媒/零售文章风格与格式学习** - [RunStyleWriting - 传媒/零售文章风格与格式学习](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-media-retail-article-style-and-format-learning/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runstylewriting.md) - **影视互娱剧本创作** - - [RunScriptChat - 影视互娱剧本创作-交互式创作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-mutual-entertainment-script-creation/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runscriptchat.md) - [RunScriptRefine - 影视互娱剧本创作-剧本整理](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-mutual-entertainment-script-creation/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runscriptrefine.md) - [RunScriptPlanning - 影视互娱剧本创作-剧本策划](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-mutual-entertainment-script-creation/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runscriptplanning.md) + - [RunScriptChat - 影视互娱剧本创作-交互式创作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-mutual-entertainment-script-creation/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runscriptchat.md) - [RunScriptContinue - 影视互娱剧本创作-剧本续写](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-mutual-entertainment-script-creation/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runscriptcontinue.md) - - **影视传媒视频理解** - - [UpdateVideoAnalysisConfig - 视频理解-更新配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideoanalysisconfig.md) - - [SubmitVideoAnalysisTask - 视频理解-提交异步任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-submitvideoanalysistask.md) - - [GetVideoAnalysisTask - 视频理解-获取异步任务状态和结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getvideoanalysistask.md) - - [GetVideoAnalysisConfig - 视频理解-获取配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getvideoanalysisconfig.md) - - [RunVideoAnalysis - 视频理解-在线任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runvideoanalysis.md) - - [UpdateVideoAnalysisTasks - 视频理解-批量取消任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideoanalysistasks.md) - - [UpdateVideoAnalysisTask - 视频理解-修改异步任务状态](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideoanalysistask.md) - **影视传媒智能拆条** - [SubmitVideoDetectShotTask - 智能拆条-提交异步任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-intelligent-strip/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-submitvideodetectshottask.md) - [GetVideoDetectShotTask - 智能拆条-获取异步任务状态和结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-intelligent-strip/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getvideodetectshottask.md) - - [UpdateVideoDetectShotConfig - 智能拆条-更新配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-intelligent-strip/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideodetectshotconfig.md) - [UpdateVideoDetectShotTask - 智能拆条-修改异步任务状态](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-intelligent-strip/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideodetectshottask.md) - - [GetVideoDetectShotConfig - 智能拆条-获取配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-intelligent-strip/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getvideodetectshotconfig.md) + - [UpdateVideoDetectShotConfig - 智能拆条-更新配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-intelligent-strip/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideodetectshotconfig.md) - [RunVideoDetectShot - 智能拆条-在线任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-intelligent-strip/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runvideodetectshot.md) - - **网络内容安全审核** - - [RunNetworkContentAudit - 网络内容安全审核](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-network-content-security-audit/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runnetworkcontentaudit.md) + - [GetVideoDetectShotConfig - 智能拆条-获取配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-intelligent-strip/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getvideodetectshotconfig.md) + - **泛企业VOC挖掘** + - [RunEnterpriseVocAnalysis - 在线企业VOC分析](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-pan-enterprise-voc-mining/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runenterprisevocanalysis.md) + - **影视传媒视频理解** + - [GetVideoAnalysisConfig - 视频理解-获取配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getvideoanalysisconfig.md) + - [SubmitVideoAnalysisTask - 视频理解-提交异步任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-submitvideoanalysistask.md) + - [GetVideoAnalysisTask - 视频理解-获取异步任务状态和结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getvideoanalysistask.md) + - [UpdateVideoAnalysisConfig - 视频理解-更新配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideoanalysisconfig.md) + - [RunVideoAnalysis - 视频理解-在线任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runvideoanalysis.md) + - [UpdateVideoAnalysisTask - 视频理解-修改异步任务状态](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideoanalysistask.md) + - [UpdateVideoAnalysisTasks - 视频理解-批量取消任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-film-and-television-media-video-understanding/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-updatevideoanalysistasks.md) - **车机网络热点信息互动问答** - [RunHotTopicSummary - 播报单热点自定义摘要生成](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-car-machine-network-hot-information-interactive-question-and-answer/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runhottopicsummary.md) - [RunHotTopicChat - 播报单（热榜）问答](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-car-machine-network-hot-information-interactive-question-and-answer/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runhottopicchat.md) - - **泛企业VOC挖掘** - - [RunEnterpriseVocAnalysis - 在线企业VOC分析](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-pan-enterprise-voc-mining/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runenterprisevocanalysis.md) - **泛企业线索挖掘** - - [RunTagMiningAnalysis - 标签挖掘分析](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-pan-enterprise-clue-mining/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runtagmininganalysis.md) - [GenerateOutputFormat - 获取输出格式示例](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-pan-enterprise-clue-mining/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-generateoutputformat.md) + - [RunTagMiningAnalysis - 标签挖掘分析](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-pan-enterprise-clue-mining/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runtagmininganalysis.md) + - **网络内容安全审核** + - [RunNetworkContentAudit - 网络内容安全审核](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-network-content-security-audit/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runnetworkcontentaudit.md) + - **作文批改** + - [RunEssayCorrection - 作文批改](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-composition-correction/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runessaycorrection.md) + - [RunOcrParse - 图片OCR解析](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-composition-correction/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runocrparse.md) + - [SubmitEssayCorrectionTask - 提交作文批改任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-composition-correction/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-submitessaycorrectiontask.md) + - [GetEssayCorrectionTask - 获取作文批改任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-composition-correction/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getessaycorrectiontask.md) - **其他** - - [GetTagMiningAnalysisTask - 获取标签挖掘分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-gettagmininganalysistask.md) - - [ListHotTopicSummaries - 查询完整播报单（热榜）](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-listhottopicsummaries.md) - [GenerateBroadcastNews - 播报单（热榜）热点推荐](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-generatebroadcastnews.md) + - [ListHotTopicSummaries - 查询完整播报单（热榜）](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-listhottopicsummaries.md) - [SubmitTagMiningAnalysisTask - 提交标签挖掘分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-submittagmininganalysistask.md) + - [GetTagMiningAnalysisTask - 获取标签挖掘分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-gettagmininganalysistask.md) - [HotNewsRecommend - 新闻热点推荐](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-hotnewsrecommend.md) - [GetFileContent - 获取文件内容](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getfilecontent.md) - - [ExportAnalysisTagDetailByTaskId - 根据任务ID导出分析明细](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-exportanalysistagdetailbytaskid.md) - - [CancelAsyncTask - 根据任务ID取消异步任务的执行](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-cancelasynctask.md) - - [GetEnterpriseVocAnalysisTask - 获取企业VOC分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getenterprisevocanalysistask.md) - - [SubmitEnterpriseVocAnalysisTask - 提交企业VOC挖掘异步任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-submitenterprisevocanalysistask.md) - [BatchQueryTaskStatus - 批量查询异步任务状态](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-batchquerytaskstatus.md) - [BatchCancelTasks - 批量取消异步任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-batchcanceltasks.md) + - [CancelAsyncTask - 根据任务ID取消异步任务的执行](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-cancelasynctask.md) + - [ExportAnalysisTagDetailByTaskId - 根据任务ID导出分析明细](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-exportanalysistagdetailbytaskid.md) + - [GetEnterpriseVocAnalysisTask - 获取企业VOC分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getenterprisevocanalysistask.md) - [GetTaskExecutionStatistics - 查询任务执行情况统计](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-gettaskexecutionstatistics.md) - [ListAnalysisTagDetailByTaskId - 获取挖掘结果明细列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-listanalysistagdetailbytaskid.md) - - **作文批改** - - [RunEssayCorrection - 作文批改](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-composition-correction/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runessaycorrection.md) - - [RunOcrParse - 图片OCR解析](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-composition-correction/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-runocrparse.md) - - [SubmitEssayCorrectionTask - 提交作文批改任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-composition-correction/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-submitessaycorrectiontask.md) - - [GetEssayCorrectionTask - 获取作文批改任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-composition-correction/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-getessaycorrectiontask.md) + - [SubmitEnterpriseVocAnalysisTask - 提交企业VOC挖掘异步任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-dir-other/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-submitenterprisevocanalysistask.md) - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-overview.md) - - [授权信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-ram.md) - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-endpoint.md) + - [授权信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-ram.md) - [版本说明](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-changeset.md) - - **最佳实践** - - [应用视频理解和一键成片的最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/light-application-best-practices/best-practices-for-applying-video-understanding-and-one-click-film.md) - - [挖掘VOC信息和数据分析的最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/light-application-best-practices/best-practices-for-mining-voc-information-and-data-analysis.md) - - [阿里云百炼工作流集成视频理解最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/light-application-best-practices/best-practices-for-workflow-integration-video-understanding.md) - [全妙轻应用更新公告](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/light-application-update-announcement.md) - [常见问题](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/quanmiao-lightapp-faq.md) - - **官方应用-伶鹊CCAI-客服对话Agent** - - **API参考** - - **API目录** - - [SseChat - 问答接口](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-chatbot-agent/api-reference-5/api-bailianchatbot-2024-11-05-dir/api-bailianchatbot-2024-11-05-ssechat.md) - - [授权信息](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-chatbot-agent/api-reference-5/api-bailianchatbot-2024-11-05-ram.md) - - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-chatbot-agent/api-reference-5/api-bailianchatbot-2024-11-05-overview.md) - - [产品概述](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-voicepica-ccai-beebot-agent/product-overview-voicepica-beebot-agent.md) - - [计费说明（客服对话Agent）](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-voicepica-ccai-beebot-agent/billing-description-beebot-agent.md) - - [使用指南](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-voicepica-ccai-beebot-agent/guidelines-for-use.md) - - **官方应用-通义晓蜜CCAI-语音对话机器人** + - **官方应用-伶鹊CCAI-语音对话机器人** - **API参考** - **API目录** - **MQ消息订阅配置** @@ -442,26 +389,26 @@ - [ListVariable - 获取变量列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-variable-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listvariable.md) - [UpdateVariable - 更新变量](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-variable-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-updatevariable.md) - [CreateVariable - 创建变量](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-variable-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createvariable.md) - - **三方语音配置** - - [UpdateVoiceAccessProfile - 更新三方语音配置](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-updatevoiceaccessprofile.md) - - [ListVoiceEngines - 获取三方语音引擎列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listvoiceengines.md) - - [ListVoiceAccessProfile - 获取三方语音配置列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listvoiceaccessprofile.md) - - [DeleteVoiceAccessProfile - 删除三方语音配置](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-deletevoiceaccessprofile.md) - - [CreateVoiceAccessProfile - 创建三方语音配置](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createvoiceaccessprofile.md) - **热词管理** - [UpdateVocabulary - 更新热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-updatevocabulary.md) - [ListVocabulary - 获取热词列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listvocabulary.md) - - [GetVocabulary - 获取热词信息](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-getvocabulary.md) - [ImportVocabulary - 导入热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-importvocabulary.md) - - [CreateVocabulary - 创建热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createvocabulary.md) + - [GetVocabulary - 获取热词信息](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-getvocabulary.md) - [ExportVocabulary - 导出热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-exportvocabulary.md) - [DeleteVocabulary - 删除热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-deletevocabulary.md) + - [CreateVocabulary - 创建热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-hot-word-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createvocabulary.md) + - **三方语音配置** + - [ListVoiceEngines - 获取三方语音引擎列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listvoiceengines.md) + - [UpdateVoiceAccessProfile - 更新三方语音配置](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-updatevoiceaccessprofile.md) + - [ListVoiceAccessProfile - 获取三方语音配置列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listvoiceaccessprofile.md) + - [DeleteVoiceAccessProfile - 删除三方语音配置](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-deletevoiceaccessprofile.md) + - [CreateVoiceAccessProfile - 创建三方语音配置](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-three-way-voice-configuration/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createvoiceaccessprofile.md) - **克隆音管理** - - [ListCloneVoiceModels - 获取克隆音模型列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-clone-tone-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listclonevoicemodels.md) - [DeleteCloneVoice - 删除克隆音](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-clone-tone-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-deleteclonevoice.md) + - [ListCloneVoiceModels - 获取克隆音模型列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-clone-tone-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listclonevoicemodels.md) - [ListCloneVoice - 获取克隆音列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-clone-tone-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listclonevoice.md) - - [CreateCloneVoice - 创建克隆音](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-clone-tone-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createclonevoice.md) - [UpdateCloneVoice - 更新克隆音](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-clone-tone-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-updateclonevoice.md) + - [CreateCloneVoice - 创建克隆音](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-clone-tone-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createclonevoice.md) - **应用管理** - [DeleteApplication - 删除语音机器人应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-deleteapplication.md) - [ListNluModels - 获取对话大模型列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listnlumodels.md) @@ -470,20 +417,74 @@ - [ListVoices - 获取音色列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listvoices.md) - [ListApplications - 查询语音机器人应用列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-listapplications.md) - [CreateApplicationVersion - 创建语音机器人应用版本](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createapplicationversion.md) - - [UpdateApplication - 修改语音机器人应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-updateapplication.md) - [CreateApplication - 创建语音机器人应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-createapplication.md) + - [PublishApplicationVersion - 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修改语音机器人应用版本](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-updateapplicationversion.md) - - [PublishApplicationVersion - 发布语音机器人](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir-application-management/api-bailianvoicebot-2025-01-01-publishapplicationversion.md) - [BridgeWebCall - 软电话测试通话](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/api-reference-chat6/api-bailianvoicebot-2025-01-01-dir/api-bailianvoicebot-2025-01-01-bridgewebcall.md) - - [GetDataChannelCredential - 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[语音对话机器人产品计费说明](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/billing-description-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot.md) - - [语音对话机器人操作指南](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/operation-guide.md) + - [语音对话机器人操作指南](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-voice-dialogue-robot/operation-guide.md) + - **官方应用-伶鹊CCAI-对话分析AIO** + - **使用指南** + - [如何开通伶鹊CCAI-对话分析AIO](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/product-activation.md) + - [如何对应用进行编辑、删除等管理,如何进行API调用、如何查看调用量](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/application-management.md) + - [如何进行基于对话分析Agent方式创建应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/create-an-application-based-on-dialogue-analysis-agent.md) + - [热词组配置管理与使用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/hot-phrase-management.md) + - [如何基于自定义方式创建应用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/create-an-application-based-on-a-custom-method.md) + - [知识库的使用](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/lingque-ccai-aio-user-guide/using-the-knowledge-base.md) + - **API参考** + - **API目录** + - **热词管理** + - [CreateVocab - 创建热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-hot-word-management/api-contactcenterai-2024-06-03-createvocab.md) + - [ListVocab - 获取热词列表](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-hot-word-management/api-contactcenterai-2024-06-03-listvocab.md) + - [UpdateVocab - 修改热词](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-dir/api-contactcenterai-2024-06-03-dir-hot-word-management/api-contactcenterai-2024-06-03-updatevocab.md) + - [DeleteVocab - 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- [CreateDialog - 创建外呼会话](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-createdialog.md) - - [RunAgent - 运行智能体](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-runagent.md) + - [RunDialogAnalysis - 会话分析结果生成](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-rundialoganalysis.md) - [RealTimeDialog - 实时会话](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-realtimedialog.md) - [RealtimeDialogAssist - 实时会话辅助](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-realtimedialogassist.md) + - [CreateDialog - 创建外呼会话](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-createdialog.md) + - [RunAgent - 运行智能体](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-runagent.md) - [GetDialogDetail - 获取会话详情](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-getdialogdetail.md) - - [GetDialogAnalysisResult - 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[UpdateQaLibrary - 更新QA问答库](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-updateqalibrary.md) + - [GetChatQuestionResp - 获取问答结果](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-getchatquestionresp.md) - [SubmitChatQuestion - 提交问题列表](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-submitchatquestion.md) + - [GenDocQaResult - 根据文档解析问答QA](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-gendocqaresult.md) - [RunChatResultGeneration - 对话结果生成](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-runchatresultgeneration.md) - - [GetChatQuestionResp - 获取问答结果](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-getchatquestionresp.md) - - [GetQualityCheckTaskResult - 获取质检结果](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-platform-capabilities-application/api-dianjin-2024-06-28-getqualitychecktaskresult.md) - **其他** - [DashscopeAsyncTaskFinishEvent - Dashscope异步任务完成回调事件](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-dir/api-dianjin-2024-06-28-dir-other/api-dianjin-2024-06-28-dashscopeasynctaskfinishevent.md) - - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-endpoint.md) - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-overview.md) + - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-endpoint.md) - [授权信息](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-ram.md) - [版本说明](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/api-reference-3/api-dianjin-2024-06-28-changeset.md) - [产品简介](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-dianjin/tongyi-dianjin-overview.md) + - **官方应用-通义数据挖掘** + - **API参考** + - **API目录** + - [文档上传](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-upload.md) + - [信息抽取](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-information-extraction.md) + - [文档内容审核](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-content-audit.md) + - [打标分类](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-tagging.md) + - [摘要生成](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-summary-generation.md) + - [文档删除](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-delete.md) + - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-overview.md) + - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-service-access-point.md) + - [错误码](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-error-code.md) + - [通义数据挖掘产品介绍](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-product-introduction.md) - **官方应用-通义多模态翻译** - **API参考** - **API目录** - **文本翻译** - - [BatchTranslate - 批量文本翻译](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-translate/tongyi-translate-api-reference/api-anytrans-2025-07-07-dir/api-anytrans-2025-07-07-dir-text-translation/api-anytrans-2025-07-07-batchtranslate.md) - [TextTranslate - 文本翻译接口](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-translate/tongyi-translate-api-reference/api-anytrans-2025-07-07-dir/api-anytrans-2025-07-07-dir-text-translation/api-anytrans-2025-07-07-texttranslate.md) + - [BatchTranslate - 批量文本翻译](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-translate/tongyi-translate-api-reference/api-anytrans-2025-07-07-dir/api-anytrans-2025-07-07-dir-text-translation/api-anytrans-2025-07-07-batchtranslate.md) - [SubmitLongTextTranslateTask - 提交长文本翻译任务](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-translate/tongyi-translate-api-reference/api-anytrans-2025-07-07-dir/api-anytrans-2025-07-07-dir-text-translation/api-anytrans-2025-07-07-submitlongtexttranslatetask.md) + - [TermEdit - 术语库编辑](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-translate/tongyi-translate-api-reference/api-anytrans-2025-07-07-dir/api-anytrans-2025-07-07-dir-text-translation/api-anytrans-2025-07-07-termedit.md) - [SubmitHtmlTranslateTask - 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[文档内容审核](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-content-audit.md) - - [打标分类](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-tagging.md) - - [摘要生成](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-summary-generation.md) - - [文档删除](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-directory/document-delete.md) - - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-api-overview.md) - - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-service-access-point.md) - - [错误码](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-docmining/docmining-api-reference/docmining-error-code.md) - - 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[常见FAQ](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/document-writing-best-practices/faq-for-using-quanmiao-series-products.md) - **更新公告** - **功能更新** - - [2025年2月26日更新-妙笔](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/update-announcement/miaobi-and-miaoce-function-update/february-26-2025-update-miaobi.md) - [2025年1月24日更新-全妙解决方案类产品](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/update-announcement/miaobi-and-miaoce-function-update/2025-1-24-function-update-announcement-quanmiao-saas.md) + - [2025年2月26日更新-妙笔](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/update-announcement/miaobi-and-miaoce-function-update/february-26-2025-update-miaobi.md) - [2024年3月11更新-AI全妙系列 V2.2.2](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/update-announcement/miaobi-and-miaoce-function-update/update-2024-03-11-ai-quanmiao-v2-2.md) - [2024年3月1更新-AI全妙系列 V2.2.1](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/update-announcement/miaobi-and-miaoce-function-update/update-2024-03-01-ai-quanmiao-v2-2.md) - [2024年2月28更新-AI全妙系列 V2.2](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/update-announcement/miaobi-and-miaoce-function-update/update-2024-02-28-ai-quanmiao-v2.md) - [2023年12月19更新-AI妙笔V2.1](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/update-announcement/miaobi-and-miaoce-function-update/update-2023-12-19-amb-v2.md) - - [计费说明（妙笔）](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/miaobi-miaoce-shenjiao/miaobi-billing.md) - 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[WritingStyleTemplateDefine](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-struct-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-struct-writingstyletemplatedefine.md) + - [WritingStyleTemplateField](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-struct-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-struct-writingstyletemplatefield.md) - **API目录** - **通用接口** - [CreateToken - 获取授权token](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-universal-interface/api-aimiaobi-2023-08-01-createtoken.md) - [ListDialogues - 生成历史列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-universal-interface/api-aimiaobi-2023-08-01-listdialogues.md) - - [ListVersions - 获取版本信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-universal-interface/api-aimiaobi-2023-08-01-listversions.md) - [GetProperties - 获取配置信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-universal-interface/api-aimiaobi-2023-08-01-getproperties.md) + - [ListVersions - 获取版本信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-universal-interface/api-aimiaobi-2023-08-01-listversions.md) - **通用接口-文件上传下载** - - [GenerateFileUrlByKey - 生成文件URL](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-file-upload-and-download/api-aimiaobi-2023-08-01-generatefileurlbykey.md) - [GenerateUploadConfig - 生成上传配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-file-upload-and-download/api-aimiaobi-2023-08-01-generateuploadconfig.md) + - [GenerateFileUrlByKey - 生成文件URL](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-file-upload-and-download/api-aimiaobi-2023-08-01-generatefileurlbykey.md) - **通用接口-异步任务管理** - [SubmitAsyncTask - 提交异步任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-asynchronous-task-management/api-aimiaobi-2023-08-01-submitasynctask.md) - [CancelAsyncTask - 取消异步任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-asynchronous-task-management/api-aimiaobi-2023-08-01-cancelasynctask.md) - [QueryAsyncTask - 查询异步任务明细](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-asynchronous-task-management/api-aimiaobi-2023-08-01-queryasynctask.md) - [ListAsyncTasks - 获取异步任务列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-asynchronous-task-management/api-aimiaobi-2023-08-01-listasynctasks.md) - **通用接口-通用配置** - - [ListGeneralConfigs - 通用配置-列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-common-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-listgeneralconfigs.md) - [CreateGeneralConfig - 通用配置-创建](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-common-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-creategeneralconfig.md) + - [ListGeneralConfigs - 通用配置-列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-common-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-listgeneralconfigs.md) - [GetGeneralConfig - 通用配置-详情](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-common-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-getgeneralconfig.md) - [UpdateGeneralConfig - 通用配置-修改](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-common-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-updategeneralconfig.md) - [DeleteGeneralConfig - 通用配置-删除](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-common-interface-common-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-deletegeneralconfig.md) - **妙笔-创作文章** - [RunAiHelperWriting - AI帮写](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runaihelperwriting.md) + - [RunWritingV2 - 智能写作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runwritingv2.md) - [RunTranslateGeneration - 中英翻译](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runtranslategeneration.md) - [RunWriting - 直接写作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runwriting.md) - - [RunWritingV2 - 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分步骤写作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runstepbystepwriting.md) - [RunKeywordsExtractionGeneration - 关键词抽取](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runkeywordsextractiongeneration.md) - [RunContinueContent - 内容续写](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runcontinuecontent.md) - - [RunWriteToneGeneration - 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摘要生成](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runsummarygenerate.md) - [RunExpandContent - 内容扩写](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runexpandcontent.md) - [RunAbbreviationContent - 内容缩写](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-creative-articles/api-aimiaobi-2023-08-01-runabbreviationcontent.md) - - [RunQuickWriting - 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获取写作文体列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-style-imitation-writing/api-aimiaobi-2023-08-01-listwritingstyles.md) - - **妙笔-视频审校** - - [SubmitVideoAudit - 提交视频审校任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-review/api-aimiaobi-2023-08-01-submitvideoaudit.md) - - [QueryVideoAuditResult - 查询视频审校结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-review/api-aimiaobi-2023-08-01-queryvideoauditresult.md) - **妙笔-文章审校-规则库管理** - [SubmitAuditNote - 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[SubmitVideoAudit - 提交视频审校任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-review/api-aimiaobi-2023-08-01-submitvideoaudit.md) + - [QueryVideoAuditResult - 查询视频审校结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-review/api-aimiaobi-2023-08-01-queryvideoauditresult.md) - **妙笔-文章审校-词库管理** - - [AddAuditTerms - 添加自定义词库记录](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaobi-article-review-thesaurus-management/api-aimiaobi-2023-08-01-addauditterms.md) - [ListAuditTerms - 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提交审核任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-article-reviser/api-aimiaobi-2023-08-01-submitaudittask.md) - [CancelAuditTask - 取消审核任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-article-reviser/api-aimiaobi-2023-08-01-cancelaudittask.md) - [SubmitSmartAudit - 提交智能审校任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-article-reviser/api-aimiaobi-2023-08-01-submitsmartaudit.md) - - [ListAuditContentErrorTypes - 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删除素材](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library/api-aimiaobi-2023-08-01-deletematerialbyid.md) - - [GetMaterialById - 获取素材](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library/api-aimiaobi-2023-08-01-getmaterialbyid.md) - - [UpdateMaterialDocument - 更新素材](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library/api-aimiaobi-2023-08-01-updatematerialdocument.md) - - [ListMaterialDocuments - 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获取自定义文本列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library-custom-text/api-aimiaobi-2023-08-01-listcustomtext.md) - - [DeleteCustomText - 删除自定义文本](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library-custom-text/api-aimiaobi-2023-08-01-deletecustomtext.md) - [SaveCustomText - 保存自定义文本](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library-custom-text/api-aimiaobi-2023-08-01-savecustomtext.md) + - [DeleteCustomText - 删除自定义文本](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library-custom-text/api-aimiaobi-2023-08-01-deletecustomtext.md) - [DocumentExtraction - 文档提取](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library-custom-text/api-aimiaobi-2023-08-01-documentextraction.md) + - **妙笔-素材库** + - [DeleteMaterialById - 删除素材](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library/api-aimiaobi-2023-08-01-deletematerialbyid.md) + - [SaveMaterialDocument - 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获取素材列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-material-library/api-aimiaobi-2023-08-01-listmaterialdocuments.md) + - **公文库检索** + - [ListDocumentRetrieve - 公文库检索](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-public-library-retrieval/api-aimiaobi-2023-08-01-listdocumentretrieve.md) + - **妙策-自定义数据源** + - [SubmitCustomSourceTopicAnalysis - 提交自定义源话题选题分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-custom-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-submitcustomsourcetopicanalysis.md) + - [GetCustomSourceTopicAnalysisTask - 获取自定义源话题分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-custom-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-getcustomsourcetopicanalysistask.md) + - [ExportCustomSourceAnalysisTask - 导出自定义源-话题分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-custom-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-exportcustomsourceanalysistask.md) - **妙笔-视频混剪** - [GetClipsBuildInResource - 获取智能混剪内置资源](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-getclipsbuildinresource.md) - - [AsyncEditTimeline - 编辑剪辑口播时间线](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-asyncedittimeline.md) - [AsyncCreateClipsTimeLine - 创建剪辑口播时间线](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-asynccreateclipstimeline.md) - - [GetAutoClipsTaskInfo - 获得剪辑任务信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-getautoclipstaskinfo.md) + - [AsyncEditTimeline - 编辑剪辑口播时间线](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-asyncedittimeline.md) - [AsyncUploadVideo - 异步上传视频剪辑素材](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-asyncuploadvideo.md) - [AsyncCreateClipsTask - 创建剪辑任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-asynccreateclipstask.md) + - [GetAutoClipsTaskInfo - 获得剪辑任务信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-getautoclipstaskinfo.md) - [ListAutoClipsTask - 智能混剪任务列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-pen-video-mixed-cut/api-aimiaobi-2023-08-01-listautoclipstask.md) - - **妙策-自定义数据源** - - [SubmitCustomSourceTopicAnalysis - 提交自定义源话题选题分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-custom-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-submitcustomsourcetopicanalysis.md) - - [ExportCustomSourceAnalysisTask - 导出自定义源-话题分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-custom-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-exportcustomsourceanalysistask.md) - - [GetCustomSourceTopicAnalysisTask - 获取自定义源话题分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-custom-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-getcustomsourcetopicanalysistask.md) - **妙策-选题热点** - [RunTopicSelectionMerge - 选题热点融合](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-runtopicselectionmerge.md) - [ListHotNewsWithType - 获取选题热点列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-listhotnewswithtype.md) - [ListHotSources - 获取三方热榜源列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-listhotsources.md) - - [GetTopicById - 获取热点对象](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-gettopicbyid.md) - [ListHotTopics - 获取热点话题列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-listhottopics.md) + - [GetTopicById - 获取热点对象](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-gettopicbyid.md) - [ListHotViewPoints - 获取热门视角列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-listhotviewpoints.md) - [ListTimedViewAttitude - 获取时效性视角列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-listtimedviewattitude.md) - [ListFreshViewPoints - 获取新颖视角列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-listfreshviewpoints.md) - [ListWebReviewPoints - 获取网友视角列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaozi-hot-topics/api-aimiaobi-2023-08-01-listwebreviewpoints.md) - [ListPlanningProposal - 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提交内容聚合任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-submitdocclustertask.md) - - [GetDocClusterTask - 获取内容聚合任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-getdocclustertask.md) - - [SubmitTopicSelectionPerspectiveAnalysisTask - 提交选题热点分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-submittopicselectionperspectiveanalysistask.md) - - [SubmitCustomTopicSelectionPerspectiveAnalysisTask - 提交自定义热点选题视角分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-submitcustomtopicselectionperspectiveanalysistask.md) - - [GetTopicSelectionPerspectiveAnalysisTask - 获取选题视角分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-gettopicselectionperspectiveanalysistask.md) - - [GetCustomTopicSelectionPerspectiveAnalysisTask - 获取自定义选题视角分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-getcustomtopicselectionperspectiveanalysistask.md) - **妙策-自定义话题** - [DeleteCustomTopicByTopic - 删除自定义热点事件](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-policy-custom-topic/api-aimiaobi-2023-08-01-deletecustomtopicbytopic.md) - [ListTopicViewPointRecommendEventList - 获取热点事件推荐观点列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-policy-custom-topic/api-aimiaobi-2023-08-01-listtopicviewpointrecommendeventlist.md) @@ -803,10 +805,24 @@ - [RunCustomHotTopicViewPointAnalysis - 自定义选题视角分析](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-policy-custom-topic/api-aimiaobi-2023-08-01-runcustomhottopicviewpointanalysis.md) - [ListCustomViewPoints - 获取自定义视角列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-policy-custom-topic/api-aimiaobi-2023-08-01-listcustomviewpoints.md) - [DeleteCustomTopicViewPointById - 删除自定义选题视角](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-policy-custom-topic/api-aimiaobi-2023-08-01-deletecustomtopicviewpointbyid.md) + - **妙策-openapi** + - [SubmitDocClusterTask - 提交内容聚合任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-submitdocclustertask.md) + - [GetDocClusterTask - 获取内容聚合任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-getdocclustertask.md) + - [SubmitTopicSelectionPerspectiveAnalysisTask - 提交选题热点分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-submittopicselectionperspectiveanalysistask.md) + - [GetTopicSelectionPerspectiveAnalysisTask - 获取选题视角分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-gettopicselectionperspectiveanalysistask.md) + - [SubmitCustomTopicSelectionPerspectiveAnalysisTask - 提交自定义热点选题视角分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-submitcustomtopicselectionperspectiveanalysistask.md) + - [GetCustomTopicSelectionPerspectiveAnalysisTask - 获取自定义选题视角分析任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tips-openapi/api-aimiaobi-2023-08-01-getcustomtopicselectionperspectiveanalysistask.md) - **妙策-新闻播报** - [GetHotTopicBroadcast - 查询完整播报单（热榜）](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-policy-news-broadcast/api-aimiaobi-2023-08-01-gethottopicbroadcast.md) - [SubmitCustomHotTopicBroadcastJob - 提交自定义播报单任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-policy-news-broadcast/api-aimiaobi-2023-08-01-submitcustomhottopicbroadcastjob.md) - [GetCustomHotTopicBroadcastJob - 获取自定义播报单任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-policy-news-broadcast/api-aimiaobi-2023-08-01-getcustomhottopicbroadcastjob.md) + - **妙策-企业VOC挖掘** + - [ExportAnalysisTagDetailByTaskId - 导出标签挖掘结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-exportanalysistagdetailbytaskid.md) + - [ValidateUploadTemplate - 校验VOC上传模板](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-validateuploadtemplate.md) + - [SubmitEnterpriseVocAnalysisTask - 提交企业VOC分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-submitenterprisevocanalysistask.md) + - [ListAnalysisTagDetailByTaskId - 根据任务ID获取标签分析明细列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-listanalysistagdetailbytaskid.md) + - [GetEnterpriseVocAnalysisTask - 获取企业VOC挖掘任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-getenterprisevocanalysistask.md) + - [GetCategoriesByTaskId - 根据任务ID获取分类列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-getcategoriesbytaskid.md) - **妙搜-数据源** - [AddDatasetDocument - 数据源-添加文档到数据集](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-adddatasetdocument.md) - [GetDatasetDocument - 数据源-获取文档详情](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-getdatasetdocument.md) @@ -814,25 +830,21 @@ - [ListDatasetDocuments - 数据源-文档列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-listdatasetdocuments.md) - [DeleteDatasetDocument - 数据源-删除数据集文档](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-deletedatasetdocument.md) - [SearchDatasetDocuments - 数据源-搜索文档](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-searchdatasetdocuments.md) - - **妙策-企业VOC挖掘** - - [ExportAnalysisTagDetailByTaskId - 导出标签挖掘结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-exportanalysistagdetailbytaskid.md) - - [ValidateUploadTemplate - 校验VOC上传模板](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-validateuploadtemplate.md) - - [SubmitEnterpriseVocAnalysisTask - 提交企业VOC分析任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-submitenterprisevocanalysistask.md) - - [GetEnterpriseVocAnalysisTask - 获取企业VOC挖掘任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-getenterprisevocanalysistask.md) - - [ListAnalysisTagDetailByTaskId - 根据任务ID获取标签分析明细列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-listanalysistagdetailbytaskid.md) - - [GetCategoriesByTaskId - 根据任务ID获取分类列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-miaoce-enterprise-voc-mining/api-aimiaobi-2023-08-01-getcategoriesbytaskid.md) - **妙搜-智能搜索** - - [RunSearchSimilarArticles - 妙搜-文搜文](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-runsearchsimilararticles.md) - - [ListSearchTaskDialogueDatas - 查询搜索生成任务对话详情中数据列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-listsearchtaskdialoguedatas.md) - - [RunSearchGeneration - 妙搜-智能搜索](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-runsearchgeneration.md) - - [ListSearchTaskDialogues - 查询妙搜搜索生成任务详情列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-listsearchtaskdialogues.md) - [ListSearchTasks - 查询妙搜搜索生成历史任务列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-listsearchtasks.md) + - [ListSearchTaskDialogues - 查询妙搜搜索生成任务详情列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-listsearchtaskdialogues.md) + - [RunSearchGeneration - 妙搜-智能搜索](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-runsearchgeneration.md) + - [ListSearchTaskDialogueDatas - 查询搜索生成任务对话详情中数据列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-listsearchtaskdialoguedatas.md) + - [RunSearchSimilarArticles - 妙搜-文搜文](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-smart-search/api-aimiaobi-2023-08-01-runsearchsimilararticles.md) + - **系统配置-信源管理** + - [SaveDataSourceOrderConfig - 保存信源权重配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-source-management/api-aimiaobi-2023-08-01-savedatasourceorderconfig.md) + - [GetDataSourceOrderConfig - 获取信源配置权重数据](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-source-management/api-aimiaobi-2023-08-01-getdatasourceorderconfig.md) - **系统配置-干预配置** - - [ListIntervenes - 列出干预项](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-listintervenes.md) - [ListInterveneCnt - 获得所有干预项的数量](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-listintervenecnt.md) + - [ListIntervenes - 列出干预项](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-listintervenes.md) + - [InsertInterveneGlobalReply - 插入干预全局回复项](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-insertinterveneglobalreply.md) - [ImportInterveneFile - 同步导入干预项文件](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-importintervenefile.md) - [ImportInterveneFileAsync - 异步导入干预项文件](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-importintervenefileasync.md) - - [InsertInterveneGlobalReply - 插入干预全局回复项](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-insertinterveneglobalreply.md) - [GetInterveneTemplateFileUrl - 获得干预导入模版文件地址](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-getintervenetemplatefileurl.md) - [ClearIntervenes - 清除所有干预项](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-clearintervenes.md) - [GetInterveneGlobalReply - 获得干预全局回复内容](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-getinterveneglobalreply.md) @@ -843,80 +855,77 @@ - [DeleteInterveneRule - 删除干预规则](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-deleteintervenerule.md) - [ExportIntervenes - 导出干预项内容](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-exportintervenes.md) - [GetInterveneImportTaskInfo - 获得干预项目导入任务信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-intervention-configuration/api-aimiaobi-2023-08-01-getinterveneimporttaskinfo.md) - - **系统配置-信源管理** - - [GetDataSourceOrderConfig - 获取信源配置权重数据](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-source-management/api-aimiaobi-2023-08-01-getdatasourceorderconfig.md) - - [SaveDataSourceOrderConfig - 保存信源权重配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-system-configuration-source-management/api-aimiaobi-2023-08-01-savedatasourceorderconfig.md) - **妙读-基础操作类** - [GetDocInfo - 获取文档信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-basic-operation-class/api-aimiaobi-2023-08-01-getdocinfo.md) - [GetFileContentLength - 获取文件长度](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-basic-operation-class/api-aimiaobi-2023-08-01-getfilecontentlength.md) - - [UploadDoc - 文档上传](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-basic-operation-class/api-aimiaobi-2023-08-01-uploaddoc.md) - [UploadBook - 书籍上传](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-basic-operation-class/api-aimiaobi-2023-08-01-uploadbook.md) + - [UploadDoc - 文档上传](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-basic-operation-class/api-aimiaobi-2023-08-01-uploaddoc.md) - [DeleteDocs - 批量删除文档](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-basic-operation-class/api-aimiaobi-2023-08-01-deletedocs.md) - [ListDocs - 获取文档列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-basic-operation-class/api-aimiaobi-2023-08-01-listdocs.md) - **妙读-生成类** - [RunMultiDocIntroduction - 多文档聚合摘要](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-runmultidocintroduction.md) - [RunDocBrainmap - 全文脑图](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-rundocbrainmap.md) - [RunDocIntroduction - 文档导读](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-rundocintroduction.md) - - [RunDocSummary - 文档摘要](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-rundocsummary.md) - [RunDocWashing - 改写](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-rundocwashing.md) + - [RunDocSummary - 文档摘要](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-rundocsummary.md) - [RunBookIntroduction - 书籍导读（抽取书籍卖点/书籍摘要）](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-runbookintroduction.md) - [RunBookBrainmap - 书籍脑图](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-runbookbrainmap.md) - [RunCommentGeneration - 客户之声预测](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-generate-class/api-aimiaobi-2023-08-01-runcommentgeneration.md) - **妙读-抽取类** - [RunHotword - 抽取关键词](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-extraction-class/api-aimiaobi-2023-08-01-runhotword.md) + - **妙读-其他** + - [RunDocTranslation - 文档翻译](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-other/api-aimiaobi-2023-08-01-rundoctranslation.md) + - [RunDocSmartCard - 文档智能卡片](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-other/api-aimiaobi-2023-08-01-rundocsmartcard.md) + - [RunBookSmartCard - 书籍智能卡片](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-other/api-aimiaobi-2023-08-01-runbooksmartcard.md) - **妙读-问答类** - [RunGenerateQuestions - 猜你想问](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-question-and-answer-class/api-aimiaobi-2023-08-01-rungeneratequestions.md) - [RunDocQa - 文档问答（文章问答/多模态文件问答）](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-question-and-answer-class/api-aimiaobi-2023-08-01-rundocqa.md) - - **PPT生成** - - [ListEnterprisePptTemplates - 查询企业专属PPT模板列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-listenterpriseppttemplates.md) - - [InitiatePptCreationV2 - 初始化PPT创建操作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-initiatepptcreationv2.md) - - [GetPptTemplateSelector - 查询PPT模板筛选器](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getppttemplateselector.md) - - [ListPptTemplates - 查询PPT模板列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-listppttemplates.md) - - [GetPptArtifactExportResult - 查询PPT导出任务的结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getpptartifactexportresult.md) - - [ExportPptArtifact - 导出PPT作品](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-exportpptartifact.md) - - [GetPptArtifact - 查询PPT作品信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getpptartifact.md) - - [RunPptOutlineGeneration - 生成PPT大纲内容](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-runpptoutlinegeneration.md) - - [ListPptArtifacts - 查询PPT作品列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-listpptartifacts.md) - - [InitiatePptCreation - 初始化用来创建PPT的会话](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-initiatepptcreation.md) - - [BindPptArtifact - 绑定PPT作品信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-bindpptartifact.md) - - [DeletePptArtifact - 删除PPT作品](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-deletepptartifact.md) - - [GetPptConfig - 获取PPT组件配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getpptconfig.md) - **深度写作** - [SubmitDeepWriteTask - 提交深度写作任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-deep-writing/api-aimiaobi-2023-08-01-submitdeepwritetask.md) - [GetDeepWriteTask - 查询深度写作任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-deep-writing/api-aimiaobi-2023-08-01-getdeepwritetask.md) - [GetDeepWriteTaskResult - 查询深度写作任务的结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-deep-writing/api-aimiaobi-2023-08-01-getdeepwritetaskresult.md) - - [RunDeepWriting - 查询深度写作事件](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-deep-writing/api-aimiaobi-2023-08-01-rundeepwriting.md) - [CancelDeepWriteTask - 取消深度写作任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-deep-writing/api-aimiaobi-2023-08-01-canceldeepwritetask.md) - - **妙读-其他** - - [RunDocTranslation - 文档翻译](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-other/api-aimiaobi-2023-08-01-rundoctranslation.md) - - [RunDocSmartCard - 文档智能卡片](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-other/api-aimiaobi-2023-08-01-rundocsmartcard.md) - - [RunBookSmartCard - 书籍智能卡片](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-reading-other/api-aimiaobi-2023-08-01-runbooksmartcard.md) + - [RunDeepWriting - 查询深度写作事件](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-deep-writing/api-aimiaobi-2023-08-01-rundeepwriting.md) - **标书生成** - [GetBiddingRemainLimitNum - 获得标书写作剩余额度](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tender-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getbiddingremainlimitnum.md) - [AsyncUploadTenderDoc - 招标文档解析](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tender-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-asyncuploadtenderdoc.md) - [GetBiddingDocInfo - 获得标书写作结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tender-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getbiddingdocinfo.md) - [EditBiddingDoc - 编辑标书内容](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tender-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-editbiddingdoc.md) - [DownloadBiddingDoc - 下载标书文件](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tender-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-downloadbiddingdoc.md) - - [AsyncWritingBiddingDoc - 标书写作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tender-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-asyncwritingbiddingdoc.md) - [ListBiddingDoc - 列出标书写作任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tender-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-listbiddingdoc.md) + - [AsyncWritingBiddingDoc - 标书写作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-tender-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-asyncwritingbiddingdoc.md) + - **PPT生成** + - [InitiatePptCreationV2 - 初始化PPT创建操作](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-initiatepptcreationv2.md) + - [ListEnterprisePptTemplates - 查询企业专属PPT模板列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-listenterpriseppttemplates.md) + - [GetPptTemplateSelector - 查询PPT模板筛选器](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getppttemplateselector.md) + - [ListPptTemplates - 查询PPT模板列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-listppttemplates.md) + - [GetPptArtifactExportResult - 查询PPT导出任务的结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getpptartifactexportresult.md) + - [ExportPptArtifact - 导出PPT作品](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-exportpptartifact.md) + - [GetPptArtifact - 查询PPT作品信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getpptartifact.md) + - [ListPptArtifacts - 查询PPT作品列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-listpptartifacts.md) + - [RunPptOutlineGeneration - 生成PPT大纲内容](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-runpptoutlinegeneration.md) + - [InitiatePptCreation - 初始化用来创建PPT的会话](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-initiatepptcreation.md) + - [GetPptConfig - 获取PPT组件配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-getpptconfig.md) + - [BindPptArtifact - 绑定PPT作品信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-bindpptartifact.md) + - [DeletePptArtifact - 删除PPT作品](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-ppt-generation/api-aimiaobi-2023-08-01-deletepptartifact.md) - **其他** - [RunVideoScriptGenerate - AI生成视频剪辑脚本](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-runvideoscriptgenerate.md) - [GetSmartClipTask - 获取智能剪辑任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-getsmartcliptask.md) - - [SubmitSmartClipTask - 提交智能一键成片任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-submitsmartcliptask.md) - - [CreateDataPermissions - 权限-批量添加](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-createdatapermissions.md) - [SaveOrUpdateOssConfig - 配置-云存储-参数配置](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-saveorupdateossconfig.md) + - [SubmitSmartClipTask - 提交智能一键成片任务](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-submitsmartcliptask.md) - [DeleteDataPermissions - 权限-删除](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-deletedatapermissions.md) + - [CreateDataPermissions - 权限-批量添加](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-createdatapermissions.md) - [ListDataPermissions - 权限-列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-listdatapermissions.md) - [GenerateViewPoint - 生成选题视角（已过时，不推荐使用）](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-generateviewpoint.md) - - [DeleteDataset - 数据源-删除](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-deletedataset.md) - [CreateDataset - 数据源-创建](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-createdataset.md) + - [DeleteDataset - 数据源-删除](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-deletedataset.md) - [FetchParseDocumentLayoutTask - 获取排版任务结果](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-fetchparsedocumentlayouttask.md) - - [GetPptInfo - 查询PPT任务信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-getpptinfo.md) - [GetDataset - 数据源-详情](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-getdataset.md) + - [GetPptInfo - 查询PPT任务信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-other/api-aimiaobi-2023-08-01-getpptinfo.md) - [ListDatasets - 数据源-列表](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-listdatasets.md) - [UpdateDataset - 数据源-修改](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-dir/api-aimiaobi-2023-08-01-dir-wonderful-search-data-source/api-aimiaobi-2023-08-01-updatedataset.md) - - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-overview.md) - [服务接入点](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-endpoint.md) + - [API概览](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-overview.md) - [授权信息](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-ram.md) - [版本说明](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/amb-api-reference/api-aimiaobi-2023-08-01-changeset.md) - **最佳实践** @@ -924,31 +933,23 @@ - [智能审校最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/miaobi-and-miaoce-best-practices/best-practices-for-smart-audit.md) - [妙策API最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/miaobi-and-miaoce-best-practices/best-practices-for-miaoce-api.md) - [妙搜API最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/miaobi-and-miaoce-best-practices/best-practices-for-miaosou-api.md) - - [PPT生成最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/miaobi-and-miaoce-best-practices/ppt-generation-best-practices.md) - [妙读最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/miaobi-and-miaoce-best-practices/miaodu-best-practices.md) - [视频混剪最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/miaobi-and-miaoce-best-practices/best-practices-for-video-mixing-and-cutting.md) - - **更多** - - [全妙服务关联角色](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/quanmiao-more/quanmiao-slr.md) - - [妙笔写作信源对接](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/quanmiao-more/miaobi-writing-source-docking.md) - - [全妙iframe嵌入方案](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/quanmiao-more/iframe-embedding-scheme.md) - - [全妙Logo定制规范及部署方式](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/quanmiao-more/logo-customization-specification-and-deployment-method.md) - - [妙搜数据集管理通过API引入数据源](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/quanmiao-more/miaosou-introduce-data-source-through-api.md) - - [全妙云存储（OSS）设置指南](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/quanmiao-more/oss-setup-guide.md) - - [全妙PaaS AgentKey 获取指南](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/quanmiao-more/quanmiao-paas-agentkey-get-guide.md) + - [PPT生成最佳实践](raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-solution-products/ai-quan-miao-development-document/miaobi-and-miaoce-best-practices/ppt-generation-best-practices.md) - [官方应用-通义听悟Agent](raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tingwu-agent.md) - [官方应用-析言GBI](raw/application-user-guide/application-gallery/xiyan-gbi.md) - [通义法睿](raw/application-user-guide/application-gallery/tongyi-farui.md) -- **实践教程** - - [在网站上增加一个AI助手](raw/application-user-guide/application-use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-website-in-10-minutes.md) - - [在企业微信中集成一个 AI 助手](raw/application-user-guide/application-use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-work-wechat.md) - - [10分钟让微信公众号成为智能客服](raw/application-user-guide/application-use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-wechat-in-10-minutes.md) - - [基于本地知识库构建RAG应用](raw/application-user-guide/application-use-cases/build-rag-application-based-on-local-retrieval.md) - - [在钉钉上增加一个AI机器人](raw/application-user-guide/application-use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-dingtalk.md) - **权限管理** - [权限管理](raw/application-user-guide/application-permission-management/application-permission-management-overview.md) - **服务支持** - [常见问题](raw/application-user-guide/application-support/application-faq.md) - [相关协议](raw/application-user-guide/application-support/application-related-agreements.md) +- **实践教程** + - [在网站上增加一个AI助手](raw/application-user-guide/application-use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-website-in-10-minutes.md) + - [在企业微信中集成一个 AI 助手](raw/application-user-guide/application-use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-work-wechat.md) + - [10分钟让微信公众号成为智能客服](raw/application-user-guide/application-use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-wechat-in-10-minutes.md) + - [在钉钉上增加一个AI机器人](raw/application-user-guide/application-use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-dingtalk.md) + - [基于本地知识库构建RAG应用](raw/application-user-guide/application-use-cases/build-rag-application-based-on-local-retrieval.md) ## 模型 API 参考 @@ -957,51 +958,53 @@ - [获取API Key](raw/model-api-reference/preparations/get-api-key.md) - [使用百炼 CLI](raw/model-api-reference/preparations/use-model-studio-cli.md) - [错误码](raw/model-api-reference/preparations/error-code.md) -- **3D模型生成** - - [Tripo-3D模型生成](raw/model-api-reference/3d-generation/tripo-3d-generation-api-reference.md) - **图像生成** + - **千问** + - [千问-文生图API参考](raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-api.md) + - [千问-图像翻译API参考](raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-mt-image-api.md) + - [千问-图像编辑API参考](raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md) - **万相** - [万相-文生图V2版API参考](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/text-to-image-v2-api-reference.md) - [万相-文生图V1版API参考](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/text-to-image-api-reference.md) - - [万相-通用图像编辑2.5](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan2-5-image-edit-api-reference.md) - [万相-图像生成与编辑2.7 API参考](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-and-editing-api-reference.md) + - [万相-通用图像编辑2.5](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan2-5-image-edit-api-reference.md) - [万相-图像生成与编辑2.6 API参考](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-api-reference.md) - [万相-涂鸦作画API参考](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-sketch-to-image-api-reference.md) - [万相-通用图像编辑API参考](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-image-edit-api-reference.md) - [万相-图像局部重绘API参考](raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/vary-region-api-reference.md) - - **千问** - - [千问-文生图API参考](raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-api.md) - - [千问-图像编辑API参考](raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md) - - [千问-图像翻译API参考](raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-mt-image-api.md) - **Z-Image** - [Z-Image API参考](raw/model-api-reference/image-generation/z-image-generation-api-reference/z-image-api-reference.md) + - **可灵** + - [可灵-图像生成API参考](raw/model-api-reference/image-generation/kling-image-api-reference/kling-image-generation-api-reference.md) + - **Vidu** + - [Vidu-图像生成API参考](raw/model-api-reference/image-generation/vidu-image-models/vidu-image-generation-api-reference.md) - **创意工具** - [人像风格重绘API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/portrait-style-redraw-api-reference.md) - [图像画面扩展API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/image-scaling-api.md) - - [虚拟模特API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/virtual-model-api-details.md) - [鞋靴模特API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/shoe-model-api.md) + - [虚拟模特API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/virtual-model-api-details.md) - [创意海报生成API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/creative-poster-generation-api.md) - [人物实例分割API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/image-instance-segmentation-api-reference.md) - [图像背景生成API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/wanx-background-generation-api-reference.md) - - [图像擦除补全API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/image-erase-completion-api-reference.md) - [AI试衣OutfitAnyone](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/outfitanyone.md) + - [图像擦除补全API参考](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/image-erase-completion-api-reference.md) - [人物写真生成FaceChain](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/facechain-portrait-generation.md) - [创意文字WordArt锦书](raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/wordart-quick-start.md) - - **可灵** - - [可灵-图像生成API参考](raw/model-api-reference/image-generation/kling-image-api-reference/kling-image-generation-api-reference.md) - [常见问题](raw/model-api-reference/image-generation/image-faq.md) +- **3D模型生成** + - [Tripo-3D模型生成](raw/model-api-reference/3d-generation/tripo-3d-generation-api-reference.md) - **实时多模态** - [客户端事件](raw/model-api-reference/omni-realtime-api/client-events.md) - - [实时多模态交互流程](raw/model-api-reference/omni-realtime-api/omni-realtime-interaction-process.md) + - [服务端事件](raw/model-api-reference/omni-realtime-api/server-events.md) - [Python SDK](raw/model-api-reference/omni-realtime-api/omni-realtime-python-sdk.md) - [Java SDK](raw/model-api-reference/omni-realtime-api/omni-realtime-java-sdk.md) - - [服务端事件](raw/model-api-reference/omni-realtime-api/server-events.md) + - [实时多模态交互流程](raw/model-api-reference/omni-realtime-api/omni-realtime-interaction-process.md) - [声音复刻API参考](raw/model-api-reference/omni-realtime-api/qwen-omni-voice-cloning.md) - **更多模型** - [通义法睿大语言模型](raw/model-api-reference/more-models/tongyi-farui-api.md) - [意图理解能力](raw/model-api-reference/more-models/intent-detect-capability.md) - - [Qwen-MT API参考](raw/model-api-reference/more-models/qwen-mt-api.md) - [Qwen-Deep-Research API 参考](raw/model-api-reference/more-models/qwen-deep-research-api.md) + - [Qwen-MT API参考](raw/model-api-reference/more-models/qwen-mt-api.md) - [Qwen-OCR API参考](raw/model-api-reference/more-models/qwen-vl-ocr-api-reference.md) - [GUI-Plus API参考](raw/model-api-reference/more-models/gui-plus-interface-interaction-model.md) - **工具包/框架** @@ -1023,40 +1026,35 @@ - [异步任务管理 API](raw/model-api-reference/more-about-models/manage-asynchronous-tasks.md) - [通过HTTP回调URL或MQ接收异步任务完成通知](raw/model-api-reference/more-about-models/async-task-api.md) - [子业务空间的模型调用](raw/model-api-reference/more-about-models/model-calling-in-sub-workspace.md) - - [上传本地文件获取临时URL](raw/model-api-reference/more-about-models/get-temporary-file-url.md) - [DashScope SDK连接复用配置](raw/model-api-reference/more-about-models/connection-multiplexing-configuration.md) + - [上传本地文件获取临时URL](raw/model-api-reference/more-about-models/get-temporary-file-url.md) - **视频生成** - **HappyHorse** - [HappyHorse-文生视频API参考](raw/model-api-reference/video-generation-api/happyhorse-api-reference/happyhorse-text-to-video-api-reference.md) - [HappyHorse-图生视频-基于首帧API参考](raw/model-api-reference/video-generation-api/happyhorse-api-reference/happyhorse-image-to-video-api-reference.md) - [HappyHorse-参考生视频API参考](raw/model-api-reference/video-generation-api/happyhorse-api-reference/happyhorse-reference-to-video-api-reference.md) - [HappyHorse-视频编辑API参考](raw/model-api-reference/video-generation-api/happyhorse-api-reference/happyhorse-video-edit-api-reference.md) + - **人像驱动** + - [图生唱演视频-悦动人像EMO](raw/model-api-reference/video-generation-api/portrait-animation-api-reference/emo-quick-start.md) + - [图生舞蹈视频-舞动人像AnimateAnyone](raw/model-api-reference/video-generation-api/portrait-animation-api-reference/animateanyone-quick-start.md) + - [图生播报视频-灵动人像LivePortrait](raw/model-api-reference/video-generation-api/portrait-animation-api-reference/liveportrait-quick-start.md) + - 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实时语音对话客户端事件](raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/fun-audiochat-client-events.md) + - [Qwen-Audio 实时语音对话WebSocket API参考](raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/qwen-audio-realtime-websocket-api.md) + - [Qwen-Audio 实时语音对话服务端事件](raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/qwen-audio-realtime-server-events.md) - **向量与排序** - - **通用文本向量** - - [同步接口API详情](raw/model-api-reference/vector-and-sort/general-text-vector/text-embedding-synchronous-api.md) - - [批处理接口API详情](raw/model-api-reference/vector-and-sort/general-text-vector/text-embedding-batch-api.md) - **多模态向量** - [Multimodal-Embedding API详情](raw/model-api-reference/vector-and-sort/multimodal-vector/multimodal-embedding-api-reference.md) - **排序模型（Rerank）** - [文本排序](raw/model-api-reference/vector-and-sort/rerank-model/text-rerank-api.md) + - **通用文本向量** + - [同步接口API详情](raw/model-api-reference/vector-and-sort/general-text-vector/text-embedding-synchronous-api.md) + - [批处理接口API详情](raw/model-api-reference/vector-and-sort/general-text-vector/text-embedding-batch-api.md) - [文本生成模型API参考](raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md) - [文件管理](raw/model-api-reference/file-management-api.md) @@ -1165,20 +1173,44 @@ - **Managed Agents** - [API 总览与认证](raw/application-api-reference/managed-agents-api/managed-agents-api-overview.md) - - [快速开始](raw/application-api-reference/managed-agents-api/managed-agents-quickstart.md) - [Agent](raw/application-api-reference/managed-agents-api/agent-api.md) + - [快速开始](raw/application-api-reference/managed-agents-api/managed-agents-quickstart.md) - [Environment](raw/application-api-reference/managed-agents-api/environment-api.md) - [Session and Event](raw/application-api-reference/managed-agents-api/session-api.md) - [File](raw/application-api-reference/managed-agents-api/files-api.md) - [Skill](raw/application-api-reference/managed-agents-api/skills-api.md) - **长期记忆** - [长期记忆（新）API 参考](raw/application-api-reference/long-term-memory-new/long-term-memory-api-reference.md) +- **应用调用** + - **DashScope API** + - [新版智能体应用 API 参考](raw/application-api-reference/application-call/application-dashscope-api-reference/new-agent-application-api-reference.md) + - [应用 DashScope API 参考](raw/application-api-reference/application-call/application-dashscope-api-reference/agent-and-workflow-application-api-reference.md) + - **Responses API** + - [同步调用 API 参考](raw/application-api-reference/application-call/openai-responses-api/synchronous-call-api-reference.md) + - [异步调用API参考](raw/application-api-reference/application-call/openai-responses-api/asynchronous-call-api-reference.md) + - [获取APP ID和Workspace ID](raw/application-api-reference/application-call/obtain-the-app-id-and-workspace-id.md) - **应用组件** - **API目录** + - **知识库** + - [CreateIndex - 创建知识库](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-createindex.md) + - [GetIndexJobStatus - 查询知识库创建任务状态](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-getindexjobstatus.md) + - [SubmitIndexJob - 提交知识库创建任务](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-submitindexjob.md) + - [SubmitIndexAddDocumentsJob - 提交知识库追加任务](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-submitindexadddocumentsjob.md) + - [Retrieve - 检索知识库](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-retrieve.md) + - [ListIndexDocuments - 查询知识库下的文件列表](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-listindexdocuments.md) + - [ListIndexFileDetails - 查询知识库下的文件详情](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-listindexfiledetails.md) + - [DeleteIndexDocument - 删除知识库下的文件](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-deleteindexdocument.md) + - [UpdateIndex - 更新知识库](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-updateindex.md) + - [ListIndices - 查询知识库列表](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-listindices.md) + - [DeleteIndex - 删除知识库](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-deleteindex.md) + - [ListChunks - 查询索引下的分片列表](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-listchunks.md) + - [DeleteChunk - 删除切片](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-deletechunk.md) + - [UpdateChunk - 修改切片](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-updatechunk.md) + - [GetIndexMonitor - 获取知识库监控数据](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-getindexmonitor.md) - **数据连接（原应用数据）** - [AddCategory - 新增类目](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-addcategory.md) - - [DeleteCategory - 删除类目](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-deletecategory.md) - [ListCategory - 类目列表](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-listcategory.md) + - [DeleteCategory - 删除类目](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-deletecategory.md) - [ApplyFileUploadLease - 申请文件上传租约](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-applyfileuploadlease.md) - [AddFile - 添加文件](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-addfile.md) - [AddFilesFromAuthorizedOss - 从已授权OSS Bucket中导入文件](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-addfilesfromauthorizedoss.md) @@ -1187,64 +1219,40 @@ - [UpdateFileTag - 更新文件标签](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-updatefiletag.md) - [BatchUpdateFileTag - 批量更新文档标签](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-batchupdatefiletag.md) - [DeleteFile - 删除文件](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-deletefile.md) - - [GetParseSettings - 获取类目解析设置](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-getparsesettings.md) - [DeleteFiles - 批量删除文件](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-deletefiles.md) + - [GetAvailableParserTypes - 获取文件支持的解析器类型](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-getavailableparsertypes.md) + - [GetParseSettings - 获取类目解析设置](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-getparsesettings.md) - [ChangeParseSetting - 修改类目解析设置](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-changeparsesetting.md) - [AddTable - 添加表格](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-addtable.md) - - [GetAvailableParserTypes - 获取文件支持的解析器类型](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-getavailableparsertypes.md) - [UpdateTableFromAuthorizedOss - 从已授权OSS Bucket中选择文件更新表格](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-updatetablefromauthorizedoss.md) - - [AddConnector - 新增连接器](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-addconnector.md) - [GetConnector - 获取连接器信息](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-getconnector.md) + - [AddConnector - 新增连接器](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-addconnector.md) - [UpdateConnector - 编辑连接器](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-data-connection-original-application-data/api-bailian-2023-12-29-updateconnector.md) - **Prompt工程** - [CreatePromptTemplate - 创建Prompt模板](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-prompt-engineering/api-bailian-2023-12-29-createprompttemplate.md) - - [UpdatePromptTemplate - 更新Prompt模板](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-prompt-engineering/api-bailian-2023-12-29-updateprompttemplate.md) - [GetPromptTemplate - 获取Prompt模板](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-prompt-engineering/api-bailian-2023-12-29-getprompttemplate.md) - [DeletePromptTemplate - 删除Prompt模板](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-prompt-engineering/api-bailian-2023-12-29-deleteprompttemplate.md) + - [UpdatePromptTemplate - 更新Prompt模板](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-prompt-engineering/api-bailian-2023-12-29-updateprompttemplate.md) - [ListPromptTemplates - 获取Prompt模板列表](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-prompt-engineering/api-bailian-2023-12-29-listprompttemplates.md) - - **知识库** - - [SubmitIndexJob - 提交知识库创建任务](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-submitindexjob.md) - - [CreateIndex - 创建知识库](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-createindex.md) - - [GetIndexJobStatus - 查询知识库创建任务状态](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-getindexjobstatus.md) - - [SubmitIndexAddDocumentsJob - 提交知识库追加任务](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-submitindexadddocumentsjob.md) - - [Retrieve - 检索知识库](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-retrieve.md) - - [UpdateIndex - 更新知识库](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-updateindex.md) - - [ListIndexFileDetails - 查询知识库下的文件详情](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-listindexfiledetails.md) - - [ListIndexDocuments - 查询知识库下的文件列表](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-listindexdocuments.md) - - [DeleteIndexDocument - 删除知识库下的文件](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-deleteindexdocument.md) - - [ListIndices - 查询知识库列表](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-listindices.md) - - [DeleteIndex - 删除知识库](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-deleteindex.md) - - [UpdateChunk - 修改切片](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-updatechunk.md) - - [ListChunks - 查询索引下的分片列表](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-listchunks.md) - - [DeleteChunk - 删除切片](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-deletechunk.md) - - [GetIndexMonitor - 获取知识库监控数据](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/api-bailian-2023-12-29-getindexmonitor.md) - **其他** - **长期记忆（旧）** - - [DeleteMemory - 删除长期记忆体](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-others/api-bailian-2023-12-29-dir-long-term-memory/api-bailian-2023-12-29-deletememory.md) + - [GetMemory - 获取长期记忆体](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-others/api-bailian-2023-12-29-dir-long-term-memory/api-bailian-2023-12-29-getmemory.md) - [CreateMemory - 创建长期记忆体](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-others/api-bailian-2023-12-29-dir-long-term-memory/api-bailian-2023-12-29-creatememory.md) - [UpdateMemory - 更新长期记忆体](raw/application-api-reference/application-component-api-reference/api-bailian-2023-12-29-dir/api-bailian-2023-12-29-dir-others/api-bailian-2023-12-29-dir-long-term-memory/api-bailian-2023-12-29-updatememory.md) - - [GetMemory - 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{"slug":"video-style-transform","name":"视频风格重绘","description":"视频风格重绘可以将输入的视频帧序列进行多种风格化的重绘/生成，使新视频画面在兼顾原始人物和物体相貌的同时，带来不同风格的绘画效果。当前支持预置重绘风格包括日式漫画、美式漫画、清新漫画、3D卡通、国风卡通。","primaryCapability":"VG","capabilities":["VG"],"providers":["qwen"],"itemCount":1,"items":[{"model":"video-style-transform","name":"视频风格重绘","capabilities":["VG"]}],"detailPath":"groups/video-style-transform.json"} {"slug":"videoretalk","name":"声动人像VideoRetalk","description":"VideoRetalk是一个人物视频生成模型，可基于人物视频和人声音频，生成人物讲话口型与输入音频相匹配的新视频。","primaryCapability":"VG","capabilities":["VG"],"providers":["qwen"],"itemCount":1,"items":[{"model":"videoretalk","name":"声动人像VideoRetalk","capabilities":["VG"]}],"detailPath":"groups/videoretalk.json"} -{"slug":"vidu-models-market-place","name":"Vidu 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{"slug":"virtualmodel-v2","name":"虚拟模特V2","description":"虚拟模特可以对上传的真人或者人台实拍商品展示图进行智能生成，将其中的模特和背景替换为心仪的内容，在保持人物姿态不变的情况下，使用虚拟模特对商品进行更加精美、多样的展示。支持各种与模特产生互动的商品，如手持小商品、服装、鞋靴、配饰等。","primaryCapability":"IG","capabilities":["IG"],"providers":["qwen"],"itemCount":1,"items":[{"model":"virtualmodel-v2","name":"虚拟模特V2","capabilities":["IG"]}],"detailPath":"groups/virtualmodel-v2.json"} {"slug":"voice-enrollment","name":"大模型声音复刻及声音设计","description":"大模型声音复刻服务依托先进的大模型技术进行特征提取，无需训练过程就可以完成声音的复刻。仅需提供极短的音频，即可迅速生成高度相似且听感自然的定制声音。\n大模型声音设计使用FunAudioGen-VD模型，支持通过文本Prompt描述，创造声音。无需受限任何音频质量，根据目标场景对音色、语气、语调、语速、情绪等各方面表现力的需求描述，即可生成高质量语音。高度还原专业配音演员的演出水准。","primaryCapability":"TTS","capabilities":["TTS"],"providers":["qwen"],"itemCount":1,"items":[{"model":"voice-enrollment","name":"大模型声音复刻及声音设计","capabilities":["TTS"]}],"detailPath":"groups/voice-enrollment.json"} 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是一款登顶全球权威评测的下一代实时双工语音大模型，模型兼顾了模型智商与双工对话节奏,在保持流畅、自然的实时交互体验的同时,语音推理能力不打折扣;并通过并行推理和全向流式等工程优化,将端到端响应时延控制在低水平,实现\"又快又聪明\"的对话体验。Flash版更注重极致的响应速度", + "items": [ + { + "inferenceMetadata": { + "response_modality": [ + "Audio", + "Text" + ], + "request_modality": [ + "Audio", + "Text" + ] + }, + "description": "千问实时语音对话大模型3.0 是一款登顶全球权威评测的下一代实时双工语音大模型，它在全球权威第三方评测平台 Artificial Analysis Speech-to-Speech子项中取得综合排名第一。千问实时语音对话大模型3.0兼顾了模型智商与双工对话节奏,在保持流畅、自然的实时交互体验的同时,语音推理能力不打折扣;并通过并行推理和全向流式等工程优化,将端到端响应时延控制在低水平,实现\"又快又聪明\"的对话体验。极速版更注重极致的响应速度", + "features": [ + "function-calling" + ], + "provider": "qwen", + "model": "qwen-audio-3.0-realtime-flash", + "prices": [ + { + "priceUnit": "每百万tokens", + "price": "30", + "type": "audio_input_token", + "priceName": "输入：音频" + }, + { + "priceUnit": "每百万tokens", + "price": "3", + "type": "audio_text_input_token", + "priceName": "输入：文本" + }, + { + "priceUnit": "每百万tokens", + "price": "30", + "type": "audio_text_output_token", + "priceName": "输出：文本" + }, + { + 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"系统人设，例如“你是一个AI助手”。" + }, + { + "name": "top_p", + "key": "top_p", + "default": 0.8, + "tip": "控制核采样方法的概率阈值，取值越大，生成的随机性越高。", + "range": [ + 0.0001, + 1 + ] + }, + { + "name": "temperature", + "key": "temperature", + "default": 0.7, + "tip": "控制生成随机性和多样性，数值越高多样性越强，数值越低一致性越强，范围(0,2)。建议该参数和top_p只设置1个。", + "range": [ + 0, + 1.9999 + ] + } + ], + "samples": { + "dashscope": { + "default": { + "python": "import asyncio\nimport base64\nimport json\nimport os\nimport pyaudio\nimport websockets\n\nAPI_KEY = os.environ[\"DASHSCOPE_API_KEY\"]\nURL = \"wss://[workspace-id].cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/realtime?model=qwen-audio-3.0-realtime-flash\"\n\npya = pyaudio.PyAudio()\nmic = pya.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True)\nspk = pya.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=24000, output=True)\n\nasync def main():\n headers = {\"Authorization\": f\"Bearer {API_KEY}\"}\n async with websockets.connect(URL, additional_headers=headers) as ws:\n await 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{event['error']['message']}\")\n\n await asyncio.gather(send_audio(), recv_events())\n\nif __name__ == \"__main__\":\n try:\n asyncio.run(main())\n except KeyboardInterrupt:\n mic.close()\n spk.close()\n pya.terminate()\n print(\"\\nSession ended.\")", + "docUrl": "https://help.aliyun.com/document_detail/3041584.html" + } + } + } + } + ] +} diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/qwen-audio-realtime-plus.json b/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/qwen-audio-realtime-plus.json new file mode 100644 index 00000000..e02c2e41 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/qwen-audio-realtime-plus.json @@ -0,0 +1,116 @@ +{ + "name": "Qwen-Audio-Realtime-Plus", + "description": "Qwen-Audio-Realtime 是一款登顶全球权威评测的下一代实时双工语音大模型，模型兼顾了模型智商与双工对话节奏,在保持流畅、自然的实时交互体验的同时,语音推理能力不打折扣;并通过并行推理和全向流式等工程优化,将端到端响应时延控制在低水平,实现\"又快又聪明\"的对话体验。Plus版本更注重高质量的回复结果。", + "items": [ + { + "inferenceMetadata": { + "response_modality": [ + "Audio", + "Text" + ], + "request_modality": [ + "Audio", + "Text" + ] + }, + "description": "千问实时语音大模型 是一款登顶全球权威评测的下一代实时双工语音大模型，它在全球权威第三方评测平台 Artificial Analysis Speech-to-Speech子项中取得综合排名第一。千问实时语音大模型 兼顾了模型智商与双工对话节奏,在保持流畅、自然的实时交互体验的同时,语音推理能力不打折扣;并通过并行推理和全向流式等工程优化,将端到端响应时延控制在低水平,实现\"又快又聪明\"的对话体验。标准版更注重高质量的回复结果。", + "features": [ + "function-calling" + ], + "provider": "qwen", + "model": "qwen-audio-3.0-realtime-plus", + "prices": [ + { + "priceUnit": "每百万tokens", + "price": "40", + "type": "audio_input_token", + "priceName": "输入：音频" + }, + { + "priceUnit": "每百万tokens", + "price": "5", + "type": "audio_text_input_token", + "priceName": "输入：文本" + }, + { + "priceUnit": "每百万tokens", + "price": "40", + "type": "audio_text_output_token", + "priceName": "输出：文本" + }, + { + "priceUnit": "每百万tokens", + "price": "150", + "type": "audio_output_token", + "priceName": "输出：文本+音频（输出的文本不计费）" + } + ], + "qpmInfo": { + "model-default-actual": { + "count_limit_period": 6, + "usage_limit": 10000, + "usage_limit_field": "total_tokens", + "count_limit": 6, 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"控制生成随机性和多样性，数值越高多样性越强，数值越低一致性越强，范围(0,2)。建议该参数和top_p只设置1个。", + "range": [ + 0, + 1.9999 + ] + } + ], + "samples": { + "dashscope": { + "default": { + "python": "import asyncio\nimport base64\nimport json\nimport os\nimport pyaudio\nimport websockets\n\nAPI_KEY = os.environ[\"DASHSCOPE_API_KEY\"]\nURL = \"wss://[workspace-id].cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/realtime?model=qwen-audio-3.0-realtime-plus\"\n\npya = pyaudio.PyAudio()\nmic = pya.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True)\nspk = pya.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=24000, output=True)\n\nasync def main():\n headers = {\"Authorization\": f\"Bearer {API_KEY}\"}\n async with websockets.connect(URL, additional_headers=headers) as ws:\n await ws.send(json.dumps({\n \"type\": \"session.update\",\n \"session\": {\n \"modalities\": [\"text\", \"audio\"],\n \"voice\": \"longanqian\",\n \"turn_detection\": {\n \"type\": \"server_vad\",\n \"threshold\": 0.5,\n \"silence_duration_ms\": 500\n }\n 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"https://help.aliyun.com/document_detail/3041584.html" + } + } + } + } + ] +} diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/qwen-audio-tts.json b/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/qwen-audio-tts.json new file mode 100644 index 00000000..f354c773 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/qwen-audio-tts.json @@ -0,0 +1,164 @@ +{ + "name": "Qwen-Audio-TTS", + "description": "Qwen-Audio-TTS是一款面向实时交互场景和高质量语音生成场景的语音合成大模型。模型支持多种小语种和中文方言，并具有Free-style 指令遵循能力、Context能力和细粒度标签控制能力，可更灵活地控制情绪、语气、角色、语速、音量等表达方式。", + "items": [ + { + "inferenceMetadata": { + "response_modality": [ + "Audio" + ], + "request_modality": [ + "Text" + ] + }, + "description": "qwen-audio-3.0-tts-plus是面向高质量语音生成场景打造的高性能语音合成大模型。相比前一版本，模型支持更多小语种和中文方言，显著提升方言发音的正宗程度，并增强了 free-style 指令遵循能力和细粒度标签控制能力，可更准确地控制情绪、语气、角色、语速、音量和合成风格。同时，模型在噪声、混响等复杂声学条件下具备更强鲁棒性，进一步提升了音质、清晰度、分辨率和整体表现力。Plus 版本更强调合成效果和细节表现，适用于有更高音质、自然度和表现力要求的专业场景，如内容创作、有声书、影视配音、品牌声音设计和高品质语音服务。", + "features": [], + "provider": "qwen", + "model": "qwen-audio-3.0-tts-plus", + "prices": [ + { + "priceUnit": "每万字符", + "price": "1.4", + "type": "cosy_tts_number", + "priceName": "语音合成" + } + ], + "qpmInfo": { + "model-default-actual": { + "count_limit_period": 1, + "count_limit": 3, + "type": "model-default" + }, + "model-default": { + "count_limit_period": 1, + "count_limit": 3, + "type": "model-default" + } + }, + "capabilities": [ + "Realtime-Text-to-Speech" + ], + "modelAlias": "", + "versionTag": "MAJOR", + "latestOnlineAt": "2026-07-14T09:19:15.113+00:00", + "inferenceProvider": "aliyun-bailian", + "name": "qwen-audio-3.0-tts-plus", + "docUrl": "https://help.aliyun.com/document_detail/2938790.html", + "category": "Audio", + "predictConfig": [ + { + "name": "system", + "key": "systemMessage", + "tip": "系统人设，例如“你是一个AI助手”。" + }, + { + "name": "top_p", + "key": "top_p", + "default": 0.8, + "tip": "控制核采样方法的概率阈值，取值越大，生成的随机性越高。", + "range": [ + 0.0001, + 1 + ] + }, + { + "name": "temperature", + "key": "temperature", + "default": 0.7, + "tip": "控制生成随机性和多样性，数值越高多样性越强，数值越低一致性越强，范围(0,2)。建议该参数和top_p只设置1个。", + "range": [ + 0, + 1.9999 + ] + } + ], + "samples": { + "dashscope": { + "default": { + "python": "# coding=utf-8\n\nimport dashscope\nfrom dashscope.audio.tts_v2 import *\n\n# If the API Key is not configured in the environment variable, your-api-key needs to be replaced with your own API Key\n# dashscope.api_key = \"your-api-key\"\n\ndashscope.base_websocket_api_url='wss://[workspace-id].cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference'\n\nmodel = \"qwen-audio-3.0-tts-plus\"\nvoice = \"longanfengyue\"\n\nsynthesizer = SpeechSynthesizer(model=model, voice=voice)\naudio = synthesizer.call(\"How is the weather today?\")\n\nwith open('output.mp3', 'wb') as f:\n f.write(audio)", + "docUrl": "https://help.aliyun.com/document_detail/2938790.html" + } + } + } + }, + { + "inferenceMetadata": { + "response_modality": [ + "Audio" + ], + "request_modality": [ + "Text" + ] + }, + "description": "qwen-audio-3.0-tts-flash是面向实时交互场景优化的高性能语音合成大模型。相比前一版本，模型支持更多小语种和中文方言，提升了方言发音的正宗程度，并增强了 free-style 指令遵循能力和细粒度标签控制能力，可更灵活地控制情绪、语气、角色、语速、音量等表达方式。同时，模型在噪声、混响等复杂声学条件下具备更强鲁棒性，提升了音质、清晰度和整体表现力。Flash 版本重点优化实时合成体验，首包延时控制在 200ms 以内，适用于语音助手、实时对话、智能客服等低延迟交互场景。", + "features": [], + "provider": "qwen", + "model": "qwen-audio-3.0-tts-flash", + "prices": [ + { + "priceUnit": "每万字符", + "price": "1", + "type": "cosy_tts_number", + "priceName": "语音合成" + } + ], + "qpmInfo": { + "model-default-actual": { + "count_limit_period": 1, + "count_limit": 3, + "type": "model-default" + }, + "model-default": { + "count_limit_period": 1, + "count_limit": 3, + "type": "model-default" + } + }, + "capabilities": [ + "Realtime-Text-to-Speech" + ], + "modelAlias": "", + "versionTag": "MAJOR", + "latestOnlineAt": "2026-07-14T09:47:36.084+00:00", + "inferenceProvider": "aliyun-bailian", + "name": "qwen-audio-3.0-tts-flash", + "docUrl": "https://help.aliyun.com/document_detail/2938790.html", + "category": "Audio", + "predictConfig": [ + { + "name": "system", + "key": "systemMessage", + "tip": "系统人设，例如“你是一个AI助手”。" + }, + { + "name": "top_p", + "key": "top_p", + "default": 0.8, + "tip": "控制核采样方法的概率阈值，取值越大，生成的随机性越高。", + "range": [ + 0.0001, + 1 + ] + }, + { + "name": "temperature", + "key": "temperature", + "default": 0.7, + "tip": "控制生成随机性和多样性，数值越高多样性越强，数值越低一致性越强，范围(0,2)。建议该参数和top_p只设置1个。", + "range": [ + 0, + 1.9999 + ] + } + ], + "samples": { + "dashscope": { + "default": { + "python": "# coding=utf-8\n\nimport dashscope\nfrom dashscope.audio.tts_v2 import *\n\n# If the API Key is not configured in the environment variable, your-api-key needs to be replaced with your own API Key\n# dashscope.api_key = \"your-api-key\"\n\ndashscope.base_websocket_api_url='wss://[workspace-id].cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference'\n\nmodel = \"qwen-audio-3.0-tts-flash\"\nvoice = \"longanfengyue\"\n\nsynthesizer = SpeechSynthesizer(model=model, voice=voice)\naudio = synthesizer.call(\"How is the weather today?\")\n\nwith open('output.mp3', 'wb') as f:\n f.write(audio)", + "docUrl": "https://help.aliyun.com/document_detail/2938790.html" + } + } + } + } + ] +} diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/vidu-image-models-market-place.json b/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/vidu-image-models-market-place.json new file mode 100644 index 00000000..deec3f50 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/groups/vidu-image-models-market-place.json @@ -0,0 +1,378 @@ +{ + "name": "Vidu AI生图", + "description": "由生数科技提供Vidu系列图片生成API服务，多图参考，精准还原，高速高质。", + "items": [ + { + "inferenceMetadata": { + "response_modality": [ + "Image" + ], + "request_modality": [ + "Text", + "Image" + ] + }, + "description": "输入0-14张参考图片或文本描述，支持参考生图、文生图、图片编辑，对中英文字的精准渲染、UI/图表等设计细节的像素级还原，适合制作海报、信息图等。", + "features": [], + "provider": "vidu", + "model": "vidu/vidu-image_reference2image", + "prices": [ + { + "priceUnit": "每张", + "price": "0.625", + "type": "image_type_1k", + "priceName": "图片生成（1K）" + }, + { + "priceUnit": "每张", + "price": "1", + "type": "image_type_2k", + "priceName": "图片生成（2K）" + }, + { + "priceUnit": "每张", + "price": "1.46875", + "type": "image_type_4k", + "priceName": "图片生成（4K）" + } + ], + "qpmInfo": { + "model-default-actual": { + "count_limit_period": 60, + "async_user_queue_limit": 500, + "count_limit": 300, + "type": "model-default", + "async_user_concurrency_limit": 5 + }, + "model-default": { + "count_limit_period": 60, + "async_user_queue_limit": 500, + "count_limit": 300, + "type": "model-default", + "async_user_concurrency_limit": 5 + } + }, + "capabilities": [ + "IG" + ], + "modelAlias": "", + "versionTag": "MAJOR", + "latestOnlineAt": "2026-07-09T07:27:07.000+00:00", + "inferenceProvider": "vidu", + "name": "Vidu-image_reference2image", + "docUrl": "https://help.aliyun.com/document_detail/3045893.html", + "category": "Third-party", + "predictConfig": [ + { + "name": "system", + "key": "systemMessage", + "tip": "系统人设，例如“你是一个AI助手”。" + }, + 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"输入一段文本，生成视频。ViduQ2文生视频是精准指令遵循与细腻情感捕捉模型。具备卓越的剧情控制力，能深刻理解并表现微表情变化；镜头语言丰富，运镜流畅，画面张力十足。广泛适用于影视动漫、广告电商、短剧及文旅等行业。", "features": [], "provider": "vidu", - "limit": { - "message": "model not exist" - }, "model": "vidu/viduq2_text2video", "iconUrl": "", + "prices": [ + { + "priceUnit": "每秒", + "price": "0.1125", + "type": "video_ratio_540p", + "priceName": "视频生成（540P）" + }, + { + "priceUnit": "每秒", + "price": "0.21875", + "type": "video_ratio_720p", + "priceName": "视频生成（720P）" + }, + { + "priceUnit": "每秒", + "price": "0.375", + "type": "video_ratio_1080p", + "priceName": "视频生成（1080P）" + } + ], "qpmInfo": { "model-default-actual": { "count_limit_period": 1, @@ -890,7 +1341,7 @@ "samples": { "dashscope": { "default": { - "curl": "curl --location 'https://ws-nckitja1d28cec5v.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis' \\\n -H 'X-DashScope-Async: enable' \\\n -H \"Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY\" \\\n -H 'Content-Type: application/json' \\\n -d 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os.getenv(\"DASHSCOPE_API_KEY\")\n\ndef sample_sync_call_t2v():\n # call sync api, will return the result\n print('please wait...')\n rsp = VideoSynthesis.call(api_key=api_key,\n model='vidu/viduq3-turbo_text2video',\n prompt='一只小猫在月光下奔跑',\n size='960*528',\n duration=5,\n resolution='540P',\n watermark=True)\n print(rsp)\n if rsp.status_code == HTTPStatus.OK:\n print(rsp.output.video_url)\n else:\n print('Failed, status_code: %s, code: %s, message: %s' %\n (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))\n\n\nif __name__ == '__main__':\n sample_sync_call_t2v()", "java": "// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.\n\nimport com.alibaba.dashscope.aigc.videosynthesis.VideoSynthesis;\nimport com.alibaba.dashscope.aigc.videosynthesis.VideoSynthesisParam;\nimport com.alibaba.dashscope.aigc.videosynthesis.VideoSynthesisResult;\nimport com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;\nimport com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;\nimport com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;\nimport com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;\nimport com.alibaba.dashscope.utils.Constants;\n\npublic class Text2Video {\n\n static {\n // 以下为北京地域url\n Constants.baseHttpApiUrl = \"https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1\";\n }\n\n // 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key=\"sk-xxx\"\n public static String apiKey = System.getenv(\"DASHSCOPE_API_KEY\");\n\n /**\n * Create a video compositing task and wait for the task to complete.\n */\n public static void text2Video() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException {\n VideoSynthesis vs = new VideoSynthesis();\n VideoSynthesisParam param =\n VideoSynthesisParam.builder()\n .apiKey(apiKey)\n .model(\"vidu/viduq3-turbo_text2video\")\n .prompt(\"一只小猫在月光下奔跑\")\n .size(\"960*528\")\n .resolution(\"540P\")\n .duration(5)\n .watermark(true)\n .build();\n System.out.println(\"please wait...\");\n VideoSynthesisResult result = vs.call(param);\n System.out.println(JsonUtils.toJson(result));\n }\n\n public static void main(String[] args) {\n try {\n text2Video();\n } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {\n System.out.println(e.getMessage());\n }\n System.exit(0);\n }\n}", "docUrl": "https://help.aliyun.com/document_detail/3026197.html" @@ -911,11 +1362,28 @@ "description": "输入首帧图、尾帧图与文本描述，生成视频。ViduQ2-Turbo首尾帧生视频是极速生成引擎。720P 5s视频最快仅需19秒，1080P 5s视频约27秒。人物动作与表情自然逼真，真实感强，在打斗等高动态场景中效果出色，运动幅度大。", "features": [], "provider": "vidu", - "limit": { - "message": "model not exist" - }, "model": "vidu/viduq2-turbo_start-end2video", "iconUrl": "", + "prices": [ + { + "priceUnit": "每秒", + "price": "0.0875", + "type": "video_ratio_540p", + "priceName": "视频生成（540P）" + }, + { + "priceUnit": "每秒", + "price": "0.25", + "type": "video_ratio_720p", + "priceName": "视频生成（720P）" + }, + { + "priceUnit": "每秒", + "price": "0.46875", + "type": "video_ratio_1080p", + "priceName": "视频生成（1080P）" + } + ], "qpmInfo": { 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Qwen-Audio-Realtime 是一款登顶全球权威评测的下一代实时双工语音大模型，模型兼顾了模型智商与双工对话节奏,在保持流畅、自然的实时交互体验的同时,语音推理能力不打折扣;并通过并行推理和… + - 模型：`qwen-audio-3.0-realtime-plus` + +## 实时语音合成 `Realtime-Text-to-Speech` — 2 个家族 + +- [Qwen-Audio-TTS](groups/qwen-audio-tts.json) — Qwen-Audio-TTS是一款面向实时交互场景和高质量语音生成场景的语音合成大模型。模型支持多种小语种和中文方言，并具有Free-style 指令遵循能力、Context能力和细粒度标签控制能力，… + - 模型：`qwen-audio-3.0-tts-flash`, `qwen-audio-3.0-tts-plus` +- [Qwen-TTS-Realtime](groups/qwen-tts-realtime.json) — Qwen-TTS实时模型是通义实验室“qwen系列”模型中的语音合成利器。具备双向上下文感知能力，可以低延迟高保真完成多音色、方言及长文本的双向流式生成。 + - 模型：`qwen-tts-realtime`, `qwen-tts-realtime-latest` + ## 翻译 `TR` — 2 个家族 - [Qwen-Embedding](groups/qwen-embedding.json) — 基于Qwen模型基座训练的多语言文本统一向量模型，文本检索、聚类、分类性能大幅提升，多语言支持，适用于向量检索、向量化等等场景，可搭配检索增强、文档处理场景使用，支持64~2048维用户自定义向量维度… @@ -376,11 +392,6 @@ join：`models.jsonl[].family == families.jsonl[].slug == index.json.families[]. - [Qwen-Rerank](groups/qwen-rerank.json) — 基于Qwen LLM底座训练的文本排序模型，对输入的Query和候选Docs进行相关性排序，支持100+语种和长文本输入，适用于文本检索、RAG等场景，效果对齐Qwen家族开源Rerank系列模型。 - 模型：`gte-rerank-v2`, `qwen3-rerank`, `qwen3-vl-rerank` -## 实时语音合成 `Realtime-Text-to-Speech` — 1 个家族 - -- [Qwen-TTS-Realtime](groups/qwen-tts-realtime.json) — Qwen-TTS实时模型是通义实验室“qwen系列”模型中的语音合成利器。具备双向上下文感知能力，可以低延迟高保真完成多音色、方言及长文本的双向流式生成。 - - 模型：`qwen-tts-realtime`, `qwen-tts-realtime-latest` - ## 3D 生成 `3D-generation` — 1 个家族 - [Tripo](groups/tripo-models-market-place.json) — AI驱动的3D通用大模型Tripo，支持文本或图片输入，数秒内一键生成高质量3D模型。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/models.jsonl b/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/models.jsonl index f473fee3..f292e3b7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/models.jsonl +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/models/models.jsonl @@ -110,6 +110,10 @@ {"model":"pixverse/pixverse-v6-t2v","name":"PixVerse-V6-t2v","family":"pixverse-v6-market-place","familyName":"PixVerse 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+**说明** + +type + +string + +是 + +图片类型，支持两种：base64/url + +value + +string + +是 + +图片内容。 + +- 当type为base64时，这里是图片的base64字符串。 + +- 当type为url时，这里是图片的url地址。 + + **parameters.biz\_params**的参数说明如下： **一级参数** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/multimodal-memo-agent.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/multimodal-memo-agent.md index a3036510..0761eb51 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/multimodal-memo-agent.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/multimodal-products/multimodal-best-practices/multimodal-memo-agent.md @@ -15,6 +15,34 @@ 在支持视觉理解的设备中，可以实现下发拍照指令，并基于图像信息创建备忘。如“帮我记录停车位”，可以下发拍照指令，并基于上传的图像提取停车位信息存入备忘录。 +#### 支持的指令 + +多模态备忘录Agent会将语音识别结果解析为以下指令，并通过出参中的 name 字段返回，设备端可据此执行相应操作。各指令的入参样例与出参字段详见下文对应章节。 + +**指令名称（name）** + +**说明** + +**对应操作** + +set\_reminder + +创建备忘，可用于设定日程、闹钟或记录信息（支持单次、循环、间隔时间提醒及视觉备忘）。 + +创建备忘 + +update\_reminder + +修改已创建的备忘，如调整提醒的时间或内容。 + +修改备忘 + +delete\_reminder + +删除已创建的备忘。 + +删除备忘 + #### 创建备忘 ##### 1\. 创建日程/闹钟 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-overview.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-overview.md new file mode 100644 index 00000000..70e4cdb2 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-dialogue-analysis-aio/api-reference-2/api-contactcenterai-2024-06-03-overview.md @@ -0,0 +1,125 @@ +# API概览 + +## **API标准及多语言预置SDK** + +本产品（`ContactCenterAI/2024-06-03`）的OpenAPI采用[ROA](https://help.aliyun.com/zh/sdk/product-overview/roa-mechanism)签名风格。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过[下载SDK](https://api.aliyun.com/api-tools/sdk/ContactCenterAI?version=2024-06-03)直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足使用需求，可通过签名机制进行自签名对接。由于自签名细节非常复杂，需花费 5个工作日左右。因此建议加入我们的服务钉钉群（147535001692），在专家指导下进行签名对接。 + +在使用API前，您需要准备好身份账号及访问密钥（AccessKey），才能有效通过客户端工具（SDK、CLI等）访问API。细节请参见[获取AccessKey](https://help.aliyun.com/zh/ram/user-guide/create-an-accesskey-pair)。 + +## **自定义签名场景** + +若您的业务场景有特殊需求，需通过自签名方式对接 API，建议优先咨询我们的技术支持团队（服务钉钉群：147535001692），获取专业指导以确保高效接入。 + +## **账号与安全准备** + +阿里云账号具备对所有资源的完全管理权限。一旦 AccessKey 泄露，所有相关资源都将面临未经授权访问的风险。为确保安全，建议创建一个仅具备 API 访问权限的[RAM用户](https://help.aliyun.com/zh/ram/user-guide/create-a-ram-user)并配置其 AccessKey，同时基于最小权限原则 (PoLP) 配置 RAM 策略。仅在明确需要阿里云账号权限的特定场景下，才使用阿里云账号。 + +## API目录 + +API + +标题 + +API概述 + +[RunCompletion](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-runcompletion) + +通过模版ID调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用 + +支持调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用获取对话摘要、关键信息抽取、质检结果、对话分析结果，应用调用支持 HTTP 调用来完成客户的响应，目前提供普通 HTTP 和 HTTP SSE 两种协议，您可根据自己的需求自行选择。 + +[RunCompletionMessage](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-runcompletionmessage) + +使用原生Prompt调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用 + +支持以Message协议格式调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用获取对话摘要、关键信息抽取、质检结果、对话分析结果，应用调用支持 HTTP 调用来完成客户的响应，目前提供普通 HTTP 和 HTTP SSE 两种协议，您可根据自己的需求自行选择。 + +[AnalyzeConversation](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-analyzeconversation) + +通过任务类型调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用 + +获取对话摘要、标题生成、关键词、字段信息抽取、问题及解决方案、服务质检、代办事项、满意度、情绪检测、QA抽取、用户画像、标签分类等对话分析结果，应用调用支持 HTTP 调用来完成客户的响应。 + +[GetTaskResult](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-gettaskresult) + +通过任务ID获取离线任务分析结果 + +通过任务ID获取离线任务对话分析结果。应用调用支持 HTTPS调用来完成客户的响应。 + +[AnalyzeImage](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-analyzeimage) + +图片内容分析 + +通过通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用进行图片内容分析。具体包括以下场景：水印检测。应用调用支持 HTTP 调用来完成客户的响应。 + +[GeneralAnalyzeImage](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-generalanalyzeimage) + +通用图片分析 + +通用图片分析。 + +## 热词管理 + +API + +标题 + +API概述 + +[CreateVocab](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-createvocab) + +创建热词 + +将一组语音热词上传到服务端，并获取返回热词ID。 + +[UpdateVocab](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-updatevocab) + +修改热词 + +根据词表的ID可以更新对应的词表信息，包括词表名称、词表描述信息、词表的词和权重。 + +[ListVocab](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-listvocab) + +获取热词列表 + +列举指定业务空间下的热词列表信息。 + +[DeleteVocab](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-deletevocab) + +删除热词 + +根据词表的ID删除对应的词表。 + +[GetVocab](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-getvocab) + +获取热词 + +根据词表的ID获取对应的词表信息。 + +## 不推荐或白名单开放 + +API + +标题 + +API概述 + +[AnalyzeAudioSync](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-analyzeaudiosync) + +语音文件实时分析 + +对进行语音文件进行实时对话分析。应用调用支持 HTTPS 调用来完成客户的响应。 + +## 其他 + +API + +标题 + +API概述 + +[CreateTask](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-contactcenterai-2024-06-03-createtask) + +通过上传离线任务数据进行通义晓蜜CCAI-对话分析 + +通过创建离线异步任务，进行对话分析。应用调用支持 HTTP 调用来完成客户的响应。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-voice-dialogue-robot/billing-information-lingque-ccai-voice-dialogue-robot.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-voice-dialogue-robot/billing-information-lingque-ccai-voice-dialogue-robot.md new file mode 100644 index 00000000..e2467656 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-voice-dialogue-robot/billing-information-lingque-ccai-voice-dialogue-robot.md @@ -0,0 +1,20 @@ +# 伶鹊CCAI-语音对话机器人产品计费说明 + +下面文档是关于伶鹊CCAI-语音对话机器人的计费规则和内容。 + +## **1\. 计费规则** + +1. 免费开通产品：如果仅开通服务不使用，不会产生费用； + +2. 整体收费逻辑：**按照实际通话时长按量付费**。 + + +## **2\. 计费内容** + +**计费项** + +**计费** + +通话时长 + +0.1元/分钟 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-voice-dialogue-robot/operation-guide.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-voice-dialogue-robot/operation-guide.md new file mode 100644 index 00000000..7abb18b0 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-lingque-ccai-voice-dialogue-robot/operation-guide.md @@ -0,0 +1,85 @@ +# 语音对话机器人操作指南 + +本文档介绍伶鹊CCAI-语音对话机器人在阿里云百炼控制台如何操作。 + +## **1\. 创建应用** + +- 路径：**[应用广场](https://bailian.console.aliyun.com/#/app-market)**\-全部应用-伶鹊CCAI-语音对话机器人-立即查看 + + ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/8884993871/p1087391.png) + +- 第一步：首先点击**我的应用**按钮，再点击**创建应用**按钮；![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000694.png) + +- 第二步：进入新建应用弹窗，编辑应用名称与应用创建方式。点击**确定**。进入调试窗口。 + + - **应用名称：**根据实际业务需要修改应用名称。 + + - **应用描述：**自定义填入应用实际使用描述说明。 + + ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000698.png) + + +## **2.机器人配置** + +机器人配置目前使用的为prompt构建模式。 + +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9886579371/p914777.png) + +- **模型选择：**通义千问-Plus、通义千问-Max、通义千问-Turbo。 + +- **指令信息：**选择指令模板，可以选择直接使用官方预置模板，当前线上提供了通用场景、服务满意度调研、家电上门安装预约、游戏福利推送介绍四种模板。同时支持自定义指令模板。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000715.png) + +- **变量配置：**可在指令信息中通过**${xxx}**样式进行插入。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000733.png) + +- **指令配置：**如果当前参考的流程话术中存在特殊指令#\[...\]，请在回复中添加#\[...\]，目前支持传入挂机指令#\[HangUp\]。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000747.png) + +- **语音配置：**进行音色选择配置，配置完成后可在机器人呼叫时运用。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000739.png) + + - 音色模板：可选择大模型音色，如：龙小夏V2、龙小夏等。 + + - 音量：范围为0～100，值越大声音越响亮。 + + - 语速：范围为-500～500，值越大语速越快。 + + - 音调：范围为-500～500，值越大音调越高昂。 + +- **高级配置：**对机器人的其他能力进行配置。 + + - 静默超时：自定义配置时长，范围在1～60秒，当对话过程中用户回复超过配置的静默时长后播报静默话术。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000740.png) + +- **点击“呼叫”按钮，查看测试结果。** + + **说明** + + 目前通过控制台测试时不支持变量传入。 + + ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000746.png) + +- **发布机器人：**点击**发布**按钮，当页面提出**发布成功**，即表示为成功发布。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000757.png) + + +## **3.我的应用** + +路径：**[应用广场](https://bailian.console.aliyun.com/#/app-market)**\-应用实践-伶鹊CCAI-语音对话机器人-立即查看。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000691.png) + +### **3.1 调用量** + +- 调用次数按小时进行计量上报，查询当天时，折线图展示每小时调用量曲线。 + +- 查询某个日期区间数据时，折线图展示按天调用量曲线。 + + +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000755.png) + +### 3.2 应用修改、删除 + +- **应用修改：**进入我的应用后，可以点击应用右上角选择修改应用，对该应用名称进行修改。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000750.png)![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000751.png) + +- **删除应用：**进入我的应用后，可以点击应用的右上角选择删除应用，对该应用进行删除，弹出“确认删除”二次确认框，选择确认删除，将成功删除。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000752.png)![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000753.png) + + +### **3.3API调用** + +应用API：通过API服务输出给客户，方便客户进行集成和使用官方预置模板或自定义模板，客户自定义前端样式 + +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9719585571/p1000756.png) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/billing-description-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/billing-description-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot.md deleted file mode 100644 index 3104cdb9..00000000 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/official-application-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot/billing-description-tongyi-xiaomi-ccai-voice-dialogue-robot.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# 语音对话机器人产品计费说明 - -下面文档是关于通义晓蜜语音对话机器人的计费规则和内容。 - -## **1\. 计费规则** - -1. 免费开通产品：如果仅开通服务不使用，不会产生费用； - -2. 整体收费逻辑：**按照实际通话时长****按量付费**。 - - -## **2\. 计费内容** - -**计费项** - -**计费** - -通话时长 - -0.1元/分钟 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-overview.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-overview.md index 24e57d58..19c21498 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-overview.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-gallery/quanmiao-light-application-series/development-documentation/api-reference-1/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-overview.md @@ -318,6 +318,18 @@ API概述 获取文件内容 +[BatchCancelTasks](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-batchcanceltasks) + +批量取消异步任务 + +批量取消任务 + +[BatchQueryTaskStatus](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-batchquerytaskstatus) + +批量查询异步任务状态 + +批量查询任务状态 + [CancelAsyncTask](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-cancelasynctask) 根据任务ID取消异步任务的执行 @@ -336,6 +348,12 @@ API概述 获取企业VOC分析任务结果 +[GetTaskExecutionStatistics](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-gettaskexecutionstatistics) + +查询任务执行情况统计 + +查询任务执行情况统计 + [ListAnalysisTagDetailByTaskId](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-listanalysistagdetailbytaskid) 获取挖掘结果明细列表 @@ -347,21 +365,3 @@ API概述 提交企业VOC挖掘异步任务 提交企业VOC异步任务 - -[BatchCancelTasks](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-batchcanceltasks) - -批量取消异步任务 - -批量取消任务 - -[BatchQueryTaskStatus](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-batchquerytaskstatus) - -批量查询异步任务状态 - -批量查询任务状态 - -[GetTaskExecutionStatistics](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-quanmiaolightapp-2024-08-01-gettaskexecutionstatistics) - -查询任务执行情况统计 - -查询任务执行情况统计 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md index bae192a8..83fb2c7d 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md @@ -1,30 +1,32 @@ # 分享智能体应用 -阿里云百炼支持将已创建的应用以多种方式分享或发布至不同平台，便于将 AI 能力集成到具体业务中。本文以智能体应用为例，介绍如何将其分享为网页、集成至钉钉和微信、发布为可复用组件，以及通过音视频与应用实时互动。 +阿里云百炼支持将已创建的智能体应用（Agent 1.0）以多种方式分享或发布至不同平台，便于将 AI 能力集成到具体业务中。本文介绍如何通过魔笔分享渠道、钉钉、微信等方式分享应用，以及将应用发布为可复用组件或通过音视频实时互动。 ## **前提条件** 已有构建好且已发布的智能体应用。具体操作请参考[创建智能体应用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/single-agent-application)。 +## Agent 版本说明 + +分享渠道（魔笔分享渠道、钉钉、微信、组件、音视频实时互动）均为 **Agent 1.0** 智能体应用的功能。**Agent 2.0** 智能体应用仅支持通过 API 调用，不支持上述分享渠道。 + ## 分享或发布百炼应用 1. 访问百炼控制台的**[应用管理](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app#/app-center)**页面，单击目标智能体应用卡片区域的**发布**。 -2. **智能体应用**支持以下五种分享或发布方式。 +2. **智能体应用（Agent 1.0）**支持以下四种分享或发布方式。 - - [方式一：通过官方网页版分享](#1bd3927a2fxvh) - - - [方式二：通过魔笔分享渠道分享](#1977853bf2clt) + - [方式一：通过魔笔分享渠道分享](#1977853bf2clt) - - [方式三：通过钉钉发布百炼应用](#8778cb4490l2i) + - [方式二：通过钉钉发布百炼应用](#8778cb4490l2i) - - [方式四：通过微信发布百炼应用](#763832277bxo6) + - [方式三：通过微信发布百炼应用](#763832277bxo6) - - [方式五：发布应用为组件](#57013457c3qe7) + - [方式四：发布应用为组件](#57013457c3qe7) -### **通过****官方网页版****或****UI 应用****分享应用** +### **通过****UI 应用****分享应用** **说明** @@ -35,34 +37,18 @@ - **计费：** 所有通过分享链接产生的费用，由应用创建者UID账号承担。 -1. #### **官方网页版** +#### **魔笔分享渠道** + +1. 单击**UI 应用**右侧的**立即查看**跳转到**UI设计器**界面。 - > 当前官方网页版分享只支持**智能体应用**，不支持**工作流应用。** +2. 参考[UI设计](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ui-designer#d62913bf8dcza)，进行相关应用界面的编辑与发布。 - 1. 单击**官方网页版**右侧的**创建**可部署网页版应用，默认有效期为 7 天。 - - 2. 如需统计网页版应用消耗的 Token 数量，可以单击**应用观测**开通相关服务，开通后单击**启用应用观测**。 - - > **启用应用观测**后可以在**应用观测**页面**关闭观测**。 - - 发布成功后，页面显示绿色 **已发布** 标签及分享链接（含失效时间），可通过 **有效期7天** 下拉框调整链接有效期，单击 **网页下线** 可将网页下线。 - - 3. 单击右侧的![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/0527654571/p994511.png)图标复制应用网页版链接，可以按需将链接分享给其他用户，持有该链接的阿里云用户均可访问此应用。 - - 4. 点击**网页下线** > **确认下线**，即可停止该应用网页版的服务。 - -2. #### **魔笔分享渠道** +3. 访问百炼控制台的[UI设计器](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app#/app-ui)页面，鼠标悬停于已发布的UI上，单击**环境部署**。 + +4. 可以将**应用地址**分享给其他用户，持有该链接的阿里云用户均可访问此应用。单击**下线**可以停止该应用服务。 + + 在**应用环境信息**弹窗中，**开发环境**显示**已发布**状态及可用的应用地址，**生产环境**显示**未发布**状态，应用地址显示为无。 - 1. 单击**UI 应用**右侧的**立即查看**跳转到**UI设计器**界面。 - - 2. 参考[UI设计](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ui-designer#d62913bf8dcza)，进行相关应用界面的编辑与发布。 - - 3. 访问百炼控制台的[UI设计器](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app#/app-ui)页面，鼠标悬停于已发布的UI上，单击**环境部署**。 - - 4. 可以将**应用地址**分享给其他用户，持有该链接的阿里云用户均可访问此应用。单击**下线**可以停止该应用服务。 - - 在**应用环境信息**弹窗中，**开发环境**显示**已发布**状态及可用的应用地址，**生产环境**显示**未发布**状态，应用地址显示为无。 - ### **通过**钉钉**发布应用** @@ -284,7 +270,7 @@ 在智能体应用中引用组件 - 1. 在阿里云百炼的[应用管理](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app#/app-center)页面，创建[智能体应用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/single-agent-application)时，在**技能**中选择组件。 + 1. 在阿里云百炼的[应用管理](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app#/app-center)页面，创建[智能体应用（Agent 1.0）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/single-agent-application)时，在**技能**中选择组件。 仅支持选择已发布的智能体组件。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-api-guide.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-api-guide.md index 2508de5d..c80881d1 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-api-guide.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-api-guide.md @@ -6,6 +6,10 @@ 本文档仅适用于文档搜索类知识库。 +**重要** + +知识库相关功能仅能在中国站**华北2（北京）**地域开通和使用，其他地域如新加坡、德国（法兰克福）等均不支持知识库功能。 + ## **前置步骤** 1. [子账号](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/application-permission-management-overview#24ca2dad7djzs)（主账号不需要）需获取[API权限](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/member-management#a2e8c1d6246s2)（AliyunBailianDataFullAccess策略），并[加入一个业务空间](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/grant-the-business-space-permission-to-ram-users)，然后才能通过阿里云API操作知识库。 @@ -6106,6 +6110,680 @@ func main() { } ``` +## 切片管理 + +**重要** + +- 在调用本示例之前，请务必完成上述所有[前置步骤](#a4a15bd543can)。子账号调用本示例前需[获取AliyunBailianDataFullAccess策略](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/grant-data-access-permission-to-ram-user)。 + +- 若您使用了 IDE 或其他辅助开发插件，需将`ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID`、`ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET`和`WORKSPACE_ID`变量配置到相应的开发环境中。 + + +## Python + +``` +# 示例代码仅供参考，请勿在生产环境中直接使用 +import os +from alibabacloud_bailian20231229.client import Client as bailian20231229Client +from alibabacloud_bailian20231229 import models as bailian_models +from alibabacloud_tea_openapi.models import Config +from alibabacloud_tea_util.models import RuntimeOptions + +def create_client(): + config = Config( + access_key_id=os.environ.get("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"), + access_key_secret=os.environ.get("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"), + endpoint="bailian.cn-beijing.aliyuncs.com" + ) + return bailian20231229Client(config) + +def list_chunks(client, workspace_id, index_id, page_num=1, page_size=10): + """列出切片""" + request = bailian_models.ListChunksRequest( + index_id=index_id, + page_num=page_num, + page_size=page_size, + ) + runtime = RuntimeOptions() + response = client.list_chunks_with_options(workspace_id, request, {}, runtime) + return response.body + +def update_chunk(client, workspace_id, pipeline_id, data_id, chunk_id, content, title=None): + """更新切片内容""" + request = bailian_models.UpdateChunkRequest( + pipeline_id=pipeline_id, + data_id=data_id, + chunk_id=chunk_id, + is_displayed_chunk_content=True, + content=content, + ) + if title: + request.title = title + runtime = RuntimeOptions() + response = client.update_chunk_with_options(workspace_id, request, {}, runtime) + return response.body + +def delete_chunk(client, workspace_id, pipeline_id, chunk_ids): + """删除切片""" + request = bailian_models.DeleteChunkRequest( + pipeline_id=pipeline_id, + chunk_ids=chunk_ids, + ) + runtime = RuntimeOptions() + response = client.delete_chunk_with_options(workspace_id, request, {}, runtime) + return response.body + +def main(): + workspace_id = os.environ.get("WORKSPACE_ID") + index_id = "YOUR_INDEX_ID" + pipeline_id = "YOUR_INDEX_ID" + + client = create_client() + + # 列出切片 + result = list_chunks(client, workspace_id, index_id) + print(f"Total chunks: {result.data.total}") + nodes = result.data.nodes or [] + for i, node in enumerate(nodes): + meta = node.metadata + chunk_id = meta.get("_id", "") + doc_id = meta.get("doc_id", "") + print(f" [{i}] chunk_id={chunk_id}, doc_id={doc_id}") + + if not nodes: + print("No chunks found.") + return + + # 更新切片 + target = nodes[0] + target_meta = target.metadata + target_chunk_id = target_meta.get("_id") + target_data_id = target_meta.get("doc_id") + update_result = update_chunk( + client, workspace_id, pipeline_id, + data_id=target_data_id, + chunk_id=target_chunk_id, + content="更新后的切片内容", + ) + print(f"Update success: {update_result.success}") + + # 删除切片 + last_chunk_id = nodes[-1].metadata.get("_id") + delete_result = delete_chunk( + client, workspace_id, pipeline_id, + chunk_ids=[last_chunk_id], + ) + print(f"Delete success: {delete_result.success}") + +if __name__ == "__main__": + main() +``` + +## Java + +``` +// 示例代码仅供参考，请勿在生产环境中直接使用 +package com.example; + +import com.aliyun.bailian20231229.Client; +import com.aliyun.bailian20231229.models.*; +import com.aliyun.teaopenapi.models.Config; +import com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions; + +import java.util.Arrays; +import java.util.List; +import java.util.Map; + +public class ChunkManagement { + + public static Client createClient() throws Exception { + Config config = new Config() + .setAccessKeyId(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")) + .setAccessKeySecret(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")) + .setEndpoint("bailian.cn-beijing.aliyuncs.com"); + return new Client(config); + } + + /** + * 列出切片 + */ + public static ListChunksResponse listChunks(Client client, String workspaceId, + String indexId, Integer pageNum, Integer pageSize) throws Exception { + ListChunksRequest request = new ListChunksRequest() + .setIndexId(indexId) + .setPageNum(pageNum) + .setPageSize(pageSize); + RuntimeOptions runtime = new RuntimeOptions(); + return client.listChunksWithOptions(workspaceId, request, new java.util.HashMap<>(), runtime); + } + + /** + * 更新切片 + */ + public static UpdateChunkResponse updateChunk(Client client, String workspaceId, + String pipelineId, String dataId, + String chunkId, String content) throws Exception { + UpdateChunkRequest request = new UpdateChunkRequest() + .setPipelineId(pipelineId) + .setDataId(dataId) + .setChunkId(chunkId) + .setIsDisplayedChunkContent(true) + .setContent(content); + RuntimeOptions runtime = new RuntimeOptions(); + return client.updateChunkWithOptions(workspaceId, request, new java.util.HashMap<>(), runtime); + } + + /** + * 删除切片 + */ + public static DeleteChunkResponse deleteChunk(Client client, String workspaceId, + String pipelineId, List chunkIds) throws Exception { + DeleteChunkRequest request = new DeleteChunkRequest() + .setPipelineId(pipelineId) + .setChunkIds(chunkIds); + RuntimeOptions runtime = new RuntimeOptions(); + return client.deleteChunkWithOptions(workspaceId, request, new java.util.HashMap<>(), runtime); + } + + @SuppressWarnings("unchecked") + public static void main(String[] args) throws Exception { + String workspaceId = System.getenv("WORKSPACE_ID"); + String indexId = "YOUR_INDEX_ID"; + String pipelineId = "YOUR_INDEX_ID"; + + Client client = createClient(); + + // 列出切片 + ListChunksResponse listResp = listChunks(client, workspaceId, indexId, 1, 10); + ListChunksResponseBody body = listResp.getBody(); + ListChunksResponseBody.ListChunksResponseBodyData data = body.getData(); + System.out.println("Total chunks: " + data.getTotal()); + + List nodes = data.getNodes(); + if (nodes == null || nodes.isEmpty()) { + System.out.println("No chunks found."); + return; + } + + for (int i = 0; i < nodes.size(); i++) { + ListChunksResponseBody.ListChunksResponseBodyDataNodes node = nodes.get(i); + Map metadata = (Map) node.getMetadata(); + String chunkId = metadata != null ? String.valueOf(metadata.get("_id")) : ""; + String docId = metadata != null ? String.valueOf(metadata.get("doc_id")) : ""; + System.out.printf(" [%d] chunk_id=%s, doc_id=%s%n", i, chunkId, docId); + } + + // 更新切片 + ListChunksResponseBody.ListChunksResponseBodyDataNodes target = nodes.get(0); + Map targetMeta = (Map) target.getMetadata(); + String targetChunkId = String.valueOf(targetMeta.get("_id")); + String targetDataId = String.valueOf(targetMeta.get("doc_id")); + + UpdateChunkResponse updateResp = updateChunk(client, workspaceId, pipelineId, + targetDataId, targetChunkId, "更新后的切片内容"); + System.out.println("Update success: " + updateResp.getBody().getSuccess()); + + // 删除切片 + ListChunksResponseBody.ListChunksResponseBodyDataNodes lastNode = nodes.get(nodes.size() - 1); + Map lastMeta = (Map) lastNode.getMetadata(); + String lastChunkId = String.valueOf(lastMeta.get("_id")); + + DeleteChunkResponse deleteResp = deleteChunk(client, workspaceId, pipelineId, + Arrays.asList(lastChunkId)); + System.out.println("Delete success: " + deleteResp.getBody().getSuccess()); + } +} +``` + +## PHP + +``` + $accessKeyId, + 'accessKeySecret' => $accessKeySecret, + 'endpoint' => 'bailian.cn-beijing.aliyuncs.com' +]); +$client = new Bailian($config); +$runtime = new RuntimeOptions([]); +$headers = []; + +// 列出切片 +$request = new ListChunksRequest([ + 'indexId' => $indexId, + 'pageNum' => 1, + 'pageSize' => 10 +]); +$response = $client->listChunksWithOptions($workspaceId, $request, $headers, $runtime); +$body = $response->body; +echo "Total: " . $body->data->total . "\n"; + +if ($body->data->nodes && count($body->data->nodes) > 0) { + $firstNode = $body->data->nodes[0]; + $metadata = $firstNode->metadata; + $docId = $metadata['doc_id'] ?? ''; + $chunkFullId = $metadata['_id'] ?? ''; + echo "First chunk _id: $chunkFullId\n"; + + // 更新切片 + $updateReq = new UpdateChunkRequest([ + 'pipelineId' => $indexId, + 'dataId' => $docId, + 'chunkId' => $chunkFullId, + 'isDisplayedChunkContent' => true, + 'content' => '更新后的切片内容' + ]); + $updateResp = $client->updateChunkWithOptions($workspaceId, $updateReq, $headers, $runtime); + echo "Update success: " . ($updateResp->body->success ? 'true' : 'false') . "\n"; + + // 删除切片 + $lastNode = $body->data->nodes[count($body->data->nodes) - 1]; + $lastId = $lastNode->metadata['_id'] ?? ''; + $delReq = new DeleteChunkRequest([ + 'pipelineId' => $indexId, + 'chunkIds' => [$lastId] + ]); + $delResp = $client->deleteChunkWithOptions($workspaceId, $delReq, $headers, $runtime); + echo "Delete success: " . ($delResp->body->success ? 'true' : 'false') . "\n"; +} +``` + +## Node.js + +``` +// 示例代码仅供参考，请勿在生产环境中直接使用 +const bailian20231229 = require('@alicloud/bailian20231229'); +const OpenApi = require('@alicloud/openapi-client'); +const Util = require('@alicloud/tea-util'); + +const WORKSPACE_ID = process.env.WORKSPACE_ID; +const INDEX_ID = 'YOUR_INDEX_ID'; + +function createClient() { + const config = new OpenApi.Config({ + accessKeyId: process.env.ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID, + accessKeySecret: process.env.ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET, + endpoint: 'bailian.cn-beijing.aliyuncs.com' + }); + return new bailian20231229.default(config); +} + +async function listChunks(client) { + const request = new bailian20231229.ListChunksRequest({ + indexId: INDEX_ID, + pageNum: 1, + pageSize: 10 + }); + const runtime = new Util.RuntimeOptions({}); + const response = await client.listChunksWithOptions(WORKSPACE_ID, request, {}, runtime); + return response.body; +} + +async function updateChunk(client, chunkId, dataId, content) { + const request = new bailian20231229.UpdateChunkRequest({ + pipelineId: INDEX_ID, + dataId: dataId, + chunkId: chunkId, + isDisplayedChunkContent: true, + content: content + }); + const runtime = new Util.RuntimeOptions({}); + const response = await client.updateChunkWithOptions(WORKSPACE_ID, request, {}, runtime); + return response.body; +} + +async function deleteChunk(client, chunkId) { + const request = new bailian20231229.DeleteChunkRequest({ + pipelineId: INDEX_ID, + chunkIds: [chunkId] + }); + const runtime = new Util.RuntimeOptions({}); + const response = await client.deleteChunkWithOptions(WORKSPACE_ID, request, {}, runtime); + return response.body; +} + +async function main() { + const client = createClient(); + + // 列出切片 + const listBody = await listChunks(client); + console.log('Total:', listBody.data?.total); + const nodes = listBody.data?.nodes || []; + + if (nodes.length === 0) { + console.log('No chunks found.'); + return; + } + + for (let i = 0; i < nodes.length; i++) { + const metadata = nodes[i].metadata || {}; + console.log(` [${i}] chunk_id=${metadata._id}, doc_id=${metadata.doc_id}`); + } + + // 更新切片 + const firstMeta = nodes[0].metadata || {}; + const updateResult = await updateChunk(client, firstMeta._id, firstMeta.doc_id, '更新后的切片内容'); + console.log('Update success:', updateResult.success); + + // 删除切片 + const lastMeta = nodes[nodes.length - 1].metadata || {}; + const deleteResult = await deleteChunk(client, lastMeta._id); + console.log('Delete success:', deleteResult.success); +} + +main().catch(err => { + console.error('Error:', err.message); + process.exit(1); +}); +``` + +## C# + +``` +// 示例代码仅供参考，请勿在生产环境中直接使用 +using System; +using System.Collections.Generic; +using AlibabaCloud.SDK.Bailian20231229; +using AlibabaCloud.SDK.Bailian20231229.Models; +using AlibabaCloud.OpenApiClient.Models; +using AlibabaCloud.TeaUtil.Models; + +class Program +{ + static Client CreateClient() + { + var config = new Config + { + AccessKeyId = Environment.GetEnvironmentVariable("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"), + AccessKeySecret = Environment.GetEnvironmentVariable("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"), + Endpoint = "bailian.cn-beijing.aliyuncs.com" + }; + return new Client(config); + } + + static void Main(string[] args) + { + var client = CreateClient(); + var workspaceId = Environment.GetEnvironmentVariable("WORKSPACE_ID"); + var indexId = "YOUR_INDEX_ID"; + var headers = new Dictionary(); + var runtime = new RuntimeOptions(); + + // 列出切片 + var listReq = new ListChunksRequest + { + IndexId = indexId, + PageNum = 1, + PageSize = 10 + }; + var listResp = client.ListChunksWithOptions(workspaceId, listReq, headers, runtime); + Console.WriteLine($"Total: {listResp.Body.Data?.Total}"); + + if (listResp.Body.Data?.Nodes == null || listResp.Body.Data.Nodes.Count == 0) + { + Console.WriteLine("No chunks found."); + return; + } + + for (int i = 0; i < listResp.Body.Data.Nodes.Count; i++) + { + var node = listResp.Body.Data.Nodes[i]; + var metadata = node.Metadata as Dictionary; + var chunkId = metadata?.ContainsKey("_id") == true ? metadata["_id"]?.ToString() : ""; + var docId = metadata?.ContainsKey("doc_id") == true ? metadata["doc_id"]?.ToString() : ""; + Console.WriteLine($" [{i}] chunk_id={chunkId}, doc_id={docId}"); + } + + // 更新切片 + var firstNode = listResp.Body.Data.Nodes[0]; + var firstMeta = firstNode.Metadata as Dictionary; + var targetChunkId = firstMeta?["_id"]?.ToString() ?? ""; + var targetDataId = firstMeta?["doc_id"]?.ToString() ?? ""; + + var updateReq = new UpdateChunkRequest + { + PipelineId = indexId, + DataId = targetDataId, + ChunkId = targetChunkId, + IsDisplayedChunkContent = true, + Content = "更新后的切片内容" + }; + var updateResp = client.UpdateChunkWithOptions(workspaceId, updateReq, headers, runtime); + Console.WriteLine($"Update success: {updateResp.Body.Success}"); + + // 删除切片 + var lastNode = listResp.Body.Data.Nodes[listResp.Body.Data.Nodes.Count - 1]; + var lastMeta = lastNode.Metadata as Dictionary; + var lastChunkId = lastMeta?["_id"]?.ToString() ?? ""; + + var delReq = new DeleteChunkRequest + { + PipelineId = indexId, + ChunkIds = new List { lastChunkId } + }; + var delResp = client.DeleteChunkWithOptions(workspaceId, delReq, headers, runtime); + Console.WriteLine($"Delete success: {delResp.Body.Success}"); + } +} +``` + +## Go + +``` +// 示例代码仅供参考，请勿在生产环境中直接使用 +package main + +import ( + "fmt" + "os" + + openapi "github.com/alibabacloud-go/darabonba-openapi/v2/client" + bailian20231229 "github.com/alibabacloud-go/bailian-20231229/v2/client" + util "github.com/alibabacloud-go/tea-utils/v2/service" + "github.com/alibabacloud-go/tea/tea" +) + +func CreateClient() (*bailian20231229.Client, error) { + config := &openapi.Config{ + AccessKeyId: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")), + AccessKeySecret: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")), + Endpoint: tea.String("bailian.cn-beijing.aliyuncs.com"), + } + return bailian20231229.NewClient(config) +} + +func ListChunks(client *bailian20231229.Client, workspaceId string, indexId string) (*bailian20231229.ListChunksResponseBody, error) { + req := &bailian20231229.ListChunksRequest{ + IndexId: tea.String(indexId), + PageNum: tea.Int32(1), + PageSize: tea.Int32(10), + } + headers := make(map[string]*string) + runtime := &util.RuntimeOptions{} + resp, err := client.ListChunksWithOptions(tea.String(workspaceId), req, headers, runtime) + if err != nil { + return nil, err + } + return resp.Body, nil +} + +func UpdateChunk(client *bailian20231229.Client, workspaceId string, pipelineId string, chunkId string, dataId string, content string) error { + req := &bailian20231229.UpdateChunkRequest{ + PipelineId: tea.String(pipelineId), + DataId: tea.String(dataId), + ChunkId: tea.String(chunkId), + IsDisplayedChunkContent: tea.Bool(true), + Content: tea.String(content), + } + headers := make(map[string]*string) + runtime := &util.RuntimeOptions{} + resp, err := client.UpdateChunkWithOptions(tea.String(workspaceId), req, headers, runtime) + if err != nil { + return err + } + fmt.Printf("Update success: %v\n", tea.BoolValue(resp.Body.Success)) + return nil +} + +func DeleteChunk(client *bailian20231229.Client, workspaceId string, pipelineId string, chunkIds []*string) error { + req := &bailian20231229.DeleteChunkRequest{ + PipelineId: tea.String(pipelineId), + ChunkIds: chunkIds, + } + headers := make(map[string]*string) + runtime := &util.RuntimeOptions{} + resp, err := client.DeleteChunkWithOptions(tea.String(workspaceId), req, headers, runtime) + if err != nil { + return err + } + fmt.Printf("Delete success: %v\n", tea.BoolValue(resp.Body.Success)) + return nil +} + +func main() { + client, err := CreateClient() + if err != nil { + fmt.Printf("Error creating client: %v\n", err) + os.Exit(1) + } + workspaceId := os.Getenv("WORKSPACE_ID") + indexId := "YOUR_INDEX_ID" + + // 列出切片 + body, err := ListChunks(client, workspaceId, indexId) + if err != nil { + fmt.Printf("Error listing chunks: %v\n", err) + os.Exit(1) + } + fmt.Printf("Total chunks: %d\n", tea.Int64Value(body.Data.Total)) + + // 更新切片 + err = UpdateChunk(client, workspaceId, indexId, "YOUR_CHUNK_ID", "YOUR_DOC_ID", "更新后的切片内容") + if err != nil { + fmt.Printf("Error updating chunk: %v\n", err) + } + + // 删除切片 + err = DeleteChunk(client, workspaceId, indexId, []*string{tea.String("YOUR_CHUNK_ID")}) + if err != nil { + fmt.Printf("Error deleting chunk: %v\n", err) + } +package main + +import ( + "fmt" + "os" + + openapi "github.com/alibabacloud-go/darabonba-openapi/v2/client" + bailian20231229 "github.com/alibabacloud-go/bailian-20231229/v2/client" + util "github.com/alibabacloud-go/tea-utils/v2/service" + "github.com/alibabacloud-go/tea/tea" +) + +func CreateClient() (*bailian20231229.Client, error) { + config := &openapi.Config{ + AccessKeyId: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")), + AccessKeySecret: tea.String(os.Getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")), + Endpoint: tea.String("bailian.ap-southeast-1.aliyuncs.com"), + } + return bailian20231229.NewClient(config) +} + +func ListChunks(client *bailian20231229.Client, workspaceId string, indexId string) (*bailian20231229.ListChunksResponseBody, error) { + req := &bailian20231229.ListChunksRequest{ + IndexId: tea.String(indexId), + PageNum: tea.Int32(1), + PageSize: tea.Int32(10), + } + headers := make(map[string]*string) + runtime := &util.RuntimeOptions{} + resp, err := client.ListChunksWithOptions(tea.String(workspaceId), req, headers, runtime) + if err != nil { + return nil, err + } + return resp.Body, nil +} + +func UpdateChunk(client *bailian20231229.Client, workspaceId string, pipelineId string, chunkId string, dataId string, content string) error { + req := &bailian20231229.UpdateChunkRequest{ + PipelineId: tea.String(pipelineId), + DataId: tea.String(dataId), + ChunkId: tea.String(chunkId), + IsDisplayedChunkContent: tea.Bool(true), + Content: tea.String(content), + } + headers := make(map[string]*string) + runtime := &util.RuntimeOptions{} + resp, err := client.UpdateChunkWithOptions(tea.String(workspaceId), req, headers, runtime) + if err != nil { + return err + } + fmt.Printf("Update success: %v\n", tea.BoolValue(resp.Body.Success)) + return nil +} + +func DeleteChunk(client *bailian20231229.Client, workspaceId string, pipelineId string, chunkIds []*string) error { + req := &bailian20231229.DeleteChunkRequest{ + PipelineId: tea.String(pipelineId), + ChunkIds: chunkIds, + } + headers := make(map[string]*string) + runtime := &util.RuntimeOptions{} + resp, err := client.DeleteChunkWithOptions(tea.String(workspaceId), req, headers, runtime) + if err != nil { + return err + } + fmt.Printf("Delete success: %v\n", tea.BoolValue(resp.Body.Success)) + return nil +} + +func main() { + client, err := CreateClient() + if err != nil { + fmt.Printf("Error creating client: %v\n", err) + os.Exit(1) + } + workspaceId := os.Getenv("WORKSPACE_ID") + indexId := "YOUR_INDEX_ID" + + // 列出切片 + body, err := ListChunks(client, workspaceId, indexId) + if err != nil { + fmt.Printf("Error listing chunks: %v\n", err) + os.Exit(1) + } + fmt.Printf("Total chunks: %d\n", tea.Int64Value(body.Data.Total)) + + // 更新切片 + err = UpdateChunk(client, workspaceId, indexId, "YOUR_CHUNK_ID", "YOUR_DOC_ID", "更新后的切片内容") + if err != nil { + fmt.Printf("Error updating chunk: %v\n", err) + } + + // 删除切片 + err = DeleteChunk(client, workspaceId, indexId, []*string{tea.String("YOUR_CHUNK_ID")}) + if err != nil { + fmt.Printf("Error deleting chunk: %v\n", err) + } +} +``` + ## **创建知识库** 接下来通过示例，引导您在给定的业务空间下创建一个文档搜索类知识库。 @@ -9696,6 +10374,320 @@ func deleteIndex(client *bailian20231229.Client, workspaceId, indexId string) (_ } ``` +## **管理切片** + +对知识库中的切片进行查询、编辑和删除操作。编辑切片所有类型知识库均支持；新增和删除方面，文档搜索类、数据查询类、图片问答类知识库均支持，音视频搜索类知识库仅支持删除。 + +### **查询切片列表** + +调用ListChunks接口查询知识库的切片列表。 + +- **client：**[如何获取client](#52ff2774f0pq9) + +- **workspace\_id：**[如何获取业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-workspace#c5222ec081sbo) + +- **index\_id：**知识库ID，即创建知识库时返回的`Data.Id`。 + +- **page\_num：**页码，从1开始（可选，默认1）。 + +- **page\_size：**每页数量（可选，默认10）。 + +- **file\_id：**文档ID（可选，不传时返回整个知识库的切片）。 + + +## Python + +``` +def list_chunks(client, workspace_id, index_id, page_num=1, page_size=10, file_id=None): + """查询切片列表""" + headers = {} + request = bailian_20231229_models.ListChunksRequest( + index_id=index_id, + page_num=page_num, + page_size=page_size, + file_id=file_id + ) + runtime = util_models.RuntimeOptions() + return client.list_chunks_with_options(workspace_id, request, headers, runtime) +``` + +## Java + +``` +public static ListChunksResponse listChunks(Client client, String workspaceId, String indexId, Integer pageNum, Integer pageSize) throws Exception { + Map headers = new HashMap<>(); + ListChunksRequest request = new ListChunksRequest() + .setIndexId(indexId) + .setPageNum(pageNum) + .setPageSize(pageSize); + RuntimeOptions runtime = new RuntimeOptions(); + return client.listChunksWithOptions(workspaceId, request, headers, runtime); +} +``` + +## PHP + +``` +function listChunks($client, $workspaceId, $indexId, $pageNum = 1, $pageSize = 10) { + $request = new ListChunksRequest([ + "indexId" => $indexId, + "pageNum" => $pageNum, + "pageSize" => $pageSize + ]); + $runtime = new RuntimeOptions([]); + return $client->listChunksWithOptions($workspaceId, $request, [], $runtime); +} +``` + +## Node.js + +``` +async function listChunks(client, workspaceId, indexId, pageNum = 1, pageSize = 10) { + const request = new bailian20231229.ListChunksRequest({ indexId, pageNum, pageSize }); + const runtime = new Util.RuntimeOptions({}); + return await client.listChunksWithOptions(workspaceId, request, {}, runtime); +} +``` + +## C# + +``` +public static ListChunksResponse ListChunks(Client client, string workspaceId, string indexId, int pageNum = 1, int pageSize = 10) +{ + var headers = new Dictionary(); + var request = new ListChunksRequest + { + IndexId = indexId, + PageNum = pageNum, + PageSize = pageSize + }; + var runtime = new RuntimeOptions(); + return client.ListChunksWithOptions(workspaceId, request, headers, runtime); +} +``` + +## Go + +``` +func listChunks(client *bailian20231229.Client, workspaceId, indexId string, pageNum, pageSize int32) (*bailian20231229.ListChunksResponse, error) { + headers := make(map[string]*string) + request := &bailian20231229.ListChunksRequest{ + IndexId: tea.String(indexId), + PageNum: tea.Int32(pageNum), + PageSize: tea.Int32(pageSize), + } + runtime := &util.RuntimeOptions{} + return client.ListChunksWithOptions(tea.String(workspaceId), request, headers, runtime) +} +``` + +### **编辑切片** + +调用UpdateChunk接口修改指定切片的内容。所有类型的知识库均支持此操作。 + +- **client：**[如何获取client](#52ff2774f0pq9) + +- **workspace\_id：**[如何获取业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-workspace#c5222ec081sbo) + +- **pipeline\_id：**知识库ID，即创建知识库时返回的`Data.Id`。 + +- **data\_id：**文档ID（切片所属文档，可从ListChunks响应的`metadata.doc_id`获取）。 + +- **chunk\_id：**切片的完整\_id值（可从ListChunks响应的`metadata._id`获取）。 + +- **content：**新的切片内容（10-6000字符）。 + +- **is\_displayed\_chunk\_content：**是否展示切片内容（设为true）。 + + +## Python + +``` +def update_chunk(client, workspace_id, pipeline_id, data_id, chunk_id, content): + """编辑切片""" + headers = {} + request = bailian_20231229_models.UpdateChunkRequest( + pipeline_id=pipeline_id, + data_id=data_id, + chunk_id=chunk_id, + is_displayed_chunk_content=True, + content=content + ) + runtime = util_models.RuntimeOptions() + return client.update_chunk_with_options(workspace_id, request, headers, runtime) +``` + +## Java + +``` +public static UpdateChunkResponse updateChunk(Client client, String workspaceId, String pipelineId, String dataId, String chunkId, String content) throws Exception { + Map headers = new HashMap<>(); + UpdateChunkRequest request = new UpdateChunkRequest() + .setPipelineId(pipelineId) + .setDataId(dataId) + .setChunkId(chunkId) + .setIsDisplayedChunkContent(true) + .setContent(content); + RuntimeOptions runtime = new RuntimeOptions(); + return client.updateChunkWithOptions(workspaceId, request, headers, runtime); +} +``` + +## PHP + +``` +function updateChunk($client, $workspaceId, $pipelineId, $dataId, $chunkId, $content) { + $request = new UpdateChunkRequest([ + "pipelineId" => $pipelineId, + "dataId" => $dataId, + "chunkId" => $chunkId, + "isDisplayedChunkContent" => true, + "content" => $content + ]); + $runtime = new RuntimeOptions([]); + return $client->updateChunkWithOptions($workspaceId, $request, [], $runtime); +} +``` + +## Node.js + +``` +async function updateChunk(client, workspaceId, pipelineId, dataId, chunkId, content) { + const request = new bailian20231229.UpdateChunkRequest({ pipelineId, dataId, chunkId, isDisplayedChunkContent: true, content }); + const runtime = new Util.RuntimeOptions({}); + return await client.updateChunkWithOptions(workspaceId, request, {}, runtime); +} +``` + +## C# + +``` +public static UpdateChunkResponse UpdateChunk(Client client, string workspaceId, string pipelineId, string dataId, string chunkId, string content) +{ + var headers = new Dictionary(); + var request = new UpdateChunkRequest + { + PipelineId = pipelineId, + DataId = dataId, + ChunkId = chunkId, + IsDisplayedChunkContent = true, + Content = content + }; + var runtime = new RuntimeOptions(); + return client.UpdateChunkWithOptions(workspaceId, request, headers, runtime); +} +``` + +## Go + +``` +func updateChunk(client *bailian20231229.Client, workspaceId, pipelineId, dataId, chunkId, content string) (*bailian20231229.UpdateChunkResponse, error) { + headers := make(map[string]*string) + request := &bailian20231229.UpdateChunkRequest{ + PipelineId: tea.String(pipelineId), + DataId: tea.String(dataId), + ChunkId: tea.String(chunkId), + IsDisplayedChunkContent: tea.Bool(true), + Content: tea.String(content), + } + runtime := &util.RuntimeOptions{} + return client.UpdateChunkWithOptions(tea.String(workspaceId), request, headers, runtime) +} +``` + +### **删除切片** + +调用DeleteChunk接口删除一个或多个切片。单次最多删除10个。 + +- **client：**[如何获取client](#52ff2774f0pq9) + +- **workspace\_id：**[如何获取业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-workspace#c5222ec081sbo) + +- **pipeline\_id：**知识库ID，即创建知识库时返回的`Data.Id`。 + +- **chunk\_ids：**要删除的切片\_id列表（从ListChunks响应的`metadata._id`获取）。 + + +## Python + +``` +def delete_chunk(client, workspace_id, pipeline_id, chunk_ids): + """删除切片""" + headers = {} + request = bailian_20231229_models.DeleteChunkRequest( + pipeline_id=pipeline_id, + chunk_ids=chunk_ids + ) + runtime = util_models.RuntimeOptions() + return client.delete_chunk_with_options(workspace_id, request, headers, runtime) +``` + +## Java + +``` +public static DeleteChunkResponse deleteChunk(Client client, String workspaceId, String pipelineId, java.util.List chunkIds) throws Exception { + Map headers = new HashMap<>(); + DeleteChunkRequest request = new DeleteChunkRequest() + .setPipelineId(pipelineId) + .setChunkIds(chunkIds); + RuntimeOptions runtime = new RuntimeOptions(); + return client.deleteChunkWithOptions(workspaceId, request, headers, runtime); +} +``` + +## PHP + +``` +function deleteChunk($client, $workspaceId, $pipelineId, $chunkIds) { + $request = new DeleteChunkRequest([ + "pipelineId" => $pipelineId, + "chunkIds" => $chunkIds + ]); + $runtime = new RuntimeOptions([]); + return $client->deleteChunkWithOptions($workspaceId, $request, [], $runtime); +} +``` + +## Node.js + +``` +async function deleteChunk(client, workspaceId, pipelineId, chunkIds) { + const request = new bailian20231229.DeleteChunkRequest({ pipelineId, chunkIds }); + const runtime = new Util.RuntimeOptions({}); + return await client.deleteChunkWithOptions(workspaceId, request, {}, runtime); +} +``` + +## C# + +``` +public static DeleteChunkResponse DeleteChunk(Client client, string workspaceId, string pipelineId, List chunkIds) +{ + var headers = new Dictionary(); + var request = new DeleteChunkRequest + { + PipelineId = pipelineId, + ChunkIds = chunkIds + }; + var runtime = new RuntimeOptions(); + return client.DeleteChunkWithOptions(workspaceId, request, headers, runtime); +} +``` + +## Go + +``` +func deleteChunk(client *bailian20231229.Client, workspaceId, pipelineId string, chunkIds []*string) (*bailian20231229.DeleteChunkResponse, error) { + headers := make(map[string]*string) + request := &bailian20231229.DeleteChunkRequest{ + PipelineId: tea.String(pipelineId), + ChunkIds: chunkIds, + } + runtime := &util.RuntimeOptions{} + return client.DeleteChunkWithOptions(tea.String(workspaceId), request, headers, runtime) +} +``` + ## API参考 请参阅[API目录（知识库）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/api-bailian-2023-12-29-dir-knowledge-base/)获取最新完整的知识库API列表及输入输出参数。 @@ -9752,7 +10744,7 @@ func deleteIndex(client *bailian20231229.Client, workspaceId, indexId string) (_ ## 计费说明 -知识库采用**按量付费（后付费）**，按**小时**统计下方计费项的用量，并从您的阿里云账户自动扣费。请确保账户余额充足（可前往[费用与成本](https://usercenter2.aliyun.com/home)充值），以免因[欠费](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/billing-for-knowledge-base#ece89cd5852lm)导致服务中断。 +知识库采用**按量付费（后付费）**模式，按**小时**统计各计费项用量并自动扣费。请保持阿里云账户余额充足（可前往[费用与成本](https://usercenter2.aliyun.com/home)充值），避免因[欠费](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/billing-for-knowledge-base#ece89cd5852lm)导致服务中断。 **计费项** @@ -9760,11 +10752,11 @@ func deleteIndex(client *bailian20231229.Client, workspaceId, indexId string) (_ **规格费用** -`标准版` 或 `旗舰版` 知识库的实际运行时长费用，价格详见[知识库计费说明](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/billing-for-knowledge-base)。变更配置按变更时间点[分段计费](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/billing-for-knowledge-base#d90304901atdb)。 +`标准版` 或 `旗舰版` 知识库的实际运行时长费用，价格详见[知识库计费说明](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/billing-for-knowledge-base)。变更配置时，按变更时间点[分段计费](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/billing-for-knowledge-base#d90304901atdb)。 **向量、排序模型调用费用** -创建、更新或检索知识库时会调用向量（embedding）、排序（rerank）模型，会产生费用。按输入 Token 用量计费，价格以[模型调用计费](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/model-pricing)页为准。 +创建、更新或检索知识库时会调用向量（embedding）和排序（rerank）模型，按输入 Token 用量计费，价格以[模型调用计费](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/model-pricing)页为准。 **账单查询：**[账单详情](https://usercenter2.aliyun.com/finance/expense-report/expense-detail) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base.md index d5783af0..fcf2b49d 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base.md @@ -10,7 +10,7 @@ 无专属知识库时，大模型无法准确回答特定领域的问题。 -![无](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/6101872271/p829329.png) +例如，用户在对话界面中发送"请你帮我挑选一款拍照效果最好的百炼手机，价格在 3000 元以内"，AI 助手因缺乏相关知识库而无法给出准确的产品推荐。 **有专属知识库的应用** @@ -151,7 +151,7 @@ 2. 在**提示词**中，输入指示大模型使用知识库的提示词。输入"/"可插入`result`变量（表示知识库检索返回的结果）。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/5939068571/p1008820.png) + 例如，输入提示词标题 `# 知识库`，正文为 `请记住以下材料{知识库1/result}，他们可能对回答问题有帮助。` 5. 配置结束节点：输入`/`，选择，输出大模型返回的结果。 @@ -257,13 +257,9 @@ **如何配置metadata** - 下方示例图中，该文件所有文本切片的元数据包含5个自定义属性：`date`（文件中出现的所有年份）、`reference`（文件中出现的所有参考文献）、`filename`（文件名称）、`keywords`（文件中出现的关键词）以及`author`（文件作者信息）。 + 下方示例中，该文件所有文本切片的元数据包含 5 个自定义属性：`date`（文件中出现的所有年份）、`reference`（文件中出现的所有参考文献）、`filename`（文件名称）、`keywords`（文件中出现的关键词）以及`author`（文件作者信息）。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9579817271/p852450.png) - - 开启**Meta信息抽取**，然后单击**设置**为该**知识库中的所有文件**附加统一或个性化的元数据。切分时，每个文件的元数据将集成到各自的文本切片中。下图为上方示例使用的meta信息模板： - - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9579817271/p852409.png) + 开启**Meta信息抽取**，然后单击**设置**为该**知识库中的所有文件**附加统一或个性化的元数据。切分时，每个文件的元数据将集成到各自的文本切片中。 **新建Meta信息模板说明** @@ -279,19 +275,19 @@ > 如上方示例的meta信息模板所示，如需提取每个文件中所有出现过的年份信息作为文件属性，可设置名为 `date` 的大模型字段，实体描述配置如下： - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/2206047271/p854652.png) + 在**实体描述**输入框中填写`日期信息，只提取年份`，然后单击**确定**。 - **正则：**系统依据设置的正则表达式，对知识库中每个文件的文本内容进行匹配，提取符合该表达式的内容，并将其作为属性添加到文件元数据中。 > 如上方示例的meta信息模板所示，如需提取每个文件中所有出现过的参考资料（假设规律为：以"《"开头、以"》"结尾），可设置名为 `reference` 的正则字段，正则表达式配置如下： - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/2206047271/p854654.png) + 正则表达式的值设置为 `《.*?》`。 - **关键词搜索**：系统在每个文件中查找预设的关键词，并将匹配到的关键词作为属性添加至文件元数据中。 > 例如，在上述示例的meta信息模板中，预设的关键词为： - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/2206047271/p854655.png) + `融资,租赁,产业,汽车,钢铁,绿色,环保,资本,排放`。 > 由于该文件中仅出现了"融资、产业、绿色、资本"这四个关键词，系统只提取了这四个关键词作为该文件 `keywords` 属性的值。 @@ -312,6 +308,8 @@ > **作用：** 知识库将文件切分为文本切片，并通过向量模型转换为向量。文本切片和向量以键值对的形式存入向量数据库。知识库创建后，可查看或编辑每个文本切片的具体内容（文字和图片）。 + > **切片标题：**每个文本切片除正文内容外还带有一个标题，展示在切片列表中，可用于标识切片并参与检索。切片标题由知识库在**文档智能解析**阶段依据识别到的**标题层级**自动生成，分为短标题（`title`，切片所属的最近一级标题）和层级标题（`hier_title`，自最高级标题到当前标题的完整路径，各级以 `|>` 连接，例如 `一级标题|>二级标题`）。因此文档的标题结构越清晰（如 PDF、Word、Markdown 等含规范章节标题的文档），生成的切片标题越完整；对于按数据行切分、通常不含文本标题层级的表格类文件（如 Excel），切片标题取决于解析时能否识别到标题层级，未识别到时可能为空。切片标题也支持在切片管理中手动编辑。 + > **注意：** 知识库一旦创建， **无法再更改文档切分chunk** 。不合适的切分策略可能会降低检索和召回效果。 - **智能切分**：系统默认的切分策略，经评测对多数文件可获得最佳检索效果。 @@ -566,9 +564,7 @@ - **是否参与模型回复**：开启后，该列的检索结果将作为大模型生成回答的输入信息。示例配置：对"姓名"、"性别"、"岗位"、"年龄"列开启**是否参与检索**，仅对"姓名"和"岗位"列开启**是否参与模型回复**后，知识库将在所有列中执行检索，但仅将"姓名"和"岗位"两列的检索结果提供给大模型作为回答依据。 - 如下图所示，由于"年龄"列未开启参与模型回复，关联该知识库的大模型仍无法回答"张三的年龄"。 - - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9103053471/p932648.png) + 由于"年龄"列未开启参与模型回复，关联该知识库的大模型仍无法回答"张三的年龄"。 ### **多轮对话改写** @@ -682,9 +678,7 @@ - **是否参与模型回复**：开启后，该列的检索结果将作为大模型生成回答的输入信息。示例配置：对"姓名"、"性别"、"岗位"、"年龄"列开启**是否参与检索**，仅对"姓名"和"岗位"列开启**是否参与模型回复**后，知识库将在所有列中执行检索，但仅将"姓名"和"岗位"两列的检索结果提供给大模型作为回答依据。 - 如下图所示，由于"年龄"列未开启参与模型回复，关联该知识库的大模型仍无法回答"张三的年龄"。 - - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9103053471/p932648.png) + 由于"年龄"列未开启参与模型回复，关联该知识库的大模型仍无法回答"张三的年龄"。 ### **多轮对话改写** @@ -806,13 +800,9 @@ **如何配置metadata** - 如下图所示，该视频文件（包含其所有文本切片）的元数据含有 3 个自定义属性：`teacher`（培训视频讲师信息）、`filename`（文件名）以及`keywords`（视频中出现的关键词）。 + 该视频文件（包含其所有文本切片）的元数据含有 3 个自定义属性：`teacher`（培训视频讲师信息）、`filename`（文件名）以及`keywords`（视频中出现的关键词）。 - ![123](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/2620366671/p1033438.jpg) - - 开启**Meta信息抽取**，然后单击**设置**，为该**知识库中所有文件**附加统一或个性化的元数据。切分时，每个文件的元数据将集成到各自的文本切片中。下图为上述示例所用的 meta 信息模板： - - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/2620366671/p1033432.png) + 开启**Meta信息抽取**，然后单击**设置**，为该**知识库中所有文件**附加统一或个性化的元数据。切分时，每个文件的元数据将集成到各自的文本切片中。 **新建Meta信息模板说明** @@ -826,9 +816,7 @@ - **关键词搜索：**系统在每个音视频中查找预设关键词，并将匹配到的关键词作为属性添加至该文件的元数据中。 - > 例如，在上述示例的 meta 信息模板中，预设关键词为： - - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/2620366671/p1033275.png) + > 例如，在上述示例的 meta 信息模板中，预设关键词为：`Python`、`C++`、`Java`、`PHP`。 > 由于该音视频中仅出现了"Python"这一关键词，因此系统只提取"Python"作为该文件 `keywords` 属性的值。 @@ -1246,8 +1234,6 @@ 上传文档时不能选择**电子文档解析**，否则无法获取图片内容。电子文档解析不识别文档中的图片，会导致图文并茂回复功能无法正常使用。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/3536571671/p998062.png) - 2. 创建或编辑智能体应用时，选择**千问-Plus**或**千问-Plus-Latest**模型（经测试，两款模型效果最佳）。点击**文档知识库**右侧的**+**按钮，添加上一步构建的知识库。 **说明** @@ -1305,7 +1291,7 @@ 如果有图片，请展示图片。 ``` - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/0699676371/p903031.png) + 在对话测试界面中，输入提示语后，AI 回复仅返回纯文本内容，未展示任何图片。 **解释：**直接在文件中嵌入图片时，阿里云百炼应用不会在回答中展示该图片。 @@ -1327,7 +1313,7 @@ - 数据表创建后无法新增或修改 **image\_url** 类型字段，请在初次设计表结构时预留所有所需的图片字段。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9014319571/p1012933.png) + 字段**类型**支持 string、double、long、datetime 和 image\_url。配置完成后可在**导入数据**区域上传 xlsx 或 xls 格式文件（不超过 20 MB）。 3. [构建知识库](#c0fa1080aerzp)时，**知识库类型**选择**图片问答**。 @@ -1352,7 +1338,7 @@ **用户提示词和阿里云百炼应用返回的结果** - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1806219571/p877419.png) + 在百炼平台知识库数据预览页面，**百炼手机**数据显示**导入成功**。结构化数据表格包含三列：**型号**（string）、**说明**（string）、**图片**（image\_url）。示例数据行中，型号为**百炼 X1**，说明字段包含屏幕（6.7 英寸 1440x3200 像素 120Hz）、存储（256GB+12GB RAM）、电池（5000mAh）、摄像（超感光四摄）及参考售价 4599-4999 等参数，图片列为对应的图片资源 URL。 ``` # 知识库 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-external-calls.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-external-calls.md index 604d37e1..779ef2bd 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-external-calls.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-external-calls.md @@ -7,79 +7,29 @@ - 集成至个人项目：通过 MCP SDK 调用，实现灵活编码和深度定制。 -## 效果展示 - -在 Cherry Studio 中调用阿里云百炼提供的 Amap Maps MCP 服务，搭建一个路线规划智能体应用。 - -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996589.png) - -## 前提条件 - -### 1\. 开通阿里云百炼 - -1. **注册账号**：若无阿里云账号，需首先[注册](https://account.aliyun.com/register/qr_register.htm)。 - - > 如遇问题，请参见[注册阿里云账号](https://help.aliyun.com/zh/account/step-1-register-an-alibaba-cloud-account)。 - -2. **开通阿里云百炼：**使用**阿里云主账号**前往[阿里云百炼大模型服务平台](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/model-market)，阅读并同意协议后，将自动开通阿里云百炼，如果未弹出服务协议，则表示您已经开通。 - - > 如果开通服务时提示"您尚未进行实名认证"，请先进行[实名认证](https://help.aliyun.com/zh/account/verify-your-identity-individual-account)。 - - -> 首次开通百炼后，您可领取新人免费额度（有效期：百炼开通后90天内），用于模型推理服务。免费额度领取方法和详情，请查看[新人免费额度](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota)页面。 - -**说明** - -超出额度或期限将产生费用，开启[消费限额](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota#d1cb80ac11i92)功能将避免此情况下产生费用，具体费用请以控制台的实际报价和最终账单为准。 - -### **2\. 获取百炼 API Key** - -1. 前往[API Key（北京）](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key)、[API Key（新加坡）](https://modelstudio.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key)或[API Key（弗吉尼亚）](https://modelstudio.console.aliyun.com/us-east-1?tab=model#/api-key)页面，单击**创建API KEY**。 - -2. 在弹窗中配置以下信息，并单击**确定**： - - - **归属账号**：建议选择主账号（**账号**列内容为纯数字账号ID）。 - - - **归属业务空间**：建议选择默认业务空间。 - -3. 点击API Key旁的![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/8412544571/p994217.png)图标获取该API Key。 - - > 主账号可以查看全部API Key，子账号仅能查看自己创建的API Key。 - - ![2026-02-11\_11-56-27](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/0009970771/p1054137.jpg) - - ## 开通 MCP 服务 **说明** -百炼 MCP 服务已从旧版 SSE 协议升级为新版 Streamable HTTP 协议。请根据您的情况选择对应的操作步骤： +百炼 MCP 服务已从旧版 SSE 协议升级为新版 Streamable HTTP 协议。请根据您的情况选择对应的操作步骤。 ## **首次开通（新用户）** 1. 前往[阿里云百炼 MCP 广场](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?spm=5176.21213303.aillm.1.1a232f3dAFihmQ&tab=app&scm=20140722.S_%E7%99%BE%E7%82%BCprompt._.RL_%E7%99%BE%E7%82%BCprompt-LOC_aillm-OR_chat-V_3-RC_llm#/mcp-market)选择 MCP 服务。以 Amap Maps 服务为例，点击卡片。 - ![截屏2026-03-16 15](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9768463771/p1060094.png) - 2. 点击**立即开通**，点击**确认开通**后即可开通 Amap Maps MCP 服务。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996657.png) - **说明** 阿里云百炼已部署云端的 Amap Maps MCP 服务，开通试用服务无需填写**AMAP\_MAPS\_API\_KEY**。如需商业化服务定制，也支持使用个人**AMAP\_MAPS\_API\_KEY**。 如果涉及输入敏感信息，需通过创建 KMS 凭据进行加密。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p995653.png) - ## **升级协议（已开通用户）** 1. 前往[阿里云百炼 MCP 广场](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?spm=5176.21213303.aillm.1.1a232f3dAFihmQ&tab=app&scm=20140722.S_%E7%99%BE%E7%82%BCprompt._.RL_%E7%99%BE%E7%82%BCprompt-LOC_aillm-OR_chat-V_3-RC_llm#/mcp-market)选择 MCP 服务。以 Amap Maps 服务为例，点击卡片。 - ![截屏2026-03-16 15](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9768463771/p1060094.png) - 2. 单击右侧**取消开通**，再单击**立即开通**，**确认开通**后即可更新 Amap Maps MCP 服务。 @@ -95,24 +45,22 @@ 2. 进入 [Amap Maps MCP](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp&scm=20140722.S_%E7%99%BE%E7%82%BCprompt._.RL_%E7%99%BE%E7%82%BCprompt-LOC_aillm-OR_chat-V_3-RC_llm#/mcp-market/detail/amap-maps) 服务界面，在**外部调用**界面中选择 **Cherry Studio**。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9768463771/p1060096.png) + 页面显示两种配置方式：**方法1 自动配置**，点击**一键配置至 Cherry Studio** 按钮；**方法2 手动配置**，获取 DASHSCOPE\_API\_KEY 并替换配置文件中的对应变量。 3. 点击**一键配置至 Cherry Studio**，选择 API Key，点击**确定**。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996572.png)可以在弹出的 Cherry Studio 界面中看到所配置的 MCP 服务的详细信息。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996573.png) + 弹出**选择 API Key 并配置至 Cherry Studio** 对话框，在列表中选择要使用的 API Key，点击**确定**。可以在弹出的 Cherry Studio 界面中看到所配置的 MCP 服务的详细信息。其中显示服务名称为 **AliyunBailianMCP\_amap-maps**，类型为**服务器发送事件 (sse)**，URL 为 MCP 服务地址，开关已开启。 -4. 也可以手动配置 MCP 服务。点击右上角![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996575.png)，在弹出界面选择 API Key 并复制配置文件。在 Cherry Studio 的 **MCP 设置**页面点击**添加服务器**\>**从JSON导入**，粘贴配置信息，点击**确定**。![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996576.png) +4. 也可以手动配置 MCP 服务。在**外部调用**界面获取 DASHSCOPE\_API\_KEY 并复制配置文件。在 Cherry Studio 的 **MCP 设置**页面点击**添加服务器**\>**从JSON导入**，粘贴配置信息，点击**确定**。可以看到已配置的 MCP 服务列表，其中 **AliyunBailianMCP\_amap-maps** 已成功添加并启用。 -5. 在 Cherry Studio中使用 MCP 服务。新建话题，在下方点击![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p995669.png)，选择**AliyunBailianMCP\_amap-maps** 服务。 +5. 在 Cherry Studio 中使用 MCP 服务。新建话题，在下方选择**AliyunBailianMCP\_amap-maps** 服务。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996571.png) + 在弹出的 MCP 服务列表中，勾选 **AliyunBailianMCP\_amap-maps** 服务并确认。 6. 在对话框中输入`现在出发，从杭州萧山国际机场到杭州西湖景区。请你提供三种公共交通出行方案`，可以看到大模型成功调用了 MCP 工具来规划路线。 > 若模型无法调用 MCP，请参考[常见问题](#a7dddab168yub)。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996570.png) - ## Cursor @@ -120,120 +68,115 @@ 2. 进入 [Amap Maps MCP](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp&scm=20140722.S_%E7%99%BE%E7%82%BCprompt._.RL_%E7%99%BE%E7%82%BCprompt-LOC_aillm-OR_chat-V_3-RC_llm#/mcp-market/detail/amap-maps) 服务界面，在**外部调用**界面中选择 **Cursor**。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9768463771/p1060096.png) + 页面显示两种配置方式：**方法1 自动配置**，点击**一键配置至 Cursor** 按钮；**方法2 手动配置**，获取 DASHSCOPE\_API\_KEY 并替换配置文件中的对应变量。 3. 点击**一键配置至Cursor**，选择 API Key，点击**确定**。在弹出的 Cursor 界面中点击 **Install**。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996580.png) + 界面显示 MCP Server 配置信息，包括名称 **AliyunBailianMCP\_amap-maps**、类型 **stdio**、命令 **npx** 等，确认无误后点击 **Install**。 头像右下角状态显示为绿色即为安装成功。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9558605571/p996581.png) - ### 通过 SDK 进行开发集成 通过 MCP SDK 调用阿里云百炼 MCP 服务，编码更加灵活。 -以下是一个基于 [Qwen Agent](https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent) 框架、调用 Amap Maps MCP 服务的智能体应用实例，支持查询杭州市天气。 +以下示例使用 OpenAI SDK 与 MCP SDK 调用百炼联网搜索（WebSearch）MCP 服务，实现联网搜索。 -1. 安装 Qwen Agent 框架。 +1. 安装依赖。 ``` - pip install -U "qwen-agent[gui,rag,code_interpreter,mcp]" + pip install openai mcp ``` 2. [配置百炼 API Key 到环境变量](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/first-api-call-to-qwen#688de734136xo) 。 -3. 新建文件`hangzhou_weather.py`，代码示例如下： +3. 代码示例如下： ## Python ``` # -*- coding: utf-8 -*- - # 使用amap-maps工具查询杭州天气 - + # 使用 OpenAI SDK + MCP SDK 调用百炼联网搜索（WebSearch）MCP 服务 import os - from qwen_agent.agents import Assistant - - - def query_hangzhou_weather(): - """查询杭州今日天气""" - # 检查环境变量 - api_key = os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY') + import asyncio + import json + from openai import OpenAI + from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client + from mcp import ClientSession + + async def main(): + api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") if not api_key: print("错误：请设置环境变量 DASHSCOPE_API_KEY") - print("例如：export DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key") return - - llm_cfg = {'model': 'qwen-max'} - system = ( - '你是一个天气查询智能体。你将调用名为 amap-maps 的 MCP 服务来查询天气信息。' - '请优先调用工具获取结构化的天气数据，并对天气情况做简明解释。' - ) - - # 配置MCP工具 (Streamable HTTP 协议) - tools = [{ - "mcpServers": { - "amap-maps": { - "type": "streamable-http", - "url": "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/mcps/amap-maps/mcp", - "headers": { - "Authorization": f"Bearer {api_key}" - } - } - } - }] - - # 创建智能体 - bot = Assistant( - llm=llm_cfg, - name='天气查询智能体', - description='天气信息查询', - system_message=system, - function_list=tools, - ) - - # 查询杭州天气 - messages = [] - query = "今天是几号？查询杭州今日的天气情况" - messages.append({'role': 'user', 'content': query}) - - print("正在查询杭州今日天气...") - print("=" * 50) - - # 执行查询并收集所有响应 - all_responses = [] - for response in bot.run(messages): - all_responses.append(response) - - # 提取最终的assistant回复内容 - final_content = "" - if all_responses: - last_response = all_responses[-1] - if isinstance(last_response, list): - for item in last_response: - if isinstance(item, dict) and item.get('role') == 'assistant' and 'content' in item: - final_content = item['content'] - elif isinstance(last_response, dict) and 'content' in last_response: - final_content = last_response['content'] - - # 输出最终结果 - if final_content: - print(final_content) - else: - print("未能获取到天气信息") - - - if __name__ == '__main__': - query_hangzhou_weather() + mcp_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/mcps/WebSearch/mcp" + headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} + # 1. 连接 MCP Server，获取可用工具列表 + async with streamablehttp_client(mcp_url, headers=headers) as (read, write, _): + async with ClientSession(read, write) as session: + await session.initialize() + tools_result = await session.list_tools() + # 转换为 OpenAI function calling 格式 + openai_tools = [] + for tool in tools_result.tools: + openai_tools.append({ + "type": "function", + "function": { + "name": tool.name, + "description": tool.description or "", + "parameters": tool.inputSchema or {"type": "object", "properties": {}}, + }, + }) + # 2. 调用 DashScope（OpenAI 兼容接口） + client = OpenAI( + api_key=api_key, + base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", + ) + messages = [{"role": "user", "content": "搜索一下阿里云百炼MCP的最新进展"}] + print("正在联网搜索...") + print("=" * 50) + # 3. 多轮工具调用循环 + while True: + response = client.chat.completions.create( + model="qwen-max", + messages=messages, + tools=openai_tools or None, + ) + choice = response.choices[0] + msg = choice.message + if not msg.tool_calls: + print(msg.content) + break + messages.append(msg) + for tc in msg.tool_calls: + args = json.loads(tc.function.arguments) + result = await session.call_tool(tc.function.name, args) + tool_content = "" + for block in result.content: + if hasattr(block, "text"): + tool_content += block.text + messages.append({ + "role": "tool", + "tool_call_id": tc.id, + "content": tool_content, + }) + + if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) ``` 4. 运行代码，结果如下： - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9768463771/p1060102.png) - - > 运行代码时，若提示`npx`不是内部或外部命令，请先安装`[Node.js](https://nodejs.org/zh-cn)`。 + ``` + 正在联网搜索... + ================================================== + 阿里云百炼 MCP（Model Context Protocol）是一项新推出的服务，允许用户在百炼平台上统一接入和管理 MCP 服务。最新进展包括： + 1. 支持通过 MCP 广场一键开通多种 MCP 服务（如 Amap Maps、联网搜索等）。 + 2. 提供 Streamable HTTP 协议，支持外部应用通过标准 HTTP 调用。 + 3. 已与 Cherry Studio、Cursor 等主流工具集成，支持自动配置。 + 4. 开发者可通过 MCP SDK 灵活编码集成至自有项目。 + ``` ## 常见问题 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-recognition-api-reference/fun-asr-real-time-speech-recognition-api-reference/android-sdk-for-fun-asr-real-time-service.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-recognition-api-reference/fun-asr-real-time-speech-recognition-api-reference/android-sdk-for-fun-asr-real-time-service.md index 60b58821..9038fb5c 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-recognition-api-reference/fun-asr-real-time-speech-recognition-api-reference/android-sdk-for-fun-asr-real-time-service.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-recognition-api-reference/fun-asr-real-time-speech-recognition-api-reference/android-sdk-for-fun-asr-real-time-service.md @@ -4,12 +4,6 @@ **用户指南：**关于模型介绍和选型建议请参见[实时语音识别-Fun-ASR/Paraformer](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/real-time-speech-recognition) -**重要** - -阿里云百炼为华北2（北京）地域推出了业务空间专属域名，能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性，建议从 `dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`。 - -`{WorkspaceId}`需要替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。现有域名仍可正常使用。 - ## **快速开始** 1. [获取API Key](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key) @@ -19,10 +13,7 @@ - [下载最新SDK整合包](https://help.aliyun.com/zh/isi/sdk-selection-and-download)。 - 解压 ZIP 包。在 `app/libs` 目录中获取 AAR 格式 SDK，并添加到项目依赖。 - 需要 Android CPP 接入时，使用 ZIP 包内的 `android_libs` 与 `android_include` 获取动态库和头文件。 - - - + 需要 Android CPP 接入时，使用 ZIP 包内的 `android_libs` 与 `android_include` 获取动态库和头文件。 - 用 Android Studio 打开工程。示例代码位于`DashFunAsrSpeechTranscriberActivity.java`，替换 API Key 后体验功能。 @@ -56,7 +47,7 @@ ``` { - "url": "wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference", + "url": "wss://dashscope.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference", "apikey": "st-****", "device_id": "my_device_id", "service_mode": "1" @@ -79,7 +70,7 @@ 是 - 服务地址，固定为 `wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference`。调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 + 服务地址，固定为 `wss://dashscope.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference`。 `apikey` @@ -228,7 +219,7 @@ 是 - 语音识别[支持的模型](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/real-time-speech-recognition-user-guide#4a43cc1bb7kxg)。 + 语音识别[模型](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/fun-asr-realtime-python-sdk#fc6d62a1d4qjm)。 `nls_config.sr_format` @@ -255,7 +246,7 @@ 待识别音频采样率（单位Hz）。 - 8k模型仅支持 8000 Hz，其他模型支持任意采样率。 + 仅支持16000Hz。 `nls_config.semantic_punctuation_enabled` diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-recognition-api-reference/fun-asr-real-time-speech-recognition-api-reference/ios-sdk-for-fun-asr-real-time-service.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-recognition-api-reference/fun-asr-real-time-speech-recognition-api-reference/ios-sdk-for-fun-asr-real-time-service.md index db57db35..b49434bf 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-recognition-api-reference/fun-asr-real-time-speech-recognition-api-reference/ios-sdk-for-fun-asr-real-time-service.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-recognition-api-reference/fun-asr-real-time-speech-recognition-api-reference/ios-sdk-for-fun-asr-real-time-service.md @@ -4,12 +4,6 @@ **用户指南：**关于模型介绍和选型建议请参见[实时语音识别-Fun-ASR/Paraformer](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/real-time-speech-recognition) -**重要** - -阿里云百炼为华北2（北京）地域推出了业务空间专属域名，能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性，建议从 `dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`。 - -`{WorkspaceId}`需要替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。现有域名仍可正常使用。 - ## **快速开始** 1. **获取API Key：**[获取API Key](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key) @@ -56,7 +50,7 @@ ``` { - "url": "wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference", + "url": "wss://dashscope.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference", "apikey": "st-****", "device_id": "my_device_id", "service_mode": "1" @@ -79,7 +73,7 @@ 是 - 服务地址，固定为 `wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference`。调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 + 服务地址，固定为 `wss://dashscope.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference`。 `apikey` @@ -228,7 +222,7 @@ 是 - 语音识别[支持的模型](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/real-time-speech-recognition-user-guide#4a43cc1bb7kxg)。 + 语音识别[模型](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/fun-asr-realtime-python-sdk#fc6d62a1d4qjm)。 `nls_config.sr_format` @@ -255,7 +249,7 @@ 待识别音频采样率（单位Hz）。 - 8k模型仅支持 8000 Hz，其他模型支持任意采样率。 + 仅支持16000Hz。 `nls_config.semantic_punctuation_enabled` diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-android-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-android-sdk.md index 3c635f14..3d4ec241 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-android-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-android-sdk.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 语音合成CosyVoice Android SDK +# 语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice Android SDK -本文档提供了语音合成CosyVoice Android SDK的详细使用指南，帮助您将文本转换为高质量、富有表现力的语音。 +本文档提供了语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice Android SDK的详细使用指南，帮助您将文本转换为高质量、富有表现力的语音。 **用户指南：**关于模型介绍和选型建议请参见[语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/tts-model/)。 @@ -27,7 +27,7 @@ ### **使用流程** -CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 **一次性输入**：适用于短文本合成、需要使用 SSML 标记语言的场景。 @@ -242,8 +242,8 @@ API Key。建议使用时效性短、安全性更高的[临时API Key](https://h ``` { - "model": "cosyvoice-v2", - "voice": "longxiaochun", + "model": "qwen-audio-3.0-tts-flash", + "voice": "longanlingxi", "format": "mp3", "volume": 50, "rate": 1.0, @@ -382,6 +382,8 @@ API Key。建议使用时效性短、安全性更高的[临时API Key](https://h - false：关闭。 +SSML 的使用限制（支持的模型、音色和接口），请参见[使用限制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide#sl01-constraint-h3)。 + `word_timestamp_enabled` `boolean` @@ -392,7 +394,7 @@ API Key。建议使用时效性短、安全性更高的[临时API Key](https://h 默认值：false。 -仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。其他模型的复刻音色不支持此功能。 +仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash及其他模型的复刻音色不支持此功能。 > 时间戳结果在[INativeStreamInputTtsCallback](#secstreamcallback)的all\_response中。 @@ -458,6 +460,10 @@ cosyvoice-v1不支持该参数。 - vi：越南语 +- it：意大利语 + +- ms：马来语 + `instruction` @@ -479,7 +485,7 @@ cosyvoice-v1不支持该参数。 默认值：false。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 `aigc_propagator` @@ -491,7 +497,7 @@ cosyvoice-v1不支持该参数。 默认值：阿里云UID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 `aigc_propagate_id` @@ -503,7 +509,7 @@ cosyvoice-v1不支持该参数。 默认值：本次语音合成请求Request ID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 ### **sendStreamInputTts** @@ -531,7 +537,7 @@ public synchronized int sendStreamInputTts(String text) `String` -待合成文本。不支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。如果传入的文本包含SSML标签，这些标签将被当作普通文本读出，不会被解析。 +待合成文本。不支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。如果传入的文本包含SSML标签，这些标签将被当作普通文本读出，不会被解析。 **返回值说明：** @@ -617,7 +623,7 @@ callback、ticket等参数与[startStreamInputTts](#secstartstreamtts)接口中 `String` -待合成文本。支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +待合成文本。支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 **返回值说明：** @@ -655,7 +661,7 @@ callback、ticket等参数与[startStreamInputTts](#secstartstreamtts)接口中 `String` -待合成文本。支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +待合成文本。支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 **返回值说明：** @@ -663,7 +669,7 @@ callback、ticket等参数与[startStreamInputTts](#secstartstreamtts)接口中 ## **INativeStreamInputTtsCallback** -CosyVoice 流式语音合成回调接口，用于接收合成事件、音频数据和日志。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 流式语音合成回调接口，用于接收合成事件、音频数据和日志。 ### **onStreamInputTtsEventCallback：监听事件** @@ -779,7 +785,7 @@ default void onStreamInputTtsLogTrackCallback(Constants.LogLevel level, String l ## **StreamInputTtsEvent** -CosyVoice 流式语音合成事件类型枚举。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 流式语音合成事件类型枚举。 **事件** @@ -827,7 +833,7 @@ STREAM\_INPUT\_TTS\_EVENT\_TASK\_FAILED - [下载最新SDK整合包](https://help.aliyun.com/zh/isi/sdk-selection-and-download)。 - 解压 ZIP 包。在 `app/libs` 目录中获取 AAR 格式 SDK，并添加到项目依赖。 - 需要 Android CPP 接入时，使用 ZIP 包内的 `android_libs` 与 `android_include` 获取动态库和头文件。 + 需要 Android CPP 接入时，使用 ZIP 包内的 `android_libs` 与 `android_include` 获取动态库和头文件。 - 用 Android Studio 打开工程。示例代码位于`DashCosyVoiceStreamTtsActivity.java`，替换 API Key 后体验功能。 @@ -894,7 +900,7 @@ STREAM\_INPUT\_TTS\_EVENT\_TASK\_FAILED **使用方法**：调用 `[playStreamInputTts](#be00eb5c18hnz)`或`[asyncPlayStreamInputTts](#2d43b13c45u3g)`接口时，SDK 会自动启用 SSML，此时直接在 `text` 参数中传入包含 SSML 标签的文本即可。 -更多说明请参见 [SSML标记语言介绍](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +更多说明请参见 [SSML 与 LaTeX](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 ### **数学表达式** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-client-events.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-client-events.md index 9e1e93f0..dabe4c85 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-client-events.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-client-events.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# CosyVoice客户端事件 +# Qwen-Audio-TTS/CosyVoice客户端事件 **用户指南：**关于模型介绍和选型建议请参见[语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/tts-model/)。 @@ -37,10 +37,10 @@ "task_group": "audio", "task": "tts", "function": "SpeechSynthesizer", - "model": "cosyvoice-v3-flash", + "model": "qwen-audio-3.0-tts-flash", "parameters": { "text_type": "PlainText", - "voice": "longanyang", + "voice": "longanlingxi", "format": "mp3", "sample_rate": 22050, "volume": 50, @@ -165,13 +165,15 @@ 设为 true 后，仅允许发送一次 continue-task 指令。 +SSML 的使用限制（支持的模型、音色和接口），请参见[使用限制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide#sl01-constraint-h3)。 + **word\_timestamp\_enabled** `_boolean_` （可选） 是否开启字级别时间戳。 默认值：false。 -仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。其他模型的复刻音色不支持此功能。 +仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash及其他模型的复刻音色不支持此功能。 **seed** `_integer_` （可选） @@ -227,88 +229,14 @@ cosyvoice-v1不支持该参数。 - vi：越南语 +- it：意大利语 + +- ms：马来语 + **instruction** `_string_` （可选） -设置指令，用于控制方言、情感或角色等合成效果。该功能仅适用于cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3.5-plus和cosyvoice-v3-flash模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持Instruct的系统音色。 - -**长度限制**：100字符。 - -> 汉字（包括简/繁体汉字、日文汉字和韩文汉字）按2个字符计算，其他所有字符（如标点符号、字母、数字、日韩文假名/谚文等）均按 1个字符计算 - -**使用要求**（因模型而异）： - -- cosyvoice-v3.5-flash和cosyvoice-v3.5-plus：可以输入任意指令控制合成效果（如情感、语速等） - - **重要** - - cosyvoice-v3.5-flash和cosyvoice-v3.5-plus无系统音色，仅支持使用声音设计/复刻音色。 - - 指令示例： - - ``` - 请用非常激昂且高亢的语气说话，表现出获得重大成功后的狂喜与激动。 - 语速请保持中等偏慢，语气要显得优雅、知性，给人以从容不迫的安心感。 - 语气要充满哀伤与怀念，带有轻微的鼻音，仿佛正在诉说一段令人心碎的往事。 - 请尝试用气声说话，音量极轻，营造出一种在耳边亲密低语的神秘感。 - 语气要显得非常急躁且不耐烦，语速加快，句子之间的停顿要尽量缩短。 - 请模拟一位慈祥、温和的长辈，语速平稳，声音中要透出满满的关怀与爱意。 - 语气要充满讽刺和不屑，在关键词上加重读音，句尾语调略微上扬。 - 请用一种极度恐惧且颤抖的声音说话。 - 语气要像专业的新闻播音员一样，冷静、客观且字正腔圆，情绪保持中立。 - 语气要显得活泼俏皮，带着明显的笑意，让声音听起来充满朝气与阳光。 - ``` - -- cosyvoice-v3-flash：需遵照如下要求 - - - 复刻音色：可使用任意自然语言控制语音合成效果。 - - 指令示例： - - ``` - 请用广东话表达。（支持的方言：广东话、东北话、甘肃话、贵州话、河南话、湖北话、江西话、闽南话、宁夏话、山西话、陕西话、山东话、上海话、四川话、天津话、云南话。） - 请尽可能非常大声地说一句话。 - 请用尽可能慢地语速说一句话。 - 请用尽可能快地语速说一句话。 - 请非常轻声地说一句话。 - 你可以慢一点说吗 - 你可以非常快一点说吗 - 你可以非常慢一点说吗 - 你可以快一点说吗 - 请非常生气地说一句话。 - 请非常开心地说一句话。 - 请非常恐惧地说一句话。 - 请非常伤心地说一句话。 - 请非常惊讶地说一句话。 - 请尽可能表现出坚定的感觉。 - 请尽可能表现出愤怒的感觉。 - 请尝试一下亲和的语调。 - 请用冷酷的语调讲话。 - 请用威严的语调讲话。 - 我想体验一下自然的语气。 - 我想看看你如何表达威胁。 - 我想看看你怎么表现智慧。 - 我想看看你怎么表现诱惑。 - 我想听听用活泼的方式说话。 - 我想听听你用激昂的感觉说话。 - 我想听听用沉稳的方式说话的样子。 - 我想听听你用自信的感觉说话。 - 你能用兴奋的感觉和我交流吗？ - 你能否展示狂傲的情绪表达？ - 你能展现一下优雅的情绪吗？ - 你可以用幸福的方式回答问题吗？ - 你可以做一个温柔的情感演示吗？ - 能用冷静的语调和我谈谈吗？ - 能用深沉的方法回答我吗？ - 能用粗犷的情绪态度和我对话吗？ - 用阴森的声音告诉我这个答案。 - 用坚韧的声音告诉我这个答案。 - 用自然亲切的闲聊风格叙述。 - 用广播剧博客主的语气讲话。 - ``` - - - 系统音色：指令必须使用固定格式和内容，详情请参见[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list) - +设置指令，用于控制方言、情感或角色等合成效果。具体使用说明请参见[指令控制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/realtime-tts-user-guide#12884a10929p9)。 **enable\_aigc\_tag** `_boolean_` （可选） @@ -316,7 +244,7 @@ cosyvoice-v1不支持该参数。 默认值：false。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **aigc\_propagator** `_string_` （可选） @@ -324,7 +252,7 @@ cosyvoice-v1不支持该参数。 默认值：阿里云UID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **aigc\_propagate\_id** `_string_` （可选） @@ -332,13 +260,13 @@ cosyvoice-v1不支持该参数。 默认值：本次语音合成请求Request ID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **hot\_fix** `_object_` （可选） 文本热修复配置，用于自定义指定词语的发音或对待合成文本进行替换。 -cosyvoice-v2、cosyvoice-v1不支持该功能。 +qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v2、cosyvoice-v1不支持该功能。 参数介绍： diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-ios-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-ios-sdk.md index d2f35223..5a534022 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-ios-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-ios-sdk.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 语音合成CosyVoice iOS SDK +# 语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice iOS SDK -本文档提供了语音合成CosyVoice iOS SDK的详细使用指南，帮助您将文本转换为高质量、富有表现力的语音。 +本文档提供了语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice iOS SDK的详细使用指南，帮助您将文本转换为高质量、富有表现力的语音。 **用户指南：**关于模型介绍和选型建议请参见[语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/tts-model/)。 @@ -17,9 +17,9 @@ ### **使用流程** -CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 -**一次性输入**：适用于短文本合成、需要使用 [SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language) 标记语言的场景。 +**一次性输入**：适用于短文本合成、需要使用 [SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide) 标记语言的场景。 1. [`startStreamInputTts()`](#secstartstreamtts) - 初始化SDK，设置回调接口和连接参数 @@ -30,7 +30,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 4. [`TTS_EVENT_SYNTHESIS_COMPLETE`](#secstreamevent) - 语音合成结束 -**流式输入**：适用于实时对话、长文本"边说边合"的场景。此方式不支持 [SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language) 标记语言。 +**流式输入**：适用于实时对话、长文本"边说边合"的场景。此方式不支持 [SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide) 标记语言。 1. [`startStreamInputTts()`](#secstartstreamtts) - 初始化SDK，设置回调接口和连接参数 @@ -205,8 +205,8 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 ``` { - "model": "cosyvoice-v2", - "voice": "longxiaochun_v2", + "model": "qwen-audio-3.0-tts-flash", + "voice": "longanlingxi", "format": "mp3", "sample_rate": 24000, "volume": 50, @@ -348,6 +348,8 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 - false：关闭。 + SSML 的使用限制（支持的模型、音色和接口），请参见[使用限制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide#sl01-constraint-h3)。 + `word_timestamp_enabled` `boolean` @@ -358,7 +360,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 默认值：false。 - 仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。其他模型的复刻音色不支持此功能。 + 仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash及其他模型的复刻音色不支持此功能。 > 时间戳结果在[onStreamInputTtsEventCallback](#bea29bbafcosq)的all\_response中。 @@ -424,6 +426,10 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 - vi：越南语 + - it：意大利语 + + - ms：马来语 + `instruction` @@ -445,7 +451,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 默认值：false。 - 仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 + 仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 aigc\_propagator @@ -457,7 +463,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 默认值：阿里云UID。 - 仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 + 仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 aigc\_propagate\_id @@ -469,7 +475,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 默认值：本次语音合成请求Request ID。 - 仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 + 仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 ### **sendStreamInputTts** @@ -498,7 +504,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 `char*` - 待合成文本。不支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。如果传入的文本包含SSML标签，这些标签将被当作普通文本读出，不会被解析。 + 待合成文本。不支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。如果传入的文本包含SSML标签，这些标签将被当作普通文本读出，不会被解析。 - **返回值说明** @@ -558,7 +564,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 异步执行的一次性合成接口。调用后立即返回，合成任务在后台进行，结果通过回调返回。无需再调用[stopStreamInputTts](#secstopstreamtts)接口。 -该接口默认启用[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)，可通过parameters中的[`enable_ssml`](#listartstreamparamdesc)参数关闭。 +该接口默认启用[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)，可通过parameters中的[`enable_ssml`](#listartstreamparamdesc)参数关闭。 - **方法签名** @@ -580,7 +586,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 `char*` - 待合成文本。支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 + 待合成文本。支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 - **返回值说明** @@ -591,7 +597,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 此接口异步发送全部待合成文本。调用后立即返回，不等待合成数据。无需再调用[stopStreamInputTts](#secstopstreamtts)接口。 -该接口默认启用[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)，可通过parameters中的[`enable_ssml`](#listartstreamparamdesc)参数关闭。 +该接口默认启用[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)，可通过parameters中的[`enable_ssml`](#listartstreamparamdesc)参数关闭。 - **方法签名** @@ -613,7 +619,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 `char*` - 待合成文本。支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 + 待合成文本。支持[SSML](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 - **返回值说明** @@ -622,7 +628,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 ## **StreamInputTtsDelegate** -[CosyVoice](#seccosyvoicemethods) 流式语音合成回调协议，用于接收合成事件、音频数据和日志。 +[Qwen-Audio-TTS/CosyVoice](#seccosyvoicemethods) 流式语音合成回调协议，用于接收合成事件、音频数据和日志。 ### **onStreamInputTtsEventCallback：监听事件** @@ -762,7 +768,7 @@ CosyVoice 支持一次性输入和流式输入两种调用方式。 ## **StreamInputTtsCallbackEvent** -CosyVoice 流式语音合成事件类型枚举。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 流式语音合成事件类型枚举。 **事件** @@ -912,7 +918,7 @@ SDK 日志级别枚举，用于控制日志输出。 **使用方法**：调用 `[playStreamInputTts](#be00eb5c18hnz)` 或 `[asyncPlayStreamInputTts](#2d43b13c45u3g)` 接口时，SDK 会自动启用 SSML，此时直接在 `text` 参数中传入包含 SSML 标签的文本即可。 -更多说明请参见 [SSML标记语言介绍](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +更多说明请参见 [SSML 与 LaTeX](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 ### **数学表达式** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-java-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-java-sdk.md index 4f5c97f6..f3e4feda 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-java-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-java-sdk.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 实时语音合成CosyVoice Java SDK +# 实时语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice Java SDK -通过DashScope Java SDK进行CosyVoice语音合成。 +通过DashScope Java SDK进行Qwen-Audio-TTS/CosyVoice语音合成。 **用户指南：**关于模型介绍和选型建议请参见[语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/tts-model/)。 @@ -241,8 +241,8 @@ public long getFirstPackageDelay() ``` SpeechSynthesisParam param = SpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") // 模型 - .voice("longanyang") // 音色 + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") // 模型 + .voice("longanlingxi") // 音色 .format(SpeechSynthesisAudioFormat.WAV_8000HZ_MONO_16BIT) // 音频编码格式、采样率 .volume(50) // 音量，取值范围：[0, 100] .speechRate(1.0f) // 语速，取值范围：[0.5, 2] @@ -345,7 +345,7 @@ boolean 默认值：false。 -仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。其他模型的复刻音色不支持此功能。 +仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash及其他模型的复刻音色不支持此功能。 `seed(int)` @@ -411,6 +411,10 @@ List - vi：越南语 +- it：意大利语 + +- ms：马来语 + `instruction(String)` @@ -430,7 +434,7 @@ ParamHotFix 文本热修复配置，用于自定义指定词语的发音或对待合成文本进行替换。 -cosyvoice-v2、cosyvoice-v1不支持该功能。 +qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v2、cosyvoice-v1不支持该功能。 参数介绍： @@ -453,8 +457,8 @@ paramHotFix.setPronunciation(pronunciationItems); paramHotFix.setReplace(replaceItems); SpeechSynthesisParam param = SpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") // 模型 - .voice("your_voice") // 替换成cosyvoice-v3-flash复刻音色 + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") // 模型 + .voice("your_voice") // 替换成qwen-audio-3.0-tts-flash复刻音色 .hotFix(paramHotFix) .build(); ``` @@ -483,8 +487,8 @@ Map ``` SpeechSynthesisParam param = SpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") - .voice("longanyang") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") + .voice("longanlingxi") .parameter("enable_markdown_filter", true) .build(); ``` @@ -521,7 +525,7 @@ boolean 默认值：false。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 `aigc_propagator` @@ -533,7 +537,7 @@ String 默认值：阿里云UID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 `aigc_propagate_id` @@ -545,7 +549,7 @@ String 默认值：本次语音合成请求Request ID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 `enable_markdown_filter` @@ -838,7 +842,7 @@ SDK提供了语音合成的关键接口，支持以下几种调用方式： ### **非流式调用** -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/5476892871/CAEQURiBgIDHpsn4phkiIDQ0ZGE2OTk3NmY5NTRhNDVhZDQwNWE3ZGZiMzk4Yjk54709861_20241015153444.149.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1094204871/CAEQURiBgIDHpsn4phkiIDQ0ZGE2OTk3NmY5NTRhNDVhZDQwNWE3ZGZiMzk4Yjk54709861_20241015153444.149.svg) 发送的文本长度不得超过20000字符。 @@ -858,9 +862,9 @@ import java.nio.ByteBuffer; public class Main { // 模型 - private static String model = "cosyvoice-v3-flash"; + private static String model = "qwen-audio-3.0-tts-flash"; // 音色 - private static String voice = "longanyang"; + private static String voice = "longanlingxi"; public static void streamAudioDataToSpeaker() { // 请求参数 @@ -913,7 +917,7 @@ public class Main { ### **单向流式调用** -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/5476892871/CAEQVRiBgMCfo..hrBkiIGEyMjNkZjVlMWZiYzRhZDU4ZjEyZjdjMmMzYjM1YzMz4709861_20241015153444.149.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1094204871/CAEQVRiBgMCfo..hrBkiIGEyMjNkZjVlMWZiYzRhZDU4ZjEyZjdjMmMzYjM1YzMz4709861_20241015153444.149.svg) 发送的文本长度不得超过20000字符。 @@ -943,9 +947,9 @@ class TimeUtils { public class Main { // 模型 - private static String model = "cosyvoice-v3-flash"; + private static String model = "qwen-audio-3.0-tts-flash"; // 音色 - private static String voice = "longanyang"; + private static String voice = "longanlingxi"; public static void streamAudioDataToSpeaker() { CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); @@ -1020,7 +1024,7 @@ public class Main { ### 双向流式调用 -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/6476892871/CAEQVRiBgICHxPGhrBkiIGE3ZTVmMzY0YzI3NzQxYTFiYWE2MmU2NTBhMDgzZGM14709861_20241015153444.149.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1094204871/CAEQVRiBgICHxPGhrBkiIGE3ZTVmMzY0YzI3NzQxYTFiYWE2MmU2NTBhMDgzZGM14709861_20241015153444.149.svg) 单次发送文本长度不得超过 20000 字符，且累计发送文本总长度不得超过 20 万字符。 @@ -1071,8 +1075,8 @@ public class Main { "可以听到接近同步的语音输出，", "极大地提升了交互体验，", "减少了用户等待时间。", "适用于调用大规模", "语言模型（LLM），以", "流式输入文本的方式", "进行语音合成的场景。"}; - private static String model = "cosyvoice-v3-flash"; // 模型 - private static String voice = "longanyang"; // 音色 + private static String model = "qwen-audio-3.0-tts-flash"; // 模型 + private static String voice = "longanlingxi"; // 音色 public static void streamAudioDataToSpeaker() { // 配置回调函数 @@ -1172,8 +1176,8 @@ class TimeUtils { } public class Main { - private static String model = "cosyvoice-v3-flash"; // 模型 - private static String voice = "longanyang"; // 音色 + private static String model = "qwen-audio-3.0-tts-flash"; // 模型 + private static String voice = "longanlingxi"; // 音色 public static void streamAudioDataToSpeaker() throws NoApiKeyException { // 请求参数 @@ -1247,8 +1251,8 @@ public class Main { "可以听到接近同步的语音输出，", "极大地提升了交互体验，", "减少了用户等待时间。", "适用于调用大规模", "语言模型（LLM），以", "流式输入文本的方式", "进行语音合成的场景。"}; - private static String model = "cosyvoice-v3-flash"; - private static String voice = "longanyang"; + private static String model = "qwen-audio-3.0-tts-flash"; + private static String voice = "longanlingxi"; public static void streamAudioDataToSpeaker() throws NoApiKeyException { // 模拟流式输入 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-python-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-python-sdk.md index 7255f589..8e94f9c5 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-python-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-python-sdk.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 实时语音合成CosyVoice Python SDK +# 实时语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice Python SDK -本文介绍通过DashScope Python SDK进行CosyVoice实时语音合成的类定义、请求参数和示例代码。 +本文介绍通过DashScope Python SDK进行Qwen-Audio-TTS/CosyVoice实时语音合成的类定义、请求参数和示例代码。 **用户指南：**关于模型介绍和选型建议请参见[语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/tts-model/)。 @@ -262,8 +262,8 @@ int ``` synthesizer = SpeechSynthesizer( - model="cosyvoice-v3-flash", - voice="longanyang", + model="qwen-audio-3.0-tts-flash", + voice="longanlingxi", additional_params={"bit_rate": 128000} ) ``` @@ -278,7 +278,7 @@ bool 默认值：false。 -仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。其他模型的复刻音色不支持此功能。 +仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash及其他模型的复刻音色不支持此功能。 **说明** @@ -286,7 +286,7 @@ bool ``` synthesizer = SpeechSynthesizer( - model="cosyvoice-v3-flash", + model="qwen-audio-3.0-tts-flash", voice="your_voice", additional_params={"word_timestamp_enabled": True} ) @@ -354,6 +354,10 @@ list\[str\] - vi：越南语 +- it：意大利语 + +- ms：马来语 + instruction @@ -375,7 +379,7 @@ bool 默认值：false。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **说明** @@ -383,8 +387,8 @@ bool ``` synthesizer = SpeechSynthesizer( - model="cosyvoice-v3-flash", - voice="longanyang", + model="qwen-audio-3.0-tts-flash", + voice="longanlingxi", additional_params={ "enable_aigc_tag": True, "aigc_propagator": "your_propagator", @@ -403,7 +407,7 @@ str 默认值：阿里云UID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 需要通过`additional_params`参数进行设置，参见`enable_aigc_tag`的示例。 @@ -417,7 +421,7 @@ str 默认值：本次语音合成请求Request ID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 需要通过`additional_params`参数进行设置，参见`enable_aigc_tag`的示例。 @@ -429,7 +433,7 @@ dict 文本热修复配置，用于自定义指定词语的发音或对待合成文本进行替换。 -cosyvoice-v2、cosyvoice-v1不支持该功能。 +qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v2、cosyvoice-v1不支持该功能。 参数介绍： @@ -442,8 +446,8 @@ cosyvoice-v2、cosyvoice-v1不支持该功能。 ``` synthesizer = SpeechSynthesizer( - model="cosyvoice-v3-flash", - voice="your_voice", # 替换成cosyvoice-v3-flash复刻音色 + model="qwen-audio-3.0-tts-flash", + voice="your_voice", # 替换成qwen-audio-3.0-tts-flash复刻音色 hot_fix={ "pronunciation": [{"天气": "tian1 qi4"}], "replace": [{"今天": "金天"}] @@ -478,8 +482,8 @@ bool ``` synthesizer = SpeechSynthesizer( - model="cosyvoice-v3-flash", - voice="your_voice", # 替换成cosyvoice-v3-flash复刻音色 + model="qwen-audio-3.0-tts-flash", + voice="your_voice", # 替换成qwen-audio-3.0-tts-flash复刻音色 additional_params={"enable_markdown_filter": True} ) ``` @@ -689,7 +693,7 @@ SDK提供了语音合成的关键接口，支持以下几种调用方式： ### **非流式调用** -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/7876892871/CAEQURiBgMDRr9T4phkiIGNmYzBiZjFkZjQ4MDQzZGU4NDIyZDU2NWJjYjkyZTQ04709861_20241015153444.149.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1194204871/CAEQURiBgMDRr9T4phkiIGNmYzBiZjFkZjQ4MDQzZGU4NDIyZDU2NWJjYjkyZTQ04709861_20241015153444.149.svg) 单次调用发送的文本长度不得超过20000字符，超出限制将返回错误。 @@ -712,9 +716,9 @@ dashscope.api_key = os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY') dashscope.base_websocket_api_url='wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference' # 模型 -model = "cosyvoice-v3-flash" +model = "qwen-audio-3.0-tts-flash" # 音色 -voice = "longanyang" +voice = "longanlingxi" # 实例化SpeechSynthesizer，并在构造方法中传入模型（model）、音色（voice）等请求参数 synthesizer = SpeechSynthesizer(model=model, voice=voice) @@ -732,7 +736,7 @@ with open('output.mp3', 'wb') as f: ### **单向流式调用** -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/8876892871/CAEQVRiBgIDv9fShrBkiIDhmNTk5YmQ1ZDgwNzRjZjRiN2VlMTU5YzI1ZGMwMTlm4709861_20241015153444.149.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1194204871/CAEQVRiBgIDv9fShrBkiIDhmNTk5YmQ1ZDgwNzRjZjRiN2VlMTU5YzI1ZGMwMTlm4709861_20241015153444.149.svg) 单次调用发送的文本长度不得超过20000字符，超出限制将返回错误。 @@ -763,9 +767,9 @@ dashscope.api_key = os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY') dashscope.base_websocket_api_url='wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference' # 模型 -model = "cosyvoice-v3-flash" +model = "qwen-audio-3.0-tts-flash" # 音色 -voice = "longanyang" +voice = "longanlingxi" # 定义回调接口 class Callback(ResultCallback): @@ -819,7 +823,7 @@ synthesizer.call("今天天气怎么样？") ### **双向流式调用** -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/8876892871/CAEQVRiBgMDb7PahrBkiIDVkNjEwOTMxYjEwOTRmOWFhMmI1OTRiY2Q3ZDgzZmE54709861_20241015153444.149.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1194204871/CAEQVRiBgMDb7PahrBkiIDVkNjEwOTMxYjEwOTRmOWFhMmI1OTRiY2Q3ZDgzZmE54709861_20241015153444.149.svg) 单次发送文本长度不得超过 20000 字符，且累计发送文本总长度不得超过 20 万字符。 @@ -882,9 +886,9 @@ dashscope.api_key = os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY') dashscope.base_websocket_api_url='wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference' # 模型 -model = "cosyvoice-v3-flash" +model = "qwen-audio-3.0-tts-flash" # 音色 -voice = "longanyang" +voice = "longanlingxi" # 定义回调接口 class Callback(ResultCallback): diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-server-events.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-server-events.md index 6e1b9568..0465533b 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-server-events.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-server-events.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# CosyVoice服务端事件 +# Qwen-Audio-TTS/CosyVoice服务端事件 **用户指南：**关于模型介绍和选型建议请参见[语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/tts-model/)。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-websocket-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-websocket-api.md index fbb0bc87..90389819 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-websocket-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/cosyvoice-large-model-for-speech-synthesis/cosyvoice-websocket-api.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# CosyVoice WebSocket API参考 +# Qwen-Audio-TTS/CosyVoice WebSocket API参考 -本文介绍通过WebSocket连接访问CosyVoice实时语音合成服务的交互流程、服务端点和请求头。 +本文介绍通过WebSocket连接访问Qwen-Audio-TTS/CosyVoice实时语音合成服务的交互流程、服务端点和请求头。 DashScope SDK目前仅支持Java和Python。使用其他编程语言时，可通过WebSocket连接与服务进行通信。 @@ -87,7 +87,7 @@ Authorization 鉴权在 WebSocket 握手阶段验证。如果 API Key 无效或 ## 交互流程 -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/7166892871/CAEQaxiBgID50pCW3hkiIDVlOWNkODdhOGYyYjQ2ZDFiMzgyYjNmMmUzOGZkNGVh4709861_20241015153444.149.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/8684204871/CAEQaxiBgID50pCW3hkiIDVlOWNkODdhOGYyYjQ2ZDFiMzgyYjNmMmUzOGZkNGVh4709861_20241015153444.149.svg) 客户端事件和服务端事件的详细说明，请参见[客户端事件](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-client-events)和[服务端事件](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-server-events)。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-http-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-http-api.md index 3d37fb05..e78e4fb1 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-http-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-http-api.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 非实时语音合成CosyVoice HTTP API参考 +# 非实时语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice HTTP API参考 -本文介绍非实时语音合成CosyVoice的HTTP调用方法，支持非流式和流式两种调用模式。 +本文介绍非实时语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice的HTTP调用方法，支持非流式和流式两种调用模式。 **用户指南**：参见[非实时语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/non-realtime-tts-user-guide)。 @@ -63,10 +63,10 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ - "model": "cosyvoice-v3-flash", + "model": "qwen-audio-3.0-tts-flash", "input": { "text": "我家的后面有一个很大的花园。", - "voice": "longanyang", + "voice": "longanlingxi", "format": "wav", "sample_rate": 24000 } @@ -81,10 +81,10 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-DashScope-SSE: enable" \ -d '{ - "model": "cosyvoice-v3-flash", + "model": "qwen-audio-3.0-tts-flash", "input": { "text": "我家的后面有一个很大的花园。", - "voice": "longanyang", + "voice": "longanlingxi", "format": "wav", "sample_rate": 24000 } @@ -97,6 +97,10 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 取值范围： +- qwen-audio-3.0-tts-plus + +- qwen-audio-3.0-tts-flash + - cosyvoice-v3.5-plus - cosyvoice-v3.5-flash @@ -120,7 +124,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 支持 SSML 和 LaTeX 格式输入。将待合成文本替换为对应格式即可。 -- 使用 SSML 时，需同时将 `enable_ssml` 设置为 `true`。支持的 SSML 标签及用法，请参见[SSML标记语言介绍](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +- 使用 SSML 时，需同时将 `enable_ssml` 设置为 `true`。支持的 SSML 标签及用法，请参见[SSML 与 LaTeX](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 - 使用 LaTeX 时，将待合成文本替换为 LaTeX 格式即可，无需额外配置。支持的 LaTeX 语法及用法，请参见[LaTeX 公式转语音](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/latex-capability-support-description)。 @@ -199,7 +203,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **enable\_ssml** `_boolean_` （可选） -是否开启SSML功能。 +是否开启SSML功能。SSML 的使用限制（支持的模型、音色和接口），请参见[使用限制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide#sl01-constraint-h3)。 **word\_timestamp\_enabled** `_boolean_` （可选） @@ -207,7 +211,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 默认值：false。 -仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。其他模型的复刻音色不支持此功能。 +仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash及其他模型的复刻音色不支持此功能。 **seed** `_integer_` （可选） @@ -274,7 +278,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 默认值：false。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **aigc\_propagator** `_string_` （可选） @@ -282,7 +286,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 默认值：阿里云UID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **aigc\_propagate\_id** `_string_` （可选） @@ -290,13 +294,13 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 默认值：本次语音合成请求Request ID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **hot\_fix** `_object_` （可选） 文本热修复配置，用于自定义指定词语的发音或对待合成文本进行替换。 -cosyvoice-v2不支持该功能。 +qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v2不支持该功能。 参数介绍： diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-java-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-java-sdk.md index 9a832de5..7e77c178 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-java-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-java-sdk.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 非实时语音合成CosyVoice Java SDK参考 +# 非实时语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice Java SDK参考 -本文介绍非实时语音合成CosyVoice的Java SDK调用方法，支持非流式和流式两种调用模式。 +本文介绍非实时语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice的Java SDK调用方法，支持非流式和流式两种调用模式。 **用户指南**：参见[非实时语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/non-realtime-tts-user-guide)。 @@ -167,6 +167,10 @@ String 取值范围： +- qwen-audio-3.0-tts-plus + +- qwen-audio-3.0-tts-flash + - cosyvoice-v3.5-plus - cosyvoice-v3.5-flash @@ -188,7 +192,7 @@ String 支持 SSML 和 LaTeX 格式输入。将待合成文本替换为对应格式即可。 -- 使用 SSML 时，需同时将 `enable_ssml` 设置为 `true`。支持的 SSML 标签及用法，请参见[SSML标记语言介绍](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +- 使用 SSML 时，需同时将 `enable_ssml` 设置为 `true`。支持的 SSML 标签及用法，请参见[SSML 与 LaTeX](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 - 使用 LaTeX 时，将待合成文本替换为 LaTeX 格式即可，无需额外配置。支持的 LaTeX 语法及用法，请参见[LaTeX 公式转语音](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/latex-capability-support-description)。 @@ -283,7 +287,7 @@ boolean 否 -是否开启SSML功能。设置为`true`时，`text`参数需传入SSML格式文本。支持的SSML标签及用法，请参见[SSML标记语言介绍](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +是否开启SSML功能。设置为`true`时，`text`参数需传入SSML格式文本。支持的SSML标签及用法，请参见[SSML 与 LaTeX](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。SSML 的使用限制（支持的模型、音色和接口），请参见[使用限制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide#sl01-constraint-h3)。 默认值：false。 @@ -295,9 +299,9 @@ boolean ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("你好") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("enable_ssml", true) .build(); ``` @@ -306,9 +310,9 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("你好") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(Collections.singletonMap("enable_ssml", true)) .build(); ``` @@ -323,7 +327,7 @@ boolean 默认值：false。 -仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。其他模型的复刻音色不支持此功能。 +仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash及其他模型的复刻音色不支持此功能。 **说明** @@ -333,9 +337,9 @@ boolean ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("word_timestamp_enabled", true) .build(); ``` @@ -344,9 +348,9 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(Collections.singletonMap("word_timestamp_enabled", true)) .build(); ``` @@ -371,9 +375,9 @@ int ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("seed", 1234) .build(); ``` @@ -382,9 +386,9 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(Collections.singletonMap("seed", 1234)) .build(); ``` @@ -446,9 +450,9 @@ List ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("language_hints", Arrays.asList("zh")) .build(); ``` @@ -457,9 +461,9 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(Collections.singletonMap("language_hints", Arrays.asList("zh"))) .build(); ``` @@ -482,9 +486,9 @@ String ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("instruction", "请用非常开心的语气说话。") .build(); ``` @@ -493,9 +497,9 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(Collections.singletonMap("instruction", "请用非常开心的语气说话。")) .build(); ``` @@ -524,9 +528,9 @@ int ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .format("opus") .parameter("bit_rate", 32) .build(); @@ -536,9 +540,9 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .format("opus") .parameters(Collections.singletonMap("bit_rate", 32)) .build(); @@ -554,7 +558,7 @@ boolean 默认值：false。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **说明** @@ -564,9 +568,9 @@ boolean ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("enable_aigc_tag", true) .build(); ``` @@ -575,9 +579,9 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(Collections.singletonMap("enable_aigc_tag", true)) .build(); ``` @@ -592,7 +596,7 @@ String 默认值：阿里云UID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **说明** @@ -602,9 +606,9 @@ String ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("enable_aigc_tag", true) .parameter("aigc_propagator", "xxxx") .build(); @@ -618,9 +622,9 @@ map.put("enable_aigc_tag", true); map.put("aigc_propagator", "xxxx"); HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(map) .build(); ``` @@ -635,7 +639,7 @@ String 默认值：本次语音合成请求Request ID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 **说明** @@ -645,9 +649,9 @@ String ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("enable_aigc_tag", true) .parameter("aigc_propagate_id", "xxxx") .build(); @@ -661,9 +665,9 @@ map.put("enable_aigc_tag", true); map.put("aigc_propagate_id", "xxxx"); HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(map) .build(); ``` @@ -676,7 +680,7 @@ Map 文本热修复配置，用于自定义指定词语的发音或对待合成文本进行替换。 -cosyvoice-v2不支持该功能。 +qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v2不支持该功能。 参数介绍： @@ -720,9 +724,9 @@ replace.add(replaceItem); hotFix.put("replace", replace); HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("今天天气真好。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("hot_fix", hotFix) .build(); ``` @@ -732,9 +736,9 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` // 构建hotFix对象同上 HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("今天天气真好。") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(Collections.singletonMap("hot_fix", hotFix)) .build(); ``` @@ -768,9 +772,9 @@ boolean ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("# 标题\n正文内容") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameter("enable_markdown_filter", true) .build(); ``` @@ -779,16 +783,16 @@ HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() ``` HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") .text("# 标题\n正文内容") - .voice("longanyang") + .voice("longanlingxi") .parameters(Collections.singletonMap("enable_markdown_filter", true)) .build(); ``` ## **示例代码** -以下示例展示CosyVoice语音合成的非流式和流式调用方式。运行前请确保已设置环境变量`DASHSCOPE_API_KEY`。 +以下示例展示Qwen-Audio-TTS/CosyVoice语音合成的非流式和流式调用方式。运行前请确保已设置环境变量`DASHSCOPE_API_KEY`。 **重要** @@ -831,9 +835,9 @@ public class CosyVoiceSyncExample { HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") // 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") // 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") // 该音色适用于cosyvoice-v3系列，cosyvoice-v2请使用longxiaochun_v2等v2音色 + .voice("longanlingxi") // 该音色适用于qwen-audio-3.0-tts系列，cosyvoice-v3请使用longanyang等v3音色，cosyvoice-v2请使用longxiaochun_v2等v2音色 .format("wav") .sampleRate(24000) // 未配置环境变量时，将下行替换为：apiKey("sk-xxx")，即替换为实际的API Key @@ -871,9 +875,9 @@ public class CosyVoiceSyncExample { HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") // 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") // 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 .text("我家的后面有一个很大的花园。") - .voice("longanyang") // 该音色适用于cosyvoice-v3系列，cosyvoice-v2请使用longxiaochun_v2等v2音色 + .voice("longanlingxi") // 该音色适用于qwen-audio-3.0-tts系列，cosyvoice-v3请使用longanyang等v3音色，cosyvoice-v2请使用longxiaochun_v2等v2音色 .format("wav") .sampleRate(24000) // 未配置环境变量时，将下行替换为：apiKey("sk-xxx")，即替换为实际的API Key @@ -932,9 +936,9 @@ public class CosyVoiceStreamExample { HttpSpeechSynthesisParam param = HttpSpeechSynthesisParam.builder() - .model("cosyvoice-v3-flash") // 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 + .model("qwen-audio-3.0-tts-flash") // 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 .text("今天天气真好，适合出去玩。") - .voice("longanyang") // 该音色适用于cosyvoice-v3系列，cosyvoice-v2请使用longxiaochun_v2等v2音色 + .voice("longanlingxi") // 该音色适用于qwen-audio-3.0-tts系列，cosyvoice-v3请使用longanyang等v3音色，cosyvoice-v2请使用longxiaochun_v2等v2音色 .format("wav") .sampleRate(24000) // 未配置环境变量时，将下行替换为：apiKey("sk-xxx")，即替换为实际的API Key diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-python-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-python-sdk.md index 1db747f8..7143911a 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-python-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/non-realtime-cosyvoice-api/cosyvoice-tts-python-sdk.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 非实时语音合成CosyVoice Python SDK参考 +# 非实时语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice Python SDK参考 -本文介绍非实时语音合成CosyVoice的Python SDK调用方法，支持非流式和流式两种调用模式。 +本文介绍非实时语音合成Qwen-Audio-TTS/CosyVoice的Python SDK调用方法，支持非流式和流式两种调用模式。 **用户指南**：参见[非实时语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/non-realtime-tts-user-guide)。 @@ -69,6 +69,10 @@ str 取值范围： +- qwen-audio-3.0-tts-plus + +- qwen-audio-3.0-tts-flash + - cosyvoice-v3.5-plus - cosyvoice-v3.5-flash @@ -90,7 +94,7 @@ str 支持 SSML 和 LaTeX 格式输入。将待合成文本替换为对应格式即可。 -- 使用 SSML 时，需同时将 `enable_ssml` 设置为 `True`。支持的 SSML 标签及用法，请参见[SSML标记语言介绍](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +- 使用 SSML 时，需同时将 `enable_ssml` 设置为 `True`。支持的 SSML 标签及用法，请参见[SSML 与 LaTeX](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。 - 使用 LaTeX 时，将待合成文本替换为 LaTeX 格式即可，无需额外配置。支持的 LaTeX 语法及用法，请参见[LaTeX 公式转语音](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/latex-capability-support-description)。 @@ -201,7 +205,7 @@ bool 否 -是否开启SSML功能。当`text`使用SSML格式时，需设为`True`。默认为`False`。支持的SSML标签及用法，请参考[SSML标签](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/introduction-to-cosyvoice-ssml-markup-language)。 +是否开启SSML功能。当`text`使用SSML格式时，需设为`True`。默认为`False`。支持的SSML标签及用法，请参考[SSML 与 LaTeX](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide)。SSML 的使用限制（支持的模型、音色和接口），请参见[使用限制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/ssml-latex-user-guide#sl01-constraint-h3)。 word\_timestamp\_enabled @@ -218,7 +222,7 @@ bool - False：关闭。 -仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。其他模型的复刻音色不支持此功能。 +仅在流式输出模式下可用。支持的音色范围：cosyvoice-v3.5-plus、cosyvoice-v3.5-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus和cosyvoice-v2模型的复刻音色，以及[CosyVoice音色列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-voice-list)中标记为支持的系统音色。qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash及其他模型的复刻音色不支持此功能。 seed @@ -301,7 +305,7 @@ bool 默认值：false。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 aigc\_propagator @@ -313,7 +317,7 @@ str 默认值：阿里云UID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 aigc\_propagate\_id @@ -325,7 +329,7 @@ str 默认值：本次语音合成请求Request ID。 -仅cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 +仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3-flash、cosyvoice-v3-plus、cosyvoice-v2支持该功能。 hot\_fix @@ -335,7 +339,7 @@ dict 文本热修复配置，用于自定义指定词语的发音或对待合成文本进行替换。 -cosyvoice-v2不支持该功能。 +qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v2不支持该功能。 参数介绍： @@ -414,7 +418,7 @@ API Key。如果未指定，SDK会自动从环境变量`DASHSCOPE_API_KEY`中读 ## **示例代码** -以下示例展示CosyVoice语音合成的非流式和流式调用方式。运行前请确保已设置环境变量`DASHSCOPE_API_KEY`。 +以下示例展示Qwen-Audio-TTS/CosyVoice语音合成的非流式和流式调用方式。运行前请确保已设置环境变量`DASHSCOPE_API_KEY`。 **重要** @@ -437,7 +441,7 @@ dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.co # 非流式调用，返回音频URL result = HttpSpeechSynthesizer.call( - model="cosyvoice-v3-flash", # 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 + model="qwen-audio-3.0-tts-flash", # 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 text="今天是个好日子，适合构建人们喜爱的产品！", voice="longanhuan", # 该音色适用于cosyvoice-v3系列，cosyvoice-v2请使用longxiaochun_v2等v2音色 format="wav", @@ -472,7 +476,7 @@ dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.co # 流式调用，逐段返回音频数据 stream_result = HttpSpeechSynthesizer.call( - model="cosyvoice-v3-flash", # 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 + model="qwen-audio-3.0-tts-flash", # 更换模型时，需同步更换为对应版本的音色 text="今天是个好日子，适合构建人们喜爱的产品！", voice="longanhuan", # 该音色适用于cosyvoice-v3系列，cosyvoice-v2请使用longxiaochun_v2等v2音色 format="wav", diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-http-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-http-api.md index 65842f15..eabfd600 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-http-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-http-api.md @@ -4,7 +4,7 @@ **用户指南：**[声音复刻](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/voice-cloning-user-guide)。 -## **服务端点****（CosyVoice/Qwen-TTS）** +## **服务端点****（Qwen-Audio-TTS/CosyVoice/Qwen-TTS）** ## 华北2（北京） @@ -61,15 +61,15 @@ string 是 -请求体的媒体类型。CosyVoice/Qwen-TTS固定为`application/json`，MiniMax固定为`application/json; charset=utf-8`。 +请求体的媒体类型。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice/Qwen-TTS固定为`application/json`，MiniMax固定为`application/json; charset=utf-8`。 -## **创建音色****（CosyVoice/Qwen-TTS）** +## **创建音色****（Qwen-Audio-TTS/CosyVoice/Qwen-TTS）** ### **请求体** 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 -## CosyVoice声音复刻 +## Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻 ``` curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization \ @@ -79,7 +79,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ "model": "voice-enrollment", "input": { "action": "create_voice", - "target_model": "cosyvoice-v3.5-plus", + "target_model": "qwen-audio-3.0-tts-plus", "prefix": "myvoice", "url": "https://your-audio-url.wav", "language_hints": ["zh"] @@ -87,7 +87,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ }' ``` -## Qwen声音复刻 +## Qwen-TTS声音复刻 ``` curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization \ @@ -108,9 +108,9 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 声音复刻模型。取值： -- `voice-enrollment`：CosyVoice声音复刻。 +- `voice-enrollment`：Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻。 -- `qwen-voice-enrollment`：Qwen声音复刻。 +- `qwen-voice-enrollment`：Qwen-TTS声音复刻。 **input** `_object_` **（必选）** @@ -123,7 +123,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 操作类型。 -- CosyVoice（`voice-enrollment`）：固定为`create_voice`。 +- Qwen-Audio-TTS/CosyVoice（`voice-enrollment`）：固定为`create_voice`。 - Qwen（`qwen-voice-enrollment`）：固定为`create`。 @@ -136,7 +136,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时）。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时）。 用于复刻音色的音频文件URL，要求公网可访问。 @@ -144,7 +144,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于Qwen声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 +仅适用于Qwen-TTS声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 音频数据，支持两种提交方式： @@ -157,7 +157,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于Qwen声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 +仅适用于Qwen-TTS声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 音频对应的文本内容，用于辅助提升复刻效果。 @@ -165,7 +165,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于CosyVoice（model为`voice-enrollment`时）。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice（model为`voice-enrollment`时）。 音色名称前缀，仅允许数字和英文字母，不超过10个字符。生成的音色名格式：`{target_model}-{prefix}-{唯一标识}`。 @@ -173,7 +173,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于Qwen声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 +仅适用于Qwen-TTS声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 音色名称前缀，仅允许数字、英文字母和下划线，不超过16个字符。 @@ -181,7 +181,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash、v3-plus和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash、v3-plus和v3-flash模型支持。 辅助模型识别样本音频的语种，从而更准确地提取音色特征，提升复刻效果。若设置的语种与实际音频语种不符（例如为中文音频设置 `en`），系统将忽略该设置并自动检测语种。 @@ -189,6 +189,34 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 取值范围（因模型而异）： +- qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash： + + - zh：中文 + + - en：英文 + + - fr：法语 + + - de：德语 + + - ja：日语 + + - ko：韩语 + + - ru：俄语 + + - pt：葡萄牙语 + + - th：泰语 + + - id：印尼语 + + - vi：越南语 + + - it：意大利语 + + - ms：马来语 + - cosyvoice-v3-plus： - zh：中文 @@ -236,7 +264,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于Qwen声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 +仅适用于Qwen-TTS声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 指定 `audio.data` 音频对应的语种。若使用该参数，设置的语种须与实际用于复刻的音频语种一致。 @@ -269,7 +297,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 音频预处理后用于声音复刻的参考音频最大时长（秒）。取值范围：\[3.0, 30.0\]。时间越长效果越好。 @@ -279,7 +307,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 是否开启音频预处理（降噪、音频增强、音量规整）。有背景噪音时建议开启；安静环境建议关闭以最大程度还原音色。 @@ -287,12 +315,12 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ ### **返回体** -## CosyVoice声音复刻 +## Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻 ``` { "output": { - "voice_id": "cosyvoice-v3.5-plus-myvoice-xxxxxx" + "voice_id": "qwen-audio-3.0-tts-plus-myvoice-xxxxxx" }, "usage": { "count": 1 @@ -301,7 +329,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ } ``` -## Qwen声音复刻 +## Qwen-TTS声音复刻 ``` { @@ -318,7 +346,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -CosyVoice返回`voice_id`字段，Qwen返回`voice`字段。Qwen声音复刻还可能返回`fallback_mode`和`fallback_reason`字段。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice返回`voice_id`字段，Qwen返回`voice`字段。Qwen-TTS声音复刻还可能返回`fallback_mode`和`fallback_reason`字段。 **request\_id** `_string_` @@ -332,7 +360,7 @@ CosyVoice返回`voice_id`字段，Qwen返回`voice`字段。Qwen声音复刻还 **voice\_id / voice** `_string_` -音色ID。CosyVoice返回`voice_id`，Qwen返回`voice`。可直接用于语音合成接口的voice参数。 +音色ID。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice返回`voice_id`，Qwen返回`voice`。可直接用于语音合成接口的voice参数。 **target\_model** `_string_` @@ -346,7 +374,7 @@ CosyVoice返回`voice_id`字段，Qwen返回`voice`字段。Qwen声音复刻还 **重要** -仅适用于Qwen声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 +仅适用于Qwen-TTS声音复刻（model为`qwen-voice-enrollment`时）。 是否以降级模式创建音色。当音频质量不佳或与文本不匹配时，该值为`true`，表示复刻效果可能不理想。 @@ -591,13 +619,13 @@ curl -X POST 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-gen **重要** -MiniMax不支持该功能。 +MiniMax不支持通过本接口查询音色列表。如需查询 MiniMax 系列模型（如 MiniMax/speech-2.8-turbo）的可用音色 ID（含系统音色与已复刻音色），请参见[声音管理](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/sound-management#b447040127fbt)。 ### **请求体** 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 -## CosyVoice +## Qwen-Audio-TTS/CosyVoice ``` curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization \ @@ -614,7 +642,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ }' ``` -## Qwen声音复刻 +## Qwen-TTS声音复刻 ``` curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization \ @@ -634,9 +662,9 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 声音复刻模型。取值： -- `voice-enrollment`：CosyVoice声音复刻。 +- `voice-enrollment`：Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻。 -- `qwen-voice-enrollment`：Qwen声音复刻。 +- `qwen-voice-enrollment`：Qwen-TTS声音复刻。 **input** `_object_` **（必选）** @@ -647,13 +675,13 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **action** `_string_` **（必选）** -操作类型。CosyVoice：`list_voice`。Qwen：`list`。 +操作类型。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice：`list_voice`。Qwen：`list`。 **prefix** `_string_` （可选） **重要** -仅适用于CosyVoice。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice。 按前缀筛选音色。 @@ -667,14 +695,14 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ ### **返回体** -## CosyVoice +## Qwen-Audio-TTS/CosyVoice ``` { "output": { "voice_list": [ { - "voice_id": "cosyvoice-v3.5-plus-myvoice-xxxxxx", + "voice_id": "qwen-audio-3.0-tts-plus-myvoice-xxxxxx", "gmt_create": "2024-12-11 13:38:02", "gmt_modified": "2024-12-11 13:38:02", "status": "OK" @@ -715,7 +743,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -CosyVoice返回`voice_list`数组，每项包含`voice_id`字段；Qwen同样返回`voice_list`数组，每项包含`voice`字段。Qwen的output中还包含`page_index`、`page_size`和`total_count`分页信息字段。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice返回`voice_list`数组，每项包含`voice_id`字段；Qwen同样返回`voice_list`数组，每项包含`voice`字段。Qwen的output中还包含`page_index`、`page_size`和`total_count`分页信息字段。 **request\_id** `_string_` @@ -753,13 +781,13 @@ CosyVoice返回`voice_list`数组，每项包含`voice_id`字段；Qwen同样返 **voice\_list** `_array[object]_` -查询到的音色列表。CosyVoice和Qwen均使用`voice_list`字段名。 +查询到的音色列表。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice和Qwen均使用`voice_list`字段名。 **属性** **voice\_id / voice** `_string_` -音色ID。CosyVoice为`voice_id`，Qwen为`voice`。 +音色ID。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice为`voice_id`，Qwen为`voice`。 **gmt\_create** `_string_` @@ -773,7 +801,7 @@ CosyVoice返回`voice_list`数组，每项包含`voice_id`字段；Qwen同样返 **重要** -仅CosyVoice返回。 +仅Qwen-Audio-TTS/CosyVoice返回。 音色状态，取值参见"音色状态说明"。 @@ -793,19 +821,19 @@ CosyVoice返回`voice_list`数组，每项包含`voice_id`字段；Qwen同样返 **count** `_integer_` -CosyVoice固定为1。Qwen固定为0。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice固定为1。Qwen固定为0。 ## **查询音色详情** **重要** -仅适用于CosyVoice（model为`voice-enrollment`时）。Qwen和MiniMax模型不支持查询音色详情操作。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice（model为`voice-enrollment`时）。Qwen和MiniMax模型不支持查询音色详情操作。 ### **请求体** 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 -## CosyVoice +## Qwen-Audio-TTS/CosyVoice ``` curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization \ @@ -822,7 +850,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **model** `_string_` **（必选）** -固定为`voice-enrollment`（CosyVoice）。 +固定为`voice-enrollment`（Qwen-Audio-TTS/CosyVoice）。 **input** `_object_` **（必选）** @@ -845,7 +873,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ "output": { "gmt_create": "2024-12-11 13:38:02", "resource_link": "https://yourAudioFileUrl", - "target_model": "cosyvoice-v3.5-plus", + "target_model": "qwen-audio-3.0-tts-plus", "gmt_modified": "2024-12-11 13:38:02", "status": "OK" }, @@ -900,7 +928,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时）。Qwen和MiniMax模型不支持更新操作。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时）。Qwen和MiniMax模型不支持更新操作。 ### **请求体** @@ -976,13 +1004,13 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -MiniMax不支持该功能。 +MiniMax不支持通过本接口查询音色列表。如需查询 MiniMax 系列模型（如 MiniMax/speech-2.8-turbo）的可用音色 ID（含系统音色与已复刻音色），请参见[声音管理](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/sound-management#b447040127fbt)。 ### **请求体** 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 -## CosyVoice +## Qwen-Audio-TTS/CosyVoice ``` curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization \ @@ -997,7 +1025,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ }' ``` -## Qwen声音复刻 +## Qwen-TTS声音复刻 ``` curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization \ @@ -1016,9 +1044,9 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ 声音复刻模型。取值： -- `voice-enrollment`：CosyVoice声音复刻。 +- `voice-enrollment`：Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻。 -- `qwen-voice-enrollment`：Qwen声音复刻。 +- `qwen-voice-enrollment`：Qwen-TTS声音复刻。 **input** `_object_` **（必选）** @@ -1029,13 +1057,13 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **action** `_string_` **（必选）** -操作类型。CosyVoice：`delete_voice`。Qwen：`delete`。 +操作类型。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice：`delete_voice`。Qwen：`delete`。 **voice\_id** `_string_` **（条件必选）** **重要** -仅适用于CosyVoice。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice。 要删除的音色ID。 @@ -1049,7 +1077,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ ### **返回体** -## CosyVoice +## Qwen-Audio-TTS/CosyVoice ``` { @@ -1077,7 +1105,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/ **重要** -CosyVoice的output为空对象，Qwen返回`voice`字段。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice的output为空对象，Qwen返回`voice`字段。 **request\_id** `_string_` @@ -1085,7 +1113,7 @@ CosyVoice的output为空对象，Qwen返回`voice`字段。 **output** `_object_` -模型返回的数据。CosyVoice返回空对象，Qwen返回已删除的音色名称。 +模型返回的数据。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice返回空对象，Qwen返回已删除的音色名称。 **属性** @@ -1109,7 +1137,7 @@ CosyVoice的output为空对象，Qwen返回`voice`字段。 ## **音色状态说明** -音色创建后会经过审核流程，以下是各状态的含义。此状态体系仅适用于CosyVoice（model为`voice-enrollment`时），Qwen的查询和列表返回中不包含status字段。 +音色创建后会经过审核流程，以下是各状态的含义。此状态体系仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice（model为`voice-enrollment`时），Qwen的查询和列表返回中不包含status字段。 **状态** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-java-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-java-sdk.md similarity index 84% rename from skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-java-sdk.md rename to skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-java-sdk.md index ad0dc137..68d6d5fc 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-java-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-java-sdk.md @@ -51,7 +51,7 @@ Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.c **包路径**：`com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.VoiceEnrollmentService` -**功能**：管理CosyVoice复刻音色的生命周期（创建、查询、更新、删除） +**功能**：管理Qwen-Audio-TTS/CosyVoice复刻音色的生命周期（创建、查询、更新、删除） ### **构造方法** @@ -289,7 +289,7 @@ List **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash、v3-plus和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash、v3-plus和v3-flash模型支持。 辅助模型识别样本音频的语种，从而更准确地提取音色特征，提升复刻效果。若设置的语种与实际音频语种不符（例如为中文音频设置 `en`），系统将忽略该设置并自动检测语种。 @@ -297,6 +297,34 @@ List 取值范围（因模型而异）： +- qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash： + + - zh：中文 + + - en：英文 + + - fr：法语 + + - de：德语 + + - ja：日语 + + - ko：韩语 + + - ru：俄语 + + - pt：葡萄牙语 + + - th：泰语 + + - id：印尼语 + + - vi：越南语 + + - it：意大利语 + + - ms：马来语 + - cosyvoice-v3-plus： - zh：中文 @@ -346,7 +374,7 @@ Float **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 音频预处理后用于声音复刻的参考音频最大时长（秒）。取值范围：\[3.0, 30.0\]。时间越长效果越好。 @@ -376,7 +404,7 @@ boolean **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 是否开启音频预处理（降噪、音频增强、音量规整）。有背景噪音时建议开启；安静环境建议关闭以最大程度还原音色。 @@ -390,19 +418,20 @@ boolean import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.Voice; import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.VoiceEnrollmentParam; import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.VoiceEnrollmentService; +import com.alibaba.dashscope.utils.Constants; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.Collections; public class Main { - // 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 - Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class); public static void main(String[] args) { + // 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 + Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"); - String targetModel = "cosyvoice-v3-plus"; + String targetModel = "qwen-audio-3.0-tts-plus"; String prefix = "myvoice"; String fileUrl = "https://your-audio-file-url"; String cloneModelName = "voice-enrollment"; @@ -438,6 +467,7 @@ import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.Voice; import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.VoiceEnrollmentService; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; +import com.alibaba.dashscope.utils.Constants; import com.google.gson.Gson; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; @@ -449,6 +479,8 @@ public class Main { public static void main(String[] args) throws NoApiKeyException, InputRequiredException { + // 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 + Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; VoiceEnrollmentService service = new VoiceEnrollmentService(apiKey); // 查询音色 Voice[] voices = service.listVoice(prefix, 0, 10); @@ -467,17 +499,20 @@ import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.Voice; import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.VoiceEnrollmentService; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; +import com.alibaba.dashscope.utils.Constants; import com.google.gson.Gson; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class Main { public static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"); // 如果您没有配置环境变量，请在此处用您的API-KEY进行替换 - private static String voiceId = "cosyvoice-v3-plus-myvoice-xxx"; // 请按实际情况进行替换 + private static String voiceId = "qwen-audio-3.0-tts-plus-myvoice-xxx"; // 请按实际情况进行替换 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class); public static void main(String[] args) throws NoApiKeyException, InputRequiredException { + // 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 + Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; VoiceEnrollmentService service = new VoiceEnrollmentService(apiKey); Voice voice = service.queryVoice(voiceId); @@ -493,19 +528,20 @@ public class Main { import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.VoiceEnrollmentService; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; +import com.alibaba.dashscope.utils.Constants; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class Main { - // 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 - Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; public static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"); // 如果您没有配置环境变量，请在此处用您的API-KEY进行替换 private static String fileUrl = "https://your-audio-file-url"; // 请按实际情况进行替换 - private static String voiceId = "cosyvoice-v3-plus-myvoice-xxx"; // 请按实际情况进行替换 + private static String voiceId = "qwen-audio-3.0-tts-plus-myvoice-xxx"; // 请按实际情况进行替换 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class); public static void main(String[] args) throws NoApiKeyException, InputRequiredException { + // 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 + Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; VoiceEnrollmentService service = new VoiceEnrollmentService(apiKey); // 更新音色 service.updateVoice(voiceId, fileUrl); @@ -520,18 +556,19 @@ public class Main { import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.enrollment.VoiceEnrollmentService; import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException; import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException; +import com.alibaba.dashscope.utils.Constants; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class Main { - // 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 - Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; public static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"); // 如果您没有配置环境变量，请在此处用您的API-KEY进行替换 - private static String voiceId = "cosyvoice-v3-plus-myvoice-xxx"; // 请按实际情况进行替换 + private static String voiceId = "qwen-audio-3.0-tts-plus-myvoice-xxx"; // 请按实际情况进行替换 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class); public static void main(String[] args) throws NoApiKeyException, InputRequiredException { + // 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将"{WorkspaceId}"替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 + Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; VoiceEnrollmentService service = new VoiceEnrollmentService(apiKey); // 删除音色 service.deleteVoice(voiceId); diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-python-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-python-sdk.md similarity index 85% rename from skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-python-sdk.md rename to skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-python-sdk.md index e27b6772..d23268bd 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-design-python-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/speech-synthesis-api-reference/sound-reengraving/voice-clone-python-sdk.md @@ -51,7 +51,7 @@ dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyunc **包路径**：`dashscope.audio.tts_v2.VoiceEnrollmentService` -**功能**：管理CosyVoice复刻音色的生命周期（创建、查询、更新、删除）。 +**功能**：管理Qwen-Audio-TTS/CosyVoice复刻音色的生命周期（创建、查询、更新、删除）。 ### **构造方法** @@ -112,7 +112,7 @@ List\[str\] **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash、v3-plus和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash、v3-plus和v3-flash模型支持。 辅助模型识别样本音频的语种，从而更准确地提取音色特征，提升复刻效果。若设置的语种与实际音频语种不符（例如为中文音频设置 `en`），系统将忽略该设置并自动检测语种。 @@ -120,6 +120,34 @@ List\[str\] 取值范围（因模型而异）： +- qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash： + + - zh：中文 + + - en：英文 + + - fr：法语 + + - de：德语 + + - ja：日语 + + - ko：韩语 + + - ru：俄语 + + - pt：葡萄牙语 + + - th：泰语 + + - id：印尼语 + + - vi：越南语 + + - it：意大利语 + + - ms：马来语 + - cosyvoice-v3-plus： - zh：中文 @@ -171,7 +199,7 @@ float **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 音频预处理后用于声音复刻的参考音频最大时长（秒）。取值范围：\[3.0, 30.0\]。时间越长效果越好。 @@ -185,7 +213,7 @@ bool **重要** -仅适用于CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 +仅适用于Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻（model为`voice-enrollment`时），且仅qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash、cosyvoice-v3.5-plus、v3.5-flash和v3-flash模型支持。 是否开启音频预处理（降噪、音频增强、音量规整）。有背景噪音时建议开启；安静环境建议关闭以最大程度还原音色。 @@ -363,7 +391,7 @@ service = VoiceEnrollmentService() # 避免频繁调用。每次调用都会创建新音色，达到配额上限后将无法创建。 voice_id = service.create_voice( - target_model='cosyvoice-v3-plus', + target_model='qwen-audio-3.0-tts-plus', prefix='myvoice', url='https://your-audio-file-url' # language_hints=['zh'], @@ -399,7 +427,7 @@ from dashscope.audio.tts_v2 import VoiceEnrollmentService dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1" service = VoiceEnrollmentService() -voice_id = 'cosyvoice-v3-plus-myvoice-xxxxxxxx' +voice_id = 'qwen-audio-3.0-tts-plus-myvoice-xxxxxxxx' voice_details = service.query_voice(voice_id=voice_id) @@ -416,7 +444,7 @@ dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.co service = VoiceEnrollmentService() service.update_voice( - voice_id='cosyvoice-v3-plus-myvoice-xxxxxxxx', + voice_id='qwen-audio-3.0-tts-plus-myvoice-xxxxxxxx', url='https://your-new-audio-file-url' ) print(f"Update submitted. Request ID: {service.get_last_request_id()}") @@ -430,6 +458,6 @@ from dashscope.audio.tts_v2 import VoiceEnrollmentService dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1" service = VoiceEnrollmentService() -service.delete_voice(voice_id='cosyvoice-v3-plus-myvoice-xxxxxxxx') +service.delete_voice(voice_id='qwen-audio-3.0-tts-plus-myvoice-xxxxxxxx') print(f"Deletion submitted. Request ID: {service.get_last_request_id()}") ``` diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/fun-audiochat-client-events.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/fun-audiochat-client-events.md new file mode 100644 index 00000000..80482553 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/fun-audiochat-client-events.md @@ -0,0 +1,464 @@ +# Qwen-Audio 实时语音对话客户端事件 + +Qwen-Audio Realtime API的客户端事件参考。 + +**用户指南**：[实时语音对话（Qwen-Audio-Realtime）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-user-guides)。如需了解事件交互时序，请参见[WebSocket API](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-websocket-api)。 + +## **session.update** + +**说明**：建立连接后，发送此事件更新会话的默认配置。仅包含需要变更的字段，未传字段保持原值。服务端收到后校验参数，若参数不合法则返回错误，若参数合法则应用更改并返回完整配置。 + +**说明** + +`turn_detection` 仅在首次发送音频之前（IDLE 状态）允许修改。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `session.update`。 + +``` +{ + "type": "session.update", + "session": { + "modalities": [ + "text", + "audio" + ], + "voice": "longanqian", + "turn_detection": { + "type": "server_vad", + "threshold": 0.5, + "silence_duration_ms": 800 + } + } +} +``` + +Function Calling： + +``` +{ + "type": "session.update", + "session": { + "modalities": [ + "text", + "audio" + ], + "voice": "longanqian", + "tools": [ + { + "type": "function", + "function": { + "name": "get_weather", + "description": "查询指定城市天气", + "parameters": { + "type": "object", + "properties": { + "city": { + "type": "string", + "title": "城市" + } + }, + "required": ["city"] + } + } + } + ], + "turn_detection": { + "type": "server_vad", + "threshold": 0.5, + "silence_duration_ms": 800 + } + } +} +``` + +声纹注册（voiceprint\_audio\_urls）： + +``` +{ + "type": "session.update", + "session": { + "turn_detection": { + "type": "smart_turn", + "voiceprint_audio_urls": [ + "https://example.com/speaker1.pcm", + "https://example.com/speaker2.wav" + ] + } + } +} +``` + +**session** `_object_`（可选） + +会话配置。 + +**属性** + +**modalities** `_array_`（可选） + +模型输出模态设置，可选值： + +- `["text"]` + + 仅输出文本。 + +- `["audio", "text"]`（默认值） + + 同时输出文本和音频。 + + +**voice** `_string_`（可选） + +TTS 音色名称，默认值为 `longanqian`。支持两种类型，仅可在第一次 `session.update` 中设置，后续传入将被忽略。 + +- **系统音色**：可选值：`longanqian`、`longanlingxin`、`longanlingxi`、`longanxiaoxin`、`longanlufeng`。 + +- **声音复刻音色**：通过声音复刻 API 创建，将返回的 `voice_id` 填入此参数。详见[音色配置](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-user-guides#fc60h311)。 + + +**instructions** `_string_`（可选） + +系统指令，用于设定模型的角色身份、回答风格和行为偏好。对整个会话生效。 + +**input\_audio\_format** `_string_`（可选） + +输入音频格式。当前仅支持 `pcm`（16kHz 16bit 单声道），为默认值。仅在首次发送音频之前（IDLE 状态）允许修改。 + +**output\_audio\_format** `_string_`（可选） + +输出音频格式。当前仅支持 `pcm`（24kHz 16bit 单声道），为默认值。 + +**max\_history\_turns** `_integer_`（可选） + +允许单次请求的最大历史 QA 轮数。取值范围为 1-50，默认值为 20。 + +**tools** `_array_`（可选） + +Function Calling 工具定义列表。配置后模型可根据用户输入自主决定是否调用工具。 + +**属性** + +**type** `_string_`**（必选）** + +固定为 `function`。 + +**function.name** `_string_`**（必选）** + +工具函数名称。 + +**function.description** `_string_`（可选） + +对工具函数功能的描述，模型据此判断是否调用该工具。 + +**function.parameters** `_object_`（可选） + +对工具函数入参的描述，模型据此提取所需入参。若函数无需入参，可不指定。 + +**属性** + +**type** `_string_`**（必选）** + +固定为 `object`。 + +**properties** `_object_`（可选） + +描述各入参的名称、数据类型与说明。 + +**required** `_array_`（可选） + +指定哪些入参为必填项。 + +**turn\_detection** `_object|null_`（可选） + +轮次检测配置。设为 `null` 可切换为 push-to-talk 模式（手动提交音频并触发推理）。若不提供此字段，系统将使用默认参数启用 VAD。 + +**属性** + +**type** `_string_`（可选） + +VAD 类型，可选值： + +- `server_vad`（默认值）：基于声学特征检测语音起止，自动触发推理。 + +- `smart_turn`：融合声学感知与语义理解的智能轮次检测，通过声学与语义双重判断轮次边界。无语义的声音（如”嗯”、”啊”）不会触发对话轮或打断模型播报。 + + +**threshold** `_float_`（可选） + +VAD灵敏度，仅在 server\_vad 模式下生效（smart\_turn 模式下无效）。值越低，VAD越灵敏，越容易将微弱声音（包括背景噪音）识别为语音；值越高，越不灵敏，需要更清晰、音量更大的语音才能触发。 + +取值范围为\[-1.0, 1.0\]，默认值为 0.5。 + +**silence\_duration\_ms** `_integer_`（可选） + +语音结束后需保持静音的最短时间（毫秒），仅在 server\_vad 模式下生效（smart\_turn 模式下无效）。超时即触发模型响应。值越低，响应越快，但可能在短暂停顿时误触发。 + +取值范围为\[200, 6000\]，默认值为 800。对话场景推荐 400-800。 + +**voiceprint\_audio\_urls** `_array_`（可选） + +**仅在 smart\_turn 模式下生效。**目标用户预录音频的公网可访问 URL 列表，用于说话人增强。传入后，模型将在双工对话中精准锁定目标说话人，有效忽略旁人声音与背景噪声。最多支持 5 个 URL。音频格式要求：16kHz PCM 或 WAV。 + +**重要** + +该参数仅在**第一次**发送 `session.update` 事件时可配置，后续传入该字段将被忽略。 + +## **input\_audio\_buffer.append** + +**说明**：追加音频数据到输入缓冲区。应持续、高频发送（如每 20~40 ms 一帧）。此事件无服务端确认回包。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `input_audio_buffer.append`。 + +``` +{ + "type": "input_audio_buffer.append", + "audio": "" +} +``` + +**audio** `_string_`**（必选）** + +Base64 编码的音频数据。 + +## **input\_audio\_buffer.commit** + +**说明**：**仅 push-to-talk 模式。**将缓冲区音频提交为一条用户消息。提交后不会自动触发推理，需要发送 `response.create` 手动触发。 + +server\_vad / smart\_turn 模式下此事件被忽略。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `input_audio_buffer.commit`。 + +``` +{ + "type": "input_audio_buffer.commit" +} +``` + +## **input\_audio\_buffer.clear** + +**说明**：**仅 push-to-talk 模式。**清空缓冲区中尚未提交的音频。server\_vad / smart\_turn 模式下此事件被忽略。服务端以 `input_audio_buffer.cleared` 事件响应。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `input_audio_buffer.clear`。 + +``` +{ + "type": "input_audio_buffer.clear" +} +``` + +## **conversation.item.create** + +**说明**：手动向对话上下文插入一条对话项。可用于注入历史上下文、补充文本信息，或写回 Function Calling 的工具执行结果。 + +**说明** + +若 `item.id` 已存在于对话中，会返回错误并拒绝创建。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `conversation.item.create`。 + +注入用户文本消息： + +``` +{ + "type": "conversation.item.create", + "previous_item_id": "item_xxx", + "item": { + "id": "my_item_001", + "type": "message", + "role": "user", + "content": [ + { + "type": "input_text", + "text": "请帮我总结一下上次的对话" + } + ] + } +} +``` + +写回 Function Calling 结果： + +``` +{ + "type": "conversation.item.create", + "item": { + "type": "function_call_output", + "call_id": "call_xxx", + "output": "{\"temperature\":18,\"condition\":\"晴\"}" + } +} +``` + +**previous\_item\_id** `_string_`（可选） + +指定新项插入到哪条对话项之后。不传时追加到对话末尾。 + +**item** `_object_`**（必选）** + +要创建的对话项。 + +**属性** + +**id** `_string_`（可选） + +对话项的唯一标识符。不传时由服务端自动生成。若指定的 ID 已存在于对话中，会返回错误。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +对话项类型，可选值： + +- `message`：普通对话消息。 + +- `function_call`：函数调用请求。通常由服务端生成，客户端也可用于补充历史上下文。 + +- `function_call_output`：工具执行结果。客户端收到 `function_call` 后执行工具，并用该类型写回结果。 + + +**role** `_string_`（`message` 类型必选） + +消息角色，可选值：`system`、`user`、`assistant`。 + +**content** `_array_`（`message` 类型必选） + +消息内容列表。每个元素包含 `type` 和对应的数据字段。 + +**各 role 支持的 content 类型** + +**system** + +`input_text`：系统消息，必填字段 `text`。 + +**user** + +- `input_text`：用户文本输入，必填字段 `text`。 + +- `input_audio`：用户音频输入，必填字段 `audio`（Base64 编码）。 + + +**assistant** + +`output_text`：助手文本输出，必填字段 `text`。 + +**call\_id** `_string_`（`function_call` / `function_call_output` 类型必选） + +函数调用的唯一标识符，用于关联请求和结果。 + +**name** `_string_`（`function_call` 类型必选） + +要调用的函数名称。 + +**arguments** `_string_`（`function_call` 类型必选） + +函数调用参数，JSON 字符串格式。 + +**output** `_string_`（`function_call_output` 类型必选） + +工具执行结果，JSON 字符串格式。 + +## **conversation.item.retrieve** + +**说明**：查询服务端存储的某条对话项。返回的音频类型 content 仅包含转写文本（`transcript`），不包含原始音频数据。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `conversation.item.retrieve`。 + +``` +{ + "type": "conversation.item.retrieve", + "item_id": "item_xxx" +} +``` + +**item\_id** `_string_`**（必选）** + +要查询的对话项 ID。服务端以 `conversation.item.retrieved` 事件返回查询结果。 + +## **conversation.item.delete** + +**说明**：从对话上下文中删除指定对话项。服务端以 `conversation.item.deleted` 事件确认。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `conversation.item.delete`。 + +``` +{ + "type": "conversation.item.delete", + "item_id": "item_xxx" +} +``` + +**item\_id** `_string_`**（必选）** + +要删除的对话项 ID。 + +## **response.create** + +**说明**：显式触发一次模型推理。各模式下的行为如下： + +- **push-to-talk 模式**：必须手动调用，需先通过 `input_audio_buffer.commit` 提交缓冲区音频或写入 `function_call_output` 后触发。当前有响应正在生成时不允许重复触发。 + +- **server\_vad 模式**：通常由服务端自动触发。当前无响应正在生成时，客户端也允许手动调用；有响应正在生成时不允许重复触发。 + +- **smart\_turn 模式**：等待用户下一轮输入时允许调用。当前处于一个 turn 内时（收到 `input_audio_buffer.speech_started` 到 `response.done` 期间）不允许重复触发。 + + +`response` 字段可选，用于覆盖本轮推理的会话默认配置。Function Calling 场景下，客户端写入 `function_call_output` 后也通过该事件触发二轮推理。 + +**说明** + +server\_vad / smart\_turn 模式下，手动触发的推理仍可能被新语音打断。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `response.create`。 + +``` +{ + "type": "response.create", + "response": { + "modalities": ["audio", "text"] + } +} +``` + +**response** `_object_`（可选） + +用于覆盖本轮推理的会话默认配置。不传时使用当前会话配置。 + +**属性** + +**modalities** `_array_`（可选） + +覆盖本轮的输出模态设置。可选值与 `session.update` 中的 `modalities` 一致。 + +**voice** `_string_`（可选） + +覆盖本轮的 TTS 音色。 + +## **response.cancel** + +**说明**：取消当前正在进行的推理。已输出的部分文本会写入 item 链表，服务端返回 `status=cancelled` 的 `response.done`。 + +若当前无进行中的推理，返回错误。 + +**type** `_string_`**（必选）** + +事件类型，固定为 `response.cancel`。 + +``` +{ + "type": "response.cancel" +} +``` diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/qwen-audio-realtime-server-events.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/qwen-audio-realtime-server-events.md new file mode 100644 index 00000000..d74b004c --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/qwen-audio-realtime-server-events.md @@ -0,0 +1,1486 @@ +# Qwen-Audio 实时语音对话服务端事件 + +Qwen-Audio Realtime API 的服务端事件参考。所有服务端事件均包含 `event_id`（服务端自动生成）和 `type`（事件类型）公共字段。 + +**用户指南**：[实时语音对话（Qwen-Audio-Realtime）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-user-guides)。如需了解事件交互时序，请参见[WebSocket API](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-websocket-api)。 + +## **error** + +**说明**：请求错误或服务异常时返回。客户端错误（`invalid_request_error`）不中断连接；服务端错误（`server_error`）将终止连接。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "error", + "error": { + "type": "invalid_request_error", + "code": "invalid_value", + "message": "Cannot create response while another response is in progress.", + "param": "response.create" + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `error`。 + +**error** `_object_` + +错误的详细信息。 + +**属性** + +**type** `_string_` + +错误类型，如 `invalid_request_error`（客户端错误）或 `server_error`（服务端错误）。 + +**code** `_string_` + +错误码。 + +**message** `_string_` + +错误信息。 + +**param** `_string_` + +与错误相关的参数。 + +## **session.created** + +**说明**：连接建立后服务端发送的首个事件，携带会话默认配置。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_KiKZC2zrhNsKFPZ5cTpyA", + "type": "session.created", + "session": { + "object": "realtime.session", + "model": "qwen-audio-3.0-realtime-plus", + "modalities": ["text", "audio"], + "voice": "longanqian", + "input_audio_transcription": { + "model": "fun-asr" + }, + "turn_detection": { + "type": "server_vad", + "threshold": 0.5, + "silence_duration_ms": 800 + }, + "id": "sess_A1LbG2D63WELBSawRbpq8" + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `session.created`。 + +**session** `_object_` + +会话的配置信息。 + +**属性** + +**object** `_string_` + +固定为 `realtime.session`。 + +**model** `_string_` + +使用的模型名称。 + +**modalities** `_array_` + +模型输出模态设置。 + +**voice** `_string_` + +模型生成音频的音色，为系统音色名称或声音复刻音色的 `voice_id`。 + +**input\_audio\_transcription** `_object_` + +语音转录的配置。 + +**属性** + +**model** `_string_` + +语音转录模型，如 `fun-asr`。 + +**turn\_detection** `_object_` + +轮次检测（VAD）的配置。 + +**id** `_string_` + +会话唯一标识符。 + +## **session.updated** + +**说明**：收到 `session.update` 请求后，若处理成功，则返回此事件，携带更新后的完整会话配置；若出错，则返回 `error` 事件。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_FMG6kiHbILCGiqXFPA98e", + "type": "session.updated", + "session": { + "id": "sess_A1LbG2D63WELBSawRbpq8", + "object": "realtime.session", + "model": "pre-fun-realtime-audiochat-beta-3", + "modalities": ["text", "audio"], + "voice": "longanqian", + "input_audio_transcription": { + "model": "fun-asr" + }, + "turn_detection": { + "type": "smart_turn", + "threshold": 0.1, + "silence_duration_ms": 900 + } + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `session.updated`。 + +**session** `_object_` + +更新后的完整会话配置信息。结构与 `session.created` 中的 session 对象一致。 + +## **input\_audio\_buffer.speech\_started** + +**说明**：VAD 检测到语音开始（server\_vad / smart\_turn 模式）。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "input_audio_buffer.speech_started", + "audio_start_ms": 1200, + "item_id": "item_xxx" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `input_audio_buffer.speech_started`。 + +**audio\_start\_ms** `_integer_` + +语音开始的时间戳（毫秒）。 + +**item\_id** `_string_` + +该段语音最终提交时将创建的 item 的 ID。 + +## **input\_audio\_buffer.speech\_stopped** + +**说明**：VAD 检测到语音结束（server\_vad / smart\_turn 模式）。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "input_audio_buffer.speech_stopped", + "audio_end_ms": 3400, + "item_id": "item_xxx", + "reason": "turn_invalid" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `input_audio_buffer.speech_stopped`。 + +**audio\_end\_ms** `_integer_` + +语音结束的时间戳（毫秒）。 + +**item\_id** `_string_` + +将创建的用户消息项的 ID。 + +**reason** `_string_` + +仅 smart\_turn 模式返回此字段。取值为 `turn_invalid` 时表示当前 turn 被判定为无效轮（无语义内容），不会触发推理。有效轮次时不返回此字段。 + +## **input\_audio\_buffer.committed** + +**说明**：音频缓冲已提交为用户消息（push-to-talk 的 commit 或 VAD 自动提交）。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "input_audio_buffer.committed", + "previous_item_id": "item_xxx", + "item_id": "item_xxx" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `input_audio_buffer.committed`。 + +**previous\_item\_id** `_string_` + +前一条对话项的 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +创建的用户消息项的 ID。 + +## **input\_audio\_buffer.cleared** + +**说明**：音频缓冲已清空（仅 push-to-talk 模式）。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "input_audio_buffer.cleared" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `input_audio_buffer.cleared`。 + +## **conversation.item.created** + +**说明**：新的对话项创建成功。用户音频提交、客户端手动创建或助手响应开始时触发。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "conversation.item.created", + "previous_item_id": "item_xxx", + "item": { + "id": "item_xxx", + "object": "realtime.item", + "type": "message", + "status": "in_progress", + "role": "assistant", + "content": [] + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `conversation.item.created`。 + +**previous\_item\_id** `_string_` + +前一条对话项的 ID。 + +**item** `_object_` + +创建的对话项。 + +**属性** + +**id** `_string_` + +对话项的唯一标识符。 + +**object** `_string_` + +固定为 `realtime.item`。 + +**type** `_string_` + +对话项类型：`message`（普通消息）或 `function_call`（函数调用）。 + +**status** `_string_` + +对话项状态，如 `in_progress`、`completed`。 + +**role** `_string_` + +消息角色，如 `user`、`assistant`。仅 `message` 类型包含。 + +**content** `_array_` + +消息内容列表。仅 `message` 类型包含。 + +## **conversation.item.deleted** + +**说明**：对话项已删除。客户端发送 `conversation.item.delete` 后返回此确认事件。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "conversation.item.deleted", + "item_id": "item_xxx" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `conversation.item.deleted`。 + +**item\_id** `_string_` + +已删除的对话项 ID。 + +## **conversation.item.retrieved** + +**说明**：查询对话项成功返回。客户端发送 `conversation.item.retrieve` 后返回此事件。音频类型 content 仅包含转写文本，不返回原始音频数据。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "conversation.item.retrieved", + "item": { + "id": "item_xxx", + "object": "realtime.item", + "type": "message", + "role": "user", + "content": [ + { + "type": "input_audio", + "transcript": "你好" + } + ] + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `conversation.item.retrieved`。 + +**item** `_object_` + +查询到的对话项完整信息。 + +**属性** + +**id** `_string_` + +对话项的唯一标识符。 + +**object** `_string_` + +固定为 `realtime.item`。 + +**type** `_string_` + +对话项类型：`message`（普通消息）或 `function_call`（函数调用）。 + +**role** `_string_` + +消息角色，如 `user`、`assistant`。仅 `message` 类型包含。 + +**content** `_array_` + +消息内容列表。音频类型 content 仅包含转写文本，不返回原始音频数据。 + +## **conversation.item.input\_audio\_transcription.delta** + +**说明**：ASR 转写增量结果，在语音识别过程中流式返回。包含情绪和语种检测信息。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "conversation.item.input_audio_transcription.delta", + "item_id": "item_xxx", + "content_index": 0, + "text": "你好", + "stash": "世界" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `conversation.item.input_audio_transcription.delta`。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的对话项 ID。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分的索引。 + +**text** `_string_` + +已确定的转写文本。 + +**stash** `_string_` + +尚未确定的暂存文本。 + +## **conversation.item.input\_audio\_transcription.completed** + +**说明**：ASR 转写最终结果。转写文本会写入对应 item 的 `transcript` 字段。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "conversation.item.input_audio_transcription.completed", + "item_id": "item_xxx", + "content_index": 0, + "transcript": "你好世界" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `conversation.item.input_audio_transcription.completed`。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的对话项 ID。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分的索引。 + +**transcript** `_string_` + +完整的转写文本。 + +## **conversation.item.input\_audio\_transcription.failed** + +**说明**：ASR 转写失败。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "conversation.item.input_audio_transcription.failed", + "item_id": "item_xxx", + "content_index": 0, + "error": { + "type": "transcription_error", + "code": "transcription_failed", + "message": "ASR transcription failed" + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `conversation.item.input_audio_transcription.failed`。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的对话项 ID。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分的索引。 + +**error** `_object_` + +错误的详细信息。 + +**属性** + +**type** `_string_` + +错误类型，如 `transcription_error`。 + +**code** `_string_` + +错误码，如 `transcription_failed`。 + +**message** `_string_` + +错误信息。 + +## **conversation.item.ambient\_audio\_transcription.delta** + +**说明**：**仅 smart\_turn 模式。**环境音频转写增量结果。当 VAD 检测到语音活动但语义判定为非有效轮次（如噪声、“嗯”、“啊”等无语义内容）时，将 ASR 识别结果以 ambient 事件透传给客户端。该事件不会关联到对话上下文中的任何 item，`item_id` 为独立生成的临时 ID。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "conversation.item.ambient_audio_transcription.delta", + "item_id": "item_xxx", + "content_index": 0, + "text": "嗯", + "stash": "" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `conversation.item.ambient_audio_transcription.delta`。 + +**item\_id** `_string_` + +独立生成的临时 ID，不关联到对话上下文中的任何 item。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分的索引。 + +**text** `_string_` + +已确定的转写文本。 + +**stash** `_string_` + +尚未确定的暂存文本。 + +## **conversation.item.ambient\_audio\_transcription.completed** + +**说明**：**仅 smart\_turn 模式。**环境音频转写最终结果。与 delta 事件配对，表示一段环境音频的转写结束。该转写结果不会写入对话上下文。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "conversation.item.ambient_audio_transcription.completed", + "item_id": "item_xxx", + "content_index": 0, + "transcript": "嗯", +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `conversation.item.ambient_audio_transcription.completed`。 + +**item\_id** `_string_` + +独立生成的临时 ID，不关联到对话上下文。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分的索引。 + +**transcript** `_string_` + +完整的转写文本。 + +## **response.created** + +**说明**：一轮模型推理开始。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.created", + "response": { + "id": "resp_xxx", + "object": "realtime.response", + "status": "in_progress", + "modalities": ["text", "audio"], + "voice": "longanqian", + "output": [] + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.created`。 + +**response** `_object_` + +响应对象。 + +**属性** + +**id** `_string_` + +响应的唯一标识符。 + +**object** `_string_` + +固定为 `realtime.response`。 + +**status** `_string_` + +响应状态，如 `in_progress`。 + +**modalities** `_array_` + +模型输出模态设置。 + +**voice** `_string_` + +模型生成音频的音色，为系统音色名称或声音复刻音色的 `voice_id`。 + +**output** `_array_` + +响应的输出项列表，初始为空数组。 + +## **response.output\_item.added** + +**说明**：响应中新增一个输出项。普通回复的输出项类型为 `message`；Function Calling 的输出项类型为 `function_call`。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.output_item.added", + "response_id": "resp_xxx", + "output_index": 0, + "item": { + "id": "item_xxx", + "object": "realtime.item", + "type": "message", + "status": "in_progress", + "role": "assistant", + "content": [] + } +} +``` + +Function Call 输出项示例： + +当输出项为函数调用时，`response.output_item.added` / `conversation.item.created` / `response.output_item.done` 中的 `item` 结构如下： + +``` +{ + "id": "item_xxx", + "object": "realtime.item", + "type": "function_call", + "status": "completed", + "call_id": "call_xxx", + "name": "get_weather", + "arguments": "{\"city\":\"杭州\"}" +} +``` + +**说明** + +一轮响应可包含多个 `function_call`，也可能同时包含普通 `message` 输出和 `function_call` 输出。Function Call 部分不会送入 TTS 播报。 + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.output_item.added`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**item** `_object_` + +新增的输出项。 + +**属性** + +**id** `_string_` + +输出项的唯一标识符。 + +**object** `_string_` + +固定为 `realtime.item`。 + +**type** `_string_` + +输出项类型：`message`（普通消息）或 `function_call`（函数调用）。 + +**status** `_string_` + +输出项状态，如 `in_progress`。 + +**role** `_string_` + +消息角色，固定为 `assistant`。仅 `message` 类型包含。 + +**content** `_array_` + +消息内容列表。仅 `message` 类型包含。 + +## **response.content\_part.added** + +**说明**：输出项中新增一个内容部分。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.content_part.added", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "part": { + "type": "audio", + "text": "" + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.content_part.added`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分在输出项中的索引。 + +**part** `_object_` + +新增的内容部分。 + +**属性** + +**type** `_string_` + +内容类型，如 `audio`、`text`。 + +**text** `_string_` + +文本内容，初始为空字符串。 + +## **response.text.delta** + +**说明**：纯文本模式下的文本增量事件，流式返回文本片段。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.text.delta", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "delta": "你好" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.text.delta`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分在输出项中的索引。 + +**delta** `_string_` + +文本增量片段。 + +## **response.text.done** + +**说明**：纯文本模式下的文本输出完成事件。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.text.done", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "text": "你好，有什么可以帮助你的吗？" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.text.done`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分在输出项中的索引。 + +**text** `_string_` + +完整的文本输出。 + +## **response.audio\_transcript.delta** + +**说明**：音频模式下的文字字幕增量事件，流式返回字幕片段。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.audio_transcript.delta", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "delta": "你好" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.audio_transcript.delta`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分在输出项中的索引。 + +**delta** `_string_` + +字幕增量片段。 + +## **response.audio\_transcript.done** + +**说明**：音频模式下的字幕输出完成事件。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.audio_transcript.done", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "transcript": "你好，有什么可以帮助你的吗？" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.audio_transcript.done`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分在输出项中的索引。 + +**transcript** `_string_` + +完整的字幕文本。 + +## **response.audio.delta** + +**说明**：音频模式下的音频数据增量事件。`delta` 字段为 Base64 编码的 PCM 音频数据。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.audio.delta", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "delta": "" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.audio.delta`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分在输出项中的索引。 + +**delta** `_string_` + +Base64 编码的 PCM 音频数据片段。 + +## **response.audio.done** + +**说明**：音频模式下的音频输出完成事件，不包含音频数据。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.audio.done", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "content_index": 0 +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.audio.done`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分在输出项中的索引。 + +## **response.content\_part.done** + +**说明**：输出项中的内容部分输出完成。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.content_part.done", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "part": { + "type": "audio", + "text": "你好，有什么可以帮助你的吗？" + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.content_part.done`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**content\_index** `_integer_` + +内容部分在输出项中的索引。 + +**part** `_object_` + +完成的内容部分。 + +**属性** + +**type** `_string_` + +内容类型，如 `audio`、`text`。 + +**text** `_string_` + +文本内容或音频字幕文本。 + +## **response.output\_item.done** + +**说明**：响应中的输出项输出完成。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.output_item.done", + "response_id": "resp_xxx", + "output_index": 0, + "item": { + "id": "item_xxx", + "object": "realtime.item", + "type": "message", + "status": "completed", + "role": "assistant", + "content": [ + { + "type": "text", + "text": "你好，有什么可以帮助你的吗？" + } + ] + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.output_item.done`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**item** `_object_` + +完成的输出项完整信息。 + +**属性** + +**id** `_string_` + +输出项的唯一标识符。 + +**object** `_string_` + +固定为 `realtime.item`。 + +**type** `_string_` + +输出项类型：`message`（普通消息）或 `function_call`（函数调用）。 + +**status** `_string_` + +输出项状态，如 `completed`。 + +**role** `_string_` + +消息角色，固定为 `assistant`。仅 `message` 类型包含。 + +**content** `_array_` + +消息内容列表。仅 `message` 类型包含。 + +## **response.function\_call\_arguments.delta** + +**说明**：Function Calling 参数增量。模型决定调用工具时，服务端会先发送 `response.output_item.added`（`item.type=function_call`）和对应的 `conversation.item.created`，随后通过本事件流式输出参数片段。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.function_call_arguments.delta", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "call_id": "call_xxx", + "delta": "{\"city" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.function_call_arguments.delta`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**call\_id** `_string_` + +函数调用的唯一标识符。 + +**delta** `_string_` + +函数调用参数的增量片段（JSON 字符串片段）。 + +## **response.function\_call\_arguments.done** + +**说明**：Function Calling 参数输出完成。收到该事件后，客户端应执行对应工具，并通过 `conversation.item.create` 写入 `function_call_output`，随后发送 `response.create` 触发二轮推理。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.function_call_arguments.done", + "response_id": "resp_xxx", + "item_id": "item_xxx", + "output_index": 0, + "call_id": "call_xxx", + "name": "get_weather", + "arguments": "{\"city\":\"杭州\"}" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.function_call_arguments.done`。 + +**response\_id** `_string_` + +关联的响应 ID。 + +**item\_id** `_string_` + +关联的输出项 ID。 + +**output\_index** `_integer_` + +输出项在响应中的索引。 + +**call\_id** `_string_` + +函数调用的唯一标识符。 + +**name** `_string_` + +调用的函数名称。 + +**arguments** `_string_` + +完整的函数调用参数（JSON 字符串）。 + +## **response.done** + +**说明**：一轮推理完成。`status` 表示结束原因。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +## 正常完成 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.done", + "response": { + "id": "resp_xxx", + "object": "realtime.response", + "status": "completed", + "modalities": ["text", "audio"], + "voice": "longanqian", + "output": [ + { + "id": "item_xxx", + "object": "realtime.item", + "type": "message", + "status": "completed", + "role": "assistant", + "content": [ + { + "type": "audio", + "transcript": "你好，有什么可以帮助你的吗？" + } + ] + } + ] + } +} +``` + +## 被打断取消 + +``` +{ + "event_id": "event_xxx", + "type": "response.done", + "response": { + "id": "resp_xxx", + "status": "cancelled", + "status_details": { + "type": "cancelled", + "reason": "turn_detected" + } + } +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `response.done`。 + +**response** `_object_` + +完整的响应对象。 + +**属性** + +**id** `_string_` + +响应的唯一标识符。 + +**object** `_string_` + +固定为 `realtime.response`。 + +**status** `_string_` + +响应的结束状态。可选值： + +- `completed`：正常完成。 + +- `cancelled`：被打断取消。`status_details.reason` 为 `turn_detected`（VAD 打断）或 `client_cancelled`（客户端取消）。 + +- `failed`：LLM 或 TTS 错误。 + + +**status\_details** `_object_` + +状态详情，仅在 `cancelled` 或 `failed` 时存在。 + +**属性** + +**type** `_string_` + +状态类型，如 `cancelled`。 + +**reason** `_string_` + +取消原因：`turn_detected`（VAD 打断）或 `client_cancelled`（客户端取消）。 + +**modalities** `_array_` + +模型输出模态设置。 + +**voice** `_string_` + +模型生成音频的音色，为系统音色名称或声音复刻音色的 `voice_id`。 + +**output** `_array_` + +响应的输出项列表，包含完整的 item 对象。 + +## **voiceprint\_audio\_list.in\_progress** + +**说明**：声纹注册流程异步进行中。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_PaEcN7CCrlhE8q4MM2yND", + "type": "voiceprint_audio_list.in_progress", + "item_id": "vp_Y12cA986j1KZ9O9YmAXOA" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `voiceprint_audio_list.in_progress`。 + +**item\_id** `_string_` + +声纹注册任务的唯一标识符。 + +## **voiceprint\_audio\_list.completed** + +**说明**：声纹注册流程已完成。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_PaEcN7CCrlhE8q4MM2yND", + "type": "voiceprint_audio_list.completed", + "item_id": "vp_Y12cA986j1KZ9O9YmAXOA" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `voiceprint_audio_list.completed`。 + +**item\_id** `_string_` + +声纹注册任务的唯一标识符。 + +## **voiceprint\_audio\_list.failed** + +**说明**：声纹注册失败，不阻塞正常对话调用。 + +**event\_id** `_string_` + +本次事件唯一标识符。 + +``` +{ + "event_id": "event_PaEcN7CCrlhE8q4MM2yND", + "type": "voiceprint_audio_list.failed", + "item_id": "vp_Y12cA986j1KZ9O9YmAXOA", + "reason": "" +} +``` + +**type** `_string_` + +事件类型，固定为 `voiceprint_audio_list.failed`。 + +**item\_id** `_string_` + +声纹注册任务的唯一标识符。 + +**reason** `_string_` + +失败原因描述。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/qwen-audio-realtime-websocket-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/qwen-audio-realtime-websocket-api.md new file mode 100644 index 00000000..25294168 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/audio-api-references/voice-conversation-api-references/real-time-voice-conversation-api-references/qwen-audio-realtime-websocket-api.md @@ -0,0 +1,326 @@ +# Qwen-Audio 实时语音对话WebSocket API参考 + +Qwen-Audio Realtime API 通过 WebSocket 协议提供实时语音对话能力。客户端通过发送和接收 JSON 事件与服务端交互，支持语音输入、文本输入、语音活动检测（VAD）、流式语音和文本输出等功能。 + +**用户指南**：[实时语音对话（Qwen-Audio-Realtime）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-user-guides)。客户端事件和服务端事件的详细说明，请参见[客户端事件](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/fun-audiochat-client-events)和[服务端事件](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-server-events)。 + +**重要** + +阿里云百炼为华北2（北京）地域推出了业务空间专属域名，能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性，建议从 `dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`。 + +`{WorkspaceId}`需要替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。现有域名仍可正常使用。 + +## **服务端点** + +WebSocket URL 固定如下，通过查询参数 `model` 指定要调用的模型名称（将 `` 替换为实际的模型）： + +## 华北2（北京） + +`wss://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/realtime?model=` + +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 + +**重要** + +URL 必须使用 `wss://` 协议。Authorization 在请求头中设置，模型通过 URL 查询参数 `model` 指定。 + +## **请求头** + +请求头中需添加如下信息： + +**参数** + +**类型** + +**是否必选** + +**说明** + +Authorization + +string + +是 + +鉴权令牌，格式为 `Bearer `，将 `` 替换为实际的 API Key。 + +user-agent + +string + +否 + +客户端标识，便于服务端追踪来源。 + +X-DashScope-WorkSpace + +string + +否 + +阿里云百炼业务空间 ID。 + +**重要** + +Authorization 鉴权在 WebSocket 握手阶段验证。如果 API Key 无效或缺失，握手将失败并返回 HTTP 401/403 错误。 + +## **核心概念** + +- **Session（会话）**：一次 WebSocket 连接对应一个会话，会话内维护配置和对话上下文。 + +- **Conversation Item（对话项）**：对话中的每条消息，按链表顺序组织。 + +- **Response（响应）**：一次模型推理产生的输出，包含一个或多个输出项，输出项可以是助手消息，也可以是函数调用。 + +- **Function Call（函数调用）**：模型请求客户端执行工具函数时产生的输出项。客户端执行完成后通过 `function_call_output` 写回结果，再用 `response.create` 触发下一轮推理。 + +- **Turn Detection（轮次检测）**：控制何时触发推理。 + + +## **交互模式** + +Qwen-Audio Realtime API 支持三种交互模式，通过 `session.update` 事件的 `turn_detection.type` 参数配置： + +**模式** + +**turn\_detection.type** + +**描述** + +**适用场景** + +**server\_vad** + +`server_vad` + +服务端 VAD 检测语音起止，自动触发推理。 + +免提对话、语音助手 + +**smart\_turn** + +`smart_turn` + +融合声学感知与语义理解判断轮次边界，而非仅依赖人声信号。无语义的声音（如”嗯”、”啊”）不会触发对话轮或打断模型播报。 + +低延迟自然对话、高质量打断 + +**push-to-talk** + +`null` + +客户端手动提交音频、手动触发推理。 + +按键说话、精确控制 + +## **交互流程** + +客户端事件和服务端事件的详细说明，请参见客户端事件和服务端事件。 + +### **server\_vad 模式** + +服务端对传入的音频进行语音活动检测，检测到语音结束后自动触发推理。 + +**启用方式：**配置 `session.update` 事件的 `turn_detection.type` 为 `server_vad`。 + +## **一轮完整对话** + +下图展示了 server\_vad 模式下的典型交互时序： + +服务端 客户端 服务端 客户端 会话初始化 语音输入 loop \[用户说话中\] loop \[用户说话中\] 响应生成 loop \[流式输出\] loop \[多轮交互\] connect session.created session.update session.updated input\_audio\_buffer.append input\_audio\_buffer.speech\_started input\_audio\_buffer.append conversation.item.input\_audio\_transcription.delta input\_audio\_buffer.speech\_stopped conversation.item.input\_audio\_transcription.completed commit audio buffer input\_audio\_buffer.committed conversation.item.created response.created response.output\_item.added conversation.item.created response.content\_part.added response.audio\_transcript.delta response.audio.delta response.audio\_transcript.done response.audio.done response.content\_part.done response.output\_item.done response.done + +按时间顺序，客户端与服务端的交互流程如下： + +1. 客户端建立 WebSocket 连接，服务端返回 `session.created` 事件。 + +2. 客户端发送 `session.update` 配置会话参数，服务端返回 `session.updated`。 + +3. 客户端持续发送 `input_audio_buffer.append` 追加音频数据。 + +4. 服务端检测到语音开始，返回 `input_audio_buffer.speech_started`，同时流式返回 ASR 转写增量 `conversation.item.input_audio_transcription.delta`。 + +5. 服务端检测到语音结束，返回 `input_audio_buffer.speech_stopped`、`input_audio_buffer.committed` 和 `conversation.item.created`。 + +6. 服务端自动生成响应，流式返回文本和音频增量（`response.audio_transcript.delta`、`response.audio.delta`），最终返回 `response.done`。 + + +## **用户打断** + +模型播报期间，若 VAD 检测到用户开始说话，服务端会取消当前响应（返回 `response.done`，状态为 `cancelled`），随后开始新一轮语音输入和响应。下图展示了用户打断的交互时序： + +服务端 客户端 服务端 客户端 服务端正在流式输出 loop \[流式输出中\] 用户打断 新一轮语音输入 loop \[用户说话中\] 新一轮推理 response.audio.delta input\_audio\_buffer.append（用户开始说话） response.done（status=cancelled） input\_audio\_buffer.speech\_started input\_audio\_buffer.append conversation.item.input\_audio\_transcription.delta input\_audio\_buffer.speech\_stopped conversation.item.input\_audio\_transcription.completed commit audio buffer input\_audio\_buffer.committed conversation.item.created response.created + +### **smart\_turn 模式** + +融合声学感知与语义理解检测语音结束，可过滤回应语、背景音等无意义声音。无语义的声音通过 `conversation.item.ambient_audio_transcription.delta` 事件透传，不触发对话轮。 + +**启用方式：**配置 `session.update` 事件的 `turn_detection.type` 为 `smart_turn`。 + +## **一轮完整对话** + +下图展示了 smart\_turn 模式下的典型交互时序： + +服务端 客户端 服务端 客户端 会话初始化 loop \[用户说话中\] 无效语音（可能出现 0~N 次） loop \[用户说话中\] loop \[用户说话中\] 响应生成 loop \[流式输出\] loop \[多轮交互\] connect session.created session.update session.updated input\_audio\_buffer.append conversation.item.ambient\_audio\_transcription.delta conversation.item.ambient\_audio\_transcription.completed input\_audio\_buffer.append input\_audio\_buffer.speech\_started input\_audio\_buffer.append conversation.item.input\_audio\_transcription.delta input\_audio\_buffer.speech\_stopped conversation.item.input\_audio\_transcription.completed commit audio buffer input\_audio\_buffer.committed conversation.item.created response.created response.output\_item.added conversation.item.created response.content\_part.added response.audio\_transcript.delta response.audio.delta response.audio\_transcript.done response.audio.done response.content\_part.done response.output\_item.done response.done + +与 server\_vad 模式的主要区别： + +- 无语义声音（“嗯”、“啊”等）不会触发推理，而是通过 `ambient_audio_transcription` 事件返回。 + +- 已判定有效的语音可能被撤回（`input_audio_buffer.speech_stopped` 返回 `reason=turn_invalid`），此时不触发推理。 + +- 在等待用户下一轮输入时，客户端可显式发送 `response.create` 触发推理。 + + +## **用户打断** + +与 server\_vad 模式的打断处理基本一致。下图展示了用户打断的交互时序： + +服务端 客户端 服务端 客户端 服务端正在流式输出 loop \[流式输出中\] 用户打断 新一轮语音输入 loop \[用户说话中\] 新一轮推理 response.audio.delta input\_audio\_buffer.append（用户开始说话） response.done（status=cancelled） input\_audio\_buffer.speech\_started input\_audio\_buffer.append conversation.item.input\_audio\_transcription.delta conversation.item.input\_audio\_transcription.completed input\_audio\_buffer.speech\_stopped commit audio buffer input\_audio\_buffer.committed conversation.item.created response.created + +## **无效轮次** + +已判定有效的语音可能被撤回（`input_audio_buffer.speech_stopped` 返回 `reason=turn_invalid`），此时不触发推理，客户端应继续发送音频等待下一轮有效语音。下图展示了无效轮次的交互时序： + +服务端 客户端 服务端 客户端 loop \[用户说话中\] loop \[用户说话中\] 轮次无效 继续发送音频，等待下一轮 input\_audio\_buffer.append input\_audio\_buffer.speech\_started input\_audio\_buffer.append conversation.item.input\_audio\_transcription.delta input\_audio\_buffer.speech\_stopped（reason=turn\_invalid） + +### **说话人增强配置流程** + +在 smart\_turn 模式下，首次 `session.update` 中传入 `voiceprint_audio_urls` 时，服务端将异步执行声纹注册（加载目标说话人音频特征），并通过事件通知注册进度。声纹注册失败不阻塞正常对话流程。 + +按时间顺序，声纹注册的交互流程如下： + +1. 客户端发送 `session.update`，在 `turn_detection.voiceprint_audio_urls` 中传入声纹音频 URL，服务端返回 `session.created`。 + +2. 服务端立即异步启动声纹注册，在 `session.updated` 返回**之前**先推送 `voiceprint_audio_list.in_progress` 事件，携带本次注册任务的唯一标识 `item_id`。 + +3. 服务端返回 `session.updated`，确认会话配置已生效。 + +4. 声纹注册完成后，服务端推送终态事件（`item_id` 与步骤 2 一致）： + + - 注册成功：`voiceprint_audio_list.completed`。 + + - 注册失败：`voiceprint_audio_list.failed`，附带 `reason` 字段说明失败原因（如音频 URL 无法下载）。 + + +**说明** + +`voiceprint_audio_urls` 仅在**第一次** `session.update` 时生效，后续传入该字段将被忽略。 + +### **push-to-talk 模式** + +客户端手动控制音频提交和推理触发，适用于按键说话场景。 + +**启用方式：**配置 `session.update` 事件的 `turn_detection` 为 `null`。 + +## **一轮完整对话** + +下图展示了 push-to-talk 模式下的典型交互时序： + +服务端 客户端 服务端 客户端 会话初始化 语音输入 loop \[用户说话中\] 响应生成 loop \[流式输出\] loop \[多轮交互\] connect session.created session.update session.updated input\_audio\_buffer.append conversation.item.input\_audio\_transcription.delta input\_audio\_buffer.commit（用户松开按键） conversation.item.input\_audio\_transcription.completed input\_audio\_buffer.committed conversation.item.created response.create（手动触发推理） response.created response.output\_item.added conversation.item.created response.content\_part.added response.audio\_transcript.delta response.audio.delta response.audio\_transcript.done response.audio.done response.content\_part.done response.output\_item.done response.done + +按时间顺序，客户端与服务端的交互流程如下： + +1. 客户端持续发送 `input_audio_buffer.append` 追加音频数据。 + +2. 用户说完话后，客户端发送 `input_audio_buffer.commit` 提交缓冲区。 + +3. 客户端发送 `response.create` 手动触发推理。 + +4. 服务端生成响应，流式返回文本和音频。 + + +## **用户打断** + +客户端发送 `response.cancel` 取消当前响应，服务端返回 `response.done`（状态为 `cancelled`，原因为 `client_cancelled`）。下图展示了用户打断的交互时序： + +服务端 客户端 服务端 客户端 服务端正在流式输出 loop \[流式输出中\] 用户打断 新一轮语音输入 loop \[用户说话中\] 新一轮推理 response.audio\_transcript.delta response.audio.delta response.cancel response.done（status=cancelled, reason=client\_cancelled） input\_audio\_buffer.append conversation.item.input\_audio\_transcription.delta input\_audio\_buffer.commit conversation.item.input\_audio\_transcription.completed input\_audio\_buffer.committed conversation.item.created response.create response.created + +## **各模式操作约束** + +**操作** + +**push-to-talk** + +**server\_vad** + +**smart\_turn** + +session.update + +IDLE 时全部可改；非 IDLE 时部分受限 + +IDLE 时全部可改；非 IDLE 时部分受限 + +IDLE 时全部可改；非 IDLE 时部分受限 + +input\_audio\_buffer.append + +允许 + +允许 + +允许 + +input\_audio\_buffer.commit + +允许 + +忽略 + +忽略 + +input\_audio\_buffer.clear + +允许 + +忽略 + +忽略 + +response.create + +允许（需先通过 `input_audio_buffer.commit` 提交缓冲区音频；当前有响应正在生成时不允许重复触发） + +当前无响应正在生成时允许；有响应正在生成时不允许重复触发 + +等待用户下一轮输入时允许；当前处于一个 turn 内时（收到 `input_audio_buffer.speech_started` 到 `response.done` 期间）不允许重复触发 + +response.cancel + +允许（推理中） + +允许（推理中） + +允许（推理中） + +conversation.item.create/delete/retrieve + +允许 + +允许 + +允许 + +**说明** + +`turn_detection` 和 `input_audio_format` 仅在首次发送音频之前（IDLE 状态）允许修改。 + +## **错误处理** + +**类型** + +**行为** + +**示例** + +客户端错误（`invalid_request_error`） + +连接保持，仅通知 + +参数不合法、状态不允许、item\_id 重复 + +服务端错误（`server_error`） + +连接终止 + +LLM 连接失败、存储故障 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md index 5179c107..34e868f8 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md @@ -118,14 +118,14 @@ qwen-image-edit **重要** -百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： +阿里云百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： - 华北2（北京）地域：从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` - 新加坡地域：从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 +其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 ## HTTP调用 @@ -133,7 +133,7 @@ qwen-image-edit **新加坡地域**：`POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation` -调用时请将`WorkspaceId`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 #### 请求参数 @@ -504,7 +504,7 @@ import os from dashscope import MultiModalConversation import dashscope -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1' # 模型支持输入1-3张图片 @@ -558,7 +558,7 @@ import base64 import mimetypes import dashscope -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1' # ---用于 Base64 编码 --- @@ -710,7 +710,7 @@ import java.util.*; public class QwenImageEdit { static { - // 以下为中国（北京）地域url，若使用新加坡地域的模型，需将url替换为：https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1 + // 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; } @@ -790,7 +790,7 @@ import java.util.*; public class QwenImageEdit { static { - // 以下为中国（北京）地域url，若使用新加坡地域的模型，需将url替换为：https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1 + // 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; } diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/vidu-image-models/vidu-image-generation-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/vidu-image-models/vidu-image-generation-api-reference.md new file mode 100644 index 00000000..22a28360 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/vidu-image-models/vidu-image-generation-api-reference.md @@ -0,0 +1,541 @@ +# Vidu-图像生成API参考 + +Vidu-参考生图模型支持**文生图**、**图片编辑、参考图生图等**任务。 + +**重要** + +本文档仅适用于华北2（北京）地域，且必须使用该地域的[API Key](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key)。 + +## **模型概览** + +**模型名称** + +**能力支持** + +**输入模态** + +**输出图像规格** + +vidu/vidu-image\_reference2image + +支持参考生图、文生图、图片编辑，对中英文字的精准渲染、UI/图表等设计细节的像素级还原，适合制作海报、信息图等。 + +文本、图像 + +图像分辨率：1K、2K、4K + +图像张数：1 + +图像格式：PNG + +vidu/viduq3-fast\_reference2image + +支持参考生图、文生图、图片编辑，主打高速高质与低成本，成本比Pro降低约50%。 + +文本、图像 + +图像分辨率：1K、2K、4K + +图像张数：1 + +图像格式：PNG + +vidu/viduq2-pro\_reference2image + +支持参考生图、文生图、图片编辑，擅长处理复杂逻辑，具备超强上下文一致性和工业级稳定性。适合专业设计、漫剧制作等。 + +文本、图像 + +图像分辨率：1K、2K、4K + +图像张数：1 + +图像格式：PNG + +vidu/viduq2-fast\_reference2image + +支持参考生图、文生图、图片编辑，语义理解能力大幅提升，支持更多风格。 + +文本、图像 + +图像分辨率：1K + +图像张数：1 + +图像格式：PNG + +## **前提条件** + +1. **开通服务**：前往[阿里云百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/all)，搜索"Vidu"，找到对应模型卡片，单击**立即开通**，在弹窗内确认开通及授权。 + +2. **配置API Key**：选择地域并[获取API Key](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)，再[配置API Key到环境变量](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)。 + + +## HTTP调用 + +图像生成任务有一定耗时，API采用异步调用。整个流程包含 **"创建任务 -> 轮询获取"** 两个核心步骤，具体如下： + +### 步骤一：提交图像生成任务 + +**北京地域**：`POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation` + +#### 请求参数 + +## 文生图 + +支持所有Vidu模型。 + +``` +curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation' \ +--header 'X-DashScope-Async: enable' \ +--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ +--header 'Content-Type: application/json' \ +--data '{ + "model": "vidu/vidu-image_reference2image", + "input": { + "messages": [ + { + "role": "user", + "content": [ + { + "text": "一间有着精致窗户的花店,漂亮的木质门,摆放着花朵" + } + ] + } + ] + }, + "parameters": { + "size": "1024*1024", + "n": 1, + "watermark": false + } +}' +``` + +## 参考图生图 + +支持所有Vidu模型，最多可传入14张参考图。 + +``` +curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation' \ +--header 'X-DashScope-Async: enable' \ +--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ +--header 'Content-Type: application/json' \ +--data '{ + "model": "vidu/vidu-image_reference2image", + "input": { + "messages": [ + { + "role": "user", + "content": [ + { + "text": "参考图片的风格，生成一只坐着的橘黄色的猫" + }, + { + "image": "https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png" + } + ] + } + ] + }, + "parameters": { + "size": "2048*2048", + "n": 1, + "watermark": false + } +}' +``` + +##### 请求头（Headers） + +**Content-Type** `_string_` **（必选）** + +请求内容类型。此参数必须设置为`application/json`。 + +**Authorization** `_string_`**（必选）** + +请求身份认证。接口使用阿里云百炼API Key进行身份认证。示例值：Bearer sk-xxxx。 + +**X-DashScope-Async** `_string_` **（必选）** + +异步处理配置参数。HTTP请求只支持异步，**必须设置为**`**enable**`。 + +**重要** + +缺少此请求头将报错：“current user api does not support synchronous calls”。 + +**X-DashScope-Callback-URL** `_string_` （可选） + +任务完成后的回调通知地址。 + +##### 请求体（Request Body） + +**model** `_string_` **（必选）** + +模型名称。可选值： + +- `vidu/vidu-image_reference2image` + +- `vidu/viduq3-fast_reference2image` + +- `vidu/viduq2-pro_reference2image` + +- `vidu/viduq2-fast_reference2image` + + +**input** `_object_` **（必选）** + +输入参数对象，包含以下字段： + +**属性** + +**messages** `_array_` **（必选）** + +多轮消息列表。服务端会提取第一个非空`text`作为提示词，并提取全部`image`作为参考图。数组内**有且只有一个对象**，该对象包含`role`和`content`两个属性。 + +**属性** + +**role** `_string_` （可选） + +消息的角色，建议设置为`user`。 + +**content** `_array_` **（必选）** + +消息内容，包含文本提示词（text）和可选的参考图像（image，支持多张）。 + +**属性** + +**text** `_string_` **（条件必选）** + +正向提示词，用于描述期望生成的图像内容、风格和构图。 + +支持中英文，长度不超过5000个字符，每个汉字、字母、数字或符号计为一个字符。 + +示例值：一只坐着的橘黄色的猫，表情愉悦，活泼可爱，逼真准确。 + +**注意**：整个messages中至少需要一个非空文本。 + +**image** `_string_` （可选） + +参考图像的URL。支持传多张，所有模型最多支持输入14张。 + +- 支持 HTTP 或 HTTPS 协议。 + +- 示例值：https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png。 + + +图像限制： + +- 格式：PNG、JPG、WEBP。 + +- 宽高比：在1:4 ~ 4:1之间。 + +- 文件大小：所有图片总和不超过50MB。 + +- 数量限制：最多14张参考图片。 + + +**parameters** `_object_` （可选） + +控制图像生成参数。 + +**属性** + +**size** `_string_` （可选） + +图片尺寸，格式为`宽*高`（如`2048*2048`）。不传时默认`1024*1024`。 + +不同模型支持的尺寸列表请参见下方[可用尺寸列表](#vidu-sizes-h2)。 + +**n** `_integer_` （可选） + +生成图片数量，当前仅支持`1`。传其他值会返回参数错误。 + +**seed** `_integer_` （可选） + +随机数种子，取值范围`[0,2147483647]`，`0`表示随机。 + +使用相同的`seed`参数值可使生成内容保持相对稳定。若不提供，算法将自动使用随机数种子。 + +**watermark** `_bool_` （可选） + +是否添加水印标识。 + +- `false`：默认值，不添加水印。 + +- `true`：添加水印。 + + +#### 响应参数 + +#### 成功响应 + +请保存 task\_id，用于查询任务状态与结果。 + +``` +{ + "output": { + "task_status": "PENDING", + "task_id": "0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx" + }, + "request_id": "4909100c-7b5a-9f92-bfe5-xxxxxx" +} +``` + +#### 异常响应 + +创建任务失败，请参见[错误码](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code)进行解决。 + +``` +{ + "code": "InvalidApiKey", + "message": "No API-key provided.", + "request_id": "7438d53d-6eb8-4596-8835-xxxxxx" +} +``` + +**request\_id** `_string_` + +请求唯一标识。可用于请求明细溯源和问题排查。 + +**code** `_string_` + +请求失败的错误码。请求成功时不会返回此参数，详情请参见[错误码](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code)。 + +**message** `_string_` + +请求失败的详细信息。请求成功时不会返回此参数，详情请参见[错误码](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code)。 + +### 步骤二：查询任务结果 + +**北京地域**：`GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}` + +**说明** + +- **轮询建议**：图像生成过程需一定时间，建议采用**轮询**机制，并设置合理的查询间隔（如5秒）来获取结果。 + +- **任务状态流转**：PENDING（等待中）→ RUNNING（处理中）→ SUCCEEDED（成功）/ FAILED（失败）。 + +- **图片链接有效期**：生成图像的下载链接**24小时**内有效，请及时下载并保存图像。 + + +#### 请求参数 + +## 查询任务结果 + +``` +curl --location --request GET 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}' \ +--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" +``` + +##### **请求头（Headers）** + +**Authorization** `_string_`**（必选）** + +请求身份认证。接口使用阿里云百炼API Key进行身份认证。示例值：Bearer sk-xxxx。 + +**task\_id** `_string_`**（必选）** + +任务ID。 + +#### 响应参数 + +## 任务执行成功 + +``` +{ + "request_id": "f584a817-6e00-9841-961a-49f7382a03d4", + "output": { + "task_id": "6404d4ec-4cdf-45b5-8d7d-3d429c6baed5", + "task_status": "SUCCEEDED", + "submit_time": "2026-07-13 20:27:41.291", + "scheduled_time": "2026-07-13 20:27:41.320", + "end_time": "2026-07-13 20:28:39.767", + "finished": true, + "choices": [ + { + "finish_reason": "stop", + "message": { + "role": "assistant", + "content": [ + { + "image": "https://example.com/generated-image.png", + "type": "image" + } + ] + } + } + ] + }, + "usage": { + "SR": "2K", + "size": "2048*2048", + "image_count": 1 + } +} +``` + +## 任务执行异常 + +如果因为某种原因导致任务执行失败，将返回相关信息，可以通过code和message字段明确指示错误原因。请参见[错误码](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code)进行解决。 + +``` +{ + "request_id": "1f015514-b04c-9190-b4dd-8ba11bb15708", + "output": { + "task_id": "ccae6c03-fe9f-48fd-b3d6-a524c4707f17", + "task_status": "FAILED", + "submit_time": "2026-07-13 20:27:50.654", + "scheduled_time": "2026-07-13 20:27:50.689", + "end_time": "2026-07-13 20:27:51.090", + "code": "InvalidParameter", + "message": "Missing required field 'parameters.n' in request body" + } +} +``` + +**output** `_object_` + +任务输出信息。 + +**属性** + +**task\_id** `_string_` + +任务ID。 + +**choices** `_array_` + +图片输出候选列表，仅在task\_status=SUCCEEDED时返回。 + +**属性** + +**finish\_reason** `_string_` + +结束原因，成功时通常为`stop`。 + +**message** `_object_` + +模型返回的消息。 + +**属性** + +**role** `_string_` + +消息的角色，固定为`assistant`。 + +**content** `_array_` + +**属性** + +**type** `_string_` + +输出内容的类型，固定为`image`。 + +**image** `_string_` + +生成图像的下载链接，图像格式为PNG。**链接有效期为24小时**，请及时下载并保存图像。 + +**finished** `_bool_` + +是否完成，仅在task\_status=SUCCEEDED时返回。 + +**usage** `_object_` + +资源用量信息。只对成功的结果计数。 + +**属性** + +**image\_count** `_integer_` + +生成图像的数量。 + +**size** `_string_` + +生成图片的分辨率，格式为`宽*高`。示例值：2048\*2048。 + +**SR** `_string_` + +生成图像的分辨率档位。示例值：2K。 + +**request\_id** `_string_` + +请求唯一标识。可用于请求明细溯源和问题排查。 + +**code** `_string_` + +请求失败的错误码。请求成功时不会返回此参数，详情请参见[错误码](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code)。 + +**message** `_string_` + +请求失败的详细信息。请求成功时不会返回此参数，详情请参见[错误码](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code)。 + +## **错误码** + +如果模型调用失败并返回报错信息，请参见[错误码](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code)进行解决。 + +## **可用尺寸列表** + +### vidu-image + +**分辨率** + +**支持尺寸** + +1K + +1024\*1024、720\*1440、1440\*720、1024\*768、768\*1024、1920\*1088、1088\*1920、1536\*1024、1024\*1536、1920\*816、816\*1920 + +2K + +2048\*2048、1088\*2160、2160\*1088、2736\*2048、2048\*2736、2560\*1440、1440\*2560、3072\*2048、2048\*3072、2560\*1104、1104\*2560 + +4K + +2880\*2880、1440\*2880、2880\*1440、3312\*2480、2480\*3312、3840\*2160、2160\*3840、3520\*2352、2352\*3520、3840\*1648、1648\*3840 + +### viduq3-fast + +**分辨率** + +**支持尺寸** + +1K + +1024\*1024、768\*1376、848\*1264、896\*1200、928\*1152、1152\*928、1200\*896、1264\*848、1376\*768、1584\*672、512\*2064、2064\*512、352\*2928、2928\*352 + +2K + +2048\*2048、1536\*2752、1696\*2528、1792\*2400、1856\*2304、2304\*1856、2400\*1792、2528\*1696、2752\*1536、3168\*1344、1024\*4128、4128\*1024、704\*5856、5856\*704 + +4K + +4096\*4096、3072\*5504、3392\*5056、3584\*4800、3712\*4608、4608\*3712、4800\*3584、5056\*3392、5504\*3072、6336\*2688、2048\*8256、8256\*2048、1408\*11712、11712\*1408 + +### viduq2-pro + +**分辨率** + +**支持尺寸** + +1K + +1024\*1024、768\*1376、848\*1264、896\*1200、928\*1152、1152\*928、1200\*896、1264\*848、1376\*768、1584\*672 + +2K + +2048\*2048、1536\*2752、1696\*2528、1792\*2400、1856\*2304、2304\*1856、2400\*1792、2528\*1696、2752\*1536、3168\*1344 + +4K + +4096\*4096、3072\*5504、3392\*5056、3584\*4800、3712\*4608、4608\*3712、4800\*3584、5056\*3392、5504\*3072、6336\*2688 + +### viduq2-fast + +**分辨率** + +**支持尺寸** + +1K + +1024\*1024、768\*1376、848\*1264、896\*1200、928\*1152、1152\*928、1200\*896、1264\*848、1376\*768、1584\*672 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-and-editing-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-and-editing-api-reference.md index 890800ce..d0e365f7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-and-editing-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-and-editing-api-reference.md @@ -36,14 +36,14 @@ wan2.7-image **重要** -百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： +阿里云百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： - 华北2（北京）地域：从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` - 新加坡地域：从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 +其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 ## **HTTP同步调用** @@ -53,13 +53,13 @@ wan2.7-image `POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation` -调用时请将`WorkspaceId`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 ## **新加坡** `POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation` -调用时请将`WorkspaceId`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 #### 请求参数 @@ -568,13 +568,13 @@ n直接影响费用。费用 = 单价 × 成功生成的图片张数，请在调 `POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation` -调用时请将`WorkspaceId`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 ## **新加坡** `POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation` -调用时请将`WorkspaceId`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 #### 请求参数 @@ -1283,7 +1283,7 @@ import dashscope from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1" # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -1406,7 +1406,7 @@ from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message from http import HTTPStatus -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1" # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -1601,7 +1601,7 @@ import dashscope from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1" # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -1736,7 +1736,7 @@ import dashscope from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1" # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -1960,7 +1960,7 @@ import java.util.Map; public class Main { static { - // 以下为北京地域url，各地域的base_url不同 + // 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; } @@ -2115,7 +2115,7 @@ import java.util.Map; public class Main { static { - // 以下为北京地域url，各地域的base_url不同 + // 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; } @@ -2306,7 +2306,7 @@ import java.util.Map; public class Main { static { - // 以下为北京地域url，各地域的base_url不同 + // 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; } @@ -2475,7 +2475,7 @@ import java.util.Map; public class Main { static { - // 以下为北京地域url，各地域的base_url不同 + // 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; } diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-api-reference.md index 7d9f2958..6b0489c3 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-api-reference.md @@ -1333,7 +1333,7 @@ import dashscope from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将{WorkspaceId}替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1' # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -1423,7 +1423,7 @@ from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message from http import HTTPStatus -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将{WorkspaceId}替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1' # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -1581,7 +1581,7 @@ import dashscope from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将{WorkspaceId}替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1' # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -1647,7 +1647,7 @@ from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message from http import HTTPStatus -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将{WorkspaceId}替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1' # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan2-5-image-edit-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan2-5-image-edit-api-reference.md index 31a43d6f..429e3dee 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan2-5-image-edit-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan2-5-image-edit-api-reference.md @@ -67,14 +67,14 @@ wan2.5-i2i-preview **重要** -百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： +阿里云百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： - 华北2（北京）地域：从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` - 新加坡地域：从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 +其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 ## HTTP调用 @@ -88,7 +88,7 @@ wan2.5-i2i-preview **新加坡地域**：`POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis` -调用时请将`WorkspaceId`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 **说明** @@ -670,7 +670,7 @@ import requests from dashscope import ImageSynthesis import os -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1' # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -786,7 +786,7 @@ import dashscope import requests from dashscope import ImageSynthesis -# 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 dashscope.base_http_api_url = 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1' # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" @@ -948,7 +948,7 @@ import java.util.*; public class Image2Image { static { - // 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 + // 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; } @@ -1106,7 +1106,7 @@ import java.util.Map; public class Image2Image { static { - // 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 + // 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"; } diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-image-edit-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-image-edit-api-reference.md index 5bdd99ad..d5e62522 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-image-edit-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-image-edit-api-reference.md @@ -8,9 +8,9 @@ **重要** -百炼为华北2（北京）地域推出了业务空间专属域名 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至新域名。 +阿里云百炼为华北2（北京）地域推出了业务空间专属域名 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至新域名。 -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 +其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 该模型通过简单的指令即可实现多样化的图像编辑，适用于扩图、去水印、风格迁移、图像修复、图像美化等场景。 当前支持以下功能： @@ -190,6 +190,8 @@ wanx2.1-imageedit `POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis` +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 + #### 请求参数 ## **全局风格化** @@ -750,6 +752,8 @@ curl --location 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/servi `GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}` +调用时请将`{WorkspaceId}`替换为真实的[业务空间ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 + #### 请求参数 ## 查询任务结果 @@ -1036,7 +1040,7 @@ import mimetypes # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") -# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1" # --- 辅助函数：用于 Base64 编码 --- @@ -1153,7 +1157,7 @@ import dashscope # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx" api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") -# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 +# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将{WorkspaceId}替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。 dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1" # 使用公网图片 URL diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/preparations/error-code.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/preparations/error-code.md index 4c498940..59f0dda7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/preparations/error-code.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/preparations/error-code.md @@ -274,6 +274,19 @@ AI 助理准确分析出原因，并给出解决方案： - 必要时优化提示词，明确任务完成的条件，避免模型反复发起同一工具调用。 +### **The provided messages input is invalid. The error info is \[Unexpected item type in content\] / Input should be a valid string / Input should be a valid dictionary or instance of ... (input.messages.x.content...)** + +**原因：** `messages` 数组中某条消息的 `content` 字段包含了不受支持的元素类型。当 `content` 为数组时，其中每个元素必须是字符串，或符合规范的对象（如 `{"type": "text", "text": "..."}`、`{"type": "image_url", ...}` 等）；若数组中混入了数字、布尔值、嵌套数组，或 `type` 取值不受支持的对象，则会触发该错误。该错误对应的 HTTP 状态码为 400，错误码为 `InternalError.Algo.InvalidParameter`。 + +**常见场景：**使用纯文本模型（如 Qwen-Max 文本系列，包括 `qwen3-max`）时，若 `messages`（尤其是多轮对话历史）中包含图片（`image_url`）等多模态 `content` 元素时，由于纯文本模型不支持图片等模态输入，同样会触发该错误（在部分接入工具/智能体中，该报错可能被转述为「模型服务商返回空内容」等提示）。 + +**解决方案：** + +- **纯文本模型：**请将 `content` 设置为字符串，不要传入数组或其他类型。若业务需要图片等多模态输入，请改用多模态模型（如 Qwen-VL、Qwen3-VL 系列）；若需继续使用纯文本模型，请在调用前从 `messages` 及对话历史中移除图片（`image_url`）等多模态元素。 + +- **多模态模型：**`content` 数组中的每个元素都需为合法对象，`type` 仅支持 `text`、`image_url`、`video_url`、`video` 等模型支持的模态类型，请勿混入数字、布尔值、嵌套数组，或缺少 `type`、`type` 取值非法的元素。 + + ### **Required parameter(xxx) missing or invalid, please check the request parameters.** **原因：** 接口调用参数不合法。 @@ -1022,6 +1035,12 @@ A：请核对资源包的可抵扣范围。以qwen-plus/qwen-plus-latest系列 - Batch调用、上下文缓存、模型调优、模型部署产生的费用。 +### **API provider returned a billing error — your API key has run out of credits or has an insufficient balance. Check your provider's billing dashboard and top up or switch to a different API key.** + +**原因：** 通过 OpenClaw 等第三方客户端调用百炼时，若底层账号欠费或余额不足，客户端会将服务端返回的计费类错误聚合为此英文提示。其底层对应的百炼服务端错误码为 Arrearage（即上文 **Access denied, please make sure your account is in good standing.**），并非客户端本身的计费问题。 + +**解决方案：** 前往[费用与成本](https://usercenter2.aliyun.com/home)查看账号是否欠费：欠费请及时充值（充值后系统余额可能存在延迟，请稍候后重试）；未欠费请确认调用所用的 API Key 是否属于当前账号。 + ## **400-**DataInspectionFailed/data\_inspection\_failed ### **Input or output data may contain inappropriate content. / Input data may contain inappropriate content. / Output data may contain inappropriate content.** @@ -1034,6 +1053,12 @@ A：请核对资源包的可抵扣范围。以qwen-plus/qwen-plus-latest系列 **原因：** 输入数据（如提示词或图像）可能包含敏感内容。 **解决方案：** 内容合规检查，请修改输入后重试。 +### **Qwen rejected the input image before model inference; no actual ad/porn/OCR result was produced.** + +**原因：** 输入图片在进入模型推理前，被内容安全前置检测（绿网）判定为疑似包含敏感或违规内容而拦截。模型未对该图片进行推理，因此不会返回任何识别、OCR 或分析结果。此为对多模态输入图片的安全合规前置校验，与上文输入内容被绿网拦截属同一内容安全机制。 + +**解决方案：** 请更换或修改输入图片后重试；若确认图片内容合规仍被持续拦截，可提交工单进一步核实。 + ## **400-APIConnectionError** ### **Connection error.** @@ -1720,7 +1745,7 @@ A：请核对资源包的可抵扣范围。以qwen-plus/qwen-plus-latest系列 - **填写错误**：阿里云百炼的 API Key 以 `sk-` 开头，请确认未误填其他模型提供商的密钥，且复制时未包含多余空格或换行符。 -- **Coding Plan 专属 API Key**：Coding Plan 套餐提供专属 API Key（以 `sk-sp-` 开头），**必须配合专属 API 地址使用**（如 https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1），与通用 API Key 的使用方式不同。请确认同时更新了 API Key 和 Base URL，具体配置方法请参见[接入AI工具](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-coding-plan-in-ai-tools/)。 +- **套餐专属 API Key（Coding Plan / Token Plan 团队版）**：Coding Plan 与 Token Plan 团队版均提供以 `sk-sp-` 开头的专属 API Key，**必须配合各自的专属 Base URL 使用**，不可与通用 API Key/Base URL 混用（混用会返回本鉴权错误）。其中 Coding Plan 的专属地址为 https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1；Token Plan 团队版的专属 Base URL 可在控制台**我的订阅**的 API Key 区域查看。请确认同时更新了 API Key 和 Base URL，具体配置方法请分别参见[接入AI工具](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-coding-plan-in-ai-tools/)与[快速开始](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/token-plan-quickstart)。 - **地域不匹配**：API Key 和 Base URL 属于不同的地域，例如使用了华北2（北京）地域的 API Key 和新加坡地域的 Base URL。请确认您使用的 API Key 位于[北京](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=globalset#/efm/api_key)地域页面或[新加坡](https://modelstudio.console.aliyun.com/?tab=globalset#/efm/api_key)地域页面，或[美国](https://modelstudio.console.aliyun.com/us-east-1)地域页面。各地域对应的 Base URL 如下： @@ -1910,7 +1935,7 @@ A：请核对资源包的可抵扣范围。以qwen-plus/qwen-plus-latest系列 **解决方案**： -- 如需付费调用，请等待控制台显示免费额度用完后，关闭[免费额度用完即停](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota#d1cb80ac11i92)按钮。 +- 如需继续以付费方式调用，可随时关闭[免费额度用完即停](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota#d1cb80ac11i92)开关，无需等到免费额度用完；关闭后即可按量付费继续调用。 - 若在使用 Coding Plan 时遇到此问题，通常是配置错误所致。Coding Plan 需要配置专属的 Base URL 和 [API Key](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)，详情请参见[Coding Plan快速开始](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/coding-plan-quickstart)。 @@ -2000,6 +2025,19 @@ A：请核对资源包的可抵扣范围。以qwen-plus/qwen-plus-latest系列 **解决方案**：请稍后重试。 +### **All models are temporarily rate-limited. Please try again in a few minutes.** + +**原因：** 当使用 Coding Plan 等通过客户端（如 Claude Code）调用多个模型的场景时，若所有可用模型均触发 429 限流，客户端会聚合返回此提示。底层对应的百炼服务端错误码为 Throttling.RateQuota 或 Throttling.AllocationQuota。 + +**解决方案：** + +- 等待数分钟后重试，限流会自动解除。 + +- 降低请求并发数，避免短时间内发送过多请求。 + +- 如需更高调用频率，可参考[限流](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/rate-limit)申请提额。 + + ## **429-**Throttling.RateQuota/LimitRequests/limit\_requests ### **You have exceeded your request limit./Requests rate limit exceeded, please try again later.** /You exceeded your current requests list. @@ -2633,6 +2671,12 @@ A：请核对资源包的可抵扣范围。以qwen-plus/qwen-plus-latest系列 **解决方案：**（1）请重新访问百炼控制台首页，再导航到目标页面。（2）需要主账号或具有管理员权限的 RAM 账号为该子账号开通对应业务空间的权限。 +## **200-** BailianGateway.Team.NotAuthorised + +**原因：**当前 RAM 子账号没有所访问团队（组织）的权限。当 RAM 子账号访问其未被授权的团队（组织）资源时，网关的团队级授权校验未通过，返回此报错。 + +**解决方案：**请主账号或具有管理员权限的 RAM 账号在权限管理中，将该 RAM 子账号添加至对应团队（组织）并授予相应权限。 + ## **Coding Plan** ### **Connection error** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/preparations/get-api-key.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/preparations/get-api-key.md index 1725b9d7..3c29a67e 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/preparations/get-api-key.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/preparations/get-api-key.md @@ -53,8 +53,6 @@ - **归属业务空间**：建议选择默认业务空间。 - - **归属账号**：选择该 API Key 归属的账号。 - - **描述**（可选，最多200字符）：输入描述信息，方便后续识别该 API Key 的用途。 3. 创建成功后，弹窗会显示完整的 API Key。请立即复制并妥善保存，关闭弹窗后将无法再次查看完整的 API Key。 @@ -406,6 +404,15 @@ echo $env:DASHSCOPE_API_KEY 通过代码[首次调用千问API](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/first-api-call-to-qwen)，建议[配置API Key到环境变量](#section-env-var-config)，以避免硬编码在代码中导致泄露风险。 +**说明** + +通过代码或第三方工具调用模型时，除 API Key 外还需指定**服务端点**（即创建成功弹窗中显示的 **API Host**，对应 SDK 或 HTTP 请求中的 `base_url`）。百炼同时提供 **OpenAI 兼容**与 **Anthropic 兼容**两种协议的接口，两种协议的 `base_url` 不同，且会随地域变化，请以对应接口文档中的说明为准： + +- OpenAI 兼容协议：[OpenAI兼容-Chat](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/compatibility-of-openai-with-dashscope) + +- Anthropic 兼容协议：[Anthropic兼容-Messages](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/anthropic-api-messages) + + 请勿以任何方式公开API Key，避免因未经授权的使用导致安全风险或资金损失。 ## **API Key 安全升级说明** @@ -444,6 +451,50 @@ echo $env:DASHSCOPE_API_KEY 创建后请立即复制保存，妥善保管 +## **通过 API 管理 API Key** + +除在控制台操作外，阿里云百炼还提供 OpenAPI，支持以编程方式创建、查询、编辑、删除、启用、禁用和重置 API Key，便于将 API Key 的管理集成到自动化运维流程中。 + +**说明** + +调用以下接口需使用阿里云账号的 AccessKey 进行签名认证（而非 API Key 本身），并具备相应的 RAM 权限。您可以在各接口的 OpenAPI 开发者门户页面在线调试，也可以通过各语言的阿里云 SDK 调用。 + +**接口** + +**说明** + +[CreateApiKey](https://api.aliyun.com/api/ModelStudio/2026-02-10/CreateApiKey) + +创建 API Key。 + +[GetApiKey](https://api.aliyun.com/api/ModelStudio/2026-02-10/GetApiKey) + +查询指定 API Key 的信息。 + +[ListApiKeys](https://api.aliyun.com/api/ModelStudio/2026-02-10/ListApiKeys) + +查询 API Key 列表。 + +[UpdateApiKey](https://api.aliyun.com/api/ModelStudio/2026-02-10/UpdateApiKey) + +编辑 API Key，如修改描述与权限配置。 + +[DeleteApiKey](https://api.aliyun.com/api/ModelStudio/2026-02-10/DeleteApiKey) + +删除 API Key，删除后不可恢复。 + +[EnableApiKey](https://api.aliyun.com/api/ModelStudio/2026-02-10/EnableApiKey) + +启用 API Key（美国（弗吉尼亚）地域除外）。 + +[DisableApiKey](https://api.aliyun.com/api/ModelStudio/2026-02-10/DisableApiKey) + +禁用 API Key，不影响密钥保存，可随时重新启用（美国（弗吉尼亚）地域除外）。 + +[ResetApiKey](https://api.aliyun.com/api/ModelStudio/2026-02-10/ResetApiKey) + +重置 API Key，生成新的密钥值，旧密钥立即失效（美国（弗吉尼亚）地域除外）。 + ## API Key权限说明 API Key的调用权限完全由其**归属业务空间**决定。**同一空间内的API Key权限相同**，无需为不同模型（如文生文、文生图、语音合成）创建不同的API Key。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/compatibility-with-openai-responses-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/compatibility-with-openai-responses-api.md index bbcb7d47..53fb9ef1 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/compatibility-with-openai-responses-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/compatibility-with-openai-responses-api.md @@ -19,7 +19,7 @@ ## 支持的模型 -`qwen3-max`、`qwen3-max-2026-01-23`、`qwen3.7-max`、`qwen3.7-max-2026-05-20`、`qwen3.7-max-2026-06-08`、`qwen3.7-plus`、`qwen3.7-plus-2026-05-26`、`qwen3.6-plus`、`qwen3.6-plus-2026-04-02`、`qwen3.5-plus`、`qwen3.5-plus-2026-02-15`、`qwen3.6-flash`、`qwen3.6-flash-2026-04-16`、`qwen3.5-flash`、`qwen3.5-flash-2026-02-23`、`qwen3.6-35b-a3b`、`qwen3.5-397b-a17b`、`qwen3.5-122b-a10b`、`qwen3.5-27b`、`qwen3.5-35b-a3b`、`qwen-plus`、`qwen-flash`、`qwen3-coder-plus`、`qwen3-coder-flash`、`qwen3-coder-next`。 +`qwen3-max`、`qwen3-max-2026-01-23`、`qwen3.7-max`、`qwen3.7-max-2026-05-20`、`qwen3.7-max-2026-06-08`、`qwen3.7-plus`、`qwen3.7-plus-2026-05-26`、`qwen3.6-plus`、`qwen3.6-plus-2026-04-02`、`qwen3.5-plus`、`qwen3.5-plus-2026-02-15`、`qwen3.5-plus-2026-04-20`、`qwen3.6-flash`、`qwen3.6-flash-2026-04-16`、`qwen3.5-flash`、`qwen3.5-flash-2026-02-23`、`qwen3.6-35b-a3b`、`qwen3.5-397b-a17b`、`qwen3.5-122b-a10b`、`qwen3.5-27b`、`qwen3.5-35b-a3b`、`qwen-plus`、`qwen-flash`、`qwen3-coder-plus`、`qwen3-coder-flash`、`qwen3-coder-next`。 ## 服务地址 @@ -29,14 +29,14 @@ OpenAI 兼容接口 Responses API 的旧版路径 `/api/v2/apps/protocols/compat **重要** -百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： +阿里云百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： - 华北2（北京）地域：从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` - 新加坡地域：从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 +其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 ## **华北2（北京）** @@ -769,7 +769,7 @@ curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/ 在多轮对话场景中，开启 Session 缓存 可让服务端自动缓存对话上下文，降低推理延迟与使用成本。您无需手动管理缓存，只需按正常多轮对话方式调用即可。 -**使用方式**：在请求 Header 中添加 `x-dashscope-session-cache: enable` 开启，或设置为 `disable` 关闭。 +**使用方式**：在请求 Header 中添加 `x-dashscope-session-cache: enable` 开启，或设置为 `disable` 关闭。默认值为 `disable`。 **支持的模型：**`qwen3-max`、`qwen3.7-max`、`qwen3.7-max-2026-05-20`、`qwen3.7-max-2026-06-08`、`qwen3.7-plus`、`qwen3.7-plus-2026-05-26`、`qwen3.6-plus`、`qwen3.5-plus`、`qwen3.6-flash`、`qwen3.5-flash`、`qwen-plus`、`qwen-flash`、`qwen3-coder-plus`、`qwen3-coder-flash` diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/openai-file-interface.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/openai-file-interface.md index 4eb91839..79490c17 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/openai-file-interface.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/openai-file-interface.md @@ -13,17 +13,6 @@ - 使用OpenAI SDK调用服务，您还需安装[OpenAI SDK](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/install-sdk)。 -**重要** - -百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： - -- 华北2（北京）地域：从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` - -- 新加坡地域：从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` - - -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 - ## 支持的模型 文件ID可用于以下场景： @@ -59,7 +48,7 @@ from openai import OpenAI client = OpenAI( # 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", + base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) # test.txt 是一个本地示例文件 @@ -83,7 +72,7 @@ public class Main { // 创建客户端，使用环境变量中的API密钥 OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) - .baseUrl("https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") + .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") .build(); // 设置文件路径,请根据实际需求修改路径与文件名 Path filePath = Paths.get("src/main/java/org/example/test.txt"); @@ -103,7 +92,7 @@ public class Main { curl ``` -curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files \ +curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files \ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ --form 'file=@"test.txt"' \ --form 'purpose="file-extract"' @@ -142,7 +131,7 @@ from openai import OpenAI client = OpenAI( # 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", + base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) # test.jsonl 是一个本地示例文件 @@ -166,7 +155,7 @@ public class Main { // 创建客户端，使用环境变量中的API密钥 OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) - .baseUrl("https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") + .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") .build(); // 设置文件路径,请根据实际需求修改路径与文件名 Path filePath = Paths.get("src/main/java/org/example/test.txt"); @@ -186,7 +175,7 @@ public class Main { curl ``` -curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files \ +curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files \ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ --form 'file=@"test.jsonl"' \ --form 'purpose="batch"' @@ -225,7 +214,7 @@ from openai import OpenAI client = OpenAI( # 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", + base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) # file.jsonl 是一个本地示例文件 @@ -249,7 +238,7 @@ public class Main { // 创建客户端，使用环境变量中的API密钥 OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) - .baseUrl("https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") + .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") .build(); // 设置文件路径,请根据实际需求修改路径与文件名 Path filePath = Paths.get("src/main/java/org/example/file.jsonl"); @@ -269,7 +258,7 @@ public class Main { curl ``` -curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files \ +curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files \ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ --form 'file=@"file.jsonl"' \ --form 'purpose="fine-tune"' @@ -289,7 +278,7 @@ from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", + base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) file = client.files.retrieve(file_id="file-batch-xxx") @@ -325,7 +314,7 @@ public class Main { // 创建客户端，使用环境变量中的API密钥 OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) - .baseUrl("https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") + .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") .build(); // 创建文件查询参数,请根据实际需求替换相应的fileId FileRetrieveParams params= FileRetrieveParams.builder() @@ -343,13 +332,13 @@ public class Main { #### 需要配置的endpoint ``` -GET https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files/{file_id} +GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files/{file_id} ``` #### **请求示例** ``` -curl -X GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files/file-batch-xxx \ +curl -X GET https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files/file-batch-xxx \ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" ``` @@ -385,7 +374,7 @@ from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", + base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) file_stk = client.files.list(after="file-batch-xxx",limit=20) @@ -436,7 +425,7 @@ public class Main { // 创建客户端，使用环境变量中的API密钥 OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) - .baseUrl("https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") + .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") .build(); // 创建文件列表查询参数 FileListParams params = FileListParams.builder() @@ -455,13 +444,13 @@ public class Main { #### 需要配置的endpoint ``` -GET https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files +GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files ``` #### **请求示例** ``` -curl -X GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files \ +curl -X GET https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files \ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" ``` @@ -508,7 +497,7 @@ from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", + base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) file_object = client.files.delete("file-batch-xxx") @@ -536,7 +525,7 @@ public class Main { public static void main(String[] args) { OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder() .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")) - .baseUrl("https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") + .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") .build(); FileDeleteParams params = FileDeleteParams.builder() .fileId("file-batch-xxx") @@ -552,13 +541,13 @@ public class Main { #### 需要配置的endpoint ``` -DELETE https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files/{file_id} +DELETE https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files/{file_id} ``` #### **请求示例** ``` -curl -X DELETE https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files/file-batch-xxx \ +curl -X DELETE https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files/file-batch-xxx \ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" ``` @@ -814,7 +803,7 @@ status _String_ -文件的当前状态。可能的状态有：`uploaded`（已上传）, `processed`（处理中）, `error`（异常）。 +文件的当前状态。可能的状态有：`uploaded`（已上传，等待解析）, `processing`（解析中，需等待解析完成后再引用）, `processed`（解析完成，可正常引用调用）, `error`（解析失败）。 "processed" diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/vidu-api-reference/vidu-image-to-video-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/vidu-api-reference/vidu-image-to-video-api-reference.md index 99eb2532..c12815fa 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/vidu-api-reference/vidu-image-to-video-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/vidu-api-reference/vidu-image-to-video-api-reference.md @@ -46,7 +46,7 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-gener -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ - "model": "vidu/viduq3-pro_img2video", + "model": "vidu/viduq3-pro-fast_img2video", "input": { "media": [ { @@ -88,6 +88,8 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-gener 模型名称。可选值为： +- `vidu/viduq3-pro-fast_img2video` + - `vidu/viduq3-pro_img2video` - `vidu/viduq3-turbo_img2video` @@ -164,6 +166,8 @@ resolution直接影响费用，请在调用前确认[模型价格](https://help. 模型根据选择的分辨率档位，自动缩放至相近总像素，视频宽高比将尽量接近输入图像的宽高比。 +- vidu/viduq3-pro-fast\_img2video：可选值：720P、1080P。默认值为`720P`。 + - vidu/viduq3-pro\_img2video：可选值：540P、720P、1080P。默认值为`720P`。 - vidu/viduq3-turbo\_img2video：可选值：540P、720P、1080P。默认值为`720P`。 @@ -183,6 +187,8 @@ duration直接影响费用，按秒计费，时间越长费用越高，请在调 生成视频的时长，单位为秒。 +- vidu/viduq3-pro-fast\_img2video：取值为\[1, 16\]之间的整数，默认值为5。 + - vidu/viduq3-pro\_img2video：取值为\[1, 16\]之间的整数，默认值为5。 - vidu/viduq3-turbo\_img2video：取值为\[1, 16\]之间的整数，默认值为5。 @@ -196,7 +202,7 @@ duration直接影响费用，按秒计费，时间越长费用越高，请在调 **audio** `_boolean_` （可选） -**支持模型**：vidu/viduq3-pro\_img2video、vidu/viduq3-turbo\_img2video。 +**支持模型**：vidu/viduq3-pro-fast\_img2video、vidu/viduq3-pro\_img2video、vidu/viduq3-turbo\_img2video。 是否生成有声视频。开启后模型将根据视频内容自动生成匹配的背景音乐或音效。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/vidu-api-reference/vidu-reference-to-video-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/vidu-api-reference/vidu-reference-to-video-api-reference.md index a7b3a7a6..c781b70e 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/vidu-api-reference/vidu-reference-to-video-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/vidu-api-reference/vidu-reference-to-video-api-reference.md @@ -38,6 +38,84 @@ Vidu-参考生视频模型支持传入**参考图片**和**文本提示词**， #### 请求参数 +## 参考生视频-广告（仅参考图像） + +支持模型：vidu/viduq3-ad\_reference2video。 + +``` +curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis' \ + -H 'X-DashScope-Async: enable' \ + -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ + -H 'Content-Type: application/json' \ + -d '{ + "model": "vidu/viduq3-ad_reference2video", + "input": { + "media": [ + { + "type": "image", + "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260713/dtnctw/ad-1.png" + }, + { + "type": "image", + "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260713/bspdpd/ad-2.png" + }, + { + "type": "image", + "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260713/mhsjyy/ad-3.png" + } + ], + "prompt": "一个瑜伽裤的广告。商品是一条左右各有一个口袋的黑色高腰瑜伽裤。亚洲模特开心地说"我现在再也不穿没有口袋的瑜伽裤了"。画面保持清晰、稳定、容易理解。" + }, + "parameters": { + "duration": 8, + "size": "1080*1920", + "resolution": "1080P", + "watermark": true + } +}' +``` + +## 参考生视频-短剧（仅参考图像） + +支持模型：vidu/viduq3-drama\_reference2video。 + +``` +curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis' \ + -H 'X-DashScope-Async: enable' \ + -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ + -H 'Content-Type: application/json' \ + -d '{ + "model": "vidu/viduq3-drama_reference2video", + "input": { + "media": [ + { + "type": "image", + "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260713/eelcsu/daram-1.png" + }, + { + "type": "image", + "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260713/adglrn/drama-2.png" + }, + { + "type": "image", + "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260713/fmofkp/drama-3.png" + }, + { + "type": "image", + "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20260713/mktdht/drama-4.png" + } + ], + "prompt": "酒店宴会厅，王桂兰（图3）（在画面右侧，坐在席位上）苏文博（图1）、许向暖（图2）（在画面左侧远处，敬酒中）。婚礼现场座无虚席，坐满宾客。苏文博的母亲王桂兰坐在席位上，眉头紧紧皱起，面露不满。镜头固定，捕捉她皱眉的表情。镜头推进王桂兰面部，她眼神阴沉，嘴角下撇，带着嫌弃和不满。强调她的不悦。" + }, + "parameters": { + "duration": 9, + "size": "1080*1920", + "resolution": "1080P", + "watermark": true + } +}' +``` + ## 参考生视频（仅参考图像） ``` @@ -134,6 +212,10 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-gener 模型名称。可选值为： +- `vidu/viduq3-ad_reference2video` + +- `vidu/viduq3-drama_reference2video` + - `vidu/viduq3-mix_reference2video` - `vidu/viduq3_reference2video` @@ -145,6 +227,17 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-gener - `vidu/viduq2_reference2video` +**模型选型** + +- **广告视频**：推荐 **viduq3-ad**，面向广告行业，支持营销级智能切镜、运镜和音效直出，上传商品图即可生成广告视频。 + +- **精品剧 / AI 漫剧**：推荐 **viduq3-drama**，角色一致性强、动效细腻、情绪表达真实，适合剧情向内容生产。 + +- **通用场景**：推荐 **viduq3-mix**，画面质感与动态效果均衡，适合大多数参考生视频需求。 + +- **追求速度与性价比**：推荐 **viduq3-turbo**，生成速度最快。 + + **input** `_object_` **（必选）** 输入的基本信息，包括参考图片和提示词。 @@ -175,7 +268,7 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-gener 仅传入参考图像 -支持模型：vidu/viduq3-mix\_reference2video、vidu/viduq3\_reference2video、vidu/viduq3-turbo\_reference2video、vidu/viduq2\_reference2video +支持模型：vidu/viduq3-ad\_reference2video、vidu/viduq3-drama\_reference2video、vidu/viduq3-mix\_reference2video、vidu/viduq3\_reference2video、vidu/viduq3-turbo\_reference2video、vidu/viduq2\_reference2video 固定为： @@ -264,6 +357,10 @@ resolution直接影响费用，请在调用前确认[模型价格](https://help. 生成视频的分辨率。可选值与模型有关： +- vidu/viduq3-ad\_reference2video：可选720P、1080P。默认值为720P。 + +- vidu/viduq3-drama\_reference2video：固定为1080P。 + - vidu/viduq3-mix\_reference2video：可选720P、1080P。默认值为720P。 - vidu/viduq3\_reference2video：可选540P、720P、1080P。默认值为720P。 @@ -368,6 +465,10 @@ duration直接影响费用，按秒计费，请在调用前确认[模型价格]( 生成视频的时长，单位为秒。 +- vidu/viduq3-ad\_reference2video：取值为\[3, 15\]之间的整数。默认值为`5`。 + +- vidu/viduq3-drama\_reference2video：取值为\[2, 15\]之间的整数。默认值为`5`。 + - vidu/viduq3-mix\_reference2video：取值为\[1, 16\]之间的整数。默认值为`5`。 - vidu/viduq3\_reference2video：取值为\[1, 16\]之间的整数。默认值为`5`。 @@ -387,15 +488,19 @@ duration直接影响费用，按秒计费，请在调用前确认[模型价格]( **audio** `_boolean_` （可选） -**支持模型**：vidu/viduq3-mix\_reference2video、vidu/viduq3\_reference2video、vidu/viduq3-turbo\_reference2video。 +**支持模型**：vidu/viduq3-ad\_reference2video、vidu/viduq3-mix\_reference2video、vidu/viduq3\_reference2video、vidu/viduq3-turbo\_reference2video。 是否生成有声视频。开启后模型将根据视频内容自动生成匹配的背景音乐或音效。 - `false`：默认值，输出无声视频。 -- `true`：输出无声视频。 +- `true`：输出有声视频。 +**说明** + +vidu/viduq3-drama\_reference2video 不支持该参数，默认输出有声视频。 + **watermark** `_boolean_` （可选） 是否添加水印标识，水印位于视频右下角，文案固定为“内容由AI生成”。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/text-to-video-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/text-to-video-api-reference.md index aef43fca..9fa72fb6 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/text-to-video-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/text-to-video-api-reference.md @@ -8,7 +8,7 @@ 为确保调用成功，请务必保证**模型、Endpoint URL 和 API Key 均属于同一地域**。跨地域调用将会失败。 -- [**选择模型**](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/text-to-video-guide#06f39eafa2dwt)：确认模型所属的地域。 +- [**选择模型**](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/model-market)：前往模型广场选择模型，并确认其所属地域。 - **选择 URL**：选择对应的地域 Endpoint URL，支持HTTP URL或 DashScope SDK URL。 @@ -23,14 +23,14 @@ **重要** -百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： +阿里云百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： - 华北2（北京）地域：从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` - 新加坡地域：从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 +其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 ## HTTP调用 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-mix-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-mix-api.md index 25bac585..a7b65d67 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-mix-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-mix-api.md @@ -31,9 +31,14 @@ **重要** -百炼为新加坡地域推出了业务空间专属域名 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com`，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至新域名。 +阿里云百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 +- 华北2（北京）地域：从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` + +- 新加坡地域：从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` + + +其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 由于视频生成耗时较长，HTTP API采用异步模式，调用流程分两步： @@ -44,7 +49,7 @@ ### 步骤1：创建任务获取任务ID -**北京地域**：`POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis` +**北京地域**：`POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis` **新加坡地域**：`POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis` @@ -59,10 +64,10 @@ ## 视频换人 -以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 ``` -curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis' \ +curl --location 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis' \ --header 'X-DashScope-Async: enable' \ --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ @@ -249,7 +254,9 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video #### **华北2（北京）** -`GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}` +`GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}` + +调用时请将`WorkspaceId`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 #### 新加坡 @@ -278,10 +285,10 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video 请将`0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx`替换为真实的task\_id。 -> 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +> 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。 ``` -curl -X GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx \ +curl -X GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx \ --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" ``` diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-move-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-move-api.md index 9e45760c..dbdb443a 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-move-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-move-api.md @@ -31,9 +31,14 @@ wan2.2-animate-move 提供两种服务模式：标准模式`wan-std`和专业模 **重要** -百炼为新加坡地域推出了业务空间专属域名 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com`，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至新域名。 +阿里云百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了业务空间专属域名，**能够为推理请求提供卓越的性能和更高的稳定性**，建议迁移至新域名： -其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 +- 华北2（北京）地域：从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` + +- 新加坡地域：从 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` + + +其中 `{WorkspaceId}` 为您的业务空间 ID，可在阿里云百炼控制台的**业务空间详情**页面查看。现有域名仍可正常使用。 ## HTTP调用 @@ -41,7 +46,7 @@ wan2.2-animate-move 提供两种服务模式：标准模式`wan-std`和专业模 ### 步骤1：创建任务获取任务ID -**北京地域**：`POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis` +**北京地域**：`POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis` **新加坡地域**：`POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis` @@ -56,10 +61,10 @@ wan2.2-animate-move 提供两种服务模式：标准模式`wan-std`和专业模 ## 图生动作 -以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 ``` -curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis' \ +curl --location 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis' \ --header 'X-DashScope-Async: enable' \ --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ @@ -246,7 +251,9 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video #### **华北2（北京）** -`GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}` +`GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}` + +调用时请将`WorkspaceId`替换为真实的[Workspace ID](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/obtain-the-app-id-and-workspace-id#d3eb3cd37b7fu)。 #### 新加坡 @@ -275,10 +282,10 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video 将`0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx`替换为实际的 task\_id。 -> 以下为华北2（北京）地域的URL，各地域的URL不同。 +> 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。 ``` -curl -X GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx \ +curl -X GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx \ --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" ``` diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/fine-tuning-api-guide.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/fine-tuning-api-guide.md index 8db40643..d4752f4b 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/fine-tuning-api-guide.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/fine-tuning-api-guide.md @@ -2,10 +2,6 @@ 本文档以千问模型的调优操作为例进行说明，通过 API （HTTP）和 命令行（Shell）两种方式，使用阿里云百炼提供的模型调优功能。模型调优包含模型微调（SFT）、继续预训练（CPT）、模型偏好训练（DPO）三种模型训练方式。 -**重要** - -本文档仅适用于华北2（北京）地域。 - ## **前提条件** - 已经完整阅读了[模型调优简介](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/model-training-overview)，了解模型调优的基本概念、流程及数据格式要求。 @@ -94,10 +90,6 @@ system/user/assistant 区别请参见[概述](https://help.aliyun.com/zh/model- > 如需传入 `system` 消息，对应的 `content` 必须使用数组格式 `[{"text":"..."}]`，不能使用字符串格式 `"content":"字符串"`。 -**说明** - -如果训练思考模型（Thinking），也需要遵循[SFT 思考模型（thinking）](#f5454632ef4yo)的数据格式要求。 - ``` # 一行训练数据（json 格式），展开后典型结构如下： {"messages": [ @@ -234,12 +226,9 @@ system/user/assistant 区别请参见[概述](https://help.aliyun.com/zh/model- 图片帧缩放高度（像素） -##### 训练物体定位建议： +**说明** -- Qwen2.5-VL：训练的坐标相对于缩放后的图像左上角的绝对值，单位为像素。 - -- Qwen3-VL：训练坐标为相对坐标，坐标值会缩放到`[0, 999]`范围内。 - +如果训练思考模型（Thinking），也需要遵循[SFT 思考模型（thinking）](#f5454632ef4yo)的数据格式要求。 ##### **压缩包要求：** @@ -336,7 +325,7 @@ CPT 纯文本格式训练数据，**一行训练数据展开后结构如下**： 也可以前往[百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/efm/model_data/createDataAss)下载数据模板。 -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/4636231471/p878841.png) +在**新增数据集**页面的上传文件区域下方，可找到**数据模板**下载链接。 ### **将调优**文件**上传至阿里云百炼** @@ -359,14 +348,16 @@ curl --request POST \ - 单个文件大小最大为300MB -- 所有的有效文件（未删除）总使用空间配额为5GB +- 所有的有效文件（未删除）总使用空间配额为100GB -- 所有的有效文件（未删除）总数量配额为100个 +- 所有的有效文件（未删除）总数量配额为10000个 - 文件存储没有时间限制 -更多详细信息请参见[模型微调文件管理服务](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/model-customization-file-management-service)。 +通过 API 上传的调优文件，在百炼控制台模型调优页面与 API 调用中均可见可用。 + +更多详细信息请参见[上传文件](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/upload-file-api#t6612629.html)。 返回结果： @@ -395,9 +386,13 @@ curl --location "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model":"qwen3-8b", - "training_file_ids":[ - "<替换为训练数据集的file_id1>", - "<替换为训练数据集的file_id2>" + "training_datasets":[ + {"data_source_type":"file_id","file_id":"<替换为训练数据集的file_id1>"}, + {"data_source_type":"oss_mount","mount_storage":{"region":"cn-beijing","bucket":"example_bucket","file_path":"dataset/data.jsonl"}} + ], + "validation_datasets":[ + {"data_source_type":"file_id","file_id":"<替换为测试数据集的file_id>"}, + {"data_source_type":"oss_mount","mount_storage":{"region":"cn-beijing","bucket":"example_bucket","file_path":"dataset/val.jsonl"}} ], "hyper_parameters": { @@ -419,6 +414,10 @@ curl --location "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes" \ }' ``` +**说明** + +使用 OSS 挂载方式加载数据集时，需将未经压缩的数据集文件夹整体上传到 OSS Bucket，不支持 zip 文件。MountStorage 的 file\_path 指定数据集的 data.jsonl 文件路径；对包含多个文件的数据集（如 data.jsonl 和图片/视频文件同目录），只需指定 data.jsonl 的路径，无需指定其他文件。挂载前需授权百炼服务访问您的 OSS 数据。OSS Bucket 所属地域支持北京（cn-beijing）和新加坡（ap-southeast-1）。 + ### **输入参数** **字段** @@ -431,25 +430,25 @@ curl --location "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes" \ **描述** -training\_file\_ids +training\_datasets 是 -Array +Array of Dataset Body -训练集文件列表。 +训练数据集列表。 -validation\_file\_ids +validation\_datasets 否 -Array +Array of Dataset Body -验证集文件列表。 +测试数据集列表。 model @@ -526,12 +525,12 @@ Body "finetuned_output": "qwen3-8b-ft-202511272033-8ae7", "model": "qwen3-8b", "base_model": "qwen3-8b", - "training_file_ids": - [ - "9e9ffdfa-c3bf-436e-9613-6f053c66aa6e" + "training_file_ids": [], + "validation_file_ids": [], + "training_datasets": [ + {"data_source_type": "file_id", "file_id": "9e9ffdfa-c3bf-436e-9613-6f053c66aa6e"} ], - "validation_file_ids": - [], + "validation_datasets": [], "hyper_parameters": { "n_epochs": 3, @@ -580,6 +579,20 @@ Body **DPO高效训练（dpo\_lora）** +Qwen3.7-Plus-2026-05-26 + +qwen3.7-plus-2026-05-26 + +× + +支持 + +× + +× + +× + Qwen3.6-Flash-2026-04-16 qwen3.6-flash-2026-04-16 @@ -594,6 +607,20 @@ qwen3.6-flash-2026-04-16 × +Qwen3.6-Plus-2026-04-02 + +qwen3.6-plus-2026-04-02 + +× + +支持 + +× + +× + +× + Qwen3.5-27B qwen3.5-27b @@ -636,6 +663,20 @@ qwen3.5-flash-2026-02-23 × +Qwen3.5-Plus-2026-02-15 + +qwen3.5-plus-2026-02-15 + +× + +支持 + +× + +× + +× + Qwen3-32B qwen3-32b @@ -1105,9 +1146,9 @@ Integer Integer -当不设置`"validation_file_ids"`时，阿里云百炼自动分割的验证集最多只有1000条。 +当不设置`"validation_datasets"`时，阿里云百炼自动分割的验证集最多只有1000条。 -当设置了`"validation_file_ids"`时，该参数无效。 +当设置了`"validation_datasets"`时，该参数无效。 `split` @@ -1117,9 +1158,9 @@ Integer Float -当不设置`"validation_file_ids"`时，阿里云百炼会自动把训练文件中的80%作为训练集，20%作为验证集。 +当不设置`"validation_datasets"`时，阿里云百炼会自动把训练文件中的80%作为训练集，20%作为验证集。 -当设置了`"validation_file_ids"`时，该参数无效。 +当设置了`"validation_datasets"`时，该参数无效。 `warmup_ratio` @@ -1376,12 +1417,12 @@ Path Parameter "finetuned_output": "qwen3-8b-ft-202511272033-8ae7", "model": "qwen3-8b", "base_model": "qwen3-8b", - "training_file_ids": - [ - "9e9ffdfa-c3bf-436e-9613-6f053c66aa6e" + "training_file_ids": [], + "validation_file_ids": [], + "training_datasets": [ + {"data_source_type": "file_id", "file_id": "9e9ffdfa-c3bf-436e-9613-6f053c66aa6e"} ], - "validation_file_ids": - [], + "validation_datasets": [], "hyper_parameters": { "n_epochs": 3, diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-on-console.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-on-console.md index ef81e3a5..732930c9 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-on-console.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-on-console.md @@ -2,19 +2,15 @@ 本文介绍如何在控制台进行模型调优任务，并帮助您选择正确的调优方式与参数。模型调优包含模型微调（SFT）、继续预训练（CPT）、模型偏好训练（DPO）三种模型训练方式。 -**重要** - -本文档仅适用于华北2（北京）地域。 - ## **模型调优流程** -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/9785312871/CAEQZhiBgMDg9PGS2hkiIDNlZDFiMGRlMTJhOTQ1YzJhMmNjNDM3NzQ1ZjNiOGZk4608430_20240830103738.564.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/8010204871/CAEQZhiBgMDg9PGS2hkiIDNlZDFiMGRlMTJhOTQ1YzJhMmNjNDM3NzQ1ZjNiOGZk4608430_20240830103738.564.svg) ## **步骤一：选择调优方式** 前往[模型调优](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/efm/model_manager)页面，点击“**创建训练任务**”按钮。 -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/6609399771/p1075286.png) +进入创建训练任务页面后，在**训练配置**区域可选择**训练方法**为**高效训练**或**全参训练**。页面右侧**训练任务摘要**面板实时显示当前任务的模型、优先级、计费方式等配置概览。 在**基础信息**区域，可以设置**任务名称**和**任务优先级**。任务优先级分为 L0、L1、L2、L3 四级，优先级从高到低排列，影响训练任务的调度顺序。优先级越高，训练任务越早被调度执行。 @@ -126,10 +122,6 @@ system/user/assistant 区别请参见[概述](https://help.aliyun.com/zh/model- > 如需传入 `system` 消息，对应的 `content` 必须使用数组格式 `[{"text":"..."}]`，不能使用字符串格式 `"content":"字符串"`。 -**说明** - -如果训练思考模型（Thinking），也需要遵循[SFT 思考模型（thinking）](#f5454632ef4yo)的数据格式要求。 - ``` # 一行训练数据（json 格式），展开后典型结构如下： {"messages": [ @@ -266,12 +258,9 @@ system/user/assistant 区别请参见[概述](https://help.aliyun.com/zh/model- 图片帧缩放高度（像素） -#### 训练物体定位建议： +**说明** -- Qwen2.5-VL：训练的坐标相对于缩放后的图像左上角的绝对值，单位为像素。 - -- Qwen3-VL：训练坐标为相对坐标，坐标值会缩放到`[0, 999]`范围内。 - +如果训练思考模型（Thinking），也需要遵循[SFT 思考模型（thinking）](#f5454632ef4yo)的数据格式要求。 #### **压缩包要求：** @@ -400,6 +389,29 @@ CPT 纯文本格式训练数据，**一行训练数据展开后结构如下**： > 并不是所有模型都支持所有参数的调节，请以控制台显示为准 +参数配置面板中，除批次大小外，还包含以下训练参数及默认值： + +- **learning\_rate**（学习率）：默认值 `3e-4` + +- **n\_epochs**（循环次数）：默认值 `3`，范围 \[1, 200\] + +- **eval\_steps**（评估步数）：默认值 `50` + +- **lora\_alpha**（LoRA 缩放因子）：默认值 `16` + +- **lora\_dropout**：默认值 `0.1`，范围 \[0, 0.2\] + +- **lora\_rank**（LoRA 秩值）：默认值 `8` + +- **lr\_scheduler\_type**（学习率调度器类型）：默认值 `linear` + +- **max\_length**（最大长度）：默认值 `8192`，范围 \[500, 131072\] + +- **warmup\_ratio**（预热比例）：默认值 `0.05`，范围 \[0, 1\] + +- **weight\_decay**（权重衰减）：默认值 `0.01`，范围 \[0, 0.2\] + + **参数名称** **推荐设置** @@ -412,8 +424,6 @@ CPT 纯文本格式训练数据，**一行训练数据展开后结构如下**： 批次大小，代表模型训练过程中，模型更新模型参数的数据步长，可理解为模型每看多少数据即更新一次模型参数，一般建议的批次大小为16/32，表示模型每看16或32条数据即更新一次参数。具体取值范围因模型和训练方式不同而异，请以控制台显示为准。 -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1689372671/p1024792.png) - **学习率 (learning\_rate)** **高效训练：1e-4量级** @@ -593,14 +603,16 @@ reduce\_lr\_on\_plateau：当监控的指标（验证损失或验证准确率） ## **步骤三：选择训练数据** -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/6609399771/p1075287.png) - 数据集构建技巧请参考[数据集构建技巧](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/model-training-overview#aebd25a7f1g2v)。上传调优数据集请前往[数据管理](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/efm/model_data)页面。 在**数据配置**区域，可以设置以下内容： - **训练集**：支持**数据集选择**和**数据集挂载**两种方式。数据集选择用于选择已上传的调优数据集作为训练数据；数据集挂载用于直接挂载 OSS 中的数据文件。 + **说明** + + 如果使用**数据集挂载**的方式加载数据集，需要先授权百炼服务访问您的数据。操作方法为：前往**模型调优**页面，点击**创建训练任务**，然后点击**数据配置**中的**数据集挂载**，按提示进行授权。如果您能在该界面上看到您的文件列表，说明已经成功授权。 + - **混合训练**：开启后，可以额外添加混合训练数据集。混合训练数据用于在微调过程中保持模型的通用能力，避免模型因过度适应特定任务数据而丧失原有的通用对话能力。如果您有多个业务场景的数据，建议开启混合训练。 - **验证集**：支持**自动切分**和**选择数据集**两种方式。选择自动切分时，平台将从训练数据集中随机抽取 10% 的数据作为验证集。您也可以选择独立上传单独的验证数据集。验证集用于在训练过程中评估模型效果，显示验证损失（Validation Loss）和验证准确率（Validation Token Accuracy）。 @@ -644,7 +656,7 @@ reduce\_lr\_on\_plateau：当监控的指标（验证损失或验证准确率） > 如遇权限不足，请参考：[模型调优时报权限不足怎么办？](#7aa5abac6e3pm) -模型训练时点击”**日志**”按钮可以查询模型训练过程中实时产生的日志，也可以前往指标的标签页查看训练损失（Training Loss）、验证损失（Validation Loss）、验证准确率（Validation Token Accuracy）。 +模型训练时点击”日志”按钮可以查询模型训练过程中实时产生的日志，也可以前往指标的标签页查看训练损失（Training Loss）、验证损失（Validation Loss）、验证准确率（Validation Token Accuracy）。 **训练完成后**，请确认训练损失（Training Loss）与验证损失（Validation Loss）的差异变化趋势。 @@ -720,13 +732,11 @@ Checkpoint 有保存时长限制，超过保存时长后将被自动清理，届 相关介绍请参考：[账户权限管理](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/permission-management-overview#1d8ad43a66nch)。控制台链接：[百炼-账号管理](https://bailian.console.aliyun.com/tab=globalset#/user_management/user_management)。 - ![PixPin\_2025-11-13\_20-34-22](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/1609363671/p1026621.png) - 2. 需要发起调优任务所在的业务空间拥有对**特定模型**进行**模型训练**（调优）的权限。 相关介绍请参考：[授权子业务空间模型调用、训练和部署](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-workspace#895b613347th4)。控制台链接：[百炼-业务空间管理](https://bailian.console.aliyun.com/tab=globalset#/efm/business_management)。 - ![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/7796981671/p1022425.png) + 在**业务空间管理**的**模型列表**页面中，确认目标模型（如通义千问 3-8B）的**模型训练**列显示为**已授权**状态。 ### **如果模型调优后，评测的效果不好怎么办？** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-overview.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-overview.md index 64f64810..ae2396d5 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-overview.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-overview.md @@ -25,7 +25,7 @@ ### **模型调优流程** -![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/3385312871/CAEQZhiBgMDg9PGS2hkiIDNlZDFiMGRlMTJhOTQ1YzJhMmNjNDM3NzQ1ZjNiOGZk4608430_20240830103738.564.svg) +![image](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/2700204871/CAEQZhiBgMDg9PGS2hkiIDNlZDFiMGRlMTJhOTQ1YzJhMmNjNDM3NzQ1ZjNiOGZk4608430_20240830103738.564.svg) 详情参见： @@ -49,6 +49,20 @@ **DPO高效训练（dpo\_lora）** +Qwen3.7-Plus-2026-05-26 + +qwen3.7-plus-2026-05-26 + +× + +支持 + +× + +× + +× + Qwen3.6-Flash-2026-04-16 qwen3.6-flash-2026-04-16 @@ -63,6 +77,20 @@ qwen3.6-flash-2026-04-16 × +Qwen3.6-Plus-2026-04-02 + +qwen3.6-plus-2026-04-02 + +× + +支持 + +× + +× + +× + Qwen3.5-27B qwen3.5-27b @@ -105,6 +133,20 @@ qwen3.5-flash-2026-02-23 × +Qwen3.5-Plus-2026-02-15 + +qwen3.5-plus-2026-02-15 + +× + +支持 + +× + +× + +× + Qwen3-32B qwen3-32b @@ -471,6 +513,50 @@ CPT 之后，DPO 之前 以下为预置模型的训练单价，自定义模型的训练单价与对应的预置模型单价相同。 +#### 千问VL + +**模型服务** + +**模型代码** + +**价格** + +Qwen3-VL-8B-Instruct + +qwen3-vl-8b-instruct + +¥0.012/千Token + +Qwen3-VL-8B-Thinking + +qwen3-vl-8b-thinking + +¥0.012/千Token + +Qwen3-VL-4B-Instruct + +qwen3-vl-4b-instruct + +¥0.006/千Token + +Qwen2.5-VL-72B-Instruct + +qwen2.5-vl-72b-instruct + +¥0.05/千Token + +Qwen2.5-VL-32B-Instruct + +qwen2.5-vl-32b-instruct + +¥0.02/千Token + +Qwen2.5-VL-7B-Instruct + +qwen2.5-vl-7b-instruct + +¥0.01/千Token + #### 千问 **模型服务** @@ -479,12 +565,24 @@ CPT 之后，DPO 之前 **价格** +Qwen3.7-Plus-2026-05-26 + +qwen3.7-plus-2026-05-26 + +¥0.35/千Token + Qwen3.6-Flash-2026-04-16 qwen3.6-flash-2026-04-16 ¥0.05/千Token +Qwen3.6-Plus-2026-04-02 + +qwen3.6-plus-2026-04-02 + +¥0.3/千Token + Qwen3.5-27B qwen3.5-27b @@ -503,6 +601,12 @@ qwen3.5-flash-2026-02-23 ¥0.05/千Token +Qwen3.5-Plus-2026-02-15 + +qwen3.5-plus-2026-02-15 + +¥0.3/千Token + Qwen3-32B qwen3-32b @@ -575,418 +679,6 @@ qwen-plus-character-2025-11-06 ¥0.15/千Token -#### 千问VL - -**模型服务** - -**模型代码** - -**价格** - -Qwen3-VL-8B-Instruct - -qwen3-vl-8b-instruct - -¥0.012/千Token - -Qwen3-VL-8B-Thinking - -qwen3-vl-8b-thinking - -¥0.012/千Token - -Qwen3-VL-4B-Instruct - -qwen3-vl-4b-instruct - -¥0.006/千Token - -Qwen2.5-VL-72B-Instruct - -qwen2.5-vl-72b-instruct - -¥0.05/千Token - -Qwen2.5-VL-32B-Instruct - -qwen2.5-vl-32b-instruct - -¥0.02/千Token - -Qwen2.5-VL-7B-Instruct - -qwen2.5-vl-7b-instruct - -¥0.01/千Token - -**计算图像与视频的Token** - -##### **图像** - -计算公式：`图像 Token = h_bar * w_bar / token_pixels + 2` - -- `h_bar、w_bar`：缩放后的图像长宽，模型在处理图像前会进行预处理，会将图像缩小至特定像素上限内，像素上限与`max_pixels`和`vl_high_resolution_images`参数的取值有关，相关章节：[处理高分辨率图像](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/vision#e7e2db755f9h7)。 - -- `token_pixels`：每视觉`Token`对应的像素值，不同模型情况不同： - - - `qwen3.7系列`、`qwen3.6系列`、`qwen3.5系列`、`Qwen3-VL`、`qwen-vl-max`、`qwen-vl-plus`**：**每个`Token`对应 `32x32`像素 - - - `QVQ`及其他`Qwen2.5-VL`模型**：**每个Token对应`28x28`像素 - - -以下代码演示了模型内部对图像的大致缩放逻辑，可用于估算一张图像的Token，实际计费请以API响应为准。 - -``` -import math -from PIL import Image # pip install Pillow - -def smart_size(image_path, max_pixels, vl_high_resolution_images): - """根据模型参数，计算图像缩放后的尺寸，用于估算图像 Token。""" - image = Image.open(image_path) - height, width = image.height, image.width - - # Qwen3.6、Qwen3.5、Qwen3-VL 等模型的缩放因子为 32；其他模型为 28 - factor = 32 - h_bar = round(height / factor) * factor - w_bar = round(width / factor) * factor - - # Token 下限：4 个 Token - min_pixels = 4 * factor * factor - - # vl_high_resolution_images=True 时，Token 上限固定为 16384，忽略 max_pixels - if vl_high_resolution_images: - max_pixels = 16384 * factor * factor - - # 将总像素数约束在 [min_pixels, max_pixels] 范围内 - if h_bar * w_bar > max_pixels: - beta = math.sqrt((height * width) / max_pixels) - h_bar = math.floor(height / beta / factor) * factor - w_bar = math.floor(width / beta / factor) * factor - elif h_bar * w_bar < min_pixels: - beta = math.sqrt(min_pixels / (height * width)) - h_bar = math.ceil(height * beta / factor) * factor - w_bar = math.ceil(width * beta / factor) * factor - - return h_bar, w_bar - -if __name__ == "__main__": - # 注意：max_pixels 和 vl_high_resolution_images 的值需要与调用模型时传入的参数保持一致 - h_bar, w_bar = smart_size("xxx/test.jpg", max_pixels=2560 * 32 * 32, vl_high_resolution_images=False) - print(f"缩放后的图像尺寸：高度 {h_bar}，宽度 {w_bar}") - - # 每张图像额外包含 和 各 1 个 Token - token = int(h_bar * w_bar / (32 * 32)) + 2 - print(f"图像的 Token 数：{token}") -``` - -##### **视频** - -- **视频文件：** - - 模型处理视频文件时，会先进行抽帧，然后计算所有视频帧的总 Token 数。由于该计算过程较为复杂，可使用以下代码，通过传入视频路径来估算视频消耗的总 Token 数： - - ``` - # 使用前安装：pip install opencv-python - import math - import os - import logging - import cv2 - - logger = logging.getLogger(__name__) - - FRAME_FACTOR = 2 - - # Qwen3.6、Qwen3.5、Qwen3-VL、qwen-vl-max-0813、qwen-vl-plus-0815、qwen-vl-plus-0710等模型，图像缩放因子为32 - IMAGE_FACTOR = 32 - - # 其他模型，图像缩放因子为28 - # IMAGE_FACTOR = 28 - - # 视频帧的最大长宽比 - MAX_RATIO = 200 - # 视频帧的像素下限 - VIDEO_MIN_PIXELS = 4 * 32 * 32 - # 视频帧的像素上限，使用Qwen3-VL-Plus模型，VIDEO_MAX_PIXELS为640 * 32 * 32，其他模型为768 * 32 * 32 - VIDEO_MAX_PIXELS = 640 * 32 * 32 - - # 用户未传入FPS参数，则fps使用默认值 - FPS = 2.0 - # 最少抽取帧数 - FPS_MIN_FRAMES = 4 - # 最大抽取帧数（根据模型选择设置值） - FPS_MAX_FRAMES = 2000 - - # 视频输入的最大像素值，使用Qwen3-VL-Plus模型，请将VIDEO_TOTAL_PIXELS设置为131072 * 32 * 32，其他模型设置为65536 * 32 * 32 - VIDEO_TOTAL_PIXELS = int(float(os.environ.get('VIDEO_MAX_PIXELS', 131072 * 32 * 32))) - - def round_by_factor(number: int, factor: int) -> int: - """返回与”number“最接近的整数，该整数可被”factor“整除。""" - return round(number / factor) * factor - - def ceil_by_factor(number: int, factor: int) -> int: - """返回大于或等于“number”且可被“factor”整除的最小整数。""" - return math.ceil(number / factor) * factor - - def floor_by_factor(number: int, factor: int) -> int: - """返回小于或等于“number”且可被“factor”整除的最大整数。""" - return math.floor(number / factor) * factor - - def extract_vision_info(conversations): - vision_infos = [] - if isinstance(conversations[0], dict): - conversations = [conversations] - for conversation in conversations: - for message in conversation: - if isinstance(message["content"], list): - for ele in message["content"]: - if ( - "image" in ele - or "image_url" in ele - or "video" in ele - or ele.get("type","") in ("image", "image_url", "video") - ): - vision_infos.append(ele) - return vision_infos - - def smart_nframes(ele,total_frames,video_fps): - """用于计算抽取的视频帧数。 - - Args: - ele (dict): 包含视频配置的字典格式 - - fps: fps用于控制提取模型输入帧的数量。 - total_frames (int): 视频的原始总帧数。 - video_fps (int | float): 视频的原始帧率 - - Raises: - nframes应该在[FRAME_FACTOR，total_frames]间隔内，否则会报错 - - Returns: - 用于模型输入的视频帧数。 - """ - assert not ("fps" in ele and "nframes" in ele), "Only accept either `fps` or `nframes`" - fps = ele.get("fps", FPS) - min_frames = ceil_by_factor(ele.get("min_frames", FPS_MIN_FRAMES), FRAME_FACTOR) - max_frames = floor_by_factor(ele.get("max_frames", min(FPS_MAX_FRAMES, total_frames)), FRAME_FACTOR) - duration = total_frames / video_fps if video_fps != 0 else 0 - if duration-int(duration)>(1/fps): - total_frames = math.ceil(duration * video_fps) - else: - total_frames = math.ceil(int(duration)*video_fps) - nframes = total_frames / video_fps * fps - if nframes > total_frames: - logger.warning(f"smart_nframes: nframes[{nframes}] > total_frames[{total_frames}]") - nframes = int(min(min(max(nframes, min_frames), max_frames), total_frames)) - if not (FRAME_FACTOR <= nframes and nframes <= total_frames): - raise ValueError(f"nframes should in interval [{FRAME_FACTOR}, {total_frames}], but got {nframes}.") - - return nframes - - def get_video(video_path): - # 获取视频信息 - cap = cv2.VideoCapture(video_path) - - frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) - # 获取视频高度 - frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) - total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) - - video_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) - return frame_height, frame_width, total_frames, video_fps - - def smart_resize(ele, path, factor=IMAGE_FACTOR): - # 获取原视频的宽和高 - height, width, total_frames, video_fps = get_video(path) - # 视频帧的Token下限 - min_pixels = VIDEO_MIN_PIXELS - total_pixels = VIDEO_TOTAL_PIXELS - # 抽取的视频帧数 - nframes = smart_nframes(ele, total_frames, video_fps) - max_pixels = max(min(VIDEO_MAX_PIXELS, total_pixels / nframes * FRAME_FACTOR),int(min_pixels * 1.05)) - - # 视频的长宽比不应超过200:1或1:200 - if max(height, width) / min(height, width) > MAX_RATIO: - raise ValueError( - f"absolute aspect ratio must be smaller than {MAX_RATIO}, got {max(height, width) / min(height, width)}" - ) - - h_bar = max(factor, round_by_factor(height, factor)) - w_bar = max(factor, round_by_factor(width, factor)) - if h_bar * w_bar > max_pixels: - beta = math.sqrt((height * width) / max_pixels) - h_bar = floor_by_factor(height / beta, factor) - w_bar = floor_by_factor(width / beta, factor) - elif h_bar * w_bar < min_pixels: - beta = math.sqrt(min_pixels / (height * width)) - h_bar = ceil_by_factor(height * beta, factor) - w_bar = ceil_by_factor(width * beta, factor) - return h_bar, w_bar - - def token_calculate(video_path, fps): - # 传入视频路径和fps抽帧参数 - messages = [{"content": [{"video": video_path, "fps": fps}]}] - vision_infos = extract_vision_info(messages)[0] - - resized_height, resized_width = smart_resize(vision_infos, video_path) - - height, width, total_frames, video_fps = get_video(video_path) - num_frames = smart_nframes(vision_infos, total_frames, video_fps) - print(f"原视频尺寸：{height}*{width}， 输入模型的尺寸：{resized_height}*{resized_width}，视频总帧数:{total_frames}，fps等于{fps}时，抽取的总帧数：{num_frames}", end="，") - video_token = int(math.ceil(num_frames / 2) * resized_height / 32 * resized_width / 32) - video_token += 2 # 系统会自动添加<|vision_bos|>和<|vision_eos|>视觉标记（各计1个Token） - return video_token - - video_token = token_calculate("xxx/test.mp4", 1) - print("视频tokens:", video_token) - ``` - -- **图像列表：** - - 当以图像列表形式传入视频时，表示已预先完成视频抽帧，可使用以下代码，通过传入图像的路径和数量来计算传入图像列表时消耗的Token数： - - ``` - # 使用前安装：pip install Pillow - import math - import os - import logging - from typing import Tuple - from PIL import Image - - logger = logging.getLogger(__name__) - - # ==================== 常量定义 ==================== - FRAME_FACTOR = 2 - # Qwen3-VL、qwen-vl-max-0813、qwen-vl-plus-0815、qwen-vl-plus-0710模型，缩放因子为32 - IMAGE_FACTOR = 32 - - # 其他模型，缩放因子为28 - # IMAGE_FACTOR = 28 - - # Token计算相关常量 - TOKEN_DIVISOR = 32 # token计算时的除数 - VISION_SPECIAL_TOKENS = 2 # <|vision_bos|>和<|vision_eos|>标记 - - # 视频帧的最大长宽比 - MAX_RATIO = 200 - # 视频帧的像素下限 - VIDEO_MIN_PIXELS = 4 * 32 * 32 - # 视频帧的像素上限，使用Qwen3-VL-Plus模型，VIDEO_MAX_PIXELS为640 * 32 * 32，其他模型为768 * 32 * 32 - VIDEO_MAX_PIXELS = 640 * 32 * 32 - - # 视频输入的最大像素值，使用Qwen3-VL-Plus模型，请将VIDEO_TOTAL_PIXELS设置为131072 * 32 * 32，其他模型设置为65536 * 32 * 32 - VIDEO_TOTAL_PIXELS = int(float(os.environ.get('VIDEO_MAX_PIXELS', 131072 * 32 * 32))) - - def round_by_factor(number: int, factor: int) -> int: - """返回与”number“最接近的整数，该整数可被”factor“整除。""" - return round(number / factor) * factor - - def ceil_by_factor(number: int, factor: int) -> int: - """返回大于或等于“number”且可被“factor”整除的最小整数。""" - return math.ceil(number / factor) * factor - - def floor_by_factor(number: int, factor: int) -> int: - """返回小于或等于“number”且可被“factor”整除的最大整数。""" - return math.floor(number / factor) * factor - - def get_image_size(image_path: str) -> Tuple[int, int]: - if not os.path.exists(image_path): - raise FileNotFoundError(f"图像文件不存在: {image_path}") - - try: - image = Image.open(image_path) - height = image.height - width = image.width - image.close() # 及时关闭文件 - return height, width - except Exception as e: - raise ValueError(f"无法读取图像文件 {image_path}: {str(e)}") - - def smart_resize(height: int, width: int, nframes: int, factor: int = IMAGE_FACTOR) -> Tuple[int, int]: - """ - 计算图像缩放后的尺寸 - - Args: - height: 原始图像高度 - width: 原始图像宽度 - nframes: 视频帧数 - factor: 缩放因子，默认为IMAGE_FACTOR - - Returns: - (resized_height, resized_width) 缩放后的高度和宽度 - - Raises: - ValueError: 长宽比超过限制 - """ - # 视频帧的Token下限 - min_pixels = VIDEO_MIN_PIXELS - total_pixels = VIDEO_TOTAL_PIXELS - # 抽取的视频帧数 - max_pixels = max(min(VIDEO_MAX_PIXELS, total_pixels / nframes * FRAME_FACTOR), int(min_pixels * 1.05)) - - # 视频的长宽比不应超过200:1或1:200 - aspect_ratio = max(height, width) / min(height, width) - if aspect_ratio > MAX_RATIO: - raise ValueError( - f"图像长宽比必须小于 {MAX_RATIO}:1，当前为 {aspect_ratio:.2f}:1" - ) - - h_bar = max(factor, round_by_factor(height, factor)) - w_bar = max(factor, round_by_factor(width, factor)) - if h_bar * w_bar > max_pixels: - beta = math.sqrt((height * width) / max_pixels) - h_bar = floor_by_factor(height / beta, factor) - w_bar = floor_by_factor(width / beta, factor) - elif h_bar * w_bar < min_pixels: - beta = math.sqrt(min_pixels / (height * width)) - h_bar = ceil_by_factor(height * beta, factor) - w_bar = ceil_by_factor(width * beta, factor) - return h_bar, w_bar - - def calculate_video_tokens(image_path: str, nframes: int = 1, factor: int = IMAGE_FACTOR, verbose: bool = True) -> int: - """ - - Args: - image_path: 视频帧文件路径 - nframes: 视频帧数， - factor: 缩放因子，默认为IMAGE_FACTOR - verbose: 是否打印详细信息 - - Returns: - 所消耗的token数量 - - Raises: - FileNotFoundError: 文件不存在 - ValueError: 文件格式无效或长宽比超限 - """ - # 获取原始图像尺寸（只读取一次） - height, width = get_image_size(image_path) - - # 计算缩放后的尺寸 - resized_height, resized_width = smart_resize(height, width, nframes, factor) - - # 计算token数量 - # 公式：⌈帧数/2⌉ × (高度/TOKEN_DIVISOR) × (宽度/TOKEN_DIVISOR) + VISION_SPECIAL_TOKENS - video_token = int( - math.ceil(nframes / 2) * - (resized_height / TOKEN_DIVISOR) * - (resized_width / TOKEN_DIVISOR) - ) - # 添加视觉标记token（<|vision_bos|>和<|vision_eos|>） - video_token += VISION_SPECIAL_TOKENS - - if verbose: - print(f"原视频帧尺寸：{height}×{width}，输入模型的尺寸：{resized_height}×{resized_width}，", end="") - - return video_token - - if __name__ == "__main__": - try: - video_token = calculate_video_tokens("xxx/test.jpg", nframes=30) - print(f"视频tokens: {video_token}\n") - except Exception as e: - print(f"错误: {str(e)}\n") - ``` - - ## **模型调优前必读** - 文本生成模型调优虽然能在特定业务/场景取得非常好的效果，但有以下限制： @@ -1179,10 +871,6 @@ system/user/assistant 区别请参见[概述](https://help.aliyun.com/zh/model- > 如需传入 `system` 消息，对应的 `content` 必须使用数组格式 `[{"text":"..."}]`，不能使用字符串格式 `"content":"字符串"`。 -**说明** - -如果训练思考模型（Thinking），也需要遵循[SFT 思考模型（thinking）](#f5454632ef4yo)的数据格式要求。 - ``` # 一行训练数据（json 格式），展开后典型结构如下： {"messages": [ @@ -1319,12 +1007,9 @@ system/user/assistant 区别请参见[概述](https://help.aliyun.com/zh/model- 图片帧缩放高度（像素） -### 训练物体定位建议： +**说明** -- Qwen2.5-VL：训练的坐标相对于缩放后的图像左上角的绝对值，单位为像素。 - -- Qwen3-VL：训练坐标为相对坐标，坐标值会缩放到`[0, 999]`范围内。 - +如果训练思考模型（Thinking），也需要遵循[SFT 思考模型（thinking）](#f5454632ef4yo)的数据格式要求。 #### **压缩包要求：** @@ -1425,7 +1110,7 @@ CPT 纯文本格式训练数据，**一行训练数据展开后结构如下**： 对于CPT来说，数据集最少需要**五千万Token优质预训练数据**；对于 SFT 来说，数据集最少需要**上千条优质调优数据**；对于 DPO 来说，数据集一般需要**上百条人类偏好数据**。如果数据调优后的模型评测结果不佳，最简单的改进方法是收集更多数据进行训练。 -如果您缺乏数据，建议构建[智能体应用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/single-agent-application)，使用知识库索引来增强模型能力。当然在很多复杂的业务场景，可以综合采用模型调优和知识库检索结合的技术方案。 +如果您缺乏数据，建议构建[智能体应用（Agent 1.0）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/single-agent-application)，使用知识库索引来增强模型能力。当然在很多复杂的业务场景，可以综合采用模型调优和知识库检索结合的技术方案。 以客服场景为例，可以借助模型调优解决客服回答的语气、表达习惯、自我认知等问题，场景涉及的专业知识可以结合知识库，动态引入到模型上下文中。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-video-generation-finetune-guide.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-video-generation-finetune-guide.md index 8e35390c..34eb3507 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-video-generation-finetune-guide.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-video-generation-finetune-guide.md @@ -12,7 +12,7 @@ - **支持微调的模型**： - - 图生视频-基于首帧：wan2.5-i2v-preview、wan2.2-i2v-flash。 + - 图生视频-基于首帧：wan2.7-i2v、wan2.5-i2v-preview、wan2.2-i2v-flash。 - 图生视频-基于首尾帧：wan2.2-kf2v-flash。 @@ -124,19 +124,19 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes' \ --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ - "model": "wan2.5-i2v-preview", + "model": "wan2.7-i2v", "training_file_ids": [ "<替换为训练数据集的文件id>" ], "training_type": "efficient_sft", "hyper_parameters": { "n_epochs": 400, - "batch_size": 2, + "batch_size": 1, "learning_rate": 2e-5, "split": 0.9, "max_split_val_dataset_sample": 5, "eval_epochs": 50, - "max_pixels": 36864, + "max_pixels": 102400, "save_total_limit": 10, "lora_rank": 32, "lora_alpha": 32 @@ -349,7 +349,33 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/deployments/<替换为dep ## 图生视频-基于首帧 -**预期效果**：输入一张首帧图像，无需提示词，模型自动根据图像生成一段带有“金钱雨特效”的视频。 +**预期效果**：输入一张首帧图像，无需提示词，模型自动根据图像生成一段带有”金钱雨特效”的视频。 + +**Wan2.7模型调用** + +``` +curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis' \ +--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ +--header 'Content-Type: application/json' \ +--header 'X-DashScope-Async: enable' \ +--data '{ + "model": "<替换为部署名称deployed_model>", + "input": { + "media": [ + { + "type": "first_frame", + "url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/en-US/20251219/xmvyqn/lora.webp" + } + ] + }, + "parameters": { + "resolution": "720P", + "prompt_extend": false + } +}' +``` + +**Wan2.5/Wan2.2模型调用** ``` curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis' \ @@ -386,7 +412,7 @@ curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-gener **说明** -调用微调后的 LoRA 模型时，输入参数用法基本与[万相-图生视频-基于首帧（2.1-2.6）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/legacy-image-to-video-api-reference/)保持一致。 +调用微调后的 LoRA 模型时，wan2.7输入参数用法基本与[万相2.7-图生视频](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/image-to-video-general-api-reference)一致，wan2.5/wan2.2请参见[万相-图生视频-基于首帧（2.1-2.6）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/legacy-image-to-video-api-reference/)。 下表仅列出 LoRA 模型**特有的参数用法或特定限制**。对于未在下表中提及的通用参数（例如 `duration`），请参照 API 文档进行设置。 @@ -439,6 +465,8 @@ string wan2.2和wan2.5模型：480P、720P。默认值为720P。 +wan2.7模型：720P、1080P。默认值为1080P。 + 720P parameters.prompt\_extend @@ -766,7 +794,7 @@ curl -X GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/86ecf553-d340-4e21-xxxxx - 单个视频文件大小无硬性限制（系统将自动预处理）。 - - 单个视频时长：wan2.2模型建议2~5秒；wan2.5模型建议2~10秒。 + - 单个视频时长：wan2.2模型建议2~5秒；wan2.5模型建议2~10秒；wan2.7模型建议2~10秒。 ### **数据收集和清洗** @@ -1019,7 +1047,7 @@ s86b5p 或 m01aa ##### **方式一：未上传验证集（系统自动划分）** -在[创建微调任务](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/wan-generation-finetune-api-reference#e702c9786b40q)时，如果没有单独上传验证集，即未传入`validation_file_ids`参数，系统将根据以下两个[超参数](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/wan-generation-finetune-api-reference#5f391e4b3cezf)，自动从**训练集**中划分出一部分作为验证集： +在[创建微调任务](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/wan-generation-finetune-api-reference#e702c9786b40q)时，如果没有单独上传验证集，即未传入`validation_datasets`参数，系统将根据以下两个[超参数](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/wan-generation-finetune-api-reference#5f391e4b3cezf)，自动从**训练集**中划分出一部分作为验证集： - `split`：训练集划分比例。例如，0.9 表示将90%的数据用于训练，剩余的10%用作验证。 @@ -1035,7 +1063,7 @@ s86b5p 或 m01aa - 实际切分：min(10, 5)=5，所以系统**只取 5 条**作为验证集。 -##### **方式二：主动上传验证集（通过 validation\_file\_ids 指定）** +##### **方式二：主动上传验证集（通过 validation\_datasets 指定）** 如果您希望使用一套自己准备的数据来评估Checkpoint，而不是依赖系统随机划分，可以上传自定义验证集。 @@ -1047,17 +1075,27 @@ s86b5p 或 m01aa 2. **上传验证集**：调用[上传数据集](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/wan-generation-finetune-api-reference#Kv4zB)接口，上传这个验证集 `.zip` 文件，获得一个专属的文件ID。 -3. **创建任务时指定验证集**：在调用[创建微调任务](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/wan-generation-finetune-api-reference#e702c9786b40q)接口时，将这个文件ID填入 `validation_file_ids` 参数中。 +3. **创建任务时指定验证集**：在调用[创建微调任务](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/wan-generation-finetune-api-reference#e702c9786b40q)接口时，将这个文件ID填入 `validation_datasets` 参数中。 ``` { "model":"wan2.5-i2v-preview", - "training_file_ids":[ "<训练集的文件id>" ], - "validation_file_ids": [ "<自定义验证集的文件id>" ], + "training_datasets":[ + {"data_source_type":"file_id","file_id":"<训练集的文件id>"}, + {"data_source_type":"oss_mount","mount_storage":{"region":"cn-beijing","bucket":"example_bucket","file_path":"dataset/data.jsonl"}} + ], + "validation_datasets":[ + {"data_source_type":"file_id","file_id":"<自定义验证集的文件id>"}, + {"data_source_type":"oss_mount","mount_storage":{"region":"cn-beijing","bucket":"example_bucket","file_path":"dataset/val.jsonl"}} + ], ... } ``` + **说明** + + 使用 OSS 挂载方式加载视频数据集时，需将未经压缩的数据集文件夹整体上传到 OSS Bucket，不支持 zip 文件。MountStorage 的 file\_path 指定数据集的 data.jsonl 文件路径；视频数据集通常包含 data.jsonl 和视频文件在同一文件夹下，挂载时只需指定 data.jsonl 的路径，无需单独指定视频文件。挂载前需授权百炼服务访问您的 OSS 数据。 + ### **挑选最佳Checkpoint进行部署** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/get-started-with-models/models.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/get-started-with-models/models.md index 1dff3436..a5e04187 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/get-started-with-models/models.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/get-started-with-models/models.md @@ -14,102 +14,1206 @@ qwen3.7-max -](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3.7-max)[ +](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3.7-max) + +华北2（北京）新加坡日本（东京）德国（法兰克福）美国（弗吉尼亚） + +OpenAI 兼容Anthropic 兼容DashScope + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +OpenAI 兼容Anthropic 兼容DashScope + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + +OpenAI 兼容Anthropic 兼容DashScope + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base 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Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/us-east-1?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base URL`https://dashscope-us.aliyuncs.com/apps/anthropic` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/us-east-1?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.7-max` + +Base URL`https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/us-east-1?tab=model#/api-key) + +[ + +qwen3.7-plus + +](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3.7-plus) + +华北2（北京）新加坡日本（东京）德国（法兰克福）美国（弗吉尼亚） + +OpenAI 兼容Anthropic 兼容DashScope + +模型 ID`qwen3.7-plus` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.7-plus` + +Base 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Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/us-east-1?tab=model#/api-key) + +[ + +qwen3.6-flash + +](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3.6-flash) + +华北2（北京）新加坡日本（东京）德国（法兰克福）美国（弗吉尼亚） + +OpenAI 兼容Anthropic 兼容DashScope + +模型 ID`qwen3.6-flash` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.6-flash` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.6-flash` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1` 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+](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/model-market/detail/Tripo%2FTripo-H3.1?serviceSite=asia-pacific-china) + +华北2（北京） + +模型 ID`Tripo/Tripo-H3.1` + +Request URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/3d-generation` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +[ Tripo/Tripo-P1.0 ](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/model-market/detail/Tripo%2FTripo-P1.0?serviceSite=asia-pacific-china) +华北2（北京） + +模型 ID`Tripo/Tripo-P1.0` + +Request URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/3d-generation` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + ## 音频与语音 ### 语音合成 @@ -138,12 +1260,36 @@ Tripo/Tripo-P1.0 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URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.5-omni-plus` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + ### 语音转语音 端到端语音对话，无需分别调用 ASR 和 TTS @@ -190,12 +1434,70 @@ qwen3.5-omni-plus qwen3.5-omni-plus-realtime -](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3.5-omni-plus-realtime)[ +](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3.5-omni-plus-realtime) + +华北2（北京）新加坡 + +模型 ID`qwen3.5-omni-plus-realtime` + +Request URL`wss://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/realtime` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.5-omni-plus-realtime` + +Request URL`wss://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/realtime` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + +[ qwen3.5-omni-plus ](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3.5-omni-plus) +华北2（北京）新加坡 + +OpenAI 兼容Anthropic 兼容DashScope + +模型 ID`qwen3.5-omni-plus` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` + +API 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URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3.5-omni-plus` + +Base URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + ## 向量与重排序 文本或图文向量化，配合重排序提升检索精度 @@ -222,16 +1582,62 @@ qwen3.5-omni-plus text-embedding-v4 -](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/text-embedding-v4)[ +](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/text-embedding-v4) + +华北2（北京）新加坡 + +模型 ID`text-embedding-v4` + +Request URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/embeddings` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +模型 ID`text-embedding-v4` + +Request URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/embeddings` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + +[ tongyi-embedding-vision-plus -](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/tongyi-embedding-vision-plus)[ +](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/tongyi-embedding-vision-plus) + +华北2（北京）新加坡 + +模型 ID`tongyi-embedding-vision-plus` + +Request 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URL`https://[{WorkspaceId}](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management).cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/rerank/text-rerank/text-rerank` + +API Key[获取↗](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/api-key) + +模型 ID`qwen3-rerank` + +Request URL`https://[{WorkspaceId}](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=globalset#/efm/business_management).ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/rerank/text-rerank/text-rerank` + +API Key[获取↗](https://modelstudio.console.aliyun.com/ap-southeast-1?tab=model#/api-key) + ## 查看所有模型 前往[模型广场](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/model-market/all)查看所有千问、三方、领域及历史版本模型。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/get-started-with-models/rate-limit.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/get-started-with-models/rate-limit.md index 008a62d1..d8d8a8c7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/get-started-with-models/rate-limit.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/get-started-with-models/rate-limit.md @@ -4817,6 +4817,14 @@ glm-5.2 1,000,000 +glm-5.2-us + +国际 + +500 + +1,000,000 + glm-5.1 全球 @@ -5945,6 +5953,42 @@ kling/kling-v3-image-generation 中国内地 +### **Vidu系列** + +## **华北2（北京）** + +**模型名称** + +**服务部署范围** + +**限流条件（超出任一数值时触发限流）** + +**每分钟请求数RPM限制** + +**同时处理中任务数量（并发数）** + +vidu/vidu-image\_reference2image + +中国内地 + +300 + +5 + +> 同一个阿里云百炼API Key 下，Vidu参考生图系列的 4 个模型共享 5 个并发数。即这 4 个模型处于运行状态的任务总数加起来不能超过 5 个。 + +vidu/viduq3-fast\_reference2image + +中国内地 + +vidu/viduq2-pro\_reference2image + +中国内地 + +vidu/viduq2-fast\_reference2image + +中国内地 + ## **音乐生成** ## **华北2（北京）** @@ -5967,8 +6011,86 @@ fun-music-v1 180 +## **语音对话** + +### **实时语音对话** + +## **华北2（北京）** + +**模型名称** + +**服务部署范围** + +**限流条件（超出任一数值时触发限流）** + +> **以下为每分钟限流条件，服务可能按 RPS（RPM/60）与 TPS（TPM/60）限制** + +**每分钟调用次数（RPM）** + +**每分钟消耗Token数（TPM）** + +> **含输入与输出Token** + +qwen-audio-3.0-realtime-plus + +中国内地 + +60 + +100,000 + +qwen-audio-3.0-realtime-flash + +中国内地 + +60 + +100,000 + ## **语音合成（文本转语音）** +### **Qwen-Audio-TTS语音合成** + +#### 华北2（北京） + +**模型名称** + +**服务部署范围** + +**提交作业接口RPS限制** + +qwen-audio-3.0-tts-plus + +中国内地 + +3 + +qwen-audio-3.0-tts-flash + +中国内地 + +3 + +#### 新加坡 + +**模型名称** + +**服务部署范围** + +**提交作业接口RPS限制** + +qwen-audio-3.0-tts-plus + +国际 + +3 + +qwen-audio-3.0-tts-flash + +国际 + +3 + ### **千问语音合成** #### 华北2（北京） @@ -6475,9 +6597,9 @@ cosyvoice-v3-flash 国际 -### **CosyVoice声音复刻/设计** +### **Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻/设计** -CosyVoice声音复刻共用一个模型，共用限流额度。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice声音复刻/设计共用一个模型，共用限流额度。 #### 华北2（北京） @@ -8217,7 +8339,7 @@ kling/kling-v3-video-generation **同时处理中任务数量（并发数）** -vidu/viduq3-turbo\_text2video +vidu/viduq3-ad\_reference2video 中国内地 @@ -8225,7 +8347,25 @@ vidu/viduq3-turbo\_text2video 5 -> 同一个阿里云百炼API Key 在 17 个模型间共享并发额度。即这 17 个模型处于运行状态的任务总数加起来不能超过 5 个。 +> 同一个阿里云百炼API Key 在 20 个模型间共享并发额度。即这 20 个模型处于运行状态的任务总数加起来不能超过 5 个。 + +vidu/viduq3-drama\_reference2video + +中国内地 + +5 + +vidu/viduq3-pro-fast\_img2video + +中国内地 + +5 + +vidu/viduq3-turbo\_text2video + +中国内地 + +5 vidu/viduq3-pro\_text2video @@ -8751,6 +8891,78 @@ qwen-plus-character-ja 500,000 +## **美国（弗吉尼亚）** + +**模型名称** + +**服务部署范围** + +**限流条件（超出任一数值时触发限流）** + +> **以下为每分钟限流条件，服务可能按 RPS（RPM/60）与 TPS（TPM/60）限制** + +**每分钟调用次数（RPM）** + +**每分钟消耗Token数（TPM）** + +> **含输入与输出Token** + +qwen-plus-character + +全球 + +120 + +500,000 + +## **德国（法兰克福）** + +**模型名称** + +**服务部署范围** + +**限流条件（超出任一数值时触发限流）** + +> **以下为每分钟限流条件，服务可能按 RPS（RPM/60）与 TPS（TPM/60）限制** + +**每分钟调用次数（RPM）** + +**每分钟消耗Token数（TPM）** + +> **含输入与输出Token** + +qwen-plus-character + +全球 + +120 + +500,000 + +## **日本（东京）** + +**模型名称** + +**服务部署范围** + +**限流条件（超出任一数值时触发限流）** + +> **以下为每分钟限流条件，服务可能按 RPS（RPM/60）与 TPS（TPM/60）限制** + +**每分钟调用次数（RPM）** + +**每分钟消耗Token数（TPM）** + +> **含输入与输出Token** + +qwen-plus-character + +全球 + +120 + +500,000 + ### 界面交互 ## **华北2（北京）** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-introduction.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-introduction.md index 6b46008d..fbf3abc6 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-introduction.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-introduction.md @@ -477,11 +477,11 @@ glm-5.1 qwen3.7-plus-2026-05-26 -MU3 x 8 +MU2 x 8 -¥1,096 +¥504 -¥527,752 +¥240,288 千问3.6-35B-A3B @@ -499,16 +499,6 @@ MU9 x 1 ¥24,600 -千问3.6-27B - -qwen3.6-27b - -MU9 x 1 - -¥51 - -¥24,600 - 千问3.6-Flash-2026-04-16 qwen3.6-flash-2026-04-16 @@ -557,12 +547,6 @@ PD分离模式：¥2,192 PD分离模式：¥1,055,504 -MU6 x 16 - -¥400 - -¥193,424 - 千问3.5-122B-A10B qwen3.5-122b-a10b @@ -579,18 +563,6 @@ MU2 x 8 ¥240,288 -MU6 x 16 - -¥400 - -¥193,424 - -MU9 x 2 - -¥102 - -¥49,200 - 千问3.5-35B-A3B qwen3.5-35b-a3b @@ -607,18 +579,6 @@ MU2 x 8 ¥240,288 -MU8 x 1 - -¥47 - -¥22,400 - -MU9 x 1 - -¥51 - -¥24,600 - 千问3.5-27B qwen3.5-27b @@ -633,6 +593,12 @@ MU9 x 1 qwen3.5-9b +MU1 x 2 + +¥108 + +¥52,236 + MU8 x 1 ¥47 @@ -989,28 +955,10 @@ GLM-5.1 glm-5.1 -MU2 x 8 - -MU2 x 16（PD分离模式） - -¥504 - -PD分离模式：¥1,008 - -¥240,288 - -PD分离模式：¥480,576 - -MU3 x 8 - MU3 x 16（PD分离模式） -¥1,096 - PD分离模式：¥2,192 -¥527,752 - PD分离模式：¥1,055,504 MU6 x 16 @@ -1153,26 +1101,6 @@ MU1 x 4 ¥104,472 -千问3-VL-235B-A22B-Thinking - -qwen3-vl-235b-a22b-thinking - -MU1 x 4 - -¥216 - -¥104,472 - -千问3-VL-32B-Instruct - -qwen3-vl-32b-instruct - -MU2 x 8 - -¥504 - -¥240,288 - 千问3-VL-8B-Instruct qwen3-vl-8b-instruct @@ -1203,16 +1131,6 @@ MU5 x 1 ¥10,139 -千问3-VL-Embedding-2B - -qwen3-vl-embedding-2b - -MU5 x 1 - -¥21 - -¥10,139 - 千问3-VL-Flash-2025-10-15 qwen3-vl-flash-2025-10-15 @@ -1269,31 +1187,15 @@ MU6 x 4 **最小计费：天** -千问3.5-Omni-Flash - -qwen3.5-omni-flash - -MU8 x 1 - -¥47 - -¥22,400 - -MU9 x 1 - -¥51 - -¥24,600 - -千问3.5-Omni-Plus +\- -qwen3.5-omni-plus +\- -MU9 x 8 +\- -¥408 +\- -¥196,800 +\- 模型类型： diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/omni.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/omni.md index 80c9db02..a4901614 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/omni.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/omni.md @@ -44,6 +44,12 @@ Qwen3.5-Omni Realtime（WebSocket） [实时（Qwen-Omni-Realtime）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/realtime) +**实时语音对话（语义 VAD）**：端到端语音交互，支持语义轮次检测（smart\_turn），无意义附和声不会打断，支持 Function Calling（语音助手、智能客服） + +Qwen-Audio（WebSocket） + +[实时语音对话（Qwen-Audio-Realtime）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-user-guides) + **音视频内容分析**：上传音频或视频文件，AI分析内容并生成文本或语音回复（视频审核、会议纪要、字幕生成） Qwen3.5-Omni（HTTP） @@ -76,7 +82,7 @@ Qwen3.5-Omni Plus / Flash（HTTP / WebSocket） - 内容分析场景中，Qwen3.5-Omni支持音频最长3小时、视频最长1小时。 -- 支持工具调用（Function Calling）：Qwen3.5-Omni（WebSocket + HTTP）、Qwen3-Omni-Flash（仅HTTP）。 +- 支持工具调用（Function Calling）：Qwen3.5-Omni（WebSocket + HTTP）、Qwen3-Omni-Flash（仅HTTP）、Qwen-Audio Realtime（WebSocket）。 - 支持联网搜索：仅Qwen3.5-Omni（HTTP / WebSocket）。联网搜索与Function Calling不可同时开启。 @@ -889,6 +895,30 @@ HTTP 不支持 +`qwen-audio-3.0-realtime-plus` + +WebSocket + +音频、文本 + +支持 + +不支持 + +不支持 + +`qwen-audio-3.0-realtime-flash` + +WebSocket + +音频、文本 + +支持 + +不支持 + +不支持 + ## 所有模型 ### Qwen3.5-Omni @@ -1155,6 +1185,44 @@ HTTP 18 +### Qwen-Audio + +**模型ID** + +**API** + +**输入** + +**Function Calling** + +**联网搜索** + +**思考模式** + +`qwen-audio-3.0-realtime-plus` + +WebSocket + +音频、文本 + +支持 + +不支持 + +不支持 + +`qwen-audio-3.0-realtime-flash` + +WebSocket + +音频、文本 + +支持 + +不支持 + +不支持 + ### 旧版模型 以下模型不再更新，新项目建议使用Qwen3.5-Omni。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/s2s-model.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/s2s-model.md index 9b9a2d84..9a3c0b1a 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/s2s-model.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/s2s-model.md @@ -119,6 +119,12 @@ HTTP HTTP +语义 VAD 语音助手 / 智能客服（支持 Function Calling） + +`qwen-audio-3.0-realtime-plus` + +WebSocket + ## S2S 单模型的附带能力 以下能力由 Qwen3.5-Omni / Qwen3-Omni 模型在 S2S 单模型路线下直接提供。Pipeline 路线中，对应能力需要由其中的 LLM 等组件分别支持。 @@ -129,7 +135,7 @@ HTTP **说明** -实时模型和Livetranslate模型不支持此功能。 +Qwen3.5-Omni/Qwen3-Omni实时（WebSocket）模式和Livetranslate模型不支持此功能。Qwen-Audio Realtime（WebSocket）支持Function Calling。 ### 联网搜索 @@ -872,33 +878,33 @@ Qwen3.5-Livetranslate支持60种语言（29种音频+文本，31种仅文本） **翻译** -`qwen3.5-omni-plus-realtime` +`qwen-audio-3.0-realtime-plus` WebSocket -文本、音频、图片 +音频、文本 支持 -支持 +\-- \-- -29种 +\-- -`qwen3.5-omni-plus` +`qwen-audio-3.0-realtime-flash` -HTTP +WebSocket -文本、音频、图片、视频 +音频、文本 支持 -支持 +\-- \-- -29种 +\-- `qwen3.5-omni-flash-realtime` @@ -1250,6 +1256,50 @@ HTTP 18 +### Qwen-Audio + +**模型** + +**API** + +**输入** + +**Function Calling** + +**联网搜索** + +**思考模式** + +**翻译** + +`qwen-audio-3.0-realtime-plus` + +WebSocket + +音频、文本 + +支持 + +\-- + +\-- + +\-- + +`qwen-audio-3.0-realtime-flash` + +WebSocket + +音频、文本 + +支持 + +\-- + +\-- + +\-- + ### 旧版模型 以下模型不再更新，新项目建议使用Qwen3.5-Omni。 @@ -1313,3 +1363,5 @@ WebSocket - Qwen3.5-Livetranslate（WebSocket，实时）→ [实时语音/音视频翻译-千问](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen3-5-livetranslate-flash-realtime) - Qwen3-Livetranslate（HTTP，文件）→ [音视频文件翻译-千问](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen3-livetranslate-flash) + +- Qwen-Audio Realtime（WebSocket，实时语音对话）→ [实时语音对话（Qwen-Audio-Realtime）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-user-guides) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/text-generation-model.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/text-generation-model.md index 441c24d4..560fb0a8 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/text-generation-model.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/text-generation-model.md @@ -36,6 +36,18 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 聊天机器人、内容生成、摘要总结、文档处理等场景，推荐使用 `qwen3.7-plus`，能力与成本均衡，拥有100万上下文窗口和完整的内置工具。确认效果满足需求后，可以尝试 `qwen3.6-flash` 来降低成本，效果接近旗舰模型，且拥有相同的上下文长度和功能支持。如需最强推理能力，可选择 `qwen3.7-max`（百万 token 上下文），但成本较高。 +### 办公场景（非编程） + +处理日常办公任务（文档撰写、邮件处理、会议纪要整理、数据分析等）时，推荐 `qwen3.7-plus`——能力与成本均衡，拥有 100 万上下文窗口，支持 Function Calling 和内置工具，适合文档摘要、内容生成等办公类任务。 + +确认效果满足需求后，可尝试 `qwen3.6-flash` 降低成本，效果接近旗舰模型，且拥有相同的上下文长度和功能支持。 + +如需最强推理能力（如复杂数据分析、多步逻辑推演），可选择 `qwen3.7-max`，但成本较高。 + +处理超长文档（如同时审阅多份合同、大规模文献梳理）时，推荐 `qwen-long`——上下文窗口达 1000 万 Token，可完整处理大体量文档。 + +通义灵码和 Qoder 是已封装的 AI 编程工具，主要面向编程开发场景，不适合非编程办公场景的日常使用。 + ### 上下文窗口 100万Token约相当于70万个汉字或10本小说。 @@ -94,8 +106,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen3.7-max` 查看快照版本 @@ -112,8 +122,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -支持 - `qwen3.7-plus` 查看快照版本 @@ -130,8 +138,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持 - `qwen3.6-flash` 查看快照版本 @@ -148,8 +154,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持 - `deepseek-v4-pro` 1M @@ -162,8 +166,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-v4-flash` 1M @@ -176,8 +178,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `glm-5.2` 1M @@ -190,8 +190,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `kimi-k2.7-code` 256k @@ -204,8 +202,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `MiniMax-M3` 192k @@ -218,8 +214,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `mimo-v2.5-pro` 1M @@ -232,8 +226,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - ## 旧版模型 以下模型不再作为首选推荐。新项目建议使用Qwen3.6或Qwen3.5系列。如需查看模型详细参数（上下文窗口、计费等），请前往模型广场。 @@ -252,8 +244,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen3.6-max-preview` 256k @@ -266,8 +256,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3.6-plus` 查看快照版本 @@ -284,8 +272,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持 - #### Qwen3.5 **模型ID** @@ -300,8 +286,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen3.5-plus` 查看快照版本 @@ -318,8 +302,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持 - `qwen3.5-flash` 查看快照版本 @@ -336,8 +318,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持 - `qwen3.5-397b-a17b` 256k @@ -350,8 +330,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3.5-122b-a10b` 256k @@ -364,8 +342,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3.5-27b` 256k @@ -378,8 +354,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3.5-35b-a3b` 256k @@ -392,8 +366,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - #### Qwen3 **模型ID** @@ -408,8 +380,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen3-max` 查看快照版本 @@ -426,8 +396,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持 - `qwen3-235b-a22b` 128k @@ -440,8 +408,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-235b-a22b-thinking-2507` 128k @@ -454,8 +420,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` 128k @@ -468,8 +432,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-next-80b-a3b-thinking` 128k @@ -482,8 +444,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen3-next-80b-a3b-instruct` 128k @@ -496,8 +456,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-32b` 128k @@ -510,8 +468,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-30b-a3b` 128k @@ -524,8 +480,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-30b-a3b-thinking-2507` 80k @@ -538,8 +492,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen3-30b-a3b-instruct-2507` 128k @@ -552,8 +504,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-14b` 128k @@ -566,8 +516,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-8b` 128k @@ -580,8 +528,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - #### Qwen3-Coder **模型ID** @@ -596,8 +542,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen3-coder-plus` 查看快照版本 @@ -614,8 +558,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-coder-flash` 查看快照版本 @@ -632,8 +574,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-coder-next` 256k @@ -646,8 +586,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` 256k @@ -660,8 +598,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `qwen3-coder-30b-a3b-instruct` 256k @@ -674,8 +610,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - #### 翻译 **模型ID** @@ -690,8 +624,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen-mt-plus` 16k @@ -704,8 +636,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen-mt-turbo` 16k @@ -718,8 +648,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen-mt-flash` 16k @@ -732,8 +660,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen-mt-lite` 16k @@ -746,8 +672,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - #### 千问Long **模型ID** @@ -762,8 +686,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen-long` 查看快照版本 @@ -780,8 +702,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持 - `qwen-long-latest` 10M @@ -794,8 +714,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持 - #### 角色扮演 **模型ID** @@ -810,8 +728,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen-plus-character` 32k @@ -824,8 +740,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen-plus-character-ja` 32k @@ -838,8 +752,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen-flash-character` 8k @@ -852,8 +764,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - #### 旧版Qwen **模型ID** @@ -868,8 +778,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `qwen2.5-omni-7b` 32k @@ -882,8 +790,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen-plus`及其快照版本 1M @@ -896,8 +802,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持（仅主线版本） - `qwen-max` 32k @@ -910,8 +814,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持（仅主线版本） - `qwen-flash`及其快照版本 1M @@ -924,8 +826,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持（仅主线版本） - `qwen-turbo`及其快照版本 128k @@ -938,8 +838,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -支持（仅主线版本） - `qwq-plus` 128k @@ -952,8 +850,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -支持 - `qvq-max`及其快照版本 128k @@ -966,8 +862,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `qwen-omni-turbo`及其快照版本 32k @@ -980,8 +874,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -支持（仅主线版本） - #### **三方模型** **模型ID** @@ -996,8 +888,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash **结构化输出** -**批量调用** - `glm-5.1` 198k @@ -1010,8 +900,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `glm-5` 198k @@ -1024,8 +912,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `glm-4.7` 198k @@ -1038,8 +924,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `glm-4.5` 128k @@ -1052,8 +936,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `glm-4.5-air` 128k @@ -1066,8 +948,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `MiniMax-M2.7` 192k @@ -1080,8 +960,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `MiniMax-M2.5` 192k @@ -1094,8 +972,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `MiniMax-M2.1` 200k @@ -1108,8 +984,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `kimi-k2.5` 256k @@ -1122,8 +996,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `kimi-k2-thinking` 256k @@ -1136,8 +1008,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 支持 -不支持 - `Moonshot-Kimi-K2-Instruct` 128k @@ -1150,8 +1020,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-v3.2` 128k @@ -1164,8 +1032,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -支持 - `deepseek-v3.2-exp` 128k @@ -1178,8 +1044,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-v3.1` 128k @@ -1192,8 +1056,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-v3` 128k @@ -1206,8 +1068,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -支持 - `deepseek-r1` 128k @@ -1220,8 +1080,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -支持 - `deepseek-r1-0528` 128k @@ -1234,8 +1092,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-r1-distill-llama-70b` 128k @@ -1248,8 +1104,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-r1-distill-qwen-32b` 128k @@ -1262,8 +1116,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-r1-distill-qwen-14b` 128k @@ -1276,8 +1128,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-r1-distill-qwen-7b` 128k @@ -1290,8 +1140,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-r1-distill-qwen-1.5b` 128k @@ -1304,8 +1152,6 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 -不支持 - `deepseek-r1-distill-llama-8b` 128k @@ -1317,5 +1163,3 @@ GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash 不支持 不支持 - -不支持 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/tts-model.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/tts-model.md index 86205e8b..a23c8c47 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/tts-model.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-experience/tts-model.md @@ -16,13 +16,13 @@ OpenAI gpt-4o-tts、Google Chirp 3 -`cosyvoice-v3-plus`、`MiniMax/speech-2.8-hd` +`qwen-audio-3.0-tts-plus`、`MiniMax/speech-2.8-hd` 自定义音色 / 声音复刻 ElevenLabs Multilingual v3 -`cosyvoice-v3.5-plus`、`MiniMax/speech-2.8-hd` +`qwen-audio-3.0-tts-plus`（声音复刻）、`cosyvoice-v3.5-plus`（声音设计）、`MiniMax/speech-2.8-hd`（声音复刻） ## 标准语音合成还是自定义音色？ @@ -52,9 +52,9 @@ ElevenLabs Multilingual v3 推荐模型 -`cosyvoice-v3-plus`、`MiniMax/speech-2.8-hd` +`qwen-audio-3.0-tts-plus`、`MiniMax/speech-2.8-hd` -`cosyvoice-v3.5-plus`（声音复刻+声音设计）、`MiniMax/speech-2.8-hd`（声音复刻） +`qwen-audio-3.0-tts-plus`（声音复刻）、`cosyvoice-v3.5-plus`（声音设计）、`MiniMax/speech-2.8-hd`（声音复刻） - **使用标准语音合成**：当内置音色库能满足需求，希望快速上手、无需额外配置时。 @@ -73,7 +73,7 @@ ElevenLabs Multilingual v3 提供一段音频样本 -用文字描述期望的音色（如"温暖的低音女声"） +用文字描述期望的音色（如“温暖的低音女声”） 效果 @@ -89,7 +89,7 @@ ElevenLabs Multilingual v3 推荐模型 -`cosyvoice-v3.5-plus`、`cosyvoice-v3.5-flash`、`MiniMax/speech-2.8-hd` +`qwen-audio-3.0-tts-plus`、`qwen-audio-3.0-tts-flash`、`MiniMax/speech-2.8-hd` `cosyvoice-v3.5-plus`、`cosyvoice-v3.5-flash` @@ -111,9 +111,9 @@ ElevenLabs Multilingual v3 - **HTTP**：发送完整文本，支持流式返回音频（逐段输出）。适用于有声阅读、音频内容制作等场景。 -CosyVoice 系列模型使用同一模型名称同时支持 WebSocket 和 HTTP 两种接入方式；Qwen 系列模型通过模型名称区分，带 `-realtime` 后缀的为 WebSocket 接入，不带后缀的为 HTTP 接入。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 系列模型使用同一模型名称同时支持 WebSocket 和 HTTP 两种接入方式；Qwen 系列模型通过模型名称区分，带 `-realtime` 后缀的为 WebSocket 接入，不带后缀的为 HTTP 接入。 -CosyVoice 和 Qwen 系列的 WebSocket 模型支持通过 DashScope SDK（Java、Python）接入。CosyVoice 的 WebSocket 模型还支持Android、iOS SDK接入。其他模型需根据对应的 WebSocket 或 HTTP 协议直接调用。 +Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 和 Qwen 系列的 WebSocket 模型支持通过 DashScope SDK（Java、Python）接入。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 的 WebSocket 模型还支持Android、iOS SDK接入。其他模型需根据对应的 WebSocket 或 HTTP 协议直接调用。 选择 WebSocket 接入请参考**实时语音合成**，选择 HTTP 接入请参考**非实时语音合成**。 @@ -121,7 +121,7 @@ CosyVoice 和 Qwen 系列的 WebSocket 模型支持通过 DashScope SDK（Java 用自然语言描述期望的表达方式，可按请求动态控制语速、情绪和风格。例如“用温柔的语气，语速稍慢”或“用激动的播报风格”。适用于情感化内容制作、专业播报、有声读物等需要丰富表现力的场景。 -支持指令控制的模型：CosyVoice 系列（`cosyvoice-v3.5-plus`、`cosyvoice-v3.5-flash`、`cosyvoice-v3-flash`）和 Qwen-TTS 系列（`qwen3-tts-instruct-flash-realtime`、`qwen3-tts-instruct-flash`）。详细使用方式请参见[实时语音合成 > 指令控制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/realtime-tts-user-guide#d815caea76zx8)。 +支持指令控制的模型：Qwen-Audio-TTS 系列（`qwen-audio-3.0-tts-plus`、`qwen-audio-3.0-tts-flash`）、CosyVoice 系列（`cosyvoice-v3.5-plus`、`cosyvoice-v3.5-flash`、`cosyvoice-v3-flash`）和 Qwen-TTS 系列（`qwen3-tts-instruct-flash-realtime`、`qwen3-tts-instruct-flash`）。详细使用方式请参见[实时语音合成 > 指令控制](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/realtime-tts-user-guide#d815caea76zx8)。 ## 推荐模型 @@ -139,6 +139,18 @@ CosyVoice 和 Qwen 系列的 WebSocket 模型支持通过 DashScope SDK（Java **指令控制** +`qwen-audio-3.0-tts-plus` + +Qwen-Audio-TTS + +WebSocket / HTTP + +支持 + +不支持 + +支持 + `cosyvoice-v3.5-plus` CosyVoice @@ -177,6 +189,45 @@ HTTP ## 所有模型 +### Qwen-Audio-TTS + +**模型ID** + +**API** + +**声音复刻** + +**声音设计** + +**指令控制** + +`qwen-audio-3.0-tts-plus` + +WebSocket / HTTP + +支持 + +不支持 + +支持 + +`qwen-audio-3.0-tts-flash` + +WebSocket / HTTP + +支持 + +不支持 + +支持 + +**支持的语言**： + +- 系统音色（因音色而异）：中文（普通话）、英文 + +- 声音复刻音色（方言通过指令控制功能进行设置）：中文（普通话、广东话、重庆话、东北话、甘肃话、贵州话、浙江话、河北话、河南话、湖北话、湖南话、江西话、宁波话、宁夏话、青岛话、陕西话、山西话、山东话、上海话、四川话、云南话）、英文、日语、韩语、德语、法语、意大利语、俄语、葡萄牙语、泰语、印尼语、马来语、越南语 + + ### CosyVoice 部分 CosyVoice 模型支持 SSML 标记和 LaTeX 公式朗读。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md index 80192cae..167a5360 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md @@ -15,12 +15,12 @@ - **preview 阶段**：当前为预览阶段，能力与规格可能随版本调整。 -调用时将 model 参数指定为[支持的模型](#fast-models-h2)的model ID 即可开启，无需额外参数。接入域名格式为 `https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`，其中 `workspace_id` 可在[业务空间管理](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management)页面切换到对应地域后查看。 +调用时将 model 参数指定为[支持的模型](#fast-models-h2)的model ID 即可开启，无需额外参数。接入域名格式为 `https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`，其中 `{workspace_id}`可在 [业务空间管理](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management) 页面切换到对应地域后查看。 基础调用示例： ``` -curl -X POST https://llm-{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \ +curl -X POST https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ @@ -46,11 +46,11 @@ curl -X POST https://llm-{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible- glm-5.2-fast-preview -20元 +16元 -70元 +56元 -5元 +4元 ## 新加坡 @@ -66,11 +66,11 @@ glm-5.2-fast-preview glm-5.2-fast-preview -26.23元 +20.98元 -82.44元 +65.95元 -5.25元 +4.20元 ## **使用示例** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md index 124cf2b5..82abe4ac 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md @@ -232,6 +232,7 @@ glm-5.1 \[0, 32K)：输入 1.0 / 输出 1.0 \[32K, 200K\]：输入 1.33 / 输出 1.17 + deepseek-v4-pro @@ -331,7 +332,7 @@ Qwen 系列 是 - 支持多种选择。 + 在输入框中输入天数，支持 1~30、60、90、120、365 天。 到期自动续费 @@ -347,7 +348,7 @@ Qwen 系列 否 - 与购买时长取值一致。 + 在输入框中输入天数，取值范围与购买时长一致。 2. 确认参数后单击**立即购买**，在费用确认弹窗中核对费用，单击**确认支付**。 @@ -415,7 +416,7 @@ RPM 越大，建议购买的输入和输出 TPM 同比增大。 输出越长，系数可能越大，建议购买的输出 TPM 越高。 -预估缓存命中率（%） +缓存命中率 请求中重复前缀被缓存命中的比例。实际命中率取决于请求内容的重复程度，以运行结果为准。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md index 75c82502..590cc2b9 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md @@ -25,6 +25,22 @@ **7月** +7月13日 + +平台功能 + +网关变更通告 + +网关变更通告[了解详情](https://www.aliyun.com/notice/118436) + +7月10日 + +平台功能 + +部分老旧模型下线通知 + +部分老旧模型下线通知[了解详情](https://www.aliyun.com/notice/118434) + **日期** **功能模块** @@ -33,6 +49,22 @@ **功能说明** +7月9日 + +平台功能 + +部分老旧长尾模型下线通知 + +部分老旧长尾模型下线通知[了解详情](https://www.aliyun.com/notice/118427) + +7月9日 + +平台功能 + +百炼下的商品《析言GBI》、《析言GBI服务包》退市通知 + +百炼下的商品《析言GBI》、《析言GBI服务包》退市通知[了解详情](https://www.aliyun.com/notice/118390) + 7月6日 平台功能 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md index fc89f070..f22c793d 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md @@ -14,6 +14,56 @@ **功能说明** +实时多模态 + +2026-07-14 + +中国内地 + +qwen-audio-3.0-realtime-plus、qwen-audio-3.0-realtime-flash + +Qwen-Audio端到端实时语音大模型兼顾语音推理能力与双工对话节奏，在保持流畅、自然的实时交互体验的同时，通过并行推理、全向流式等工程优化，有效控制端到端响应时延。[实时语音对话（Qwen-Audio-Realtime）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-audio-realtime-user-guides) + +语音合成 + +2026-07-14 + +中国内地 + +qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash + +Qwen-Audio-TTS语音合成模型上线，新增更多小语种和中文方言支持，增强了指令遵循与细粒度标签控制能力，音质和表现力全面提升。其中 Plus 版本面向高品质专业场景，Flash 版本面向低延迟实时交互场景，首包延时控制在 200ms 以内。[实时语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/realtime-tts-user-guide) + +文生图/参考生图 + +2026-07-13 + +中国内地 + +vidu/vidu-image\_reference2image、vidu/viduq3-fast\_reference2image、vidu/viduq2-pro\_reference2image、vidu/viduq2-fast\_reference2image + +由生数科技提供Vidu系列图片生成API服务，多图参考，精准还原，高速高质。 [Vidu-图像生成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/vidu-image-generation-api-reference) + +参考生视频 + +2026-07-13 + +中国内地 + +vidu/viduq3-ad\_reference2video、vidu/viduq3-drama\_reference2video + +Vidu-参考生视频系列模型（广告、短剧方向），支持传入参考图片和视频，生成对应场景的视频内容。[Vidu-参考生视频](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/vidu-reference-to-video-api-reference) + +图生视频 + +2026-07-13 + +中国内地 + +vidu/viduq3-pro-fast\_img2video + +Vidu-图生视频模型，根据输入图像和文本提示词快速生成视频。[Vidu-图生视频-基于首帧](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/vidu-image-to-video-api-reference) + 参考生视频 2026-07-01 @@ -2848,6 +2898,16 @@ qwen1.5-110b-chat **功能说明** +语音合成 + +2026-07-14 + +国际 + +qwen-audio-3.0-tts-plus、qwen-audio-3.0-tts-flash + +Qwen-Audio-TTS语音合成模型上线，新增更多小语种和中文方言支持，增强了指令遵循与细粒度标签控制能力，音质和表现力全面提升。其中 Plus 版本面向高品质专业场景，Flash 版本面向低延迟实时交互场景，首包延时控制在 200ms 以内。[实时语音合成](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/realtime-tts-user-guide) + 参考生视频 2026-07-01 @@ -3762,6 +3822,26 @@ qwen3-asr-flash-realtime、qwen3-asr-flash-realtime-2025-10-27 **功能说明** +文生文 + +2026-07-14 + +全球 + +qwen-plus-character + +千问系列角色扮演模型，适合拟人化的角色扮演，同时优化了限定人设指令遵循、话题推进、倾听共情等能力，支持个性化角色的深度还原。[角色扮演（Qwen-Character）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/role-play) + +推理模型 + +2026-07-13 + +美国 + +glm-5.2-us + +GLM-5.2是智谱AI推出的面向长程任务（Long Horizon Task）设计的最新旗舰模型，支持1M超长上下文。拥有强大逻辑推理、长文本理解与代码生成能力、兼顾性能与推理效率；在多任务基准中表现优异，适用于智能交互、企业应用、开发辅助等场景。 + 推理模型 2026-07-06 @@ -4317,6 +4397,16 @@ qwen-flash、qwen-flash-2025-07-28 **功能说明** +文生文 + +2026-07-14 + +全球 + +qwen-plus-character + +千问系列角色扮演模型，适合拟人化的角色扮演，同时优化了限定人设指令遵循、话题推进、倾听共情等能力，支持个性化角色的深度还原。[角色扮演（Qwen-Character）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/role-play) + 文生视频 2026-06-26 @@ -4822,6 +4912,16 @@ qwen-flash、qwen-flash-2025-07-28 **功能说明** +文生文 + +2026-07-14 + +全球 + +qwen-plus-character + +千问系列角色扮演模型，适合拟人化的角色扮演，同时优化了限定人设指令遵循、话题推进、倾听共情等能力，支持个性化角色的深度还原。[角色扮演（Qwen-Character）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/role-play) + 推理模型 2026-06-18 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/model-pricing.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/model-pricing.md index a6dbf27a..b87f831a 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/model-pricing.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/model-pricing.md @@ -6,6 +6,10 @@ 本文仅展示模型调用**原价**，请前往[百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=model#/model-market/all)查看活动优惠。 +**说明** + +部分模型支持**上下文缓存**（显式缓存、隐式缓存）。缓存命中的输入 Token 及创建显式缓存的 Token 采用与标准输入不同的计费单价（例如显式缓存创建按标准输入单价的 125% 计费、命中按 10% 计费），本文价格表中的输入单价**不含**缓存单价。缓存的计费规则、单价折扣及支持的模型请参见[上下文缓存](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/context-cache)。 + ## **阶梯计费规则** 百炼部分模型实行阶梯计费。单价取决于单次请求的输入 Token 总量。该请求的所有 Token 均按对应阶梯的单价结算。 @@ -278,8 +282,6 @@ qwen3-max-preview qwen-max -> [Batch调用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/batch-interfaces-compatible-with-openai/)半价 - 中国内地 仅非思考模式 @@ -334,9 +336,9 @@ qwen3.7-max-us 0 [Batch调用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/batch-interfaces-compatible-with-openai/)半价 - 中国内地 非思考和思考模式 @@ -3316,8 +3320,6 @@ qwen-turbo qwq-plus -> [Batch调用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/batch-interfaces-compatible-with-openai/)半价 - 中国内地 仅思考模式 @@ -4606,8 +4608,6 @@ qwen3-vl-flash-2025-10-15 qwen-vl-max -> [Batch调用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/batch-interfaces-compatible-with-openai/)半价 - > [上下文缓存](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/context-cache)享有折扣 中国内地 @@ -4622,8 +4622,6 @@ qwen-vl-max qwen-vl-plus -> [Batch调用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/batch-interfaces-compatible-with-openai/)半价 - > [上下文缓存](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/context-cache)享有折扣 中国内地 @@ -8730,7 +8728,9 @@ deepseek-r1-distill-llama-8b 中国内地 -限时免费 +已下线 + +> 该模型已下线，推荐使用[深度思考](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/deep-thinking)、[DeepSeek-阿里云](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/deepseek-api)、[Kimi-阿里云](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/kimi-api)作为替代模型。 deepseek-r1-distill-llama-70b @@ -9338,9 +9338,9 @@ glm-5.2-fast-preview 不区分阶梯 -20元 +16元 -70元 +56元 无 @@ -9492,6 +9492,18 @@ glm-5.2 28元 +glm-5.2-us + +国际 + +非思考和思考模式 + +不区分阶梯 + +10.492元 + +32.974元 + glm-5.1 全球 @@ -9552,9 +9564,9 @@ glm-5.2-fast-preview 不区分阶梯 -26.23元 +20.98元 -82.44元 +65.95元 无 @@ -11208,6 +11220,80 @@ kling/kling-v3-omni-image-generation 0.4元/张 +### **Vidu-图像生成** + +> 仅输出计费，计费规则请参见[图像生成](#26310bc5cf4do)。 + +#### 华北2（北京） + +**模型 ID（Model ID）** + +**服务部署范围** + +**输出图像分辨率** + +**输出单价** + +**免费额度**[（注）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota#591f3dfedfyzj) + +vidu/vidu-image\_reference2image + +中国内地 + +1K + +0.625元/张 + +无免费额度 + +2K + +1元/张 + +4K + +1.46875元/张 + +vidu/viduq3-fast\_reference2image + +中国内地 + +1K + +0.46875元/张 + +2K + +0.78125元/张 + +4K + +1.09375元/张 + +vidu/viduq2-pro\_reference2image + +中国内地 + +1K + +0.9375元/张 + +2K + +0.9375元/张 + +4K + +1.71875元/张 + +vidu/viduq2-fast\_reference2image + +中国内地 + +1K + +0.28125元/张 + ## **音乐生成** 计费规则：按输出音频的秒数计费，输入不计费。 @@ -11240,6 +11326,62 @@ fun-music-v1 ## **语音合成（文本转语音）** +### **Qwen-Audio-TTS** + +计费规则：按输入文本的字符数计费，输出不计费。 + +**说明** + +以下模型仅在中国内地服务部署范围下有免费额度，其他服务部署范围下均无免费额度。 + +#### 华北2（北京） + +**模型 ID（Model ID）** + +**服务部署范围** + +**输入单价（每万字符）** + +**免费额度**[（注）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota#591f3dfedfyzj) + +有效期：阿里云百炼开通后90天内 + +qwen-audio-3.0-tts-plus + +中国内地 + +1.4元 + +1万字符 + +qwen-audio-3.0-tts-flash + +中国内地 + +1元 + +1万字符 + +#### 新加坡 + +**模型 ID（Model ID）** + +**服务部署范围** + +**输入单价（每万字符）** + +qwen-audio-3.0-tts-plus + +国际 + +1.49884元 + +qwen-audio-3.0-tts-flash + +国际 + +1.12413元 + ### **Qwen-TTS** **说明** @@ -12802,6 +12944,79 @@ paraformer-realtime-8k-v1 中国内地 +## **语音对话** + +### **实时语音对话** + +实时语音对话模型支持文本和音频的输入与输出，按输入 Token 和输出 Token 分别计费。音频 Token 按时长折算：`总 Token 数 = 音频时长（单位：秒）* 12.5`，不足 1 秒按 1 秒计算。 + +在多轮对话场景中，与文本大模型一致，模型会维护完整的对话上下文以保持连贯的对话能力。历史对话内容会作为后续轮次的输入处理和计费，因此每轮的输入 Token 数会随对话轮次增加而逐步增长。各类内容的具体计费方式如下： + +- **用户输入的音频和文本**：计入上下文，在后续每轮对话中作为输入计费。其中音频按音频 Token 计费，文本按文本 Token 计费。 + +- **用户设置的 instructions**：按文本 Token 每轮计费一次。 + +- **模型输出的文本**：按文本 Token 计入上下文，在后续每轮对话中作为输入计费。 + +- **模型输出的音频**：按音频 Token 仅在输出时计费一次，不计入上下文。 + + +> 随着对话轮次增加，上下文累积的 Token 数量会逐步增长。建议合理控制单次会话的对话轮数，或在适当时机开启新会话，以优化使用成本。 + +**说明** + +以下模型仅在中国内地服务部署范围下有免费额度，其他服务部署范围下均无免费额度。 + +#### 华北2（北京） + +**模型 ID（Model ID）** + +**服务部署范围** + +**输入单价（每百万Token）** + +**输出单价（每百万Token）** + +**免费额度**[（注）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota#591f3dfedfyzj) + +有效期：阿里云百炼开通后90天内 + +**文本** + +**音频** + +**文本** + +**音频** + +qwen-audio-3.0-realtime-plus + +中国内地 + +5元 + +40元 + +40元 + +150元 + +100万Token + +qwen-audio-3.0-realtime-flash + +中国内地 + +3元 + +30元 + +30元 + +100元 + +100万Token + ## **视频生成** 计费规则：输入不计费，输出计费。输出按成功生成的 **视频秒数** 计费。 @@ -15693,6 +15908,20 @@ vidu/viduq2\_text2video **免费额度**[**（注）**](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota#591f3dfedfyzj) +vidu/viduq3-pro-fast\_img2video + +中国内地 + +720P + +0.375元/秒 + +无免费额度 + +1080P + +0.46875元/秒 + vidu/viduq3-pro\_img2video 中国内地 @@ -15883,6 +16112,30 @@ vidu/viduq2-turbo\_start-end2video **免费额度**[**（注）**](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/new-free-quota#591f3dfedfyzj) +vidu/viduq3-ad\_reference2video + +中国内地 + +720P + +0.75元/秒 + +无免费额度 + +1080P + +0.90625元/秒 + +vidu/viduq3-drama\_reference2video + +中国内地 + +1080P + +0.875元/秒 + +无免费额度 + vidu/viduq3-mix\_reference2video 中国内地 @@ -16449,6 +16702,60 @@ qwen-plus-character-ja 10.275元 +#### 美国（弗吉尼亚） + +**模型 ID（Model ID）** + +**服务部署范围** + +**输入单价 （每百万Token）** + +**输出单价 （每百万Token）** + +qwen-plus-character + +全球 + +0.8元 + +2元 + +#### 德国（法兰克福） + +**模型 ID（Model ID）** + +**服务部署范围** + +**输入单价 （每百万Token）** + +**输出单价 （每百万Token）** + +qwen-plus-character + +全球 + +0.8元 + +2元 + +#### 日本（东京） + +**模型 ID（Model ID）** + +**服务部署范围** + +**输入单价 （每百万Token）** + +**输出单价 （每百万Token）** + +qwen-plus-character + +全球 + +0.8元 + +2元 + ### **界面交互** 计费规则：按输入Token和输出Token计费。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/model-training-and-deployment-billing.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/model-training-and-deployment-billing.md index bb18eabc..8bc376aa 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/model-training-and-deployment-billing.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/model-training-and-deployment-billing.md @@ -72,6 +72,12 @@ qwen2.5-vl-7b-instruct **价格** +Qwen3.7-Plus-2026-05-26 + +qwen3.7-plus-2026-05-26 + +¥0.35/千Token + Qwen3.6-Flash-2026-04-16 qwen3.6-flash-2026-04-16 @@ -290,8 +296,14 @@ wan2.7-image - n\_epochs：训练时指定的超参数，表示循环次数（创建微调任务时配置）。 + - n\_epochs 与 steps 的换算关系为：`steps = n_epochs × ⌈数据集大小 / batch_size⌉`，即 `n_epochs = steps / ⌈数据集大小 / batch_size⌉`。 + + - 当数据集仅包含 1 条数据且 batch\_size = 1 时，n\_epochs = steps。建议总步数（steps）≥ 800。 + - 单个视频计费时长计算规则：先将原始视频时长（秒）四舍五入取整，再根据模型限制取最终值。 + - wan2.7模型：`计费时长=min(10, 四舍五入后的时长)`，即单条视频最多按 10 秒计算。 + - wan2.5模型：`计费时长=min(10, 四舍五入后的时长)`，即单条视频最多按 10 秒计算。 - wan2.2模型：`计费时长=min(5, 四舍五入后的时长)`，即单条视频最多按 5 秒计算。 @@ -305,6 +317,10 @@ wan2.7-image 万相-图生视频-基于首帧 +wan2.7-i2v + +2元 + wan2.2-i2v-flash 0.06元 @@ -321,19 +337,122 @@ wan2.2-kf2v-flash **计费示例** -假设训练集包含 2 条视频，时长分别为 3.4 秒 和 6.5 秒，max\_pixels = 262144，n\_epochs = 400，训练单价 = 0.06元/千Token： +1. **wan2.7-i2v 费用预估（一条数据）** + + +假设训练集包含 1 条视频，时长为10秒。由于 batch\_size = 1（推荐值），此时 `n_epochs = steps / ⌈1(数据集大小) / 1(batch_size)⌉ = steps`。 + +训练单价 = 2元/千Token，以 max\_pixels = 36864、n\_epochs = 800 为例： + +- 训练Token总量 = 10 ×（36864 / 1024）× 800 = 288,000 = 288千Token + +- 模型训练费用 = 288 × 2 = 576元 + + +**max\_pixels** + +**常见 steps** + +**n\_epochs** + +**Token 消耗预估** + +**费用预估（元）** + +36864 + +800 + +800 + +288,000 + +576 + +1,000 + +1,000 + +360,000 + +720 + +2,000 + +2,000 + +720,000 + +1,440 + +65536 + +800 + +800 + +512,000 + +1,024 + +1,000 + +1,000 + +640,000 + +1,280 + +2,000 + +2,000 + +1,280,000 + +2,560 + +102400 + +800 + +800 + +800,000 + +1,600 + +1,000 + +1,000 + +1,000,000 + +2,000 + +2,000 + +2,000 + +2,000,000 + +4,000 + +2. **wan2.7-i2v 费用预估（多条数据）** + + +假设训练集包含 2 条视频，时长分别为 3.4 秒 和 11.5 秒。参数设置：max\_pixels = 36864、n\_epochs = 800，训练单价 = 2元/千Token： - 时长计算： - - 视频 1：3.4 → 四舍五入 → 3 秒 → 计费时长 = min(5, 3) = 3 + - 视频 1：3.4 → 四舍五入 → 3 秒 → 计费时长 = min(10, 3) = 3 - - 视频 2：6.5 → 四舍五入 → 7 秒 → 计费时长 = min(5, 7) = 5 + - 视频 2：11.5 → 四舍五入 → 11 秒 → 计费时长 = min(10, 11) = 10 - - 总计费时长 = 3 + 5 = 8 秒 + - 总计费时长 = 3 + 10 = 13 秒 -- 训练Token总量 = 8 ×（262144/1024）× 400 = 819200 = 819.2千Token +- 训练Token总量 = 13 ×（36864/1024）× 800 = 374400 = 374.4千Token -- 模型训练费用 = 819.2 × 0.06 = 49.152元 +- 模型训练费用 = 374.4 × 2 = 748.8元 ## **模型部署计费** @@ -701,12 +820,6 @@ MU2 x 8 ¥240,288 -MU3 x 8 - -¥1,096 - -¥527,752 - 千问3.6-35B-A3B qwen3.6-35b-a3b @@ -723,16 +836,6 @@ MU9 x 1 ¥24,600 -千问3.6-27B - -qwen3.6-27b - -MU9 x 1 - -¥51 - -¥24,600 - 千问3.6-Flash-2026-04-16 qwen3.6-flash-2026-04-16 @@ -781,12 +884,6 @@ PD分离模式：¥2,192 PD分离模式：¥1,055,504 -MU6 x 16 - -¥400 - -¥193,424 - 千问3.5-122B-A10B qwen3.5-122b-a10b @@ -803,18 +900,6 @@ MU2 x 8 ¥240,288 -MU6 x 16 - -¥400 - -¥193,424 - -MU9 x 2 - -¥102 - -¥49,200 - 千问3.5-35B-A3B qwen3.5-35b-a3b @@ -831,18 +916,6 @@ MU2 x 8 ¥240,288 -MU8 x 1 - -¥47 - -¥22,400 - -MU9 x 1 - -¥51 - -¥24,600 - 千问3.5-27B qwen3.5-27b @@ -857,6 +930,12 @@ MU9 x 1 qwen3.5-9b +MU1 x 2 + +¥108 + +¥52,236 + MU8 x 1 ¥47 @@ -953,22 +1032,6 @@ MU9 x 2 ¥49,200 -千问3-30B-A3B-Instruct-2507 - -qwen3-30b-a3b-instruct-2507 - -MU1 x 4 - -¥216 - -¥104,472 - -MU2 x 8 - -¥504 - -¥240,288 - 千问3-8B qwen3-8b @@ -1091,16 +1154,6 @@ MU5 x 1 ¥10,139 -千问2.5-开源版-72B - -qwen2.5-72b-instruct - -MU1 x 4 - -¥216 - -¥104,472 - 千问2.5-开源版-32B qwen2.5-32b-instruct @@ -1213,28 +1266,10 @@ GLM-5.1 glm-5.1 -MU2 x 8 - -MU2 x 16（PD分离模式） - -¥504 - -PD分离模式：¥1,008 - -¥240,288 - -PD分离模式：¥480,576 - -MU3 x 8 - MU3 x 16（PD分离模式） -¥1,096 - PD分离模式：¥2,192 -¥527,752 - PD分离模式：¥1,055,504 MU6 x 16 @@ -1377,26 +1412,6 @@ MU1 x 4 ¥104,472 -千问3-VL-235B-A22B-Thinking - -qwen3-vl-235b-a22b-thinking - -MU1 x 4 - -¥216 - -¥104,472 - -千问3-VL-32B-Instruct - -qwen3-vl-32b-instruct - -MU2 x 8 - -¥504 - -¥240,288 - 千问3-VL-8B-Instruct qwen3-vl-8b-instruct @@ -1427,16 +1442,6 @@ MU5 x 1 ¥10,139 -千问3-VL-Embedding-2B - -qwen3-vl-embedding-2b - -MU5 x 1 - -¥21 - -¥10,139 - 千问3-VL-Flash-2025-10-15 qwen3-vl-flash-2025-10-15 @@ -1493,31 +1498,15 @@ MU6 x 4 **最小计费：天** -千问3.5-Omni-Flash - -qwen3.5-omni-flash - -MU8 x 1 - -¥47 - -¥22,400 - -MU9 x 1 - -¥51 - -¥24,600 - -千问3.5-Omni-Plus +\- -qwen3.5-omni-plus +\- -MU9 x 8 +\- -¥408 +\- -¥196,800 +\- 模型类型： diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md index 3609d85f..5ce9dfe5 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md @@ -32,7 +32,7 @@ AI 通用型节省计划是针对大模型按量付费使用场景设计的折 **生效时间**：可按需选择”下单后立即生效”或”指定时间（按小时）生效”。 -**承诺周期说明**：**以月为单位**（从生效日到下个月的对应日），月承诺周期结束时，剩余额度自动过期，不可累积到下一周期。举例：如果一次性订阅了 3 个月的节省计划（月承诺额度 1000 元），**并非在 3 个月内获得 3000 元总额度，而是每月独立获得 1000 元额度**，当月未使用完的部分自动清零，不可累积到下个订阅月。 +**承诺周期说明**：节省计划以**动态月**为周期分配额度——从购买日/生效日起算，每满一个月为一个周期，**非自然月月初重置**；订购日次日 0 点重置为当月满额。月承诺周期结束时，剩余额度自动过期，不可累积到下一周期。举例：如果一次性订阅了 3 个月的节省计划（月承诺额度 1,000 元），**并非在 3 个月内获得 3,000 元总额度，而是每月独立获得 1,000 元额度**，当月未使用完的部分自动清零，不可累积到下个订阅月。若选择**包季**套餐（如 27 元抵 60 元），总额度 60 元分 3 个月按月发放（每月 20 元），不一次性到账。 **调用方式**：百炼控制台模型体验、API 代码调用、接入第三方工具（如[OpenClaw](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/openclaw)等，填写按量计费接入凭证）。 @@ -40,9 +40,11 @@ AI 通用型节省计划是针对大模型按量付费使用场景设计的折 - **支持抵扣**：模型调用（输入和输出 Tokens）、模型原生工具调用（如 Function Call、网页抓取等）、上下文缓存、批量推理等产生的费用。 -- **不支持抵扣**：模型调优、模型部署的费用。 +- **不支持抵扣**：模型调优、模型部署的费用；**联网搜索插件**（独立计费，以实际账单为准）、**MCP 广场**、**通义深度搜索**、**案例检索**等插件或工具产生的费用。第三方工具可通过 API 接入百炼，但相关联网搜索费用不在节省计划抵扣范围内。 +**知识库（RAG）费用与节省计划说明**：知识库使用过程中产生的向量模型（Embedding）和排序模型（Rerank）调用费用，属于 A 类模型调用范畴，可被 AI 通用型节省计划抵扣；如需专项抵扣，也可单独购买[向量及排序模型节省计划](#1a5d3540e3749)。知识库的规格费用（运行时长，标准版 0.03 元/知识库/小时、旗舰版 0.2 元/RCU/小时）不属于模型调用费用，不在节省计划抵扣范围内，需通过资源包或按量付费结算。 + **抵扣逻辑**： - 抵扣顺序：**免费额度** **\> 资源包** **> 其他模型节省计划 > AI 通用型节省计划 > 按量付费**。 @@ -52,6 +54,10 @@ AI 通用型节省计划是针对大模型按量付费使用场景设计的折 - 超出部分处理：如果同类节省计划全部到期或额度全部抵扣完后，仍有超出部分，自动转为按量付费。 +**说明** + +若在模型设置中开启了**免费额度用完即停**功能（即**安心模式**，也称**仅使用免费额度**），当该模型的免费额度耗尽时，服务将自动停止，不产生后续按量计费账单，节省计划因此无法进行抵扣。如需继续使用节省计划抵扣调用费用，请在免费额度用尽后，进入模型设置手动关闭**免费额度用完即停**功能，服务即可恢复并切换至节省计划正常抵扣。 + **查询账单**：请参见[如何查询节省计划账单](https://help.aliyun.com/zh/user-center/how-to-check-the-savings-plan-bill)。 ### **购买指引** @@ -503,7 +509,7 @@ AI 通用型节省计划是针对大模型按量付费使用场景设计的折 **工具调用**：全局计次用量 -上述各计费项同时存在对应的非全局版本（如"文本生成Token用量"）。 +上述各计费项同时存在对应的非全局版本（如"文本用量"）。 > 查询华北2（北京）地域的调用费用折扣时，选择非全局计费项；查询其他地域时，选择对应的全局计费项。 @@ -796,6 +802,8 @@ ASR模型按秒计费，TTS模型按字符计费，请前往[百炼控制台](ht - 根据[退订规则](https://help.aliyun.com/zh/user-center/cancel-subscription/)，预付费商品未发生使用的部分，可按未使用额度费用[申请退款](https://billing-cost.console.aliyun.com/refund/refund?commodityType=RESOURCE_PLANS&refundType=NOREASON_REFUND)；已使用的部分则无法退款。 +**使用限制**：资源包按模型名称严格匹配，**跨版本或子型号不通用**，请以资源包购买页标注的适用模型为准。例如，qwen-plus 资源包不支持抵扣 qwen-max 或 qwen-turbo 的调用费用；若需要同时覆盖多个模型版本的调用费用，建议选择 AI 通用型节省计划。 + ### **大语言模型推理资源包** **订购地址** @@ -1013,6 +1021,25 @@ qwen-turbo的实时推理服务（[非思考模式](https://help.aliyun.com/zh/m 不同档位对应不同按量付费折扣，档位越高折扣越大 -按量计费，无按量付费折扣；仅首次购买时有优惠（如原价 20 元只需支付 10 元，具体以购买页为准） +按量计费，无按量付费折扣；仅首次购买时有优惠，档位以购买页为准（例如：10 元抵 20 元、27 元抵 60 元、135 元抵 300 元） + +入门型 AI 通用节省计划还需注意以下使用规则： + +- **额度清零**：每月额度按动态月独立发放，当月未使用完的部分自动清零，不累积到下一周期。**包季**套餐（如 27 元抵 60 元）总额度分 3 个月按月发放（每月 20 元），不一次性到账。 + +- **退订政策**：一经支付，不支持退订，请在购买前确认档位和需求。 + +- **抵扣范围**：与 AI 通用型节省计划相同，仅支持抵扣阿里直供模型产生的调用费用，**不支持**第三方直供模型（C 类中的三方直供模型）。 + 节省计划账单请参见[节省账单使用明细](https://billing-cost.console.aliyun.com/resource/spn/detail)。 + +### **退订节省计划后，关联权益是否受影响？** + +退订节省计划或优惠到期后，请注意以下规则： + +- **新客优惠**：入门型 AI 通用节省计划的活动优惠**仅限首次购买**，退订后无法再次以优惠价格参与同一活动。 + +- **赠品处理**：若购买时附带赠品（如代金券、优惠券、延长服务期等），退订后赠品**自动作废清零**，不予保留或退还。 + +- **余额与转移**：节省计划余额及订单**不支持跨账号转移**，也**不支持转换为账户现金余额**。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan-faq.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan-faq.md index dc569e15..03d7af80 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan-faq.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan-faq.md @@ -1,5 +1,7 @@ # 常见问题 +汇总 Token Plan 团队版 Coding Plan 使用过程中的常见问题与解决方法。 + ## **使用阿里云 AI 助理** 推荐使用[阿里云 AI 助理](https://www.aliyun.com/ai-assistant/)，其知识库整合了阿里云官方帮助文档。 @@ -44,11 +46,11 @@ 1. [使用套餐专属 API Key](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/coding-plan-quickstart#2782cf93b1w8h) -2. 前往[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)确认订阅是否过期 +2. 前往[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)确认订阅是否过期 -3. 前往[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)重新复制 API Key，确保完整且无空格 +3. 前往[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)重新复制 API Key，确保完整且无空格 -4. 如以上均正常仍报错，可在 [Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)重置 API Key，重置后请使用新 API Key 进行配置 +4. 如以上均正常仍报错，可在 [Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)重置 API Key，重置后请使用新 API Key 进行配置 **model 'xxx' is not supported** @@ -117,9 +119,15 @@ Base URL 拼写错误或网络问题 等待片刻后重试即可。平台会根据整体资源负载动态调整并发上限，高峰时段可能触发此限制。 +**429 usage allocated quota exceeded** + +短时间内请求过于密集，触发模型调用限流 + +等待一分钟后重试；如频繁触发请降低请求频率，并确认 API Key 未被他人共享使用。 + ### 海外用户如何使用 Coding Plan？ -阿里云中国站的百炼 Coding Plan 不限制使用地域，海外用户可以正常使用。如果您在使用过程中遇到网络延迟或账号问题，可以选择使用[国际站 Coding Plan](https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/coding-plan-quickstart)。 +阿里云百炼 Coding Plan 不限制使用地域，海外用户可以正常使用。如果您在使用过程中遇到网络延迟或账号问题，可以选择使用[Model Studio Coding Plan](https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/coding-plan-quickstart)。 ### **Claude Code 提示** `**Claude Code has switched from npm to native installer**` **怎么办？** @@ -355,7 +363,7 @@ Coding Plan 支持深度思考的模型多为默认支持思考模式，常见 ## OpenClaw -OpenClaw 开启思考模式的步骤如下： +OpenClaw 开启思考模式的步骤。 1. **查看 OpenClaw 版本** @@ -430,7 +438,7 @@ OpenClaw 开启思考模式的步骤如下： ### OpenClaw 显示已连接但聊天无响应/一直转圈怎么办？ -可能的原因如下： +可能的原因。 1. 本地代理（VPN/HTTP Proxy）拦截或无法正确转发请求到 `coding.dashscope.aliyuncs.com`。 @@ -533,9 +541,9 @@ OpenClaw 开启思考模式的步骤如下： - 若当前未使用 Coding Plan 套餐，建议切换至 Coding Plan 以获取专属额度。 -2. 超出套餐限额：在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)查看套餐用量情况。 +2. 超出套餐限额：在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)查看套餐用量情况。 -3. **尝试重置 API Key**：若完成上述排查后问题仍未解决，请前往[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)重置 API Key。 +3. **尝试重置 API Key**：若完成上述排查后问题仍未解决，请前往[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)重置 API Key。 ### **OpenClaw 启动时报错** `**Failed to discover Alibaba Cloud models**` **怎么办？** @@ -588,11 +596,15 @@ OpenClaw 启动时出现以下报错信息： 2. 确认 Coding Plan 的 API Key 配置在 `models.providers.bailian.apiKey`，详情请参见[OpenClaw](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/openclaw)。 +### **Coding Plan 支持 OpenAI Responses API 吗？** + +不支持。Coding Plan 仅支持 OpenAI Chat Completions 协议和 Anthropic Messages 协议，不支持 OpenAI Responses API。 + ### **为什么报错** `**HTTP 401: Incorrect API key provided**`**？** 可能原因： -- **API Key 格式错误**：API Key 填写为空、格式不正确、复制不完整，或在复制时误带了多余的空格。请确认 API Key 为 Coding Plan 专属 [API Key](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)（以 `sk-sp-` 开头），复制完整且无空格。 +- **API Key 格式错误**：API Key 填写为空、格式不正确、复制不完整，或在复制时误带了多余的空格。请确认 API Key 为 Coding Plan 专属 [API Key](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)（以 `sk-sp-` 开头），复制完整且无空格。 - **Coding Plan 订阅状态已过期或失效：** Coding Plan 专属 API Key依赖于套餐的订阅状态。如果 Coding Plan 套餐已到期或失效，对应的专属 Key 将无法继续使用。请确保Coding Plan 订阅状态是否仍然有效。 @@ -614,7 +626,7 @@ OpenClaw 启动时出现以下报错信息： Anthropic 兼容 - https://coding\-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic/v1 + https://coding\-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic Claude Code @@ -640,7 +652,7 @@ OpenClaw 启动时出现以下报错信息： https://coding\-intl.dashscope.aliyuncs.com/v1 -- **使用了错误的 API Key**：配置了 Coding Plan 的专属 Base URL，但 API Key 误填了阿里云百炼的通用 API Key（以 `sk-` 开头）。请将 API Key 更新为 Coding Plan 专属 [API Key](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)。 +- **使用了错误的 API Key**：配置了 Coding Plan 的专属 Base URL，但 API Key 误填了阿里云百炼的通用 API Key（以 `sk-` 开头）。请将 API Key 更新为 Coding Plan 专属 [API Key](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)。 - **OpenClaw历史配置缓存导致配置错误：**请删除`~/.openclaw/agents/main/agent/models.json`文件中的`providers.bailian`配置项，并重启OpenClaw。 @@ -716,11 +728,11 @@ Coding Plan 是一个独立的订阅产品，其计费和配额系统**不参与 ### **如何查看 Token 消耗信息？** -暂无法查看。Coding Plan 的额度消耗与 Token 消耗无关，只与模型调用次数有关。可在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)查看用量信息。 +暂无法查看。Coding Plan 的额度消耗与 Token 消耗无关，只与模型调用次数有关。可在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)查看用量信息。 ### 可以查询 Coding Plan 套餐内特定模型（如qwen3.6-plus）的使用量吗？ -不支持。[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)仅展示套餐总额度的整体消耗和剩余情况。 +不支持。[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)仅展示套餐总额度的整体消耗和剩余情况。 ### **Coding Plan 有年付套餐吗？** @@ -762,7 +774,7 @@ Coding Plan 是一个独立的订阅产品，其计费和配额系统**不参与 ### **续费入口在哪里？** -Pro 套餐可以在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)或[资源续订页面](https://billing-cost.console.aliyun.com/renew/manual)进行续费。Lite 基础套餐停止续费通知请参见[公告](https://www.aliyun.com/notice/118175)。 +Pro 套餐可以在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)或[资源续订页面](https://billing-cost.console.aliyun.com/renew/manual)进行续费。Lite 基础套餐停止续费通知请参见[公告](https://www.aliyun.com/notice/118175)。 ## **产品功能相关问题** @@ -874,7 +886,7 @@ glm-4.7 ### Coding Plan 如何重置 API Key？ -在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)，点击 Coding Plan 的 API Key 旁边的**重置**按钮即可。 +在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)，点击 Coding Plan 的 API Key 旁边的**重置**按钮即可。 **说明** @@ -898,7 +910,7 @@ glm-4.7 ### **Coding Plan 支持设置使用的IP白名单吗？** -不支持。如果 API Key 泄露，请在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/efm/coding_plan)重置 API Key。 +不支持。如果 API Key 泄露，请在[Coding Plan 页面](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=plan#/efm/subscription/coding-plan)重置 API Key。 ### **子账号如何查看获取 Coding Plan API Key？** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-best-practice/token-plan-multimodal-gen.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-best-practice/token-plan-multimodal-gen.md index c824510d..4daf85ea 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-best-practice/token-plan-multimodal-gen.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-best-practice/token-plan-multimodal-gen.md @@ -2,12 +2,22 @@ 图像生成模型需通过工具的扩展机制（Skill、Slash Command 或 Agent）接入。 +## **前提：获取套餐专属凭证** + +在控制台「我的订阅」打开 Token Plan 套餐详情页，接入信息卡片展示套餐专属 API Key（以 `sk-sp-` 为前缀，掩码显示），支持生成、重置与复制 API Key。 + +**说明** + +套餐详情页「可使用模型」以文本、编程模型为主；图像生成模型不在该列表展示，需通过 `multimodal-generation` API 调用。 + ## **示例：在 Claude Code 中接入图像生成模型** 以 Claude Code 为例，通过 Slash Command 接入图像生成模型。其他工具的接入方式类似，区别在于扩展机制和配置文件路径不同。 ### **步骤一：创建 Slash Command** +将套餐专属 API Key（以 `sk-sp-` 为前缀）配置为环境变量 `$ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`，供后续 curl 鉴权使用。 + 在项目根目录创建 `.claude/commands/text-to-image.md`，写入以下内容： ``` @@ -17,7 +27,7 @@ ## 步骤 -1. 从用户需求中提取 prompt（图片描述）、model（默认 qwen-image-2.0）、size（默认 1024*1024）。 +1. 从用户需求中提取 prompt（图片描述）、model、size（默认 1024*1024）。若用户明确指定了模型（如“模型=wan2.7-image”或“用 wan2.7-image 画”），必须严格使用用户指定的模型名，不要回退到默认模型；仅当用户未指定模型时才使用默认 qwen-image-2.0。常用图像生成模型有 qwen-image-2.0、qwen-image-2.0-pro、wan2.7-image、wan2.7-image-pro、z-image-turbo 等，完整列表以百炼模型列表为准。 2. 调用 API 生成图片（使用 Bash 工具执行 curl）： @@ -43,11 +53,11 @@ curl -s -X POST "https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services ### **步骤二：生成图片** -在 Claude Code 中输入 `/text-to-image 画一只猫`。 +在 Claude Code 中输入 `/text-to-image 画一只猫`。如需使用默认模型以外的图像生成模型，在指令中写明模型名即可，例如 `/text-to-image 用 wan2.7-image 画一只猫`。 ## **其他工具** -不同工具的扩展机制和配置文件路径如下表所示。将上述 Claude Code 示例中的配置内容保存到对应路径即可。 +控制台套餐详情页「快速接入 AI 编程工具」入口提供 Qwen Code、Qoder、OpenClaw、Claude Code、OpenCode 等工具的接入文档。不同工具的扩展机制和配置文件路径如下表所示，该表为支持扩展机制的主流 AI 编程工具示例。将上述 Claude Code 示例中的配置内容保存到对应路径即可。 工具 @@ -91,9 +101,15 @@ Skill `~/.hermes/skills/media/text-to-image/SKILL.md` +Qoder + +Skill + +`~/.qoder/skills/text-to-image/SKILL.md` + **说明** -Skill 类工具（Codex、Qwen Code、OpenClaw、Hermes Agent）需要在配置文件开头添加 YAML front matter： +Skill 类工具（Codex、Qwen Code、OpenClaw、Hermes Agent、Qoder）需要在配置文件开头添加 YAML front matter： ``` --- diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-faq.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-faq.md index a7f98711..76b285c1 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-faq.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-faq.md @@ -54,7 +54,7 @@ API Key 和 Base URL ### **如何在编程工具中使用图像生成模型？** -图像生成模型使用独立的接口，无法通过文本模型的 Base URL 直接调用。需要通过工具的 Skill 或扩展机制接入，具体配置方法请参见各工具的[接入文档](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-chat-client-or-development-tool/)中的接入图像生成模型章节。 +图像生成模型使用独立的接口，无法通过文本模型的 Base URL 直接调用。需要通过工具的 Skill 或扩展机制接入，具体配置方法请参见[接入多模态生成模型](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/token-plan-multimodal-gen)。 ### **常见报错及解决方案** diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/glm.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/glm.md index d5f1f491..0b7948dc 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/glm.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/glm.md @@ -122,7 +122,7 @@ SDK 调用配置的`base_url`：`dashscope.base_http_api_url = "https://{Workspa ## **快速开始** -glm-5.2 和 glm-5.2-fast-preview 是 GLM 系列最新模型，上下文长度 1M，支持通过`enable_thinking`参数设置思考与非思考模式。运行以下代码快速调用思考模式的 glm-5.2 模型。 +glm-5.2 、glm-5.2-us 和 glm-5.2-fast-preview 是 GLM 系列最新模型，上下文长度 1M，支持通过`enable_thinking`参数设置思考与非思考模式。运行以下代码快速调用思考模式的 glm-5.2 模型。 需要已[获取API Key](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)并完成[配置API Key到环境变量](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)。如果通过SDK调用，需要[安装 OpenAI 或 DashScope SDK](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/install-sdk#8833b9274f4v8)。 @@ -605,7 +605,7 @@ curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic/v1/messages \ ## **流式工具调用** -glm-5.2、glm-5.2-fast-preview、glm-5.1、glm-5、glm-4.7、glm-4.6 支持`tool_stream`参数（boolean，默认`false`），仅在`stream`为`true`时生效。开启后，Function Calling 返回的 tool\_call 参数（arguments）会以流式增量方式逐步返回，而非等待完整生成后一次性返回。 +glm-5.2、glm-5.2-us、glm-5.2-fast-preview、glm-5.1、glm-5、glm-4.7、glm-4.6 支持`tool_stream`参数（boolean，默认`false`），仅在`stream`为`true`时生效。开启后，Function Calling 返回的 tool\_call 参数（arguments）会以流式增量方式逐步返回，而非等待完整生成后一次性返回。 `stream`与`tool_stream`的组合行为如下： @@ -917,6 +917,10 @@ glm-5.2 `none`（不进行推理，`reasoning_tokens`\=`0`）、`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`（最高） +glm-5.2-us + +`none`（不进行推理，`reasoning_tokens`\=`0`）、`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`（最高） + glm-5.2-fast-preview `none`（不进行推理，`reasoning_tokens`\=`0`）、`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`（最高） @@ -1132,6 +1136,24 @@ glm-5.2 > 仅支持隐式缓存 +glm-5.2-us + +支持 + +支持 + +支持 + +> 仅非思考模式 + +不支持 + +不支持 + +支持 + +> 仅支持隐式缓存 + glm-5.2-fast-preview 支持 @@ -1276,6 +1298,18 @@ true 1.0 +glm-5.2-us + +true + +1.0 + +0.95 + +20 + +1.0 + glm-5.2-fast-preview true @@ -1366,7 +1400,7 @@ true GLM 系列模型是智谱AI专为智能体设计的混合推理模型，提供思考与非思考两种模式。 -- glm-5.2：GLM 最新模型，上下文长度 1M，支持 Function Calling、结构化输出及隐式缓存。支持 OpenAI 兼容、DashScope 及 Anthropic 兼容接口调用。 +- glm-5.2 与 glm-5.2-us：GLM 最新模型，上下文长度 1M，支持 Function Calling、结构化输出及隐式缓存。支持 OpenAI 兼容、DashScope 及 Anthropic 兼容接口调用。 - glm-5.2-fast-preview：glm-5.2模型的快速模式，详情请参考[快速模式（Fast mode）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/fast-mode)。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/claude-code.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/claude-code.md index d88d640f..00895664 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/claude-code.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/claude-code.md @@ -110,6 +110,44 @@ npm install -g @anthropic-ai/claude-code 配置保存后，新开一个终端窗口执行 `claude "你好"`。若模型正常返回响应，配置成功。如需进一步确认，在 Claude Code 中执行 `/status`，检查 `ANTHROPIC_BASE_URL` 和 `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` 是否正确指向百炼地址。 +### 配置上下文窗口大小 + +Claude Code 默认使用 200K 上下文窗口。如果需要处理大型代码仓库或长对话，可以将上下文窗口扩展到 1M（1,000,000 tokens），前提是所用模型支持该上下文长度。有两种配置方式： + +**方式一：通过环境变量设置** + +在 `~/.claude/settings.json` 的 `env` 字段中添加 `CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS`： + +``` +{ + "env": { + "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", + "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic", + "ANTHROPIC_MODEL": "qwen3.7-plus", + "CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS": "1000000" + } +} +``` + +**方式二：通过模型名称后缀** + +在模型名称后添加 `[1m]` 后缀，适用于百炼支持 1M 上下文的模型： + +``` +{ + "env": { + "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", + "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic", + "ANTHROPIC_MODEL": "qwen3.7-plus[1m]", + "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "qwen3.7-plus[1m]", + "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "qwen3.7-plus[1m]", + "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "qwen3.7-plus[1m]" + } +} +``` + +修改配置后，需新开终端窗口重新启动 Claude Code 使配置生效。更多环境变量说明参见 [Claude Code 官方环境变量文档](https://code.claude.com/docs/zh-CN/env-vars)。 + ## **使用 CC Switch** [CC Switch](https://github.com/farion1231/cc-switch) 是社区开源的桌面 GUI，支持在多个API Key 或计费套餐之间一键切换，无需手动修改 `settings.json`。 @@ -270,7 +308,17 @@ npm install -g @anthropic-ai/claude-code 3. **重新打开终端。**修改配置文件后，需要新开一个终端窗口再执行 `claude`，配置才会生效。 +4. **更新 Claude Code。**若以上步骤均无效，可能是 Claude Code 版本过旧导致。执行 `npm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest` 更新到最新版本后重试。 + ### 使用旧版接口，切换模型不生效 旧版兼容接口 `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy` 仅支持 `qwen3-coder-plus` 模型，指定其他模型不会生效。如需调用其他模型，按本文配置迁移至新版接口。 + +### 使用 CC Switch 添加供应商时提示"未找到可用的模型列表端点，请检查 Base URL 或确认供应商是否开放端口" + +该提示来自 CC Switch 保存供应商时的连通性检查——它会向配置的请求地址探测模型列表端点（如 `/v1/models`）。百炼的 Anthropic 兼容接入端点（以 `/apps/anthropic` 结尾）仅提供对话端点 `/v1/messages`，不提供模型列表端点，该探测因此返回 404，CC Switch 据此提示"未找到可用的模型列表端点"。 + +**该提示不影响 Claude Code 正常使用，可忽略。**Claude Code 通过 `/v1/messages` 发起对话，所用模型由 CC Switch **高级选项**中的模型映射直接指定，不依赖模型列表端点的自动发现。请求地址与 API Key 配置正确时，直接点击**启用**并新开一个 Claude Code 会话即可正常对话。 + +若确实无法对话，请确认：请求地址以 `/apps/anthropic` 结尾、勿额外添加 `/v1`，并已在[高级选项的模型映射](#ccswitch-add-li2)中填入对应套餐支持的模型。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/codex.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/codex.md index d46e31cd..76a25932 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/codex.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/codex.md @@ -374,19 +374,20 @@ codex **解决方案**：建议参照上文配置接入凭证，直接在`~/.codex/config.toml`中完成配置，无需依赖第三方工具的健康检查结果；配置完成后参照[验证配置](#cdx-verify)启动 Codex，若能正常进入对话界面即表示可正常使用国内模型。 -### **报错 wire\_api = chat is no longer supported 怎么办？** +### **报错 wire\_api 配置问题怎么办？** -**原因**：Codex 新版本使用 Responses API，不支持`wire_api = "chat"`配置。 +**原因**：Codex 新版本不再支持 `wire_api = "chat"` 配置。根据版本不同，可能出现以下报错： + +- `wire_api = "chat" is no longer supported` + +- `unknown configuration field wire_api` + **解决方案**： -- Token Plan 团队版或按量计费：将`wire_api`改为`responses`，并确认`base_url`配置正确。 +- 报错 `wire_api = "chat" is no longer supported`：将配置文件中的 `wire_api` 改为 `responses`，并确认 `base_url` 配置正确。详见上文[配置接入凭证](#cdx-config)中对应方案的配置示例。 -- Coding Plan：执行以下命令降级到旧版本： - - ``` - npm install -g @openai/codex@0.80.0 - ``` +- 报错 `unknown configuration field wire_api`：从配置文件 `~/.codex/config.toml` 的对应 provider 节中删除 `wire_api` 字段。 ### 报错 **unexpected status 401 Unauthorized 怎么办？** @@ -416,3 +417,22 @@ codex **原因**：配置文件中的`base_url`或`wire_api`填写错误。 **解决方案**：确认`base_url`和`wire_api`与所选方案的配置一致。参见上文[配置接入凭证](#cdx-config)中对应方案的配置示例。 + +### **报错 stream disconnected before completion: stream closed before response.completed 怎么办？** + +**原因**：Codex 与服务端的流式连接在响应完成前断开。常见于以下场景： + +- 对话线程过长，Codex 触发上下文压缩时请求失败 + +- 网络不稳定，SSE 或 WebSocket 连接中途断开 + +- 服务端过载或触发限流，提前终止连接 + + +**解决方案**： + +- 开启新的对话线程，避免单个线程积累过多上下文。 + +- 检查网络连接是否稳定，关闭 VPN 或代理后重试。 + +- 等待一段时间后重试，Codex 内置了自动重试机制，多数情况下重试可恢复。 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/hermes-agent.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/hermes-agent.md index 7b07c6b5..247ca4b6 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/hermes-agent.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/hermes-agent.md @@ -38,6 +38,12 @@ Hermes Agent 是一款终端 AI 编程工具，可以通过按量计费、Coding - **按量计费**：按实际调用量后付费。 +**说明** + +本文示例均使用 **Anthropic 兼容协议**：Base URL 以 `/apps/anthropic` 结尾，并将 `api_mode` 设为 `anthropic_messages`。Hermes Agent 同样支持 **OpenAI 兼容协议**：将 Base URL 结尾的 `/apps/anthropic` 替换为 `/compatible-mode/v1`，并删除 `api_mode` 配置项即可。例如按量计费（华北2·北京）的 OpenAI 兼容 Base URL 为 `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`。 + +除命令行版外，Hermes Agent 还提供桌面版（Hermes Desktop）。可从 [Hermes 官网](https://hermes-agent.nousresearch.com/) 下载安装包，或在命令行版安装完成后运行 `hermes desktop` 启动。桌面版与命令行版共用同一份 `~/.hermes/config.yaml` 配置文件，接入参数与本文一致；在桌面版中以自定义端点（Custom Endpoint）方式接入时，请使用上述 OpenAI 兼容 Base URL。 + ### Token Plan 团队版 将 `YOUR_API_KEY` 替换为 Token Plan 团队版专属 [API Key](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=plan#/efm/subscription/uac-admin/organization/members/list)。可用模型请参考 Token Plan 团队版[支持的模型](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/token-plan-overview)。 @@ -100,7 +106,7 @@ model: ``` -hermes config set model.provider custom +hermes config set model.provider alibaba hermes config set model.base_url https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic hermes config set model.api_mode anthropic_messages hermes config set model.api_key YOUR_API_KEY @@ -114,7 +120,7 @@ config.yaml 配置示例 ``` model: default: qwen3.7-max - provider: custom + provider: alibaba base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic api_mode: anthropic_messages api_key: YOUR_API_KEY @@ -145,12 +151,3 @@ hermes chat -m qwen3.7-max - Coding Plan：[Coding Plan 常见问题](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/coding-plan-faq) - Token Plan 团队版：[Token Plan 团队版常见问题](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/token-plan-faq) - - -### 配置后仍连接到 OpenRouter - -Hermes Agent 默认使用 OpenRouter 作为推理提供商。接入阿里云百炼时，`model.provider` 必须设置为 `custom`。请执行以下命令确认： - -``` -hermes config set model.provider custom -``` diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md index 5f161218..d3f45eae 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md @@ -78,6 +78,23 @@ Anthropic [支持的模型](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/anthropic-api-messages#ae1b2c3d4e5f6) +### 配置示例：Trae + +Trae 支持接入自定义模型，无需安装插件即可直接配置上述任一方案的服务端点接入阿里云百炼。以下以 Trae 为例说明配置步骤： + +1. 在 Trae 中前往**设置** > **模型**，单击**添加**，选择**自定义配置**。 + +2. **API 格式**：根据所选服务端点的协议，选择**兼容 OpenAI**或**兼容 Anthropic**。 + +3. **请求地址**：填写上表中对应方案的 Base URL。 + +4. **模型 ID**：填写对应方案支持的模型名称。 + +5. **API 密钥**：填写对应方案的专属 API Key。 + +6. 保存后，在对话框右下角的模型列表中即可选择并使用该模型。 + + ## **不支持的工具类型** Token Plan 团队版和 Coding Plan 仅限在 AI 编程工具和 OpenClaw 类型 Agent 中使用，以下类型的工具**不支持**接入： diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/3d-generation.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/3d-generation.md index b9791094..81251fc1 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/3d-generation.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/3d-generation.md @@ -82,3 +82,6 @@ API 仅支持[异步调用](../concepts/async-invocation.md)，包含两个步 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/application-call.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/application-call.md index 32b2aee2..3669a20d 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/application-call.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/application-call.md @@ -64,8 +64,8 @@ print(response.model_dump_json(indent=2)) Responses API 支持在 `content` 数组中混合多种输入类型： -- **图像输入**：通过 `input_image` 类型传入图片 URL。智能体应用需选用通义千问 VL 系列模型并将文件处理方式设为「自定义处理」。 -- **文件输入**：通过 `input_file` 类型传入文件 URL。仅智能体应用支持，需配置「全文引用」或「切片检索」处理方式。 +- **图像输入**：通过 `input_image` 类型传入图片 URL。[智能体应用](../concepts/agent-application.md)需选用通义千问 VL 系列模型并将文件处理方式设为「自定义处理」。 +- **文件输入**：通过 `input_file` 类型传入文件 URL。仅[智能体应用](../concepts/agent-application.md)支持，需配置「全文引用」或「切片检索」处理方式。 ### [异步调用](../concepts/async-invocation.md) @@ -103,7 +103,7 @@ print(response.output.text) **多轮对话**通过 `session_id` 维护上下文：首次请求无需传入，响应中会返回 `session_id`；后续请求携带该值即可延续对话。`session_id` 在最后一次请求后 1 小时内有效。 -新版智能体应用（Agent 2.0）的调用方式与上述基本一致，参见 [新版智能体应用 API 参考](../../raw/application-api-reference/application-call/application-dashscope-api-reference/new-agent-application-api-reference.md)。 +新版[智能体应用](../concepts/agent-application.md)（Agent 2.0）的调用方式与上述基本一致，参见 [新版智能体应用 API 参考](../../raw/application-api-reference/application-call/application-dashscope-api-reference/new-agent-application-api-reference.md)。 ## 参数传递 @@ -145,3 +145,6 @@ response = await client.responses.create( + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/application-component-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/application-component-api-reference.md index 82dd6552..9fde96a5 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/application-component-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/application-component-api-reference.md @@ -226,3 +226,6 @@ Retrieve 接口用于在指定知识库中检索信息，支持通过百炼 SDK + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/file-management-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/file-management-api.md index 132b57d6..c7a00663 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/file-management-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/file-management-api.md @@ -1,38 +1,37 @@ # file management api -百炼平台提供文件管理 API，用于管理上传至平台的文件资源。该 API 支持文件的上传、查询、列举和删除四类核心操作，是使用百炼平台进行模型微调、知识库构建等场景的基础能力。开发者可通过 [文件管理](../../raw/model-api-reference/file-management-api.md) 接口完成文件全生命周期管理。 +文件管理 API 用于管理上传至百炼平台的文件，覆盖上传、查询、列举和删除等基础操作。它是使用需要文件输入的模型能力（如文档解析、多模态理解、批量任务等）的前置步骤，开发者需先将文件上传到平台并获取文件标识，再在后续调用中引用。详见 [文件管理](../../raw/model-api-reference/file-management-api.md)。 ## 核心功能 -根据 [文件管理](../../raw/model-api-reference/file-management-api.md) 文档，文件管理 API 提供以下四类操作： +根据 [文件管理](../../raw/model-api-reference/file-management-api.md) 的说明，该 API 提供以下针对平台文件的操作： -- **上传文件**：将本地文件上传至百炼平台，供后续模型训练、知识库导入等场景使用。 -- **查询文件**：根据文件 ID 查询已上传文件的详细信息，包括文件名、大小、上传时间、用途等元数据。 -- **列举文件**：批量获取当前账号下已上传的文件列表，支持分页和筛选。 -- **删除文件**：删除不再需要的文件，释放存储空间。 +- **上传（Upload）**：将本地文件上传至百炼平台，上传成功后返回文件标识，供后续模型调用引用。 +- **查询（Retrieve）**：根据文件标识查询单个文件的元信息与状态。 +- **列举（List）**：列出账号下已上传的文件集合，便于管理与清理。 +- **删除（Delete）**：移除不再需要的文件，释放存储资源。 ## 使用方式 -开发者可通过 HTTP 请求调用文件管理 API。典型的使用流程为： +典型的使用流程是"先上传、再引用、后清理"： -1. 调用上传接口将训练数据或知识库文件上传至平台。 -2. 通过列举接口确认文件上传成功，获取文件 ID。 -3. 在模型微调或知识库创建时引用对应的文件 ID。 -4. 任务完成后，按需调用删除接口清理不再使用的文件。 +1. 通过上传操作把文件送入平台，拿到文件标识。 +2. 在需要文件输入的模型 API 调用中传入该标识。 +3. 使用完毕后按需删除文件。 -## 注意事项 +关于各操作的具体请求参数、返回字段和调用示例，请以 [文件管理](../../raw/model-api-reference/file-management-api.md) 的原始文档为准。 -- 上传的文件需符合平台对文件格式和大小的限制要求，具体限制请参考 [文件管理](../../raw/model-api-reference/file-management-api.md) 中的说明。 -- 删除文件前请确认该文件未被其他任务（如微调任务、知识库）引用，否则可能影响相关任务的正常运行。 -- 文件上传后会分配唯一的文件 ID，后续所有操作均通过该 ID 进行引用。 - -## 来源文档 - -- [文件管理](../../raw/model-api-reference/file-management-api.md) +## 限制和注意事项 +- 上传前建议先确认目标模型或能力所支持的文件类型与大小限制。 +- 文件标识是后续调用的关键，请妥善保存；文件被删除后其标识将失效。 +- 列举与删除操作影响的是账号级别的文件资源，批量清理时请谨慎确认。 +> **注意**：本页仅概述文件管理 API 的能力范围，具体的接口路径、鉴权方式、参数细节与配额限制可能随平台更新而变化，实际集成时请以原始文档最新版本为准。 +## 来源文档 +- [文件管理](../../raw/model-api-reference/file-management-api.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/frameworks.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/frameworks.md index 9a707929..451b4707 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/frameworks.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/frameworks.md @@ -148,3 +148,6 @@ this.chatClient = builder + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/image-generation.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/image-generation.md index 457bd746..5c8b9da6 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/image-generation.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/image-generation.md @@ -1,161 +1,45 @@ # image generation -百炼平台提供丰富的图像生成与编辑API，涵盖文生图、图像编辑、图像翻译、风格迁移、创意工具等多种能力。平台上的图像模型主要分为千问(Qwen-Image)系列、万相(Wan/Wanx)系列、Z-Image、可灵(Kling)系列以及多种垂直场景创意工具，均通过HTTP或[DashScope SDK](../concepts/dashscope-sdk.md)调用。 +阿里云百炼平台提供覆盖文生图、图像编辑、图像翻译及一系列创意工具的图像生成 API，涵盖千问（Qwen-Image）、万相（Wan/Wanx）、Z-Image、可灵（Kling）、Vidu 等模型家族。这些接口统一通过 DashScope 网关调用，既支持 HTTP，也支持 DashScope Python/Java SDK，可满足文生图、图生图、局部重绘、扩图、背景生成、虚拟模特、AI 试衣、创意海报等多样化场景。 -## 核心模型系列 +## 支持的模型与功能 -### 千问-图像（Qwen-Image） +按能力大致可分为四类： -千问系列覆盖文生图、图像编辑和图像翻译三大能力，擅长复杂文本渲染和图文混合布局。详见[千问-文生图API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-api.md)。 - -**文生图模型**： - -| 模型名称 | 简介 | 输出规格 | -|---------|------|---------| -| qwen-image-2.0-pro（推荐） | Pro系列，文字渲染、真实质感更强 | 512x512至2048x2048，png，1-6张 | -| qwen-image-2.0（推荐） | 加速版，兼顾效果与速度 | 同上 | -| qwen-image-max | Max系列，真实感更强，AI痕迹更低 | 固定1张 | -| qwen-image-plus / qwen-image | 擅长多样化艺术风格与文字渲染 | 同上 | - -**图像编辑**（qwen-image-edit系列）：支持多图输入和多图输出，可精确修改图内文字、增删或移动物体、改变主体动作、迁移图片风格及增强画面细节。详见[千问-图像编辑API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md)。 - -**图像翻译**（qwen-mt-image系列）：精准翻译图像中的文字并保留原始排版，支持领域提示、敏感词过滤、术语干预等功能。详见[千问-图像翻译API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-mt-image-api.md)。 - -### 万相（Wan/Wanx）系列 - -万相系列是百炼平台图像生成的核心模型族，按功能分为文生图和图像生成与编辑两条产品线。 - -**文生图V2版**（纯文本到图片）： - -| 模型名称 | 简介 | -|---------|------| -| wan2.6-t2i（推荐） | 万相2.6，支持自由尺寸，总像素1280x1280至1440x1440 | -| wan2.5-t2i-preview（推荐） | 万相2.5 preview，支持自由尺寸，单边可达2700 | -| wan2.2-t2i-flash | 极速版，速度提升50% | -| wan2.2-t2i-plus | 专业版，稳定性与成功率提升 | -| wanx2.1-t2i-turbo / wanx2.1-t2i-plus | 万相2.1 | -| wanx2.0-t2i-turbo | 万相2.0 | - -详见[万相-文生图V2版API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/text-to-image-v2-api-reference.md)。 - -> **注意**：V1版文生图（wanx-v1/wanx-style-repaint-v1等）已不推荐使用，建议迁移至V2版模型。 - -**图像生成与编辑2.7**（最新）： - -| 模型名称 | 简介 | -|---------|------| -| wan2.7-image-pro | 专业版，文生图支持4K输出 | -| wan2.7-image | 生成速度更快 | - -支持文生图、文生组图、图生组图、图像编辑和多图参考生成。详见[万相-图像生成与编辑2.7 API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-and-editing-api-reference.md)。 - -**图像生成与编辑2.6**（wan2.6-image）：支持图像编辑和图文混排输出。如需纯文生图，建议使用wan2.6-t2i。详见[万相-图像生成与编辑2.6 API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan-image-generation-api-reference.md)。 - -**通用图像编辑2.5**（wan2.5-image-edit）：仅需文本指令即可基于单张或多张参考图像实现主体一致的图像编辑和多图融合。详见[万相-通用图像编辑2.5](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wan2-5-image-edit-api-reference.md)。 - -**其他万相工具模型**（仅限北京地域）： -- **涂鸦作画**（wanx-sketch-to-image）：将涂鸦草图转为精细图像，详见[万相-涂鸦作画API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-sketch-to-image-api-reference.md) -- **图像局部重绘**（wanx-x-painting）：对指定区域进行内容重绘，详见[万相-图像局部重绘API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/vary-region-api-reference.md) -- **通用图像编辑**（wanx-image-edit）：支持风格化、内容编辑、扩图、超分等功能，详见[万相-通用图像编辑API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-image-edit-api-reference.md) - -> **注意**：wanx-x-painting（局部重绘）当前仅提供免费体验，免费额度用完后不可调用且不支持付费，推荐迁移至千问图像编辑或万相2.1+版本。 - -### Z-Image - -Z-Image（z-image-turbo）是一款轻量级文生图模型，生成速度快，支持中英文字渲染，灵活适配多种分辨率与宽高比。输出像素范围512x512至2048x2048，固定生成1张。详见[Z-Image API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/z-image-generation-api-reference/z-image-api-reference.md)。 - -### 可灵（Kling） - -| 模型名称 | 能力 | 输出规格 | -|---------|------|---------| -| kling/kling-v3-image-generation | 文生图、单图参考生图 | 1k/2k分辨率，1-9张 | -| kling/kling-v3-omni-image-generation | 文生图、多图参考生图、分镜组图 | 1k/2k/4k分辨率，支持组图2-9张 | - -仅限华北2（北京）地域。详见[可灵-图像生成API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/kling-image-api-reference/kling-image-generation-api-reference.md)。 - -## 创意工具模型 - -以下模型均仅限华北2（北京）地域使用，面向特定垂直场景： - -| 模型 | 功能 | 计费状态 | -|------|------|---------| -| 人像风格重绘 | 将人物照片转换为多种艺术风格 | 已商业化 | -| image-out-painting | 按宽高比/比例/方向扩展图像画面 | 已商业化（0.18元/张） | -| wanx-background-generation-v2 | 为主体商品生成背景图 | 已商业化 | -| AI试衣（aitryon / aitryon-plus） | 虚拟试衣，支持快速出图和精修 | 已商业化 | -| wanx-virtualmodel / virtualmodel-v2 | 虚拟模特，替换模特和背景 | 仅免费体验 | -| shoemodel-v1 | 鞋靴AI试穿 | 仅免费体验 | -| wanx-poster-generation-v1 | 自动生成海报背景和文字排版 | 仅免费体验 | -| image-instance-segmentation | 人物实例像素级分割 | 仅免费体验 | -| image-erase-completion | 擦除图像中的人物/物体/文字 | 仅免费体验 | -| FaceChain人物写真 | 2张照片训练人物形象，批量生成写真 | 仅免费体验 | -| WordArt锦书 | 创意艺术字生成 | 仅免费体验 | - -> **注意**：标注"仅免费体验"的模型免费额度用完后不可调用且不支持付费。建议在正式业务中使用已商业化的模型（如千问图像编辑、万相2.6+版本）作为替代。 - -详见各模型的API参考文档：[人像风格重绘API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/portrait-style-redraw-api-reference.md)、[AI试衣OutfitAnyone](../../raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/outfitanyone.md)、[图像背景生成API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/wanx-background-generation-api-reference.md)等。 +- **通用文生图**：千问 `qwen-image-*` 系列擅长复杂文本渲染与图文混排；万相 `wan2.6-t2i` / `wan2.5-t2i-preview` / `wan2.2-t2i-*` / `wanx2.1-t2i-*` 系列支持写实与多种艺术风格；`z-image-turbo` 为轻量快速生图模型，支持中英文字渲染。详见 [万相-文生图V2版API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/text-to-image-v2-api-reference.md) 与 [Z-Image API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/z-image-generation-api-reference/z-image-api-reference.md)。 +- **图像编辑 / 生成一体**：`qwen-image-edit-*`、`wan2.7-image*`、`wan2.6-image`、`wan2.5-i2i-preview`、`wanx2.1-imageedit` 支持单图编辑、多图融合、图文混排、局部重绘、去水印、扩图、超分、上色、线稿生图等。参见 [千问-图像编辑API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md) 与 [万相-通用图像编辑API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/wan-image-api-reference/wanx-image-edit-api-reference.md)。 +- **第三方模型**：可灵 `kling/kling-v3-*`（文生图、参考图生图、分镜组图）、Vidu `vidu/*`（参考生图、文生图、图片编辑，最多 14 张参考图）。 +- **创意与电商工具**：人像风格重绘、虚拟模特、鞋靴模特、图像画面扩展（扩图）、创意海报生成、人物实例分割、AI 试衣 OutfitAnyone、图像背景生成、图像擦除补全、人物写真 FaceChain、创意文字 WordArt 锦书、千问图像翻译（Qwen-MT-Image）。 ## 调用方式 -图像API支持两种调用模式： - -**同步调用**（wan2.6+、qwen-image-2.0+等新版模型）：一次请求直接返回结果，流程简单，推荐大多数场景使用。 - -``` -POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation -``` - -**[异步调用](../concepts/async-invocation.md)**（所有模型均支持）：先创建任务获取`task_id`，再轮询查询结果。需要在请求头中添加`X-DashScope-Async: enable`。 +绝大多数图像模型处理耗时较长（通常 1-2 分钟），因此接口以**异步**为主，流程分两步： -``` -# 1. 创建任务 -POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis -Header: X-DashScope-Async: enable +1. **创建任务获取任务 ID**：提交请求，必须设置请求头 `X-DashScope-Async: enable`（缺失会报错 `current user api does not support synchronous calls`），返回 `task_id`。 +2. **根据任务 ID 轮询结果**：`GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}`，任务成功后返回图像 URL，**有效期 24 小时**，`task_id` 有效期同样为 24 小时。**请勿重复创建任务**，轮询即可。 -# 2. 查询结果 -GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id} -``` +新一代模型（如 `wan2.6-image`、`wan2.7-image`、`z-image-turbo`）新增 **HTTP 同步调用**，一次请求即可返回结果，接口路径为 `.../aigc/multimodal-generation/generation`，请求体采用 `messages` 结构（`content` 内含 `text` / `image`）。 -此外，还支持通过DashScope Python SDK和Java SDK调用。 +> **注意**：不同模型的接口路径并不统一。文生图 V1/涂鸦/局部重绘等旧模型走 `.../text2image/image-synthesis` 或 `.../image2image/image-synthesis`；可灵、Vidu 走 `.../image-generation/generation`；虚拟模特、鞋靴模特走 `.../virtualmodel/generation`；扩图走 `.../image2image/out-painting`。调用前请以对应模型文档为准。 ## 关键参数 -各模型的公共参数包括： +- `model`（必选）：模型名，如 `wanx2.1-t2i-turbo`、`qwen-mt-image`、`wan2.6-image` 等。 +- `input`：输入内容。文生图用 `prompt`，可附 `negative_prompt`；新协议模型用 `messages`；图像编辑/参考类用 `images`、`image_url`、`base_image_url`、`mask_image_url` 等。 +- `parameters`：`size`（如 `1024*1024`、`1K`/`2K`/`4K`）、`n`（生成张数）、`aspect_ratio`、`resolution`、`watermark`、`prompt_extend`（智能扩写/思考）、`thinking_mode` 等，按模型不同而异。 -| 参数 | 说明 | -|------|------| -| `model` | 模型名称，如`wan2.7-image-pro`、`qwen-image-2.0-pro` | -| `prompt` | 文本提示词，描述期望生成的图像内容 | -| `size` | 输出图像尺寸，格式因模型而异（如`1024*1024`、`2K`、`4K`） | -| `n` | 生成图像数量 | -| `negative_prompt` | 反向提示词，排除不需要的元素（部分模型支持） | -| `ref_img` / `image`（content） | 参考图像URL，用于图生图和编辑场景 | -| `watermark` | 是否添加水印，默认为true | +分辨率与张数因模型而异：千问 Pro 系列总像素 512\*512～2048\*2048、可生成 1-6 张；`qwen-image-max` 固定 1 张；万相 2.6 总像素在 1280\*1280～1440\*1440；可灵支持 1k/2k/4k、1-9 张。 -> **注意**：`size`参数的取值范围因模型版本不同差异较大。例如wan2.6-t2i支持总像素1280x1280至1440x1440范围内自由设定，而qwen-image-2.0-pro支持512x512至2048x2048。调用前请查阅对应模型文档中的size参数说明。 +## 计费、限流与注意事项 -## 地域与接入域名 +- **计费**：仅对模型**成功生成的输出图片**计费，输入图片及处理失败不计费、不占免费额度。免费额度开通后自动发放，有效期 90 天，主账号与 RAM 子账号共享。计费与限流详情见 [常见问题](../../raw/model-api-reference/image-generation/image-faq.md)。 +- **限流**：主账号与 RAM 子账号共用任务下发 QPS 与同时处理中任务数量限制。 +- **地域隔离**：华北2（北京）、新加坡、美国（弗吉尼亚）等地域拥有**独立的 API Key 与请求地址，不可混用**，跨地域调用会导致鉴权失败或报错。百炼推荐迁移到业务空间专属域名（如 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`），现有域名仍可用。 +- **输入图片要求**：图片 URL 必须公网可访问，否则报 `BadRequest.InputDownloadFailed`；URL 不能包含中文字符；常见格式限制为 JPG/PNG/JPEG/BMP/WEBP，分辨率多要求 [512, 4096] 像素、大小不超过 10MB。 -- **华北2（北京）**：支持所有图像模型。推荐使用[业务空间](../concepts/workspace.md)专属域名 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` -- **新加坡**：支持部分模型（千问、万相文生图V2、Z-Image等）。域名：`https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` -- **美国（弗吉尼亚）**：支持部分模型。域名：`https://dashscope-us.aliyuncs.com` +> **注意**：部分创意工具模型（如 `wanx-x-painting` 图像局部重绘、`wanx-virtualmodel`/`virtualmodel-v2` 虚拟模特、`shoemodel-v1` 鞋靴模特、`wanx-poster-generation-v1` 创意海报、`image-erase-completion` 图像擦除补全、`image-instance-segmentation` 人物实例分割）当前**仅提供免费体验，免费额度用完后不可调用且不支持付费**。官方建议迁移到 [千问-图像编辑](../../raw/model-api-reference/image-generation/qwen-image-api-reference/qwen-image-edit-api.md)或万相 2.1 等替代方案。 -> **注意**：不同地域拥有独立的[API Key](../concepts/api-key.md)与请求地址，不可混用，跨地域调用将导致鉴权失败。创意工具类模型（人像风格重绘、虚拟模特、AI试衣等）大多仅在华北2（北京）地域可用。 - -## 计费与限流 - -- **免费额度**：开通百炼服务后自动发放，通常为500张/模型，有效期90天。主账号与RAM子账号共享。 -- **计费方式**：按成功生成的输出图片数量计费，输入图片和失败请求不收费。 -- **限流**：多数模型的默认限制为任务下发QPS 2、同时处理中任务数1-5。主账号与RAM子账号共享限流额度。 - -详见[常见问题](../../raw/model-api-reference/image-generation/image-faq.md)。 - -## 常见错误与排查 - -- **图片下载失败**（`BadRequest.InputDownloadFailed`）：输入图片URL无法访问，需确保URL完整且支持公网访问，建议上传至OSS等云存储。 -- **任务创建curl执行失败**：Windows环境下`curl`转义规则与Linux/macOS不同，建议使用Postman等工具或按Windows语法调整命令。 -- **鉴权失败**：检查是否使用了正确地域的[API Key](../concepts/api-key.md)，不同地域的Key不可混用。 -- **余额不足**：免费额度用尽后需在阿里云控制台充值，或检查模型是否为"仅免费体验"状态。 +> **注意**：文生图 V1 版（`wanx-v1`）已被 V2 版全面替代，且仅适用于华北2（北京）地域；千问图像翻译（`qwen-mt-image`）同样仅在华北2（北京）可用，且不支持非中/英语种之间的直接互译（如日译韩）。新项目应优先选择推荐的新版模型。 ## 来源文档 @@ -184,10 +68,6 @@ GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id} - [图像擦除补全API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/image-erase-completion-api-reference.md) - [人物写真生成FaceChain](../../raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/facechain-portrait-generation.md) - [创意文字WordArt锦书](../../raw/model-api-reference/image-generation/image-creative-tools-api-reference/wordart-quick-start.md) - - - - - +- [Vidu-图像生成API参考](../../raw/model-api-reference/image-generation/vidu-image-models/vidu-image-generation-api-reference.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/knowledge.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/knowledge.md index 3606f9ce..658992ce 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/knowledge.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/knowledge.md @@ -52,3 +52,6 @@ https://{workspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/long-term-memory-new.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/long-term-memory-new.md index 417e4db9..e726b0ee 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/long-term-memory-new.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/long-term-memory-new.md @@ -226,3 +226,6 @@ asyncio.run(add_memory_example()) + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/managed-agents-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/managed-agents-api.md index 37801c85..28e1c7a8 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/managed-agents-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/managed-agents-api.md @@ -138,3 +138,6 @@ Managed Agents 模块通过 [DashScope SDK](../concepts/dashscope-sdk.md) 接入 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/model-production.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/model-production.md index e2dee314..b39f8757 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/model-production.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/model-production.md @@ -40,3 +40,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more-about-models.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more-about-models.md index 3ee45c5c..520fabfd 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more-about-models.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more-about-models.md @@ -122,3 +122,6 @@ POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}/cancel + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more-models.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more-models.md index fee9686f..74ec46be 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more-models.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more-models.md @@ -137,3 +137,6 @@ completion = client.chat.completions.create( + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more.md index 5310c46f..bb3c886d 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/more.md @@ -130,3 +130,6 @@ resp = client.retrieve('请传入实际的业务空间ID', retrieve_request) + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/omni-realtime-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/omni-realtime-api.md index 782c1516..d96c95f2 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/omni-realtime-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/omni-realtime-api.md @@ -173,3 +173,6 @@ conversation.updateSession(OmniRealtimeConfig.builder() + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/preparations.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/preparations.md index 7fb11f1d..dd0a3e56 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/preparations.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/preparations.md @@ -1,153 +1,73 @@ # preparations -在调用阿里云百炼平台的模型 API 之前，需要完成 API Key 获取、SDK 安装和环境配置等准备工作。本文汇总了开发者接入百炼平台前的必要步骤，以及调用过程中常见错误的排查方法。 +本页汇总在阿里云百炼平台调用模型 API 前的准备工作，涵盖获取鉴权凭证（API Key）、安装官方或兼容 SDK、使用百炼 CLI 快速集成，以及常见错误码的排查思路。面向开发者，帮助你从零完成环境搭建并稳定发起第一次调用。 -## 获取与配置 API Key +## 获取并配置 API Key -API Key 是调用百炼模型和应用的鉴权凭证。前往百炼控制台的 API Key 页面，使用主账号或具备相应权限的子账号创建 API Key。详细步骤参见 [获取API Key](../../raw/model-api-reference/preparations/get-api-key.md)。 +调用模型或应用前，需先获取 API Key 作为鉴权凭证。需使用主账号，或具备 `管理员` / `API-Key` 页面权限的子账号，在[阿里云百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/)对应地域的 **API Key** 页面创建。详见 [获取API Key](../../raw/model-api-reference/preparations/get-api-key.md)。 -### 创建 API Key +创建时的关键选项： -不同地域的创建流程略有差异： +- **归属业务空间**：决定该 Key 的调用权限。同一空间内的 Key 权限相同，无需为不同模态（文生文、文生图、语音等）分别创建。默认业务空间的 Key 可调用所有标准模型及默认空间内的应用；子业务空间的 Key 只能调用已授权的模型及本空间应用。 +- **权限**：可选 **全部**（调用所有模型与应用），或 **自定义**（配置 IP 白名单最多 20 个 IPv4/IPv6 地址或网段，以及可访问的模型/应用范围）。 -- **华北2（北京）、新加坡、日本（东京）、德国（法兰克福）**：支持配置归属[业务空间](../concepts/workspace.md)、描述和权限（全部或自定义）。自定义权限可设置 IP 白名单（最多 20 个 IPv4/IPv6 地址或网段）和可访问模型范围。 -- **美国（弗吉尼亚）**：需额外选择归属账号，不支持禁用、重置和自定义权限配置。 +> **注意**：百炼已对按量付费 API Key 做安全升级（美国（弗吉尼亚）地域除外）。升级后新建的 Key 以 `sk-ws` 开头，且**仅在创建时展示一次明文**，关闭弹窗后无法再次查看，务必立即复制保存；升级前 `sk-` 开头的旧 Key 仍可正常使用。此外，Token Plan / Coding Plan 使用以 `sk-sp-` 开头的专属 Key，不同于本文的按量付费 Key。 -创建成功后，新版 API Key 以 `sk-ws` 开头，**仅在创建时展示一次明文**，关闭弹窗后无法再次查看。请立即复制保存。 +推荐将 API Key 配置到环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY`，避免硬编码泄漏。各系统配置方式（`~/.bashrc`、`~/.zshrc`、`~/.bash_profile`、Windows 系统属性 / `setx` / PowerShell）参见原文。调用时除 API Key 外，还需指定**服务端点** `base_url`（即创建弹窗中的 API Host），且 OpenAI 兼容协议与 Anthropic 兼容协议的 `base_url` 不同、随地域变化，请以对应接口文档为准。 -### API Key 数量限制 - -- 华北2（北京）等地域：每个主账号每个地域最多 50 个。 -- 美国（弗吉尼亚）：每个归属账号最多 20 个。 - -### 权限与作用域 - -API Key 的调用权限由其归属[业务空间](../concepts/workspace.md)决定，同一空间内的 API Key 权限相同，无需为不同模型类型分别创建。默认[业务空间](../concepts/workspace.md)的 Key 可调用所有标准模型；子业务空间的 Key 仅可调用已授权的模型。 - -### 配置到环境变量 - -建议将 API Key 配置为环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY`，避免在代码中硬编码： - -```bash -# Linux / macOS (Bash) -echo "export DASHSCOPE_API_KEY='your-api-key'" >> ~/.bashrc -source ~/.bashrc - -# macOS (Zsh) -echo "export DASHSCOPE_API_KEY='your-api-key'" >> ~/.zshrc -source ~/.zshrc - -# Windows CMD（永久） -setx DASHSCOPE_API_KEY "your-api-key" - -# Windows PowerShell（永久） -[Environment]::SetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY", "your-api-key", [EnvironmentVariableTarget]::User) -``` - -> **注意**：设置环境变量后，已打开的 IDE、终端或应用程序需要重启才能加载新值。使用 `sudo` 运行脚本时，需加 `-E` 参数以继承当前用户的环境变量。 +除控制台外，百炼还提供 OpenAPI（`CreateApiKey` / `GetApiKey` / `ListApiKeys` / `UpdateApiKey` / `DeleteApiKey` / `EnableApiKey` / `DisableApiKey` / `ResetApiKey`）以编程方式管理 Key，调用需使用阿里云账号 AccessKey 签名认证并具备相应 RAM 权限。 ## 安装 SDK -百炼支持两套 SDK 体系：DashScope 官方 SDK 和 OpenAI 兼容 SDK。具体安装方式参见 [安装SDK](../../raw/model-api-reference/preparations/install-sdk.md)。 - -### Python - -```bash -# OpenAI SDK -pip install -U openai - -# DashScope SDK -pip install -U dashscope -``` - -要求 Python >= 3.8。 +百炼同时支持官方 **DashScope SDK**（Python、Java）与通过 **[OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)**调用的多语言 SDK。详见 [安装SDK](../../raw/model-api-reference/preparations/install-sdk.md)。 -### Java +- **Python**（需 `python >= 3.8`）：`pip install -U openai` 或 `pip install -U dashscope` +- **Java**：DashScope 用 `com.alibaba:dashscope-sdk-java`；OpenAI 用 `com.openai:openai-java`（需 Java 8+，推荐 `3.5.0`），均通过 Maven / Gradle 引入。 +- **Node.js**：`npm install --save openai`（或 `yarn add openai`）；安装失败可配置镜像源 `npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`。 +- **Go**（需 `Go 1.22+`）：`go get 'github.com/openai/openai-go/v3'`；超时可设 `go env -w GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/,direct`。 -- **[DashScope SDK](../concepts/dashscope-sdk.md)**：Maven 坐标 `com.alibaba:dashscope-sdk-java` -- **OpenAI SDK**：Maven 坐标 `com.openai:openai-java`（推荐 3.5.0+，需 Java 8+） - -### Node.js - -```bash -npm install --save openai -``` - -如遇网络问题，可先配置镜像源：`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/` - -### Go - -```bash -go get 'github.com/openai/openai-go/v3' -``` - -需要 Go 1.22+。如访问超时，可设置阿里云镜像代理。 +安装后即可调用文本生成、图像生成、视频生成、语音合成/识别、向量、排序等模型。 ## 使用百炼 CLI -百炼 CLI（`bailian-cli`）是面向 AI Agent 的命令行工具，可通过一行命令集成百炼平台的文本、图像、视频、语音等 AI 能力。详细用法参见 [使用百炼 CLI](../../raw/model-api-reference/preparations/use-model-studio-cli.md)。 - -### 安装 +百炼 CLI（npm 包 `bailian-cli`，命令 `bl` / `bailian`）是面向 AI Agent 的命令行工具，可将平台能力集成到各类 AI 工具中。安装前置要求 **Node.js ≥ 22.12.0**，且**仅支持 npm 安装**（勿用 pnpm / yarn 安装该包）。详见 [使用百炼 CLI](../../raw/model-api-reference/preparations/use-model-studio-cli.md)。 ```bash -# 安装 CLI（需 Node.js >= 22.12.0，仅支持 npm） +# 1. 安装 CLI npm install -g bailian-cli - -# 安装 Skills +# 2. 安装 Skills（注册能力描述文件到各 Agent） npx skills add modelstudioai/cli --all -g - -# 验证 +# 3. 验证 bl --version ``` -### 认证 +**认证方式**（可组合使用，互不覆盖）： | 方式 | 命令 | 适用场景 | -|------|------|----------| -| 控制台登录（推荐） | `bl auth login --console` | 交互式环境，模型调用 + 应用管理 | -| API Key | `bl auth login --api-key sk-xxx` | 模型调用 | +| --- | --- | --- | +| 控制台登录（推荐） | `bl auth login --console` | 模型调用 + 应用管理（浏览器 OAuth） | +| API Key | `bl auth login --api-key sk-xxx` | 模型调用；会先校验 Key 有效性 | | 环境变量 | 配置 API Key 环境变量 | CI/CD、无界面环境 | +| 配置文件 | `bl config set --key api_key --value sk-xxx` | 持久化，**不校验** Key 有效性 | +| 临时传入 | `bl text chat --api-key sk-xxx ...` | 单次调用，不落盘 | -### 常用命令 - -- `bl text chat --message "你好"`：文本对话 -- `bl image generate --prompt "描述"`：文字生成图像 -- `bl video generate --prompt "描述"`：文字生成视频 -- `bl speech synthesize --text "文本"`：语音合成 -- `bl vision describe --image `：图像理解 - -支持 `--model` 指定模型、`--output json` 输出 JSON 格式、`--non-interactive` 非交互模式等全局参数。 - -## 常见错误码 - -调用模型 API 时可能遇到的典型错误及处理方式，完整列表参见 [错误码](../../raw/model-api-reference/preparations/error-code.md)。 +常用全局参数：`--region `（默认 cn）、`--base-url`、`--output `、`--non-interactive`（Agent/CI）、`--dry-run`、`--concurrent ` 等。子命令覆盖文本对话（`bl text chat`）、全模态（`bl omni`）、图像（`bl image generate/edit`）、视频（`bl video generate/edit/ref`）、视觉理解（`bl vision describe`）、语音合成（`bl speech synthesize`）等。 -### 参数类错误（400） +> **注意**：CLI 文档中示例默认模型（如 `qwen3.7-max`、`qwen3.5-omni-plus`、`qwen-image-2.0`、`happyhorse-1.0-t2v` 等）为工具内置默认值，可能随版本变化；实际可用模型请以模型列表 / 控制台为准。安全约束上，禁止将真实 API Key 写入仓库、日志、Skill 或聊天记录的可公开部分。 -| 错误信息 | 原因 | 解决方案 | -|----------|------|----------| -| `Model not exist` | 模型名称拼写或大小写错误 | 对照模型列表，使用百炼模型 ID（如 `qwen3-235b-a22b-instruct-2507`） | -| `Range of input length should be [1, xxx]` | 输入 Token 超过模型上限 | 缩减 messages 长度或开启新对话 | -| `Range of max_tokens should be [1, xxx]` | `max_tokens` 超出模型限制 | 参考模型列表中的最大输出 Token 数 | -| `enable_thinking must be set to false for non-streaming calls` | 思考模式仅支持流式调用 | 设置 `enable_thinking=false` 或启用[流式输出](../concepts/streaming.md) | -| `Required body invalid` | 请求体 JSON 格式错误 | 检查 JSON 是否有多余逗号、括号未闭合等问题 | +## 常见错误码与排查 -### 认证与权限类错误 +调用过程中的报错多为 **400-InvalidParameter** 类的参数问题，可对照错误信息定位。完整清单见 [错误码](../../raw/model-api-reference/preparations/error-code.md)，以下为高频场景： -| 错误信息 | 原因 | 解决方案 | -|----------|------|----------| -| `Arrearage` | 账号欠费 | 登录阿里云控制台充值 | -| `InvalidApiKey` | API Key 无效或已删除 | 重新创建或重置 API Key | +- **思考模式相关**：思考模式模型需 `enable_thinking=true` 时配合[流式输出](../concepts/streaming.md)，并设 `incremental_output=true`、`result_format="message"`；部分模型（如 `qwen3-235b-a22b-thinking-2507`）不允许将 `enable_thinking` 设为 `false`。 +- **参数取值范围**：`temperature` ∈ [0.0, 2.0)、`top_p` ∈ (0.0, 1.0]、`top_k` ≥ 0、`presence_penalty` ∈ [-2.0, 2.0]、`n` ∈ [1, 4]；`max_tokens` 与输入长度上限以模型列表为准。 +- **模型不存在（Model not exist）**：核对 `model` 名称大小写与空格，勿混用开源社区名与百炼模型 ID（用 `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` 而非 `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507`）。 +- **content 类型错误**：纯文本模型的 `content` 必须为字符串，不能传数组或图片等多模态元素；需要图片输入请改用 Qwen-VL / Qwen3-VL 等多模态模型。 +- **结构化输出**：使用 `response_format` 的 `json_object` 时，提示词须包含 `json` 关键词，且不能同时开启思考模式。 +- **文件类（Qwen-Long）**：仅支持纯文本格式（TXT/DOCX/PDF/EPUB/MOBI/MD），单文件 < 150 MB、< 15000 页，file-id 数量 < 100。 +- **账号状态（Arrearage）**：账号欠费会导致访问被拒绝，需在费用与成本页面充值后等待系统更新。 -### 文件相关错误 - -| 错误信息 | 原因 | 解决方案 | -|----------|------|----------| -| `File format is not supported` | Qwen-Long 不支持该文件格式 | 使用 TXT、DOCX、PDF、EPUB、MOBI、MD 格式 | -| `File exceeds size limit` | 文件超过 150 MB | 压缩或拆分文件 | -| `Multimodal file size is too large` | [多模态](../concepts/multimodal.md)文件超限 | 本地文件 Base64 后不超过 10 MB；URL 图像不超过 10 MB | - -> **注意**：遇到错误时，也可使用阿里云 AI 助理输入报错信息获取自动诊断和解决方案。 +排障时可借助[阿里云 AI 助理](https://www.aliyun.com/ai-assistant/)，直接粘贴报错信息即可获得原因与解决方案。 ## 来源文档 @@ -157,5 +77,3 @@ bl --version - [使用百炼 CLI](../../raw/model-api-reference/preparations/use-model-studio-cli.md) - - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/qwen-api-reference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/qwen-api-reference.md index ac61b14b..a54353c1 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/qwen-api-reference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/qwen-api-reference.md @@ -1,49 +1,36 @@ # qwen api reference -百炼平台为文本生成模型（Qwen 系列）提供多种调用接口，开发者可根据兼容性需求选择 OpenAI 兼容、Anthropic 兼容或百炼原生 DashScope 接口。每种接口在功能完整度、迁移成本和工具能力上各有侧重，详见 [文本生成模型API参考](../../raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md)。 +百炼平台为文本生成模型提供了多种调用接口，开发者可根据迁移成本、功能完整度和生态兼容性选择合适的入口。当前共有四类接口：OpenAI 兼容 Chat Completions、OpenAI 兼容 Responses、Anthropic 兼容 Messages 以及百炼原生的 DashScope 接口。详见 [文本生成模型API参考](../../raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md)。 ## 支持的接口 -| 接口 | 兼容协议 | 主要特点 | -| --- | --- | --- | -| OpenAI 兼容 Chat Completions | OpenAI Chat Completions | 与 OpenAI 客户端库直接兼容，迁移成本最低，适合接入第三方工具 | -| OpenAI 兼容 Responses | OpenAI Responses | 内置联网搜索、代码解释器、网页内容提取，自动管理对话历史 | -| Anthropic 兼容 Messages | Anthropic Messages | 兼容 Anthropic Messages API，支持思考（thinking）与工具调用 | -| DashScope | 百炼原生 | 功能集最完整，参数支持最丰富 | - -## 关键参数与使用方式 - -- **模型选择**：各接口均通过请求体中的 `model` 字段指定 Qwen 系列具体模型名。 -- **兼容性映射**：OpenAI / Anthropic 兼容接口在协议层做了一一映射，请求/响应字段与对应官方客户端保持一致，可直接复用现有 SDK 与示例代码。 -- **对话历史**：OpenAI 兼容 Responses 接口由平台自动管理对话历史，无需在请求中手动拼接 `messages`；其余接口需由调用方维护上下文。 -- **工具能力**：仅 OpenAI 兼容 Responses 接口内置联网搜索、代码解释器和网页内容提取三类工具，开箱即用；其他接口如需工具调用，需按各自协议自行定义工具。 - -更多接口级参数与字段说明请参考 [文本生成模型API参考](../../raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md)。 - -## 限制和注意事项 - -- **功能完整度**：兼容接口为保证协议一致性，可能不暴露百炼原生的全部参数；如需使用最全的采样参数、插件或业务字段，建议改用 [文本生成模型API参考](../../raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md) 中介绍的 DashScope 原生接口。 -- **工具能力差异**：联网搜索、代码解释器、网页内容提取为 Responses 接口专属内置能力，OpenAI Chat Completions 与 Anthropic Messages 接口不内置这些工具，需自行实现或通过工具调用协议接入。 -- **对话历史管理**：仅 Responses 接口自动维护历史，迁移到其他接口时需自行管理上下文长度与轮次，避免超出模型[上下文窗口](../concepts/context-window.md)。 -- **迁移评估**：从 OpenAI / Anthropic 迁移时，应先确认目标 Qwen 模型在对应兼容接口下是否支持所需参数（如 `temperature`、`tools`、`stream` 等），再决定接口选型。 - -## 来源文档 - -- [文本生成模型API参考](../../raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md) - - - - - +百炼针对不同的接入场景提供了以下四种接口，功能定位各有侧重： +- **OpenAI 兼容 Chat Completions**：与 OpenAI 客户端库直接兼容，迁移现有应用或接入第三方工具的成本最低。适合已经基于 OpenAI SDK 构建的应用平滑迁移。 +- **OpenAI 兼容 Responses**：内置联网搜索、代码解释器和网页内容提取工具，并自动管理对话历史，无需手动维护上下文。 +- **Anthropic 兼容 Messages**：兼容 Anthropic Messages API，支持思考（thinking）和工具调用（tool use）。适合基于 Anthropic 生态构建的应用接入。 +- **DashScope**：百炼原生接口，提供最完整的功能集和参数支持，是需要使用平台全部能力时的首选。 +以上接口的完整清单与说明参见 [文本生成模型API参考](../../raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md)。 +## 如何选择 +- 追求**最低迁移成本**、已有 OpenAI 应用：选择 OpenAI 兼容 Chat Completions。 +- 需要**内置工具（联网搜索/代码解释器/网页提取）与自动对话管理**：选择 OpenAI 兼容 Responses。 +- 处于 **Anthropic 生态**、需要思考与工具调用：选择 Anthropic 兼容 Messages。 +- 需要**最完整的功能与参数**、使用平台全部能力：选择 DashScope 原生接口。 +## 使用方式与注意事项 +- [OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)可直接复用官方 OpenAI 客户端库，仅需替换 base URL 和 API Key，改动量小。 +- 若依赖联网搜索、代码解释器等内置工具，需使用 Responses 接口，而非普通的 Chat Completions。 +- 不同接口在参数集合和功能覆盖上存在差异：DashScope 参数最全，OpenAI/Anthropic 兼容接口以对应生态的字段约定为准，跨接口迁移时需核对参数映射。 +> **注意**：本页仅为文本生成模型各接口的入口索引，具体的请求参数、字段格式与调用示例请查阅对应接口的专属文档；随着平台迭代，接口能力可能变化，请以 [文本生成模型API参考](../../raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md) 为准。 +## 来源文档 +- [文本生成模型API参考](../../raw/model-api-reference/qwen-api-reference.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/toolkits-and-frameworks.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/toolkits-and-frameworks.md index d15bd900..56716db6 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/toolkits-and-frameworks.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/toolkits-and-frameworks.md @@ -1,176 +1,98 @@ # toolkits and [frameworks](frameworks.md) -阿里云百炼提供与 OpenAI 兼容的多套 API 接口和第三方框架集成方案，开发者只需修改 `base_url`、`api_key` 和 `model` 三个参数即可将现有 OpenAI 应用迁移至百炼平台。本页汇总了百炼支持的 [OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)类型、批量推理方案和 LangChain 等主流框架的集成方式。 +阿里云百炼的通义千问等模型提供了一套与 OpenAI 高度兼容的接口体系，覆盖 Chat Completions、Responses、Completions、Embedding、文件、Batch、Conversations 等能力，并可直接接入 LangChain/LangChain4j 等主流框架。对于已有 OpenAI 应用，通常只需替换 `api_key`、`base_url` 与 `model` 三项即可完成迁移，无需改动业务逻辑。 -## 兼容接口总览 +## 迁移三要素与服务地址 -百炼提供以下 [OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)，覆盖从文本对话到文件管理的完整场景： +将 OpenAI 应用迁移到百炼的核心是配置以下三项（详见 [OpenAI Chat接口兼容](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/compatibility-of-openai-with-dashscope.md)）： -| 接口类型 | 说明 | 典型用途 | -|---------|------|---------| -| Chat Completions | 标准对话接口，支持流式/非流式、function call | 通用对话、工具调用 | -| Responses | Chat Completions 的演进版，内置联网搜索等工具 | 智能体场景、简化上下文管理 | -| Completions | 文本补全接口，支持 FIM（fill-in-middle） | 代码补全、内容续写 | -| Embedding | 文本向量化接口 | 文本检索、语义相似度 | -| Files | 文件上传/查询/删除 | 文档问答、Batch 输入、模型调优 | -| Conversations | 会话管理接口，配合 Responses API 使用 | 跨设备对话延续 | -| Batch（文件输入） | 通过文件异步批量处理，费用为实时调用的 50% | 数据标注、模型评测 | -| Batch Chat | 同步批量对话接口，费用为实时调用的 50% | 无需实时响应的批量对话 | +- **`api_key`**：替换为[百炼 API Key](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)。**各地域的 API Key 不同**，切换地域时需同步更换。建议配置到环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY` 以降低泄露风险。 +- **`base_url`**：OpenAI SDK 调用统一使用 `/compatible-mode/v1` 路径；HTTP 调用在其后追加具体资源路径（如 `/chat/completions`、`/responses`、`/embeddings`、`/files`）。 +- **`model`**：替换为百炼支持的模型名称。 -## 服务地址配置 +各地域 SDK `base_url`： -所有 [OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)使用统一的 BASE_URL 模式。通过 SDK 调用时配置 `base_url`，通过 HTTP 调用时拼接完整 endpoint。 +| 地域 | base_url | +| --- | --- | +| 华北2（北京） | `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | +| 新加坡 | `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | +| 日本（东京） | `https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | +| 德国（法兰克福） | `https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | +| 美国（弗吉尼亚） | `https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | -``` -# SDK base_url（以北京地域为例） -https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 +其中 `{WorkspaceId}` 为业务空间 ID，可在百炼控制台**业务空间详情**页面查看。 -# 各地域 base_url -北京： https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 -新加坡： https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 -日本（东京）：https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 -德国（法兰克福）：https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 -美国（弗吉尼亚）：https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 -``` +> **注意**：百炼为北京、新加坡地域推出了业务空间专属域名，性能与稳定性更佳，建议从旧域名迁移：北京 `https://dashscope.aliyuncs.com` → `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`；新加坡 `https://dashscope-intl.aliyuncs.com` → `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com`。现有域名仍可正常使用。 -其中 `{WorkspaceId}` 为[业务空间](../concepts/workspace.md) ID，可在百炼控制台的[业务空间](../concepts/workspace.md)详情页面查看。 +> **注意**：Responses 与 Conversations 接口的旧版路径 `/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/...` 即将停止维护，请尽快迁移至新版 `/compatible-mode/v1/...` 路径。 -> **注意**：百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出了[业务空间](../concepts/workspace.md)专属域名，建议从旧域名 `dashscope.aliyuncs.com` / `dashscope-intl.aliyuncs.com` 迁移至新域名以获得更好的性能和稳定性。详见 [OpenAI Chat接口兼容](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/compatibility-of-openai-with-dashscope.md)。 +## 各兼容接口一览 -## 支持的模型 +### Chat Completions（对话补全） -### Chat Completions 接口 +最常用的兼容接口，支持非流式、流式（`stream=True`，配合 `stream_options={"include_usage": True}` 返回 Token 统计）与 function call（工具调用）。支持模型广泛：Qwen 大语言模型（商业版/开源版）、Qwen-VL、Qwen-Coder、Qwen-Omni、Qwen-Math，以及 DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 等三方模型。 -支持 Qwen 大语言模型（商业版、开源版）、Qwen-VL、Qwen-Coder、Qwen-Omni、Qwen-Math，以及 DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 等第三方直供模型。 +> **注意**：三方直供模型仅在中国站的中国内地地域可用，调用前需先在百炼控制台开通对应服务。Qwen-Audio 不支持 OpenAI 兼容协议，仅支持 DashScope 协议。 -> **注意**：三方直供模型仅在中国站的中国内地地域可用，需在百炼控制台开通对应服务后方可调用。Qwen-Audio 不支持 OpenAI 兼容协议，仅支持 DashScope 协议。 +### Responses（智能体原生接口） -### Responses 接口 +作为 Chat Completions 的演进版本，Responses API 内置联网搜索、网页抓取、代码解释器、文搜图/图搜图等工具，输入更灵活（可直接传字符串），并通过 `previous_response_id` 自动管理多轮上下文，无需手动拼接消息历史。详见 [OpenAI Responses接口兼容](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/compatibility-with-openai-responses-api.md)。 -支持 qwen3.7-max、qwen3.7-plus、qwen3.6-plus、qwen3.5-plus、qwen3.6-flash、qwen3.5-flash 等 Qwen3 系列模型，以及 qwen-plus、qwen-flash、qwen3-coder-plus 等。 +- 支持模型示例：`qwen3-max`、`qwen3.7-plus`、`qwen-plus`、`qwen-flash`、`qwen3-coder-plus` 等。 +- `previous_response_id` 需传入上一轮响应的顶层 `id`（`resp_xxx`），而非 `output` 数组内消息的 `id`；当前响应 `id` 有效期为 **7 天**。 -### Completions 接口 +### Conversations（会话管理） -当前仅支持 qwen-coder-turbo，且仅限华北2（北京）地域。详见 [completions 接口](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/completions.md)。 +提供会话的创建、查询、更新、删除及消息项管理。配合 Responses API 可自动注入历史上下文，实现跨设备、跨会话的对话延续。初始消息项 `items` 最多 20 条，`metadata` 最多 16 对键值对（key ≤ 64 字符、value ≤ 512 字符）。删除会话时其消息项不会被删除。 -### Embedding 接口 +### Completions（文本补全） -支持 text-embedding-v1 至 v4 四个版本。其中 v4（属于 Qwen3-Embedding 系列）支持 2048/1536/1024/768/512/256/128/64 等多种向量维度，最大单行 8192 Token，支持 100+ 语种。详见 [OpenAI Embedding接口兼容](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/embedding-interfaces-compatible-with-openai.md)。 +专为代码补全、内容续写设计，当前仅支持 `qwen-coder-turbo`，且**仅适用于中国内地（北京地域）**。通过 `<|fim_prefix|>...<|fim_suffix|>...<|fim_middle|>` 模板可实现「前缀生成后续」或「前缀+后缀生成中间」两种补全（暂不支持仅凭后缀生成前缀）。关键参数包括 `max_tokens`、`temperature`、`top_p`、`stop`、`seed`、`presence_penalty` 等，详见 [completions 接口](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/completions.md)。 -> **注意**：[多模态](../concepts/multimodal.md) Embedding 模型（如 qwen3-vl-embedding）不支持 [OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)，需使用 DashScope 专用接口。 +### Embedding（文本向量） -## 核心接口使用方式 +兼容 OpenAI Embedding 规范，支持 `text-embedding-v1/v2/v3/v4`。其中 v3、v4 支持通过 `dimensions` 参数指定向量维度（v4 可选 64~2048 多档，默认 1024）。 -### Chat Completions 基础调用 +> **注意**：多模态 Embedding 模型（如 qwen3-vl-embedding、tongyi-embedding-vision 系列）不支持 [OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)，需改用[多模态向量接口](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/multimodal-embedding-api-reference)。 -```python -from openai import OpenAI -import os +### Vision（视觉理解） -client = OpenAI( - api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", -) -completion = client.chat.completions.create( - model="qwen-plus", - messages=[ - {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, - {"role": "user", "content": "你好"} - ], - stream=True, - stream_options={"include_usage": True} -) -for chunk in completion: - print(chunk.model_dump_json()) -``` +Qwen-VL、QVQ、Qwen-OCR 兼容 OpenAI Chat 接口，通过 `content` 数组中的 `image_url` 传入图片。各地域支持的模型有差异。QVQ 模型仅支持[流式输出](../concepts/streaming.md)。 -### Responses 接口调用 +### 文件接口与 Batch -Responses API 是 Chat Completions 的演进版本，支持内置工具（联网搜索、代码解释器等）、字符串直接输入和通过 `previous_response_id` 简化多轮对话上下文管理。 +文件上传接口（`client.files.create`）通过 `purpose` 区分用途，详见 [OpenAI文件接口兼容](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/openai-file-interface.md)： -```python -from openai import OpenAI -import os +| purpose | 用途 | 单文件大小上限 | +| --- | --- | --- | +| `file-extract` | Qwen-Long / Qwen-Doc-Turbo 文档问答与数据提取 | 150 MB | +| `batch` | 批量推理输入（jsonl） | 500 MB | +| `fine-tune` | 模型调优数据集（jsonl） | 300 MB | -client = OpenAI( - api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", -) -response = client.responses.create( - model="qwen3.7-plus", - input="你能做些什么？" -) -print(response.output_text) -``` +百炼存储空间上限为 10000 个文件、总计 100 GB，达到任一上限后新上传会失败，需删除文件释放配额。上传返回的文件 ID（如 `file-batch-xxx`）可重复使用。 -详见 [OpenAI Responses接口兼容](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/compatibility-with-openai-responses-api.md)。 +百炼提供两种批量推理方式，费用均约为实时调用的 **50%**： -> **注意**：Responses API 的旧版路径 `/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses` 即将停止维护，请迁移至新版路径 `/compatible-mode/v1/responses`。 +- **Batch（文件输入）**：上传 jsonl 文件异步批处理，适合大批量、时效性要求不高的场景（数据分析、模型评测）。可先用测试模型 `batch-test-model` 做全链路验证（文件 ≤ 1 MB、≤ 100 行、最大并行 2 个任务，不产生推理费用）。 +- **Batch Chat**：保持与实时 API 一致的同步调用方式，仅需将 `base_url` 改为 `https://batch.dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`，单次仅支持一个请求；默认等待超时 3600 秒（可设 60~3600 秒）。 -### 文件接口 +> **注意**：Batch 场景下 `enable_thinking` 须作为请求 body 的顶层参数（与 `model` 同级）传入，不能放在 `extra_body` 中；`qwen3.7`/`qwen3.6`/`qwen3.5` 系列默认开启思考模式，会产生额外思考 Token 成本，建议显式设置。 -文件上传接口用于 Qwen-Long 文档问答、Qwen-Doc-Turbo 数据提取、Batch 任务输入和模型调优数据集上传。通过 `purpose` 参数区分用途：`file-extract`（文档分析）、`batch`（批量推理）、`fine-tune`（模型调优）。详见 [OpenAI文件接口兼容](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/openai-file-interface.md)。 +## 框架集成（LangChain） -## 批量推理方案 +百炼可通过两条路径接入 LangChain（Python / JavaScript / Java），详见 [在LangChain中使用阿里云百炼](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/use-bailian-in-langchain.md)： -百炼提供两种批量推理方案，费用均为实时调用的 50%： +- **OpenAI 兼容路径**：使用 `langchain_openai.ChatOpenAI`（JS 为 `@langchain/openai`，Java 为 `langchain4j-open-ai`），配置 `base_url` 指向 `compatible-mode/v1`。**仅支持 OpenAI 兼容模式覆盖的部分模型**。 +- **DashScope 原生路径**：使用 `ChatTongyi`（`langchain-community` + `dashscope`）或 JS 的 `ChatAlibabaTongyi`，**支持百炼所有文本生成模型（含部署后的模型）**。 -### Batch（文件输入） +> **注意**：LangChain4j 1.0.0-beta3 需要 Java 17 及以上版本，使用 Java 11 编译会报 `Unsupported class file major version 61` 错误。 -通过 JSONL 文件批量提交请求，系统异步处理后返回结果。适用于数据标注、模型评测等时效性要求不高的场景。支持文本生成模型、[多模态](../concepts/multimodal.md)模型和文本向量模型。详见 [OpenAI兼容-Batch（文件输入）](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/batch-interfaces-compatible-with-openai.md)。 +## 限制与注意事项 -### Batch Chat - -保持与实时 API 一致的同步调用方式，只需将 `base_url` 修改为 `https://batch.dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` 即可切换到批量推理。请求默认等待超时时间为 3600 秒。详见 [OpenAI兼容-Batch Chat](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/openai-compatible-batch-chat.md)。 - -## LangChain 集成 - -百炼支持通过 OpenAI 兼容模式或 DashScope 原生模式集成到 LangChain 框架中。 - -### Python - -- **OpenAI 兼容模式**：使用 `langchain_openai` 包的 `ChatOpenAI` 类，配置百炼的 `base_url` 和 `api_key` -- **DashScope 原生模式**：使用 `langchain_community` 包的 `ChatTongyi` 类，支持百炼所有文本生成模型 - -### JavaScript/Node.js - -- **OpenAI 兼容模式**：使用 `@langchain/openai` 包的 `ChatOpenAI` 类 -- **DashScope 原生模式**：使用 `@langchain/community` 包的 `ChatAlibabaTongyi` 类 - -### Java (LangChain4j) - -支持 Plain Java 和 Spring Boot 两种方式，通过 `langchain4j-open-ai` 依赖使用 OpenAI 兼容模式，或通过 `langchain4j-community-dashscope` 使用 DashScope 原生模式。 - -> **注意**：LangChain4j 1.0.0-beta3 需要 Java 17 及以上版本。 - -详见 [在LangChain中使用阿里云百炼](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/use-bailian-in-langchain.md)。 - -## Conversations 会话管理 - -Conversations API 配合 Responses API 使用，支持创建、查询、更新、删除会话以及管理会话消息项。通过 `previous_response_id` 自动注入历史上下文，无需手动维护消息列表，适合跨设备或长时间中断的对话场景。详见 [OpenAI Conversations接口兼容](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/openai-compatible-conversations.md)。 - -## 关键参数说明 - -通用请求参数（适用于 Chat Completions / Completions）： - -| 参数 | 说明 | -|------|------| -| `model` | 模型名称 | -| `temperature` | 采样温度，取值 [0, 2.0)，越高越多样 | -| `top_p` | 核采样阈值，取值 (0, 1.0]，与 temperature 二选一设置 | -| `max_tokens` | 最大返回 Token 数（不影响生成过程，仅截断输出） | -| `stream` | 是否[流式输出](../concepts/streaming.md) | -| `stream_options` | 流式时设 `{"include_usage": true}` 在末尾展示 Token 用量 | -| `stop` | 停止生成的字符串或 token_id | -| `seed` | 设置后使生成结果更具确定性 | - -## 限制和注意事项 - -- 所有接口均需要有效的百炼 API Key，各地域的 API Key 不同 -- Batch 场景下，qwen3.7/3.6/3.5 系列模型默认开启思考模式，建议显式设置 `enable_thinking` 参数 -- Batch（文件输入）的输入文件需为 JSONL 格式，单个文件最大 500 MB -- 文件上传存储空间上限为 10000 个文件，总大小不超过 100 GB -- Responses API 的 `previous_response_id` 有效期为 7 天 +- **地域隔离**：API Key 与 `base_url` 均按地域区分，跨地域调用必须成对更换；不同接口/模型在各地域的可用性存在差异，以[百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/)为准。 +- **协议差异**：并非所有模型都支持 OpenAI 兼容协议（如 Qwen-Audio、多模态 Embedding），此类模型需使用 DashScope 原生协议。 +- **端点区别**：普通请求走各地域 `compatible-mode/v1`，而 Batch Chat 使用独立的 `batch.dashscope.aliyuncs.com` 域名。 +- 调用失败时请参考[错误码](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code)排查。 ## 来源文档 @@ -186,5 +108,3 @@ Conversations API 配合 Responses API 使用，支持创建、查询、更新 - [在LangChain中使用阿里云百炼](../../raw/model-api-reference/toolkits-and-frameworks/use-bailian-in-langchain.md) - - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/vector-and-sort.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/vector-and-sort.md index bc9e2a7c..25b31cd4 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/vector-and-sort.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/vector-and-sort.md @@ -102,3 +102,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/video-generation-api.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/video-generation-api.md index 92cbaac3..8c890d6e 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/video-generation-api.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/api/video-generation-api.md @@ -1,153 +1,53 @@ # video generation api -百炼平台提供丰富的视频生成 API，涵盖文生视频、图生视频、参考生视频、视频编辑、人像动画等多种能力。所有视频生成接口均采用[异步调用](../concepts/async-invocation.md)模式（创建任务 -> 轮询获取结果），支持多个模型家族，开发者可根据场景需求灵活选用。 +阿里云百炼平台聚合了多家厂商的视频生成模型（万相 Wan、HappyHorse、爱诗 PixVerse、Vidu、可灵 Kling 以及一系列人像驱动模型），统一通过 DashScope 网关的 `video-synthesis` 接口对外提供服务。所有视频生成任务均耗时较长（通常 1-5 分钟），因此 API 统一采用**异步调用**：先「创建任务」拿到 `task_id`，再「轮询查询」获取结果视频 URL。 -## 支持的模型家族 +## 支持的模型与功能 -### 万相 (Wan) 系列 +按厂商与任务类型划分，主要能力包括： -万相是百炼自研的视频生成模型，最新版本为 wan2.7，推荐优先选用。详见 [万相2.7-文生视频API参考](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/text-to-video-api-reference.md) 和 [万相2.7-图生视频API参考](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/image-to-video-general-api-reference.md)。 +- **万相 Wan（推荐）**：wan2.7 系列支持文生视频、图生视频（首帧/首尾帧/视频续写）、参考生视频、视频编辑；另有 wan2.2-animate-move（图生动作）、wan2.2-animate-mix（视频换人）、wan2.2-s2v（数字人）等专用模型。参见 [万相2.7-图生视频API参考](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/image-to-video-general-api-reference.md) 与 [万相2.7-文生视频API参考](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/text-to-video-api-reference.md)。 +- **HappyHorse**：happyhorse-1.1 系列覆盖文生视频（`-t2v`）、图生视频（`-i2v`）、参考生视频（`-r2v`），以及 happyhorse-1.0-video-edit 视频编辑。 +- **爱诗 PixVerse**：pixverse-c1 / v6 / v5.6 系列支持文生视频、图生视频（首帧/首尾帧）、参考生视频，需先在控制台开通 PixVerse 服务。 +- **Vidu**：viduq2 / viduq3 系列支持文生视频、图生视频（首帧/首尾帧）、参考生视频（含广告、短剧等场景模型）。 +- **可灵 Kling**：kling-v3 系列单一接口即可完成文生视频、图生视频、参考生视频与视频编辑，支持智能分镜（`multi_shot`）。 +- **人像/专项模型**：AnimateAnyone（图生舞蹈）、EMO（图生唱演）、LivePortrait（图生播报）、Emoji（表情包）、VideoRetalk（口型替换）、video-style-transform（视频风格重绘）。这些模型多为「检测 + 生成」两段式流程，详见 [图生唱演视频-悦动人像EMO](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/portrait-animation-api-reference/emo-quick-start.md)。 -**通用视频生成能力：** +## 接口与调用流程 -| 任务类型 | wan2.7 模型示例 | 说明 | -|---------|---------------|------| -| 文生视频 | `wan2.7-t2v-2026-06-12` | 纯文本提示词生成视频，支持多镜头叙事 | -| 图生视频（首帧） | `wan2.7-i2v-2026-04-25` | 首帧图像 + 文本，支持首帧/首尾帧/视频续写 | -| 参考生视频 | `wan2.7-r2v-2026-06-12` | [多模态](../concepts/multimodal.md)输入（图片/视频/音频），支持多角色互动与音色一致性 | -| 视频编辑 | `wan2.7-videoedit` | 支持指令编辑和视频迁移 | - -**特色能力：** - -| 任务类型 | 模型 | 说明 | -|---------|------|------| -| 图生动作 | `wan2.2-animate-move` | 将参考视频中的动作迁移到人物图片，支持 `wan-std`/`wan-pro` 两种模式 | -| 视频换人 | `wan2.2-animate-mix` | 将视频中角色替换为图片中的人物，保留场景和光照 | -| 数字人 | `wan2.2-s2v` | 基于单张图片和音频生成说话/唱歌视频，需先调用 `wan2.2-s2v-detect` 检测图片合规性 | - -> **注意**：万相 2.6 及早期版本（wan2.5/wan2.2/wanx2.1）使用旧版 API 协议，与 wan2.7 的请求参数格式有差异。新项目推荐使用 wan2.7 系列。 - -### HappyHorse 系列 - -HappyHorse 支持文生视频、图生视频（基于首帧）、参考生视频和视频编辑四种任务。详见 [HappyHorse-文生视频API参考](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/happyhorse-api-reference/happyhorse-text-to-video-api-reference.md)。 - -| 任务类型 | 模型 | -|---------|------| -| 文生视频 | `happyhorse-1.1-t2v` | -| 图生视频（首帧） | `happyhorse-1.1-i2v` | -| 参考生视频 | `happyhorse-1.1-r2v`（支持多张参考图像） | -| 视频编辑 | `happyhorse-1.0-video-edit` | - -HappyHorse 支持华北2（北京）、新加坡、美国（弗吉尼亚）、德国（法兰克福）四个地域。 - -### 爱诗 (PixVerse) 系列 - -PixVerse 仅在华北2（北京）地域可用，使用前需在百炼控制台搜索 PixVerse 并开通服务。提供多个版本（pixverse-c1 / pixverse-v6 / pixverse-v5.6），其中 pixverse-c1 支持多镜头生成和音频生成。详见 [爱诗-图生视频-基于首帧API参考](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/pixverse-api-reference/pixverse-image-to-video-api-reference.md)。 - -| 任务类型 | 模型示例 | -|---------|---------| -| 文生视频 | `pixverse/pixverse-c1-t2v` | -| 图生视频（首帧） | `pixverse/pixverse-c1-it2v` | -| 首尾帧生视频 | `pixverse/pixverse-c1-kf2v` | -| 参考生视频 | `pixverse/pixverse-c1-r2v` | - -### Vidu 系列 - -Vidu 仅在华北2（北京）地域可用，使用前需开通 Vidu 服务。提供 pro 和 turbo 两种模式。 - -| 任务类型 | 模型示例 | -|---------|---------| -| 文生视频 | `vidu/viduq3-pro_text2video`、`vidu/viduq3-turbo_text2video` | -| 图生视频（首帧） | `vidu/viduq3-pro_img2video`、`vidu/viduq3-turbo_img2video` | -| 首尾帧生视频 | `vidu/viduq3-pro_start-end2video` | -| 参考生视频 | `vidu/viduq3-mix_reference2video` | - -### 可灵 (Kling) 系列 - -可灵仅在华北2（北京）地域可用，使用前需在控制台搜索 kling 并开通服务。支持文生视频、图生视频、首尾帧生视频、参考生视频和视频编辑，详见 [可灵-视频生成API文档](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/kling-api-reference/kling-video-generation-api-reference.md)。 - -| 任务类型 | 模型示例 | -|---------|---------| -| 文生视频 | `kling/kling-v3-video-generation`、`kling/kling-v3-omni-video-generation` | -| 图生视频等 | 同一模型卡片内支持多种任务 | - -可灵支持 `std` 和 `pro` 两种模式，以及智能分镜功能。 - -### 人像动画模型 - -百炼还提供一组人像动画模型，适用于特定的人物视频生成场景： - -| 模型 | 功能 | 输入 | -|------|------|------| -| 舞动人像 AnimateAnyone | 基于人物图片和动作模板生成舞蹈视频 | 图片 + 动作视频 | -| 悦动人像 EMO | 基于肖像图片和音频生成唱演视频 | 肖像 + 音频 | -| 灵动人像 LivePortrait | 快速轻量的人物播报视频生成 | 肖像 + 音频 | -| 声动人像 VideoRetalk | 视频口型替换，使口型匹配新音频 | 视频 + 音频 | -| 表情包 Emoji | 基于人物肖像和预设模板生成表情包视频 | 肖像 + 模板ID | -| 视频风格重绘 | 将视频转换为 8 种预设艺术风格 | 视频 + 风格参数 | - -> **注意**：AnimateAnyone 和 EMO 等人像动画模型需先调用对应的 detect 接口检测图片合规性，通过后才能提交视频生成任务。详见 [图生唱演视频-悦动人像EMO](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/portrait-animation-api-reference/emo-quick-start.md) 和 [图生舞蹈视频-舞动人像AnimateAnyone](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/portrait-animation-api-reference/animateanyone-quick-start.md)。 - -## 调用方式 - -所有视频生成 API 均采用**[异步调用](../concepts/async-invocation.md)**，流程分为两步： - -### 步骤 1：创建任务 +绝大多数模型的任务下发地址为： ``` -POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis +POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis ``` -必须携带请求头 `X-DashScope-Async: enable`，否则会报错 `current user api does not support synchronous calls`。 - -请求成功后返回 `task_id`，有效期 24 小时。 +调用要点： -### 步骤 2：轮询获取结果 +- **必须开启异步**：请求头需带 `X-DashScope-Async: enable`，否则报错 `current user api does not support synchronous calls`。 +- **鉴权与内容类型**：`Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY`、`Content-Type: application/json`。 +- **两步流程**：创建任务返回 `task_id`（有效期 24 小时），随后用 `GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}` 轮询。请勿重复创建任务。 -``` -GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id} -``` - -轮询直到任务状态为 `SUCCEEDED` 或 `FAILED`。 - -> **注意**：部分旧版模型（如图生动作 `wan2.2-animate-move`、视频换人 `wan2.2-animate-mix`、首尾帧 `wan2.2-kf2v-*`）使用的端点路径为 `/api/v1/services/aigc/image2video/video-synthesis`，与通用的 `/video-generation/video-synthesis` 不同。 +> **注意**：部分模型（如 wan2.2-animate-move、wan2.2-animate-mix、wan2.2-s2v 以及旧版 wan2.2-kf2v 首尾帧）使用的是 `.../aigc/image2video/video-synthesis` 路径，而非通用的 `.../aigc/video-generation/video-synthesis`。接入前请以对应模型文档为准，参见 [万相-图生动作API参考](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/wan-animate-move-api.md)。 ## 关键参数 -各模型的参数名称基本一致，但取值范围有差异： +请求体主要由 `model`、`input`、`parameters` 三部分组成： -| 参数 | 说明 | 常见取值 | -|------|------|---------| -| `model` | 模型名称（必选） | 因模型而异 | -| `prompt` | 文本提示词 | 中英文均可，长度上限因模型而异 | -| `media` / `input.media` | 输入媒体（图片/视频/音频） | 通过 `type` 字段区分 `first_frame`、`last_frame`、`reference_image`、`video` 等 | -| `resolution` | 输出分辨率 | `480P`、`540P`、`720P`、`1080P`（因模型而异） | -| `duration` | 视频时长（秒） | 通常 5 或 10 | -| `prompt_extend` | 是否开启提示词智能扩写 | `true` / `false` | -| `watermark` | 是否添加水印 | `true` / `false` | -| `audio` | 是否生成音频 | `true` / `false`（部分模型支持） | -| `shot_type` | 镜头模式 | `single` / `multi` / `customize`（多镜头叙事时使用） | +- `model`：模型名称（如 `wan2.7-t2v-2026-06-12`、`pixverse/pixverse-c1-t2v`、`vidu/viduq3-turbo_text2video`、`kling/kling-v3-video-generation`）。 +- `input.prompt`：文本提示词，用于描述画面与镜头。多镜头一般通过在 `prompt` 中用时间戳/分镜自然语言描述实现。 +- `input.media`：新版协议中承载多模态素材，元素含 `type`（`first_frame` / `last_frame` / `image_url` / `image` / `reference_image` / `video` 等）与 `url`；参考生视频可附 `reference_voice` 音色。 +- `parameters`：常见有 `resolution`（如 `480P`/`720P`/`1080P`）、`size`（如 `1280*720`）、`duration`（秒）、`ratio`/`aspect_ratio`、`audio`、`watermark`、`prompt_extend` 等。不同模型支持的字段差异较大。 -## 地域与端点 +## 限制与注意事项 -| 地域 | 端点 URL | -|------|---------| -| 华北2（北京） | `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` | -| 新加坡 | `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com` | -| 美国（弗吉尼亚） | `https://dashscope-us.aliyuncs.com` | -| 德国（法兰克福） | `https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com` | +- **地域一致性**：模型、Endpoint URL 与 API Key 必须属于**同一地域**，跨地域调用会失败。华北2（北京）与新加坡地域拥有各自独立的 API Key 与请求地址，不可混用。 +- **专属域名**：百炼为华北2（北京）、新加坡地域推出业务空间专属域名（如 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`、`https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com`），推荐迁移以获得更高性能与稳定性，原有 `dashscope.aliyuncs.com` / `dashscope-intl.aliyuncs.com` 域名仍可用。 +- **地域可用性不一致**：万相、HappyHorse 系列提供北京、新加坡、美国（弗吉尼亚）、德国（法兰克福）等多地域；而 PixVerse、Vidu、Kling、数字人 wan2.2-s2v 及各类人像模型目前**仅支持华北2（北京）地域**，且需使用该地域 API Key。参见 [可灵-视频生成API文档](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/kling-api-reference/kling-video-generation-api-reference.md)。 -其中 `{WorkspaceId}` 为[业务空间](../concepts/workspace.md) ID，可在百炼控制台的[业务空间](../concepts/workspace.md)详情页面查看。 +> **注意**：万相视频存在新旧两套协议。wan2.7 走**新版协议**，功能更全（首尾帧、视频续写、多模态），官方**推荐优先选用**；wan2.6 及更早（wan2.5 / wan2.2 / wanx2.1）走**旧版协议**，仅支持子集功能（如旧版图生视频仅支持首帧）。若沿用旧模型请参考 [万相-图生视频-基于首帧API参考（2.1-2.6）](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/legacy-video-models/legacy-image-to-video-api-reference.md)。 -> **注意**：不同地域拥有独立的 API Key 与请求地址，不可混用，跨地域调用将导致鉴权失败。部分模型（如 PixVerse、Vidu、Kling、人像动画类）仅支持华北2（北京）地域。万相和 HappyHorse 系列支持多地域部署。 - -## 注意事项 - -- 模型、Endpoint URL 和 API Key 必须属于同一地域，跨地域调用会失败。 -- 视频生成任务通常耗时 1-5 分钟（wanx2.1-vace 编辑模型约 5-10 分钟），请勿重复创建任务，用 `task_id` 轮询即可。 -- 百炼推荐使用[业务空间](../concepts/workspace.md)专属域名（`{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`），相比旧域名（`dashscope.aliyuncs.com`）有更好的性能和稳定性。 -- 人像动画模型（AnimateAnyone、EMO、LivePortrait）支持模型调用（后付费）和模型独立部署（预付费）两种模式。 -- 数字人模型 `wan2.2-s2v` 与悦动人像 EMO 的选型建议：需要全身/大半身视频选 s2v，追求性价比且以肖像特写为主选 EMO。 +- **两段式模型**：数字人（wan2.2-s2v）、EMO、LivePortrait、AnimateAnyone、Emoji 等需先调用对应 `-detect` 检测接口确认输入图片合规，再调用生成接口，部分模型还需先生成动作模板。 +- **计费与限流**：多为后付费按视频时长（元/秒）或按张计费，且「同时处理中任务数量」通常限制为 1（排队执行），下发接口有 RPS/QPS 限制，接入前请核对各模型的限流与免费额度。 ## 来源文档 @@ -184,5 +84,3 @@ GET https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id} - [万相-视频编辑API参考（2.1）](../../raw/model-api-reference/video-generation-api/wan-api-reference/legacy-video-models/legacy-wanx-vace-api-reference.md) - - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/application-vs-managed-agents.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/application-vs-managed-agents.md new file mode 100644 index 00000000..9c8ed744 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/application-vs-managed-agents.md @@ -0,0 +1,56 @@ +# 百炼应用与托管 Agent 对比 + +阿里云百炼平台提供两条构建 AI 应用的路径：**[智能体应用](../concepts/agent-application.md)**（含新版 Agent 2.0、旧版 Agent 1.0、工作流、高代码应用）与 **Managed Agents（托管 Agent）**。二者都能组合模型、提示词、工具与 MCP 服务，但在运行模式、状态管理、执行环境和适用任务上有本质差异。本页帮助开发者理解两者定位，做出正确的技术选型。 + +核心区别在于：**[智能体应用](../concepts/agent-application.md)是无状态的应用构建与发布形态**，由应用侧维护上下文，面向问答、对话等交互式场景；而 **Managed Agents 是服务端托管的运行时**，在独立云端沙箱中持久化会话状态并支持中断续接，面向多步工具调用、代码执行、文件处理等长时运行任务。 + +## 关键维度对比 + +| 对比维度 | [智能体应用](../concepts/agent-application.md)（LLM Application） | Managed Agents（托管 Agent） | +|---------|------------------------------|------------------------------| +| 定位 | 应用构建与发布形态（Agent / 工作流 / 高代码） | 服务端托管的智能体运行时 | +| 运行模式 | 无状态调用，应用侧维护上下文 | 服务端维护会话状态，支持中断与续接 | +| 执行环境 | 共享运行时 | 独立沙箱，百炼托管的云端容器 | +| 状态持久化 | 不持久化，依赖调用方传递历史 | 事件历史在服务端持久化 | +| 事件模型 | 响应级[流式输出](../concepts/streaming.md) | 会话级 SSE 事件流（User/Agent/Tool/Tool_output/Error/Model/System） | +| 核心对象 | 应用（Agent/工作流/高代码应用） | 智能体 / 运行环境 / 会话 / 事件（四对象解耦复用） | +| 工具能力 | 内置沙箱工具（bash/read/write/edit/glob/grep/download_file）、知识库、MCP、插件 | 7 个内置工具（bash/read/write/edit/glob/grep/download_file）、MCP、Skill | +| 依赖安装 | 不支持自定义环境依赖 | 环境可通过 `config.packages` 预装 apt / pip 依赖并设网络策略 | +| 文件挂载 | 单会话最多 10 个文件、单文件 ≤10MB（文件问答） | 资源挂载到 `/mnt/session/uploads`，独立于会话、可多会话复用；单文件 ≤10MB | +| 记忆能力 | 新版 Agent 短期记忆 0-30 轮，长期记忆未支持 | 会话状态由状态机管理，天然承载长程上下文 | +| 主要 API 端点 | 各应用发布后经统一 API 集成调用 | `POST /agents`、`POST /environments`、`POST /sessions`、`POST /sessions/{id}/events`、`GET /sessions/{id}/events/stream` | +| 开发方式 | 零代码（Agent）/ 低代码（工作流）/ Python（高代码） | 控制台向导或 API 编排 | +| 计费方式 | 按模型 Token、知识库召回、MCP/插件、高代码资源等分项计费 | 按模型 Token 用量及托管沙箱资源计费 | +| 典型场景 | 问答、对话、RAG 检索、固定流程自动化、轻量任务 | 多步工具调用、代码执行、文件批处理等长时任务 | + +## 适用场景建议 + +### 选择智能体应用 + +- **快速交付交互式问答/对话**：新版智能体（Agent 2.0）以自然语言配置即可上线，适合业务人员和产品经理。 +- **知识库 / RAG 问答**：需要挂载企业私有知识库并做标签过滤检索时，智能体应用的知识库能力开箱即用。 +- **流程固定、精确可控**：意图分类、多步骤审批等确定性流程，用工作流做可视化节点编排更稳定。 +- **需要完整代码控制或企业级部署**：用高代码应用（Serverless Function / K8s），配套网关、可观测、日志等企业能力。 +- **多渠道发布**：需要发布到钉钉、微信公众号等第三方平台时，智能体应用原生支持。 + +### 选择 Managed Agents + +- **长时运行任务**：单次任务需要多轮工具调用、可能被中断后续接，服务端持久化事件历史更可靠。 +- **代码执行与文件处理**：需要在独立沙箱中执行 shell 命令、读写文件、安装依赖（apt/pip）、下载资源等。 +- **智能体自主规划**：让智能体在云端容器中自主决定命令与工具调用顺序，无需应用侧管理复杂上下文。 +- **资源复用与会话隔离**：同一环境 / 挂载资源被多个会话复用，且会话间修改互不影响时。 + +## 技术选型参考 + +- 若你的应用本质是**一问一答或短流程交互**，优先用智能体应用；无旧版依赖时选新版 Agent 2.0。 +- 若任务是**服务端长跑、含代码执行或多步工具编排**，选 Managed Agents，避免在应用侧自行拼接和维护会话状态。 +- 两者并非互斥：可以用智能体应用承载前端交互体验，用 Managed Agents 承接后端的长时执行任务。 +- 注意文档中 Managed Agents 的模型名存在不一致（向导示例 `qwen3.7-plus`、API 示例 `qwen3-max`），实际以控制台可选模型 ID 为准；智能体应用推荐使用工具调用能力强的千问-Max 系列。 +- 两类方案的文件上传上限均为单文件 10MB，超限需走文件上传 API。 + +## 被对比主题页 + +- [llm application](../guides/llm-application.md) +- [managed agents](../guides/managed-agents.md) + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/evaluation-compare.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/evaluation-compare.md new file mode 100644 index 00000000..673a548f --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/evaluation-compare.md @@ -0,0 +1,50 @@ +# 应用评测与模型评测对比 + +阿里云百炼平台提供两套面向不同对象的评测能力：**应用评测**关注智能体/工作流应用的端到端输出质量（含 RAG 归因、调优建议），**模型评测**关注单个文本生成模型在给定数据集上的能力表现（含基线评测、排行榜）。二者虽然都围绕"评测集 + 评估规则 + 报告"展开，但评测对象、可用能力、操作方式和计费构成差异明显。本页面为开发者做技术选型时提供横向参考。 + +## 关键维度对比 + +| 维度 | 应用评测 | 模型评测 | +|------|----------|----------| +| 评测对象 | 已发布的智能体应用 / 工作流应用（可含 RAG 知识库） | 单个文本生成类模型（含调优模型） | +| 评测目标 | 评估应用回答质量、定位 RAG BadCase、给出调优建议 | 评估模型基础能力、对比选型、验证调优效果 | +| 评测模式/方式 | 自动评测、手动评测；单应用 / 多应用横向（最多 8 个） | 自定义评测、基线评测（公开标准数据集） | +| 评测集/数据来源 | 旧版（对话分析 `.xls`/`.xlsx`、知识问答 `.jsonl`）、新版（智能体 / 工作流 / 自定义，含版本管理）；可从应用观测导入 | 评测数据集（Prompt + Completion，产生推理费用）或推理结果集（已含 Output，免推理费用） | +| 评分/评估器类型 | 评估器：LLM 评估器、Code 评估器、预置模板；每任务最多 10 个 | 评测维度：大模型评估（数值/分类）、规则评估（文本相似度/字符串匹配）、人工评估（分类） | +| 支持模型 | 评测集生成与评分当前仅 `qwen-max` / `qwen-plus` | 被评测：文本生成类模型；裁判模型推荐千问-Max | +| 报告能力 | 总正确率、BadCase 分析、RAG 归因分析、调优建议 | 综合得分、通过率、逐条评分、可参与排行榜 | +| 操作入口/API | 控制台操作（新旧两套系统） | 仅控制台，无公开 API/SDK（编程化可参考 PAI Judge Model API） | +| 地域限制 | 无特殊地域限制（需开通应用观测） | 基线评测仅北京地域可用 | +| 计费构成 | 调用大模型（评测集生成 + 评分）产生的 Token 费用 | 被评测模型推理费用 + 裁判模型评分费用（规则/人工评估无裁判费用） | +| 典型场景 | 智能体上线前质量把关、版本迭代对比、RAG 优化闭环 | 模型选型、调优前后能力对比、基础能力基准测试 | + +## 评分/评估规则对比 + +两者的评估规则思路相通，但组织方式不同：应用评测以"评估器"为组件挂载到评测任务，模型评测以"评测维度"作为可复用模板。 + +| 规则类别 | 应用评测（评估器） | 模型评测（评测维度） | +|----------|--------------------|----------------------| +| 语义理解打分 | LLM 评估器（相关性、幻觉、有害性等，产生 Token 费用） | 大模型评估-数值型 / 分类型（裁判模型打分或 Pass/Fail，有费用） | +| 确定性/规则判断 | Code 评估器（Python 规则，无额外费用） | 规则评估-文本相似度（ROUGE/BLEU/Cosine）、字符串匹配（无费用） | +| 人工标注 | 手动评测 + 标签管理（分类/布尔/数字/文本标签） | 人工评估-分类型（Pass/Fail 标注） | + +## 适用场景建议 + +- **优化一个已上线的智能体/RAG 应用** → 选应用评测。其归因分析能把 BadCase 精确定位到"模型理解有误 / 重排不佳 / 检索无效 / 切片不完整 / 未获取知识"等环节，并直接给出 Prompt、检索配置或知识库切片的优化建议，形成"识别—归因—优化—回归"闭环。 +- **在多个候选模型间选型，或验证微调效果** → 选模型评测。基线评测可用 C-Eval、MMLU、GSM8K、BBH 等公开数据集快速摸底；自定义评测配合排行榜可做定量对比。 +- **需要跨应用/跨版本横向对比** → 应用评测的多应用横向评测（同一评测基准下最多 8 个应用/版本，须关联相同知识库）。 +- **需要编程化、可自动化的评测流水线** → 两者当前都以控制台为主，模型评测无公开 API/SDK；如需 CI 集成，模型评测侧可参考 PAI Judge Model API。 + +## 技术选型参考 + +1. **先看评测对象**：评"应用整体表现（尤其 RAG）"用应用评测；评"模型本身能力"用模型评测。二者不可互相替代。 +2. **控制成本**：有确定性标准的场景优先使用规则评估 / Code 评估器（无裁判/LLM 费用）；模型评测可先用 50-100 条小规模验证，再保存推理结果集复用以免除重复推理费用。 +3. **注意能力边界**：应用评测的评测集生成与评分当前仅支持 `qwen-max` / `qwen-plus`；模型评测当前仅支持文本生成类模型，基线评测仅北京地域可用，任务提交后目标模型、评测维度类型均不可修改，选错需删除重建。 +4. **对待评测噪声**：模型评测中 1-3% 的分差通常为噪声，LLM 评分器存在位置偏差与自我偏好偏差，建议定期人工抽查校准；应用评测同样建议在知识库更新、Prompt 调整、模型升级后触发回归评测。 + +## 被对比主题页 + +- [application evaluation](../guides/application-evaluation.md) +- [model evaluation introduction](../guides/model-evaluation-introduction.md) + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/fine-tuning-vs-compression.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/fine-tuning-vs-compression.md index ada103b7..025bfd66 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/fine-tuning-vs-compression.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/fine-tuning-vs-compression.md @@ -1,52 +1,51 @@ -# 微调与模型压缩对比 +# 模型微调与模型压缩对比 -微调（Fine-tuning）和模型压缩（Model Compression）是百炼平台上两条面向定制化模型的能力路径：前者通过自有数据训练改变模型行为与能力，后者通过量化算法把已经微调好的全精度模型转换为低精度版本以降低部署成本。两者并非互斥——压缩是微调产出的下游环节，但在「目标、输入要求、产出物、计费方式、可逆性」等维度上差异显著，开发者做技术选型时常需要在「能力定制 vs 部署优化」之间权衡。本文从核心目标、输入输出、支持模型、操作方式、计费、典型场景等维度对比两者，帮助开发者快速判断该走哪条路径。 +[模型微调（Fine-tuning）](../concepts/fine-tuning.md)与模型压缩（量化）是百炼平台模型生产链路中两个相邻但目标截然不同的环节。微调解决的是「模型能不能做好某项任务」的**能力问题**，通过训练修改模型参数来提升特定行业/业务表现；模型压缩解决的是「模型部署贵不贵」的**成本问题**，通过量化把全精度微调模型转为低精度版本，从而降低部署所需的 MU 规格。二者在完整链路中的位置为：**模型调优 →（可选）模型压缩 → 模型部署**——压缩的输入正是微调的产出。本文从技术选型角度对比两者的关键差异，帮助开发者判断在什么阶段该用哪个能力。 ## 关键维度对比 -| 维度 | 微调（Fine-tuning） | 模型压缩（Model Compression） | +| 维度 | [模型微调（Fine-tuning）](../concepts/fine-tuning.md) | 模型压缩（量化） | | --- | --- | --- | -| 核心目标 | 基于自有数据定制模型能力，提升特定场景表现、抑制幻觉、对齐人类偏好 | 将全精度微调模型量化为低精度版本，降低显存占用与部署成本 | -| 输入要求 | 训练数据集（JSONL/ZIP，含问答对、偏好对、音视频等） | 已有的自定义微调模型 + 可选校准数据集 | -| 输出物 | 全精度或 LoRA 适配器形式的微调模型 | 低精度量化模型（带自定义后缀） | -| 支持模型 | Qwen3.6/3.5/3/2.5 文本、Qwen-VL 视觉、wan 图像/视频、CosyVoice 语音 | 当前主要为 qwen3.5-flash-2026-02-23 等支持压缩的基础模型对应的微调模型，列表以控制台为准 | -| 训练方法 | CPT / SFT / DPO，每种再分全参训练与高效训练（LoRA） | 量化算法，通过量化模板（含目标规格如 MU5/MU8）决定产出规格 | -| 操作入口 | 控制台「[模型调优](../concepts/fine-tuning.md)」页面，或 DashScope API（files / fine-tunes / deployments） | 控制台「模型训练 > 模型压缩」页面，或 OpenAPI | -| 关键超参 | learning_rate、n_epochs、batch_size、max_length、lora_rank | 任务名称、源模型、量化产出后缀、量化模板、校准数据（条件必填） | -| 任务状态 | 训练中 / 成功 / 失败等，可查询轮询 | 待开始 / 排队中 / 运行中 / 停止中 / 压缩成功 / 压缩失败 / 已取消；排队中/运行中可取消 | -| 可逆性 | 可迭代——可在已有产出上继续训练或更换数据重训 | 不可逆——产出模型不支持继续训练，也不支持二次压缩，迭代需回到上游全精度模型 | -| 计费方式 | 按 Token 用量计费：费用 = 训练数据 Token 总数 × 循环次数 × 训练单价 | 当前限时免费；产出模型部署后按部署单元规格计费 | -| 部署规格 | 取决于微调模式（全参 / LoRA）与模型本身，部署为在线服务后按规格计费 | 由所选量化模板决定（MU5、MU8 等），可部署到更小规格单元 | -| 数据格式 | SFT 用 ChatML-JSONL；DPO 增加 chosen/rejected；视觉/图像/视频/语音用 ZIP 打包 | 校准数据需为「数据管理」中「内部上传」且「已发布」的数据集；OpenAPI 可用 custom_calibration_file_ids | - -## 各方案适用场景 - -### 推荐使用微调的场景 - -- 需要注入领域知识、改变模型回答风格或对齐人类偏好（CPT / SFT / DPO）。 -- 客服、代码助手、Agent 工具调用等需要模型学会遵循特定指令格式的业务。 -- 多模态定制：视觉理解、图像/视频生成风格定制、语音合成专属音色。 -- 有足量高质量训练数据（SFT 1000+ 条问答对、DPO 100+ 组偏好对、CPT 1000万+ Token）。 -- 期望可迭代——后续可基于新数据继续训练或换方法重训。 - -### 推荐使用模型压缩的场景 - -- 已有可用的全精度微调模型，希望降低推理显存与部署成本。 -- 希望部署到更小规格单元（如从 MU1×2 降到 MU8×1）以提升吞吐。 -- 对模型效果变化可接受——量化以牺牲少量精度换取部署效率。 -- 不需要在产出模型上继续训练；如需迭代，愿意回到上游全精度模型重新微调后再压缩。 +| 核心目的 | 提升模型在特定任务/领域的能力 | 降低部署规格与推理成本 | +| 处理对象 | 基础模型（千问系列、VL、图像/视频、语音等） | 仅限百炼平台微调产出的自定义模型 | +| 输入 | 训练数据集（ChatML / 纯文本 / ZIP 音视频等） | 上游全精度微调模型 + 可选校准数据集 | +| 输出 | 新的自定义微调模型 | 低精度（量化）版本的自定义模型 | +| 技术手段 | CPT / SFT / DPO（全参或 LoRA 高效训练） | 量化（不含结构剪枝、知识蒸馏） | +| 使用方式 | 控制台可视化 或 API/命令行（DashScope HTTP） | 控制台：模型 → 模型训练 → 模型压缩 → 创建压缩任务 | +| API 端点 | `POST /api/v1/files`、`/api/v1/fine-tunes`、`/api/v1/deployments` | 以控制台操作为主（未提供公开 API 流程） | +| 关键配置 | learning_rate、n_epochs、max_length、lora_rank、training_type 等 | 量化模板（MU 编号）、量化产出后缀、校准数据 | +| 计费方式 | 按训练 Token 计费（CosyVoice 0.2 元/千 Tokens；部署另计） | 压缩任务本身限时免费；压缩后模型按部署 MU 规格计费 | +| 地域限制 | 仅华北2（北京），须用该地域 API Key | 仅华北2（北京） | +| 可逆性/复用 | 微调模型可继续被压缩、部署 | 不可逆；压缩后不支持继续微调或二次压缩 | +| 典型收益 | 指令遵循、领域知识、偏好对齐、风格定制 | 部署成本下降（示例约节省 56%） | +| 典型场景 | 通用模型无法满足行业需求、需注入专业知识或对齐偏好 | 微调模型已达标、需在保持能力前提下压低上线成本 | + +## 适用场景建议 + +### 优先选择模型微调 + +- Prompt 工程、插件调用等方法已用尽，仍无法满足业务对准确率、专业性或风格的要求。 +- 需要向模型注入领域词汇与事实（CPT）、教会模型遵循特定指令或执行任务（SFT）、或对齐人类偏好并抑制幻觉（DPO）。这三种方式可按 `CPT（可选）→ SFT → DPO（可选）` 递进组合。 +- 涉及多模态定制：视觉理解（VL，仅 SFT）、图像/视频生成（SFT-LoRA，需触发词）、语音合成（CosyVoice，仅 API 发起）。 +- 建议：若模型支持全参训练则优先全参（效果更好且与高效训练计费相同）；对成本/时间敏感或数据集较小时选 LoRA 高效训练。 + +### 优先选择模型压缩 + +- 已经拥有一个训练达标的全精度微调模型，主要痛点是**部署/推理成本偏高**。 +- 希望在尽量保持模型能力的前提下降低部署 MU 规格（MU 编号越大规格越小、成本越低，但精度损失可能越大）。 +- 建议：利用压缩任务限时免费的窗口，对同一微调模型尝试多个量化模板，分别部署后用业务测试集验证推理效果，选出成本与精度平衡最优的方案再正式上线；若面向特定场景（如客服问答），校准数据应选语义相近的数据集以提升量化精度。 ### 二者结合的典型链路 -生产环境中常见的链路是 `微调（产出全精度模型）→ 模型压缩（产出低精度模型）→ 部署`：先用微调定制能力，再用压缩优化部署成本。需要注意压缩不可逆，迭代时必须回到全精度微调模型重新走压缩流程；同时压缩前后的部署规格由量化模板决定，需要在压缩阶段就规划好目标部署单元。 +对绝大多数生产落地而言，两者不是「二选一」而是「先后使用」：先用**微调**把模型能力打磨到位并验证效果，再用**压缩**在上线前压低部署成本。需特别注意压缩不可逆——若后续还想继续微调或调整，必须回到上游全精度微调模型重新压缩，因此应先冻结微调版本、确认效果达标后再进入压缩环节。 -## 技术选型建议 +## 技术选型速查 -- 若核心诉求是「让模型在特定业务上表现更好」 → 走微调。 -- 若核心诉求是「已有模型太贵/太慢，想降本提速」 → 走模型压缩。 -- 若两者都需要 → 先微调再压缩，但压缩只做一次，把迭代放在微调环节。 -- 若模型不在压缩支持列表中 → 只能走微调，部署优化需通过规格选择或其它手段。 -- 若数据量不足以微调（如 SFT 数据不足 1000 条） → 优先考虑压缩已有模型或使用 Prompt 工程，而非强行微调。 +- 目标是「让模型更会做事」→ 微调。 +- 目标是「让模型更省钱部署」→ 压缩。 +- 需要通过 API/命令行自动化全流程（上传数据 → 训练 → 部署）→ 微调具备完整 HTTP 接口；压缩目前以控制台操作为主。 +- 数据集较小或预算有限 → 微调选 LoRA 高效训练；压缩选较大 MU 编号模板并做好精度验证。 +- 两者均受**华北2（北京）地域**约束，须使用该地域 API Key 与工作空间。 ## 被对比主题页 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/fine-tuning-vs-model-compression.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/fine-tuning-vs-model-compression.md index e7c65e59..b77b31c6 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/fine-tuning-vs-model-compression.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/fine-tuning-vs-model-compression.md @@ -52,3 +52,4 @@ + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/image-vs-video-vs-3d-generation.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/image-vs-video-vs-3d-generation.md index 740506f8..19131b2a 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/image-vs-video-vs-3d-generation.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/image-vs-video-vs-3d-generation.md @@ -1,43 +1,36 @@ # 图像、视频与 3D 生成对比 -百炼平台围绕视觉内容生成提供了三条独立的能力线：图像生成、视频生成与 3D 资产生成。三者虽同属"AIGC 视觉"范畴，但在调用方式、模型家族、地域限制、输出产物和典型场景上差异显著。本文横向对比这三类能力的关键维度，帮助开发者在技术选型时快速判断应选用哪条能力线，以及各自的接入成本与约束。 +百炼平台的多媒体生成能力覆盖三条主线：**图像生成**（文生图、图像编辑、翻译、创意工具）、**视频生成**（文生/图生/参考生视频、数字人与人像动画）、**3D 生成**（基于 Tripo 的文生/图生 3D 资产）。三者都构建在 DashScope 兼容接口之上，共享「创建任务 → 轮询结果」的异步范式和统一的鉴权/地域约束，但在输入输出形态、可用模型、调用协议、耗时、地域覆盖和计费产物上差异明显。本文汇总关键维度对比，帮助开发者按业务场景快速选型与集成。 ## 关键维度对比 | 维度 | 图像生成 | 视频生成 | 3D 生成 | | --- | --- | --- | --- | -| 核心定位 | 文生图、图像编辑、图像翻译、创意工具 | 文生/图生/参考生视频、视频编辑、人像动画 | 文生 3D、单图/多图生 3D 资产 | -| 输入格式 | 文本提示词 / 单图或多图参考 | 文本、首帧/首尾帧图像、参考图片/视频/音频 | 文本（≤1024 字符）、单图 URL、多图数组（前左后右 4 视角） | -| 输出格式 | PNG 图片（1~9 张，最高 4K/2048px） | 视频文件（多镜头、含音频等） | 带贴图 PBR 材质 GLB 或无贴图基础模型 + 预览渲染图 | -| 调用方式 | 多为同步/快速返回（部分工具异步） | 全部**异步调用**（创建任务 → 轮询） | 全部**异步调用**（创建任务 → 轮询，约 15s 间隔） | -| 主要模型家族 | 千问 Qwen-Image、万相 Wan/Wanx、Z-Image、可灵 Kling | 万相 Wan、HappyHorse、爱诗 PixVerse、Vidu、可灵 Kling、人像动画 | Tripo（H3.1 / P1.0） | -| API 端点示例 | 图像合成接口（HTTP / [DashScope SDK](../concepts/dashscope-sdk.md)） | `.../aigc/video-generation/video-synthesis`（需 `X-DashScope-Async: enable`） | `.../aigc/video-generation/3d-generation`（需 `X-DashScope-Async: enable`） | -| 地域限制 | 主力模型多地域；部分创意工具/可灵仅北京 | 万相/HappyHorse 多地域；PixVerse/Vidu/可灵仅北京 | **仅华北2（北京）**，须用北京地域 API Key | -| 产物有效期 | 依接口而定 | 任务 `task_id` 有效期 24 小时 | 下载链接仅 **2 小时**，`task_id` 24 小时 | -| 计费方式 | 按张计费；部分工具已商业化、部分仅免费体验 | 按视频任务/模型计费 | 按任务计费（`text-to-3d` / `image-to-3d` / `multi-image-to-3d`），仅成功计数 | -| 典型场景 | 海报、电商配图、AI 试衣、图像翻译、风格化 | 短视频、数字人、口播、动作迁移、唱演动画 | 游戏/3D 资产、商品建模、AR/VR 素材 | +| 输入格式 | 文本 `prompt`、图像（`image_url`/`images`/`base_image_url`/`mask_image_url`）、多模态 `messages`；图像翻译需 `source_lang`+`target_lang` | 文本 `prompt` + 多模态 `media`（首帧/尾帧/图像/视频/参考图/音色） | 三选一互斥：文本 `prompt`（≤1024 字符）、单图 `image`、多图 `images`（固定 4 元素，前/左/后/右） | +| 输出格式 | 图片 URL（有效期 24 小时） | 视频 URL | GLB 模型（`pbr_model_url` 或 `base_model_url`）+ 预览渲染图，链接有效期仅 **2 小时** | +| 主要模型系列 | 千问 Qwen-Image、万相 Wan/Wanx、Z-Image、可灵 Kling、Vidu | 万相 Wan、HappyHorse、爱诗 PixVerse、Vidu、可灵，及数字人/EMO/LivePortrait/AnimateAnyone | Tripo（`Tripo/Tripo-H3.1` 高精度、`Tripo/Tripo-P1.0` 快速专业） | +| 调用协议 | 多数异步（两步式），新版万相 2.6/2.7、Z-Image 支持 HTTP 同步 | 全部异步（两步式） | 全部异步（两步式） | +| 典型 API 端点 | `.../aigc/text2image/image-synthesis`、`.../aigc/image2image/image-synthesis`、`.../aigc/image-generation/generation`；同步走 `.../aigc/multimodal-generation/generation` | `POST .../aigc/video-generation/video-synthesis`（部分数字人/首尾帧走 `.../image2video/video-synthesis`） | `POST .../aigc/video-generation/3d-generation` | +| 轮询查询 | `GET .../api/v1/tasks/{task_id}` | `GET .../api/v1/tasks/{task_id}` | `GET .../api/v1/tasks/{task_id}`（建议间隔约 15 秒，RPS 默认 20） | +| 典型耗时 | 秒级至 1-2 分钟（编辑类偏长） | 1-5 分钟（VACE 约 5-10 分钟） | 较长（面数越高越久） | +| 关键异步头 | `X-DashScope-Async: enable`（同步模型除外） | `X-DashScope-Async: enable`（必选） | `X-DashScope-Async: enable`（必选） | +| 地域覆盖 | 华北2（北京）、新加坡、美国（弗吉尼亚）；多数创意工具/翻译/可灵/Vidu 仅北京 | 华北2（北京）、新加坡为主，部分模型另有美国、德国 Endpoint | **仅华北2（北京）** | +| 计费产物 | 仅对成功生成的输出图片计费，输入图/失败任务不计费 | 按成功生成的视频计费 | 仅对成功结果计数（`text-to-3d`/`image-to-3d`/`multi-image-to-3d`） | +| 典型场景 | 海报/电商主图、创意设计、图文编辑、图像翻译、试衣/虚拟模特 | 短视频/广告、动态营销、数字人播报、人像动画 | 游戏/电商 3D 资产、AR/VR 素材、工业设计原型 | ## 各方案适用场景建议 -### 图像生成 +- **图像生成**：需求量大、迭代快、单次成本低的静态视觉内容首选。文本渲染复杂选千问系列，通用文生图与创意工具选万相，追求低延迟同步返回选 Z-Image / 万相 2.6/2.7。电商场景可直接用试衣、虚拟模特、创意海报等垂直工具，减少自研成本。 +- **视频生成**：需要动态叙事、营销短视频或数字人播报时采用。纯创意用文生视频（`wan2.7-t2v` 等），有首帧素材用图生视频，需精确控制起止画面用首尾帧，多素材融合用参考生视频；口播/唱歌数字人用 `wan2.2-s2v` 系列。注意其耗时最长，需设计好轮询与超时重试。 +- **3D 生成**：面向游戏、电商展示、AR/VR 与设计原型的三维资产生产。有明确外观参考用单图/多图生 3D（多图按前/左/后/右提供更稳定），只有创意描述用文生 3D；对面数与贴图有要求时用 `Tripo-H3.1` + `geometry_quality: ultra`，追求速度用 `Tripo-P1.0`。务必在 2 小时内下载产物。 -适用于需要**静态视觉素材**的场景：文字渲染要求高时选千问 Qwen-Image 系列；追求真实质感与自由尺寸选万相 Wan 系列；需要极速轻量出图选 Z-Image；多图参考/分镜组图可用可灵 Kling。电商垂直场景（AI 试衣、虚拟模特、商品背景、海报）可直接选用创意工具模型，但需注意部分工具仅限北京地域且仅提供免费体验。调用相对轻量，多数可快速返回，接入成本最低。 +## 面向开发者的技术选型参考 -### 视频生成 - -适用于需要**动态内容**的场景。通用文生/图生视频优先选万相 wan2.7（支持多镜头叙事、参考生视频与视频编辑）；数字人口播、唱演、动作迁移等人物场景可选万相 s2v/animate 或人像动画模型（AnimateAnyone / EMO / LivePortrait / VideoRetalk）。注意：所有视频接口均为异步，需实现"创建任务 + 轮询"逻辑；人像动画类模型还需先调用 detect 接口做合规检测；PixVerse/Vidu/可灵等第三方家族仅限北京地域并需单独开通服务。 - -### 3D 生成 - -适用于需要**三维资产**的场景，如游戏建模、商品 3D 展示、AR/VR 素材。仅 Tripo 一个家族：高精度需求（最高 200 万面）选 `Tripo/Tripo-H3.1` 并配合 `geometry_quality=ultra`；追求速度选 `Tripo/Tripo-P1.0`。输入的 `prompt`/`image`/`images` 三者互斥。约束最严格：仅北京地域、异步调用、产物下载链接仅 2 小时有效，需在拿到结果后立即下载并转存。 - -## 技术选型参考 - -- **接入复杂度**：图像生成最低（多为快速返回）；视频与 3D 均为异步，需实现轮询或回调机制，工程成本更高。 -- **地域约束**：若业务不在华北2（北京）地域，3D 生成完全不可用，视频生成的第三方家族（PixVerse/Vidu/可灵）也受限，选型前务必确认地域与 API Key 匹配。 -- **产物时效**：3D 产物下载链接仅 2 小时，务必在任务成功后立即下载并落库，避免链接过期。 -- **合规检测**：视频人像动画类（AnimateAnyone/EMO/s2v 等）需先走 detect 接口，选型时预留这步流程。 -- **计费预期**：三类能力计费粒度不同——图像按张、视频按任务、3D 按任务且仅对成功结果计数；部分创意工具仅免费体验，商业化前需确认额度与付费状态。 +1. **地域与鉴权先行**：三者都要求「模型 + Endpoint + API Key 同地域」。3D 生成及大量图像创意工具仅限北京地域，跨国部署需评估地域可用性；北京/新加坡建议迁移到业务空间专属域名以提升性能。 +2. **统一异步框架，复用轮询逻辑**：三条线均以 `X-DashScope-Async: enable` 创建任务并轮询 `tasks/{task_id}`，`task_id` 有效期 24 小时，切勿重复创建。可封装统一的任务提交/轮询/状态机（`PENDING`/`RUNNING`/`SUCCEEDED`/`FAILED` 等）模块复用。 +3. **同步 vs 异步权衡**：仅图像生成部分新版模型支持 HTTP 同步（低延迟、实现简单）；视频与 3D 强制异步，需引入队列与回调（3D 支持异步任务回调）。 +4. **产物时效差异**：图像/视频链接有效期 24 小时，3D 下载链接仅 2 小时，务必在生成成功后尽快转存到自有 OSS。 +5. **成本控制**：三者均只对成功产物计费，失败与输入不计费；主账号与子账号共享额度与限流，注意统一配额规划。 ## 被对比主题页 @@ -46,4 +39,3 @@ - [3d generation](../api/3d-generation.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/knowledge-base-vs-memory-library.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/knowledge-base-vs-memory-library.md index caec5215..e3b03503 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/knowledge-base-vs-memory-library.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/knowledge-base-vs-memory-library.md @@ -1,66 +1,53 @@ # 知识库与记忆库对比 -阿里云百炼平台提供两种为大模型补充"外部信息"的能力：**知识库（Knowledge Base）** 与 **记忆库（Memory Library）**。二者名字相近、都涉及"检索后注入 Prompt"，但解决的问题、数据形态和使用方式截然不同。本文从技术选型角度对两者做系统对比，帮助开发者在 RAG 问答与跨会话记忆两类场景中做出正确取舍。 - -## 核心定位差异 - -- **知识库**：面向"**静态领域知识**"。基于 RAG（检索增强生成）为大模型补充**私有文档、结构化数据、图片、音视频**等企业资料，解决"模型不知道我的业务数据"的问题。知识由开发者主动导入、批量建索引。 -- **记忆库**：面向"**动态用户记忆**"。通过长期记忆 API 自动从**对话流**中提取用户偏好、习惯、画像并持久化，解决"模型跨会话上下文丢失"的问题。记忆由系统在对话中自动沉淀、按用户隔离。 - -一句话概括：知识库让模型"懂业务"，记忆库让模型"记得你"。 +知识库（Knowledge Base）与记忆库（Memory Library）都是百炼平台为大模型补充"外部数据"的能力，但二者解决的问题截然不同：**知识库**面向"领域知识补全"，通过 RAG 检索私有文档切片提升特定领域回答的准确性；**记忆库**面向"跨会话上下文持久化"，自动从对话中提取用户偏好与历史信息并在后续会话中召回注入 Prompt。本页从技术维度做横向对比，帮助开发者根据业务场景做选型。 ## 关键维度对比 | 维度 | 知识库（Knowledge Base） | 记忆库（Memory Library） | | --- | --- | --- | -| 解决的问题 | 补充私有/领域知识，提升特定领域问答准确性 | 跨会话上下文持久化，记住用户偏好与历史 | -| 数据来源 | 开发者主动导入的文档、Excel/CSV、图片、音视频 | 从对话消息自动提取，或 `custom_content` 直写 | -| 数据形态 | 非结构化文档、结构化表格、[多模态](../concepts/multimodal.md)资源 | 记忆片段（关键事件）+ 用户画像（结构化属性） | -| 检索方式 | 向量 + 关键词混合检索 → Rerank 排序 | 语义向量检索（`SearchMemory`，`top_k` 控制条数） | -| 数据隔离维度 | 按知识库（pipeline_id）/ 业务空间 | 按 `user_id` 命名空间完全隔离 | -| API 端点 | `bailian.cn-beijing.aliyuncs.com`（阿里云 SDK） | `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/memory/*`（HTTP） | -| 鉴权方式 | AccessKey ID/Secret + WORKSPACE_ID + RAM 策略 | `DASHSCOPE_API_KEY`（`sk-` 开头） | -| 地域限制 | 仅中国站华北2（北京）可开通使用 | 通过 DashScope 公网端点，无强地域绑定 | -| 典型入口 | 控制台可视化 + 开放 API | 控制台管理 + HTTP API + OpenClaw 插件（零侵入） | -| 有效期 | 索引长期存在，随知识库存续 | 片段/画像可配 7/30/180 天或永不过期（默认 180 天） | -| 计费方式 | 按规格计费：标准版 0.03 元/小时；旗舰版 0.2 元/RCU/小时 + 存储 | 随长期记忆 API 调用计费（DashScope） | -| 典型场景 | 企业文档问答、产品手册、NL2SQL、图文/音视频检索 | 智能体记住用户习惯、个性化助手、跨会话连续对话 | - -## 能力细节补充 - -### 知识库 -- **类型创建时固定**：文档搜索类、数据查询类（NL2SQL）、图片问答类、音视频搜索类，创建后不可更改。 -- **规格分级**：标准版（1 QPS，≤100 GB）与旗舰版（50–10,000 QPS，按 RCU 计费，≤9,999 GB）。 -- **解析多样**：电子文档解析、文档智能解析、大模型文档解析、Qwen VL 解析、音视频解析。 -- **两条服务线**：知识检索服务（仅返回切片）与知识问答服务（检索 + 生成，含极速/多轮智能模式），均可绑定最多 15 个知识库。 -- 注意：**开放 API 指南仅适用于文档搜索类知识库**。 - -### 记忆库 -- **两类记忆内容**：记忆片段（自动提取、去重、动态更新）与用户画像（基于模板提取的结构化属性）。 -- **三种接入**：API 直连（`AddMemory` / `SearchMemory`）、Python `agentscope-runtime`、OpenClaw 记忆插件。 -- **零侵入接入**：OpenClaw 插件通过 `before_agent_start`（自动召回）与 `agent_end`（自动捕获）钩子工作；但全 Agent 共享同一记忆，且不支持 Coding Plan 的 API Key。 - -## 适用场景建议 - -**优先选择知识库**： -- 需要基于企业内部文档、产品手册、FAQ 做精准问答。 -- 有结构化数据（Excel/CSV）需要自然语言查询（NL2SQL）。 -- 涉及图片、富文本、音视频等[多模态](../concepts/multimodal.md)资料的检索与理解。 -- 知识内容相对稳定、由团队集中维护和更新。 - -**优先选择记忆库**： -- 构建长期陪伴型智能体，需要跨会话记住用户偏好、习惯、画像。 -- 希望对话上下文自动沉淀，无需手动维护数据集。 -- 使用 OpenClaw Agent，期望以零侵入方式为其加装长期记忆。 -- 记忆按用户强隔离、需要按用户 ID 独立命名空间。 - -## 技术选型参考 - -1. **数据是否随对话增长？** 是则用记忆库（自动提取），否则用知识库（批量导入）。 -2. **需要[多模态](../concepts/multimodal.md)或结构化检索吗？** 需要则选知识库；记忆库聚焦文本对话记忆。 -3. **鉴权与部署约束**：知识库依赖阿里云 AccessKey 且限华北2地域；记忆库用 DashScope API Key，接入更轻量。 -4. **成本模型**：知识库按存储/QPS 规格持续计费，适合稳定的大规模知识资产；记忆库随 API 调用计费，适合按用户量弹性增长的记忆场景。 -5. **二者并非互斥**：在个性化企业助手中，可同时用知识库回答业务问题、用记忆库记住用户偏好，两条链路的检索结果一并注入 Prompt，实现"既懂业务又记得你"的智能体。 +| 核心定位 | RAG 检索增强，补充私有/领域知识 | 长期记忆，跨会话保持用户上下文 | +| 数据来源 | 预先上传的文档、表格、图片、音视频 | 从对话中自动提取，或 `custom_content` 直写 | +| 存储粒度 | 文档切片（单切片 ≤ 6,000 Token） | 记忆片段 / 用户画像（结构化属性） | +| 输入格式 | pdf/docx/txt/md/html、Excel/CSV、图片、音视频 | 对话 `messages` 数组或自定义内容 | +| 输出/召回 | 相关文档切片（TopK 1–20，混合检索 + Rerank） | 相关记忆片段/画像，注入 Prompt（`top_k` 建议 3–10） | +| 用户隔离 | 按知识库/业务空间 | 按 `user_id` 命名空间完全隔离 | +| API 端点 | `bailian.cn-beijing.aliyuncs.com`（OpenAPI/SDK） | `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/memory/*` | +| 鉴权 | AccessKey + `WORKSPACE_ID` + 子账号数据权限 | `DASHSCOPE_API_KEY`（`sk-` 开头） | +| 典型调用流程 | ApplyFileUploadLease → 上传 → AddFile → CreateIndex → SubmitIndexJob → 轮询 | AddMemory 写入 → SearchMemory 检索 → 注入 Prompt | +| 零侵入接入 | 智能体/工作流应用挂载知识库 | OpenClaw 记忆插件（自动捕获/自动召回） | +| 地域限制 | 仅中国站华北2（北京） | 通过 DashScope 公共端点，无华北2限制 | +| 有效期 | 数据长期保留，删除即永久清除 | 记忆片段默认 180 天（可配 7/30/180 天或永不过期） | +| 计费方式 | 规格费用（按小时）+ 模型调用费用（向量化/Rerank 按 Token） | 随长期记忆 API 调用计费（依 DashScope 定价） | +| 配额限制 | 存储 100GB–9,999GB；检索并发 1–10,000 QPS；单次召回 ≤ 20 | 按 `user_id` 记忆空间管理，默认记忆库不可删除 | + +## 各方案适用场景 + +### 优先选知识库 + +- 需要基于**大量私有文档**（产品手册、法规、FAQ、财报等）做准确问答，答案必须有据可查、可溯源。 +- 对**召回质量与可控性**要求高：需要 Meta 过滤、多路混合检索、Rerank 精排、引用来源展示。 +- 领域知识**相对稳定、可批量导入**，且以"内容准确性"为核心指标。 +- 需要企业级配额与监控：SLS 日志审计、QPS 扩容、多知识库联合检索。 + +### 优先选记忆库 + +- 需要智能体**跨会话记住用户**（偏好、习惯、历史事件、结构化画像），提升长期交互的连贯性与个性化。 +- 数据是**在对话中动态产生**的，无法预先整理成文档。 +- 希望**零侵入接入**：OpenClaw Agent 通过插件在生命周期钩子中自动捕获/召回。 +- 按用户维度隔离记忆空间，强调"个体记忆"而非"公共知识"。 + +### 两者组合使用 + +知识库与记忆库并不互斥，典型的个性化领域助手可同时使用：用**知识库**保证领域答案的准确性与可溯源，用**记忆库**记住每个用户的偏好与历史，从而在正确的知识之上提供个性化体验。 + +## 技术选型建议 + +- **知识稳定 vs 上下文动态**：内容能预先整理、追求答案准确性选知识库；内容随对话产生、追求个性化连贯选记忆库。 +- **地域约束**：知识库当前仅支持华北2（北京），若部署地域受限需评估；记忆库走 DashScope 公共端点，约束更少。 +- **接入成本**：记忆库提供 HTTP API 与 OpenClaw 插件，接入更轻量；知识库需完成上传-索引-轮询的完整流水线，前置配置更重。 +- **成本模型**：知识库有明确的规格费用（按小时）叠加模型调用费用，Rerank 费用与初步召回切片数相关，需关注 TopK 优化；记忆库随长期记忆 API 调用计费。 +- **鉴权体系差异**：知识库使用 AccessKey + WORKSPACE_ID 的阿里云 RAM 体系，记忆库使用 DashScope API Key，接入时注意区分。 ## 被对比主题页 @@ -68,4 +55,3 @@ - [memory library overview](../guides/memory-library-overview.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/knowledge-memory-compare.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/knowledge-memory-compare.md new file mode 100644 index 00000000..818cb053 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/knowledge-memory-compare.md @@ -0,0 +1,69 @@ +# 知识库与长期记忆对比 + +阿里云百炼平台针对「让大模型使用外部信息」提供了两条不同路径：**知识库（RAG）** 负责为模型补充**私有文档与最新事实**，**长期记忆（Memory Library / 长期记忆 API）** 负责跨会话持久化**用户个性化信息**。二者常被混淆，但设计目标、数据形态、检索机制与计费方式都截然不同。本文面向开发者，从技术选型角度对二者做逐维度对比，帮助你在智能体、问答、Agent 等场景中选对能力。 + +其中长期记忆在平台上有两个入口：控制台侧的**记忆库（Memory Library Overview）** 与开放的 **长期记忆（新）RESTful API**，二者底层为同一套服务，下文将它们合并为「长期记忆」一列，必要处再区分入口差异。 + +## 一句话定位 + +- **知识库**：把企业文档/结构化数据/多模态素材建成可检索索引，回答前先检索、再增强生成，解决「模型不知道我的私有资料」。 +- **长期记忆**：从多轮对话中自动提炼关键事件与用户画像并持久化，后续对话语义召回后注入 Prompt，解决「模型记不住这个用户」。 + +## 关键维度对比 + +| 维度 | 知识库（RAG） | 长期记忆（Memory Library / 长期记忆 API） | +| --- | --- | --- | +| 解决的问题 | 为模型补充私有数据与最新信息，提升回答准确性 | 跨会话保留用户偏好与历史，实现个性化上下文 | +| 数据来源 | 预先上传的文档、Excel/CSV、图片、音视频等素材 | 从对话消息自动提取，或 `custom_content` 直接写入 | +| 内容形态 | 切片（chunk）+ 向量索引 + Meta 信息 | 记忆片段（关键事件）+ 用户画像（结构化属性） | +| 写入时机 | 建库/导入阶段离线建索引（AddFile→CreateIndex→SubmitIndexJob） | 对话过程中/结束后实时写入（AddMemory） | +| 输入格式 | 文件（pdf/docx/ppt ≤150MB、txt/md/html ≤10MB、图片 ≤20MB、音视频 ≤512MB） | `messages`（对话，最多 50 条）或 `custom_content`（≤512 字符）+ `user_id` | +| 输出/召回 | 召回相关切片（单次最多 20），供大模型增强生成 | 召回相关记忆片段/画像，注入 Prompt | +| 检索机制 | Query 改写 → 向量+关键词混合检索 → Rerank 精排 → 加权返回 | 语义检索，可选 rerank / query 重写 / 意图判别 | +| 隔离维度 | 按知识库 ID / 业务空间 | 按 `user_id`（记忆空间），可再按 `memory_library_id` | +| API 端点 | `bailian.cn-beijing.aliyuncs.com`（阿里云 OpenAPI 风格） | `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/memory/*` | +| 认证方式 | 子账号策略 `AliyunBailianDataFullAccess` | Header `Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY` | +| 核心接口 | AddFile / CreateIndex / SubmitIndexJob / 知识检索 / 知识问答 | AddMemory / SearchMemory / ListMemory / Update / Delete / ProfileSchema 系列 | +| 关键参数 | 相似度阈值、召回片段数 TopK(1–20)、权重、Meta 抽取、智能切分 | `top_k`(1–100)、`min_score`(默认 0.3)、`enable_rerank/rewrite/judge` | +| 地域限制 | 仅中国站**华北2（北京）**可开通使用 | 通过 DashScope 全局域名接入，无北京地域限制 | +| 数据有效期 | 长期保存，删除即永久清除且停止计费 | API 侧「暂无失效日期」；控制台默认 180 天，可配 7/30/180 天或永不过期 | +| 计费方式 | 规格费用（标准版 0.03 元/库/小时；旗舰版 0.2 元/RCU/小时）+ 模型调用 Token 费；2026-01-04 起计费 | 按接口调用限流管理（全部 ≤3000 QPM，add 120 QPM，search 300 QPM） | +| 零侵入接入 | 关联到智能体/工作流应用（知识库节点） | OpenClaw 记忆插件（`before_agent_start` 召回 + `agent_end` 捕获） | +| 典型场景 | 企业文档问答、产品手册、客服、结构化数据查询、多模态搜索 | 个人助理记住用户习惯、智能体长期陪伴、跨会话偏好延续 | + +## 适用场景建议 + +### 选择知识库（RAG）当 + +- 你有**成体量的私有资料**（文档、手册、报表、图片、音视频）需要模型准确引用。 +- 要求回答**可溯源**（展示引用来源）、可做效果评测与持续优化。 +- 数据是**面向所有用户共享**的事实性知识，而非某个用户的个人信息。 +- 可接受仅在**华北2（北京）**地域使用，并规划好规格费用与 Token 成本。 + +### 选择长期记忆当 + +- 你要让智能体**记住单个用户**的偏好、习惯、历史事件，实现个性化。 +- 数据来自**实时对话**、随时间增长且需自动去重/更新。 +- 需要按 `user_id` 做**多用户记忆隔离**，或用画像模板维护结构化属性。 +- 希望**零侵入接入**（OpenClaw 插件）或用轻量 HTTP API 快速集成。 + +### 组合使用（推荐） + +二者并不互斥，常见的高质量智能体会同时使用：**知识库**提供权威事实与私有知识，**长期记忆**提供该用户的个性化上下文。典型编排为——对话前用 `SearchMemory` 召回用户记忆注入 Prompt，同时用知识检索召回相关文档切片；对话后用 `AddMemory` 沉淀新的用户信息。这样既「答得准」又「记得住」。 + +## 技术选型速查 + +- 「模型不知道我的资料」→ 知识库。 +- 「模型记不住这个用户」→ 长期记忆。 +- 需要**引用溯源 / 结构化数据查询 / 多模态素材** → 知识库。 +- 需要**跨会话个性化 / 用户画像 / 对话自动沉淀** → 长期记忆。 +- 受限于**北京地域**或对**规格费用**敏感 → 优先评估知识库成本；长期记忆走 DashScope 全局接入且以调用限流计。 +- 想**最快接入 Agent** → 长期记忆 OpenClaw 插件（配 `apiKey` + `userId` 即可自动捕获/召回）。 + +## 被对比主题页 + +- [knowledge base](../guides/knowledge-base.md) +- [memory library overview](../guides/memory-library-overview.md) +- [long term memory new](../api/long-term-memory-new.md) + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/managed-agents-vs-llm-application.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/managed-agents-vs-llm-application.md index 07426af5..a5f55a41 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/managed-agents-vs-llm-application.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/managed-agents-vs-llm-application.md @@ -55,3 +55,4 @@ + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/media-generation-compare.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/media-generation-compare.md new file mode 100644 index 00000000..12f72f00 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/media-generation-compare.md @@ -0,0 +1,48 @@ +# 图像、视频与3D生成对比 + +阿里云百炼平台提供了覆盖多模态内容生成的三大能力：**图像生成**、**视频生成**与**3D 资产生成**。三者都通过 DashScope 网关对外提供服务，共享相似的异步调用范式与鉴权体系，但在支持模型、输入输出格式、接口路径、地域可用性、计费方式和典型应用场景上存在显著差异。本文从技术选型角度对三者做横向对比，帮助开发者根据业务需求快速定位合适的能力。 + +## 关键维度对比 + +| 维度 | 图像生成 | 视频生成 | 3D 生成 | +| --- | --- | --- | --- | +| 支持模型 | 千问 Qwen-Image、万相 Wan/Wanx、Z-Image、可灵 Kling、Vidu 等多家族 | 万相 Wan、HappyHorse、PixVerse、Vidu、可灵 Kling 及多种人像驱动模型 | 仅 Tripo（`Tripo/Tripo-H3.1`、`Tripo/Tripo-P1.0`） | +| 核心功能 | 文生图、图生图、图像编辑、局部重绘、扩图、虚拟模特、AI 试衣、创意海报等 | 文生视频、图生视频（首帧/首尾帧/续写）、参考生视频、视频编辑、数字人/口型/舞蹈等 | 文生 3D、单图生 3D、多图生 3D | +| 输入格式 | `prompt` / `messages` / `images`（JPG/PNG/JPEG/BMP/WEBP，[512,4096] 像素，≤10MB） | `input.prompt` + `input.media`（`first_frame`/`last_frame`/`image_url`/`video` 等） | `prompt`（≤1024 字符）/ `image` / `images`（4 元素数组，三者互斥；JPEG/PNG，[20,6000] 像素，≤20MB） | +| 输出格式 | 图像 URL（有效期 24 小时） | 视频 URL（异步返回） | GLB 模型（`pbr_model_url` / `base_model_url`）+ 预览渲染图（下载链接有效期 2 小时） | +| 主要 API 端点 | 多路径：`.../text2image/image-synthesis`、`.../aigc/multimodal-generation/generation`、`.../image-generation/generation` 等 | `POST .../aigc/video-generation/video-synthesis`（部分模型走 `.../aigc/image2video/video-synthesis`） | `POST .../aigc/video-generation/3d-generation` | +| 调用方式 | 以异步为主（`X-DashScope-Async: enable` + 轮询）；新模型支持 HTTP 同步 | 全部异步（创建任务 → 轮询查询） | 全部异步（创建任务 → 轮询，建议 15 秒间隔） | +| 任务耗时 | 通常 1-2 分钟 | 通常 1-5 分钟 | 较长（异步） | +| 地域可用性 | 华北2（北京）、新加坡、美国（弗吉尼亚）等多地域，独立 Key 不可混用 | 万相/HappyHorse 多地域；PixVerse/Vidu/Kling/数字人/人像模型仅北京 | 仅华北2（北京），需该地域 API Key | +| 计费方式 | 仅对成功生成的输出图片计费，含 90 天免费额度 | 多为后付费按视频时长（元/秒）或按张计费 | 按任务成功结果计数（`text-to-3d`/`image-to-3d`/`multi-image-to-3d`） | +| 并发限制 | 主/子账号共享 QPS 与处理中任务数 | 同时处理中任务通常限 1（排队执行） | 查询接口默认 RPS 20 | +| 典型场景 | 电商海报、虚拟模特、AI 试衣、创意插画、图文混排 | 短视频、广告、数字人播报、动画、口型替换 | 游戏/AR/VR 资产、3D 建模、数字孪生 | + +## 共性特征 + +- **统一网关与异步范式**：三者均通过 DashScope 网关调用，且核心流程都是「创建任务获取 `task_id` → 轮询 `GET .../api/v1/tasks/{task_id}`」。创建任务时必须携带 `X-DashScope-Async: enable`，否则报错 `current user api does not support synchronous calls`。 +- **`task_id` 有效期均为 24 小时**，切勿重复创建任务，轮询获取即可。 +- **地域隔离**：不同地域拥有独立的 API Key 与请求地址，跨地域调用会导致鉴权失败。百炼推荐迁移到业务空间专属域名（如 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`）。 +- **请求体结构**：普遍由 `model` / `input` / `parameters` 三部分组成。 + +## 各方案适用场景建议 + +- **图像生成**：适合需要静态视觉内容的场景，模型选择最丰富、地域覆盖最广、计费门槛最低（仅计成功输出图并有免费额度），是多模态生成中最成熟、门槛最低的入口。电商与创意工具（虚拟模特、AI 试衣、创意海报）尤为突出，但需注意部分创意工具模型仅提供免费体验、用尽后不可付费。 +- **视频生成**：适合需要动态内容的场景，功能维度最复杂（文生/图生/参考生/编辑/数字人）。选型时优先选用走新版协议、功能最全的万相 wan2.7 系列；若使用 PixVerse、Vidu、Kling 或人像/数字人模型需注意仅限北京地域。计费按时长且并发通常限 1，需评估吞吐与排队成本。 +- **3D 生成**：能力最聚焦，仅基于 Tripo 模型，产出带 PBR 材质的 GLB 模型。仅限北京地域、下载链接仅 2 小时有效期，需及时下载与转存。适合游戏、AR/VR、工业设计等对 3D 资产有需求的场景；`Tripo-H3.1` 追求高精度（最高 200 万面），`Tripo-P1.0` 追求速度。 + +## 技术选型参考 + +1. **地域约束优先评估**：3D 生成及大量第三方视频模型仅支持北京地域，若业务部署在新加坡/海外，应优先确认图像生成或万相视频系列的多地域可用性。 +2. **同步 vs 异步**：仅图像生成的部分新模型（如 `wan2.6-image`、`z-image-turbo`）支持 HTTP 同步一次返回，对低延迟场景友好；视频与 3D 必须异步轮询，需在客户端实现任务状态管理。 +3. **输出有效期差异**：图像/视频结果与 `task_id` 有效期 24 小时，而 3D 产物下载链接仅 2 小时，集成 3D 时务必在回调或轮询成功后立即下载转存。 +4. **计费模型差异**：图像按成功输出图计费且有免费额度、门槛最低；视频按时长计费、并发受限、成本更高；3D 按成功任务计数。批量或高并发场景需据此估算成本与吞吐。 +5. **接口路径不统一**：三大能力乃至同一能力内不同模型的接口路径都可能不同（尤其图像与视频），接入前务必以对应模型的官方文档为准。 + +## 被对比主题页 + +- [image generation](../api/image-generation.md) +- [video generation api](../api/video-generation-api.md) +- [3d generation](../api/3d-generation.md) + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-deployment-vs-high-speed-inference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-deployment-vs-high-speed-inference.md index bdaaac30..048238f7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-deployment-vs-high-speed-inference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-deployment-vs-high-speed-inference.md @@ -42,3 +42,4 @@ + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-evaluation-vs-application-evaluation.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-evaluation-vs-application-evaluation.md index 6092df3b..a61b79ec 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-evaluation-vs-application-evaluation.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-evaluation-vs-application-evaluation.md @@ -59,3 +59,4 @@ + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-evaluation-vs-monitoring.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-evaluation-vs-monitoring.md index 566c62ae..adf83f6b 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-evaluation-vs-monitoring.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-evaluation-vs-monitoring.md @@ -1,54 +1,51 @@ # 模型评测与模型监控对比 -模型评测与模型监控是百炼平台中两个容易混淆但目标截然不同的能力。**模型评测**关注"模型好不好"——基于数据集对大语言模型进行多维度量化评估，输出综合得分、通过率等质量指标，服务于模型选型、调优验证和能力量化；**模型监控**关注"模型跑得稳不稳"——围绕模型调用量与运行状态提供分钟级指标、调用日志、Token 追踪与主动告警，服务于成本核算与稳定性保障。前者是上线前的"质量验收"，后者是上线后的"运行观测"。本文从输入输出、支持模型、计费方式、典型场景等维度做对比，供开发者在技术选型时参考。 +模型评测（Model Evaluation）与模型监控（Model Monitoring）是百炼平台面向模型全生命周期的两类能力，但解决的问题截然不同：**模型评测聚焦"上线前的质量决策"**——用打分和对比帮助开发者在众多模型或调优版本中选出最优；**模型监控聚焦"上线后的运行观测"**——追踪调用性能、Token 消耗和费用趋势，并在异常时主动告警。二者常被混淆，本文从技术维度做横向对比，为选型与阶段落地提供参考。 ## 关键维度对比 -| 维度 | 模型评测 | 模型监控 | -| --- | --- | --- | -| 核心目标 | 模型质量验证（好不好） | 模型运行观测（稳不稳） | -| 所处阶段 | 上线前 / 选型 / 调优验证 | 上线后 / 持续运行 | -| 输入 | 评测数据集（Excel，含 Prompt / Completion 列）或预置基线数据集 | 模型实际调用产生的运行数据（系统自动采集，无需用户准备） | -| 输出 | 评测报告：综合得分、通过率、分数分布、明细数据；基线评测含分学科得分、能力雷达图、行业对比 | 监控看板：调用总量、失败量、失败率、平均调用时长、平均首包时长、Token 消耗、告警通知 | -| 评测/监控类型 | 自定义评测（5 种维度）、基线评测（学科/数学/推理预置数据集） | 普通监控、高级监控、告警、日志（推理/审计日志） | -| 支持模型 | 自定义评测：千问系列、开源版、通义法睿及部分第三方文本模型；基线评测仅支持调优后模型 | 用量统计：所有模型；普通监控：所有地域所有模型；高级监控：北京/新加坡/弗吉尼亚；告警：仅北京/新加坡；日志：仅北京地域部分模型 | -| 数据粒度 | 按数据集样本条数（建议 50–500+ 条）评分 | 分钟级（高级监控）/ 小时级（普通监控、用量统计） | -| 数据延迟 | 任务执行完毕即出结果（高峰时段排队） | 用量约 1 小时；普通监控小时级；高级监控分钟级 | -| 费用归属 | System Prompt 产生被评测模型推理费用；评分器 Prompt 产生裁判模型评分费用 | 用量统计本身不计费，仅按模型调用的实际 Token/张/秒计费；高级监控与告警不额外计费 | -| 操作入口 | 模型评测页面，创建评测任务 | 模型用量页 / 模型监控页（按"模型 + 业务空间"列表） | -| 结果查看 | 数据明细 Tab + 指标统计 Tab（综合得分、通过率） | 监控详情页：安全/成本/性能/错误四类指标；调用统计页签；Token 消耗汇总与追踪 | -| 业务空间维度 | 不按业务空间维度统计 | 按业务空间维度统计；用量不支持按阿里云账号维度汇总 | -| 历史数据范围 | 任务结果长期保留 | 用量/调用统计近 30 天；更早数据需到费用与成本页面查询 | -| 主动通知能力 | 无（需手动查看结果） | 支持主动告警（Token 消耗阈值、超时、突增等静默失败） | - -## 适用场景建议 - -### 选模型评测的场景 - -- 上线前需要量化对比多个候选模型（如 Qwen3-Max vs Qwen-Plus vs 开源版）的问答质量、安全性、专业能力。 -- 调优后验证模型在特定业务数据集上的表现是否达标。 -- 验证模型通用能力（学科、数学、推理）与业界标准榜单对比，使用基线评测。 -- 需要 AI 裁判按数值/分类维度自动打分，或对 Function Calling、NL2SQL 做精确字符串匹配验证。 -- 需要人工对创意性、专业判断类输出打标签。 - -### 选模型监控的场景 - -- 模型已上线运行，需要观测调用失败率、平均调用时长、首 Token 延时、RPM/TPM 等稳定性指标。 -- 需要按业务空间或 API Key 核算 Token / 张 / 秒的用量成本。 -- 需要在 Token 消耗突增、超时、限流（429）等异常时主动告警，避免静默失败。 -- 需要审计具体调用的输入输出内容（推理日志、历史对话），用于故障排查或内容审计。 -- 需要管理免费额度，开启"用完即停"避免意外费用。 - -### 二者互补使用 - -实际工程中两者往往配合使用：上线前用模型评测完成质量验收与选型决策，上线后用模型监控保障运行稳定性与成本可控。当监控发现线上质量退化（如失败率上升、用户反馈变差）时，可回到模型评测用新数据集复测，形成"评测 → 上线 → 监控 → 复测"的闭环。 - -## 技术选型参考 - -- 如果你的问题是"哪个模型更好"或"调优有没有效果"——用模型评测。 -- 如果你的问题是"模型现在跑得稳不稳、花了多少钱"——用模型监控。 -- 如果既要做质量验证又要做运行保障——两者并用，评测负责事前把关，监控负责事中事后观测。 -- 注意地域与模型限制：基线评测仅支持调优模型；高级监控与告警仅支持北京/新加坡等地域；推理日志仅支持北京地域部分模型。具体支持清单以创建任务/监控页面显示为准。 +| 对比维度 | 模型评测（Model Evaluation） | 模型监控（Model Monitoring） | +|---------|------------------------------|------------------------------| +| 核心目的 | 评估模型输出质量，做模型/调优版本选型 | 观测线上调用的性能、成本、稳定性 | +| 生命周期阶段 | 上线前 / 选型验证阶段 | 上线后 / 生产运行阶段 | +| 输入 | 评测数据集（Prompt+Completion）或推理结果集 | 真实线上调用流量（无需额外准备数据） | +| 输出 | 综合得分、通过率、逐条评分、排行榜 | 调用时长、失败率、RPM/TPM、Token/费用趋势、告警 | +| 支持模型 | 仅文本生成类模型 | 所有模型（含自定义调优模型） | +| 评估/度量方式 | 大模型评估、规则评估（ROUGE/BLEU/Cosine）、人工评估 | 安全 / 成本 / 性能 / 错误 四类监控指标 | +| 操作方式 | 仅控制台操作，无公开 API/SDK | 控制台面板 + 标准 Prometheus HTTP API | +| 地域限制 | 基线评测仅北京地域；自定义评测更广 | 高级监控仅北京/新加坡/弗吉尼亚；告警仅北京/新加坡；日志仅北京部分模型 | +| 数据实时性 | 离线批量评测，任务级产出 | 普通监控小时级、高级监控分钟级；用量约 1 小时延迟 | +| 计费方式 | 被评测模型推理费 + 裁判模型评分费（规则/人工无裁判费） | 监控本身以用量统计为主，关注 Token/张/秒等计量与免费额度 | +| 主动能力 | 无告警，靠人工查看结果 | 支持告警规则（短信/邮件/电话/钉钉/企业微信/Webhook） | +| 外部集成 | 无（可参考 PAI Judge Model API 编程化评测） | 私有 Prometheus + Grafana / 自建应用（Basic Auth） | +| 典型场景 | 模型选型、调优效果验证、能力基线对比 | 生产成本管控、性能退化发现、故障排查与审计 | + +## 各方案适用场景建议 + +### 优先使用模型评测 + +- **模型选型**：在多个候选模型或不同调优版本之间做横向对比，用统一维度打分选出最优。 +- **调优效果验证**：微调 / RAG 改造前后对比，量化改动是否真正带来质量提升。 +- **能力基线摸底**：借助 C-Eval、MMLU、GSM8K、BBH 等公开数据集快速评测模型的通用基础能力。 +- **质量门禁**：上线前用问答质量、内容安全等维度设定通过阈值，作为发布准入标准。 + +选型内部再细分评分方式：确定性、有标准答案的场景（翻译、摘要、Function Calling）用规则评估以省去裁判费用；语义理解类（问答、安全）用大模型评估；创意写作、专业判断用人工评估。 + +### 优先使用模型监控 + +- **生产成本管控**：按业务空间维度统计 Token/张/秒消耗，结合"免费额度用完即停"避免超支。 +- **性能与稳定性观测**：跟踪调用时长、首 Token 延时、RPM/TPM、失败率与限流，及时发现性能退化。 +- **异常主动发现**：为关键模型配置告警规则，紧急问题走电话/短信、一般问题走邮件。 +- **故障排查与内容审计**：开通推理/审计日志，回溯每次调用的输入、输出与 Token 消耗。 +- **可视化与二次分析**：通过 Prometheus HTTP API 接入 Grafana 或自建看板做深度分析。 + +## 面向开发者的技术选型参考 + +1. **二者不是替代关系，而是阶段互补**：评测负责"选对模型"，监控负责"用好模型"。一个完整的落地闭环通常是——先用模型评测做选型与调优验证，再用模型监控守护线上运行。 +2. **按接入方式选**：需要编程化、纳入 CI 的质量流水线时，模型评测目前仅控制台可用（可考虑 PAI Judge Model API）；而监控天然提供 Prometheus API，更适合自动化集成。 +3. **注意地域约束**：基线评测、告警、高级监控、日志均有地域限制，跨地域部署时需提前确认所选地域是否支持相应能力。 +4. **成本策略**：评测阶段用 50-100 条小规模先验证、保存推理结果集复用、确定性场景优先规则评估；运行阶段用监控约束 `max_tokens`、按任务选轻量模型、大批量任务走批量推理。 +5. **决策严谨性**：评测中 1-3% 的分差通常属于噪声，且 LLM 评分器存在位置偏差与自我偏好偏差，建议定期人工抽查；监控数据存在分钟级到小时级延迟，做实时决策时需考虑延迟窗口。 ## 被对比主题页 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-experience-vs-production-vs-deployment.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-experience-vs-production-vs-deployment.md new file mode 100644 index 00000000..2a4e108f --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-experience-vs-production-vs-deployment.md @@ -0,0 +1,55 @@ +# 模型体验、生产与部署对比 + +在百炼平台上，从"选模型"到"训模型"再到"上线专属推理服务"是一条完整的链路，分别对应三个主题：**模型体验**（选型与全模态能力概览）、**模型生产**（微调训练 + 部署 API）、**模型部署**（专属资源推理服务的计费与落地）。三者面向不同阶段的开发者需求，容易混淆但各有侧重。本页对关键维度做横向对比，帮助开发者判断当前所处阶段应该查阅哪一部分文档、采用哪种能力。 + +## 定位对比 + +| 维度 | 模型体验 | 模型生产 | 模型部署 | +|------|----------|----------|----------| +| 核心目标 | 按场景选型、了解模型能力 | 微调训练定制模型 + 发布为服务 | 提供独立、资源专享的推理服务 | +| 所处阶段 | 需求调研 / 选型 | 模型定制与上线（训练→部署） | 生产落地与容量规划 | +| 面向对象 | 应用开发者、方案设计者 | 需要专属模型能力的开发者 | 需要高并发/低延迟私有推理的团队 | +| 文档类别 | guides（指南） | api（接口参考） | guides（指南） | +| 是否需要训练数据 | 否 | 是（微调数据集） | 视情况（可导入 LoRA 或用平台模型） | + +## 能力与技术维度对比 + +| 维度 | 模型体验 | 模型生产 | 模型部署 | +|------|----------|----------|----------| +| 主要内容 | 文本/视觉/视频/图片/3D/语音/音乐/向量全模态选型 | 模型调优（Fine-tuning）+ 模型部署 API | 三种计费方式、PTU 缓存、LoRA 导入、部署流程 | +| 核心接口 | 各品类模型调用 API（DashScope 等） | 调优 API + 部署 API（`POST /deployments`） | `POST/GET/DELETE /deployments`（同生产的部署接口） | +| 输入 | 场景需求（文本/图像/音频等多模态） | 基础模型 + 训练数据集 + 超参数 | 模型 ID / LoRA 产物 + 计费与资源配置 | +| 输出 | 推荐模型清单与参数指引 | 调优模型产物、在线推理服务 | 专属推理服务（`deployed_model` 唯一 ID） | +| 计费方式 | 按模型广场标注的计量（Token / 张 / 时长等） | 训练按量 + 部署按所选 plan | PTU / 模型单元（MU）/ 按 Token（LoRA），创建后不可改 | +| 地域限制 | 因模型而异（如音乐仅华北2·北京） | 依接口而定 | 仅华北2·北京地域 | +| 典型场景 | 聊天/内容生成/OCR/视频生成/TTS/ASR 等 | 定制专属模型、微调后上线 | 智能客服、实时审核等稳定高负载生产 | + +## 部署计费方式细分（属"模型部署"主题） + +| 计费方式 | plan 值 | 资源特性 | 计费粒度 | 适用场景 | +|----------|---------|----------|----------|----------| +| 预置吞吐 PTU | `ptu` | 预留资源保障 TPM，超额自动转按量 | 时长 × TPM 单价（后付费按小时 / 预付费按天） | 流量稳定、需延迟确定性的高负载 | +| 模型单元 MU | `mu` | 资源独占，支持 PD 分离 | 时长 × 模型单元数（后付费按分钟 / 预付费按月） | 私有微调模型、长时任务 | +| 按 Token（LoRA） | `lora` | 仅对 SFT/LoRA 自定义模型开放，不用不计费 | 按 Token 使用量 | 调优效果验证 | + +## 适用场景建议 + +- **还在挑模型 / 评估能力** → 查阅**模型体验**。先按模态（文本、视觉、视频、图片、3D、语音、音乐、向量）定位推荐模型，再到模型广场核对参数与计费，无需自己训练即可直接调用共享 API。 +- **需要专属能力、要微调训练** → 走**模型生产**流程：准备数据集 → 调优 API 提交微调 → 部署 API 发布为在线服务 → 调用端点推理。这是"训练 + 上线"的编排视角，关注接口定义与工作流顺序。 +- **要把模型跑成生产级私有服务** → 深入**模型部署**：根据流量特征选 PTU / MU / 按 Token，利用容量计算器规划 TPM，关注前缀缓存折扣、长输入阶梯系数、LoRA 导入要求（rank 8/16/32/64、必需文件、VL 需冻结 VIT）等落地细节。 + +## 技术选型参考 + +1. **共享推理 vs 专属推理**：仅需通用能力时直接用模型体验推荐的公共模型（按量共享）；对并发、延迟、数据隔离有确定性要求时，才走部署形成专属服务。 +2. **生产与部署的关系**：模型生产是"训练→部署"的**全流程视角**（含调优 API），模型部署是其中"部署"环节的**深度展开**（计费、缓存、导入、排障），两者共用 `POST /deployments` 接口。需要微调则从生产入手，只需部署平台模型可直接看部署文档。 +3. **计费不可逆**：部署计费方式一经创建无法更改，切换须先下线再重新部署；预付费提前退订首月按 1.2 倍计费——上线前务必确认。 +4. **自训练模型限制**：仅支持 LoRA 导入（不支持全参微调），且不能改动 vocab / chat_template，VL 模型须冻结 VIT，OSS Bucket 需打 `bailian-datahub-access` 标签。 +5. **计费自动兜底**：PTU 超出额度或输入超模型上限会自动转按量计费（响应头 `x-dashscope-ptu-overflow:true`），无需改代码，但需通过 `service_tier`、`provisioned_tokens`、`cached_tokens` 字段监控成本。 + +## 被对比主题页 + +- [model experience](../guides/model-experience.md) +- [model production](../api/model-production.md) +- [model deployment 1](../guides/model-deployment-1.md) + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-optimization-compare.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-optimization-compare.md new file mode 100644 index 00000000..31515cc0 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/model-optimization-compare.md @@ -0,0 +1,42 @@ +# 模型微调、压缩与高速推理对比 + +在百炼平台上，把一个模型从"能用"打磨到"好用、省钱、够快"，通常会经历三类相互独立又可串联的能力：**模型微调（Fine-tuning）** 把领域知识、任务能力与人类偏好写入参数；**模型压缩** 通过量化在保持能力的前提下降低部署规格与成本；**高速推理** 则在调用侧解决容量兑付与输出速度问题。三者定位不同——微调改变"模型本身"，压缩改变"部署精度/成本"，高速推理改变"调用时的容量与吞吐"，因此常见的完整链路为：模型调优 → 模型压缩（可选）→ 模型部署 → 高速推理（可选）。本文面向开发者，从关键维度对比三者，帮助做技术选型。 + +## 关键维度对比 + +| 维度 | 模型微调（Fine-tuning） | 模型压缩（量化） | 高速推理（TPM 预留 / 快速模式） | +| --- | --- | --- | --- | +| 解决的问题 | 深度定制：注入领域知识、指令遵循、偏好对齐、特定音色/风格 | 降低部署所需 MU 规格，减少推理成本 | 容量刚性兑付（预留）/ 提升单请求输出速度（快速模式） | +| 处理对象 | 基础模型 + 训练数据集 | 平台微调产出的全精度自定义模型 | 线上可调用的模型（含专属 code / fast 模型） | +| 输入格式 | 数据集：SFT 用 ChatML `{"messages":[...]}`；DPO 追加 `chosen`/`rejected`；CPT 用 `{"text":"..."}`；视觉 ZIP+`data.jsonl`；CosyVoice `{"wav_fn","text"}` | 源模型 + 量化模板（+ 可选校准数据集，最多 5 个） | 标准对话请求（`messages`）；预留替换 `model` 为专属 code；快速模式指定 fast 模型 ID | +| 输出产物 | 微调后模型（`finetuned_output` / `deployed_model`） | 低精度量化模型（新后缀，更小部署规格） | 无新模型产物，仅提升调用容量/速度 | +| 支持模型 | 千问文本/VL、万相图像/视频、CosyVoice 等多模态 | 仅平台微调产出的自定义模型（如 qwen3.5-flash 系列），不支持基础/第三方模型 | 预留：已开放预留的模型；快速模式：`glm-5.2-fast-preview` | +| 训练/处理方式 | CPT、SFT（全参/高效 LoRA）、DPO（全参/LoRA） | 量化（不含剪枝、蒸馏），MU 编号越大规格越小 | 预留：锁定 kTPM 吞吐；快速模式：提速至 1.5~2 倍 TPS | +| API 端点 / 接入 | `POST /api/v1/files`、`/fine-tunes`、`/deployments`（华北2 API Key） | 主要通过控制台创建压缩任务（模型训练 → 模型压缩） | 预留：标准 `dashscope.aliyuncs.com` + 专属 code；快速模式：`{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` 专属域名 | +| 计费方式 | 按 Token（API 创建仅支持按 Token）或训练单元（仅控制台）；成本与耗时较高 | 压缩任务限时免费；成本体现在部署阶段按 MU 规格计费（示例节省约 56%） | 预留：按 kTPM 预付费，超额降级按量；快速模式：按 token（同标准 API），超额排队 | +| 地域限制 | 仅华北2（北京） | 仅华北2（北京） | 预留：以控制台为准；快速模式：华北2（北京）、新加坡 | +| 可逆性 / 约束 | 可继续叠加训练（CPT→SFT→DPO） | 不可逆；压缩后不支持继续微调或二次压缩 | 预留退订/快速模式为 preview，规格可能变动 | +| 代码改动量 | 大：准备数据集、走训练→部署全流程 | 小：控制台配置任务，调用无需改代码 | 小：预留替换 `model`；快速模式换域名 + fast 模型 ID | +| 典型场景 | 领域问答、安全合规对齐、专属音色/图像风格 | 微调模型上线前的成本优化 | 高峰期专属容量保障；对输出速度敏感的编程助手/Agent/实时对话 | + +## 各方案适用场景建议 + +- **模型微调**：当 Prompt 工程、插件调用、RAG 等手段仍无法达到效果，需要把领域知识或人类偏好"写进参数"时选用。文本生成推荐按 `CPT（可选）→ SFT → DPO（可选）` 递进组合；对成本/时间敏感或数据集较小时用 LoRA 高效训练，追求效果且模型支持时优先全参。多模态（VL、万相、CosyVoice）按各自支持的方式与超参集处理。注意训练成本与耗时较高，且能力仅限华北2（北京）。 +- **模型压缩**：已有微调产出的全精度自定义模型、且部署成本偏高时选用。因压缩任务当前限时免费，建议在免费期内对同一模型尝试多个量化模板，分别部署后用业务测试集验证精度与成本的平衡，再选最优方案上线。切记压缩不可逆，需保留上游全精度模型以便重新压缩。 +- **高速推理 - TPM 预留**：面向高峰期需要"专属容量、不被公共限流"的生产业务，按 kTPM 预付费锁定吞吐，超额自动降级按量、不中断，适合对稳定性和容量兑付要求高的场景。 +- **高速推理 - 快速模式**：面向 AI 编程助手、Agent 多步推理、实时对话等对**输出速度**敏感的场景，TPS 可达标准 API 的 1.5~2 倍。当前仍为 preview，规格可能调整，生产接入前需评估稳定性；接入需使用专属域名，不能与预留的标准域名接入方式混用。 + +## 技术选型参考 + +1. **先定位需求属于哪一层**：要"改变模型能力/风格"→微调；要"降部署成本"→压缩；要"保容量或提速度"→高速推理。三者可组合：微调 → 压缩 → 部署 → 叠加 TPM 预留或快速模式。 +2. **成本与投入权衡**：微调投入最大（数据、训练时间、Token/训练单元费用）；压缩几乎零调用改造且当前限时免费，收益在部署阶段；高速推理中预留是预付费换刚性容量，快速模式按量计费换速度。 +3. **可逆性与前置条件**：压缩不可逆且要求上游为平台微调模型；微调与压缩均仅限华北2（北京）；快速模式为 preview 且模型/地域受限。 +4. **接入方式差异**：预留沿用标准域名 + 专属 model code；快速模式改用 workspace 专属域名 + fast 模型 ID，两者不可混用，选型时需评估现有调用代码的改造范围。 + +## 被对比主题页 + +- [fine tuning](../guides/fine-tuning.md) +- [model compression](../guides/model-compression.md) +- [model high speed inference](../guides/model-high-speed-inference.md) + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/monitoring-compare.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/monitoring-compare.md new file mode 100644 index 00000000..d9d02b20 --- /dev/null +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/comparisons/monitoring-compare.md @@ -0,0 +1,60 @@ +# 应用监控与模型监控对比 + +阿里云百炼平台提供了两套互补的可观测能力：**应用监控（应用观测）**面向由智能体、工作流、高代码搭建的完整应用，追踪端到端的调用链路；**模型监控**面向底层模型调用本身，聚焦性能指标、Token 消耗与费用趋势。二者关注的抽象层次不同——前者回答"这个应用内部发生了什么"，后者回答"这个模型跑得怎么样、花了多少钱"。本文对比两者的关键差异，帮助开发者在做可观测性方案选型时快速定位合适的工具。 + +## 关键维度对比 + +| 维度 | 应用监控（应用观测） | 模型监控 | +| --- | --- | --- | +| 观测对象 | 智能体应用、工作流应用、高代码应用的端到端调用链路 | 模型调用本身（含调优后的自定义模型） | +| 核心价值 | 追踪应用内部调用链路、节点耗时与思考过程 | 追踪模型性能、Token 消耗与费用趋势 | +| 支持范围 | 三类应用；不支持 Assistant API 创建的智能体；高代码仅观测入口 CHAIN 节点 | 用量统计支持全部模型；高级监控仅限北京/新加坡/弗吉尼亚；告警仅限北京/新加坡 | +| 数据延迟 | 分钟级 | 普通监控小时级、高级监控分钟级；用量统计约 1 小时 | +| 数据留存 | 调用记录最长 30 天 | 用量统计不支持查看 30 天以前数据 | +| 指标维度 | 调用次数/失败率、Token 量、平均首 Token 耗时、平均调用时长 | 安全、成本、性能（RPM/TPM 等）、错误四大类 | +| 筛选维度 | Request ID / Trace ID / Span ID、状态、Span、输入输出、延时、Token、标签 | API-KEY、推理类型（实时/批量）、时间范围、时间精度 | +| 链路/节点粒度 | 提供 CHAIN/AGENT/RETRIEVER/LLM/TOOL 等丰富节点类型与嵌套关系 | 无调用链路，按模型/API-KEY 维度聚合指标 | +| 告警能力 | 无内置告警 | 支持告警规则（短信/邮件/电话/钉钉/企业微信/Webhook），分 CRITICAL/ERROR/WARNING/INFO 等级 | +| 数据标注/评测 | 支持 Span 打标签、直接加入评测集 | 不涉及 | +| 日志能力 | 可查看 Prompt、输出、延时、Token 等调用记录 | 推理日志/审计日志，仅华北2（北京）部分模型，分钟级延迟 | +| 外部系统接入 | 数据导出为 JSONL / EXCEL | 高级监控数据存于私有 Prometheus，支持标准 HTTP API，可接 Grafana（Basic Auth） | +| 使用方式 | 仅控制台操作，无 API | 控制台面板 + Prometheus HTTP API | +| 计费方式 | 功能本身免费，观测数据存储由 OpenTelemetry 服务收费 | 监控功能查看无额外说明；聚焦模型调用本身的 Token/费用管理 | +| 前置开通 | 需授权 OpenTelemetry 角色、开通服务、初始化 LogStore | 高级监控/告警需在模型监控配置中开启；日志需开通审计与推理日志 | +| 典型场景 | 调试应用逻辑、定位慢节点、优化检索/Prompt、构建评测样本 | 成本核算、性能容量规划、异常主动告警、故障排查 | + +## 适用场景建议 + +### 优先选择应用监控（应用观测） + +- 应用由智能体、工作流或高代码搭建，需要**看清内部调用链路**（哪个节点慢、检索命中如何、模型思考过程）。 +- 需要按 Trace ID / Span ID **下钻单次请求**，排查复杂多节点应用的逻辑问题。 +- 希望把**真实线上调用直接沉淀为评测样本**，或对 Span 数据做标注管理。 +- 只在控制台侧使用、可接受分钟级更新、调用记录 30 天内可回溯。 + +### 优先选择模型监控 + +- 关注的是**模型层面的性能与成本**：RPM/TPM、失败率、限流、Token 消耗与费用趋势。 +- 需要**主动告警**（限流、失败率飙升、成本超标），并通过短信/电话/钉钉等渠道通知。 +- 需要**按业务空间精细化管理模型成本**，结合免费额度"用完即停"控制预算。 +- 希望把监控数据**接入 Grafana 或自建系统**做统一可视化（依赖高级监控的 Prometheus 接口）。 +- 需要通过推理日志做**内容审计或故障排查**（注意仅限北京地域部分模型）。 + +## 技术选型参考 + +两套能力并非互斥，成熟的生产系统通常**同时启用**： + +1. **分层定位问题**：先用模型监控发现"某模型失败率/延时异常"，再用应用监控下钻到具体应用与节点，确认是检索、插件还是模型环节导致。 +2. **注意地域限制**：模型高级监控与告警对地域敏感（高级监控限北京/新加坡/弗吉尼亚，告警限北京/新加坡，推理日志限北京）。若业务不在这些地域，应用监控的分钟级链路观测可作为主要抓手。 +3. **权衡数据延迟**：应用监控与模型高级监控均为分钟级；模型普通监控与用量统计为小时级，不适合实时排障，更适合趋势分析与成本复盘。 +4. **成本可观测归口**：需要账单/额度维度治理时以模型监控（用量统计 + 免费额度）为准；需要单次请求成本归因时用应用监控的 Token 量指标。 +5. **数据出口差异**：需要把数据导入外部 BI/表格用应用监控的 JSONL/EXCEL 导出；需要接入监控告警平台（Grafana/Prometheus）走模型高级监控的 HTTP API。 + +简言之：**排查"应用怎么跑的"用应用监控，管理"模型跑得好不好、花多少钱"用模型监控**，两者组合可覆盖从链路调试到成本告警的完整可观测闭环。 + +## 被对比主题页 + +- [application monitoring](../guides/application-monitoring.md) +- [model monitoring](../guides/model-monitoring.md) + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/agent-application.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/agent-application.md index 7ee0a82b..5b2f9be9 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/agent-application.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/agent-application.md @@ -1,95 +1,81 @@ # 智能体应用 -智能体应用是阿里云百炼平台提供的三种核心应用构建模式之一，采用自然语言配置（零代码），由 AI 自主理解用户意图、动态规划执行路径，并调用知识库、MCP 工具等外部能力完成任务。适合智能客服、知识问答、任务助理等开放式对话场景。 +智能体应用（Agent）是阿里云百炼平台的核心应用构建模式之一，通过自然语言零代码配置，让大模型基于角色设定自主决策、动态规划并调用知识库、MCP、Skill 等工具来完成任务。相较于流程固定的工作流应用，智能体强调 AI 的自主性，适合意图开放、需要动态编排的对话与轻量任务场景。 -## 版本与架构 +## 版本演进：Agent 1.0 与 Agent 2.0 -百炼智能体应用分为两套架构： +百炼提供两代技术架构不同的智能体，**不支持直接升级或版本切换**，迁移需重新创建： -| 维度 | 旧版（Agent 1.0） | 新版（Agent 2.0） | -| --- | --- | --- | -| 规划与调度 | 先检索知识库，再决策是否调用 MCP | 知识库、MCP 统一为工具，自主规划调用顺序 | -| 过程透明度 | 仅展示最终结果 | 完整展示每轮"规划-执行-反思"链路 | -| 适用场景 | 意图单一、流程固定的简单任务 | 从简单问答到复杂规划的各类任务 | +- **新版智能体（Agent 2.0）**：2025 年 12 月 26 日上线。将知识库、MCP 等能力统一抽象为「工具」，由智能体自主规划调用时机与顺序，并完整展示「规划-执行-反思」链路。无旧版依赖时推荐使用。**仅支持 API 调用，不支持任何分享渠道**（魔笔/UI、钉钉、微信、组件、音视频互动）。 +- **旧版智能体（Agent 1.0）**：通过知识库（RAG）+ 插件扩展能力，先检索知识再决策是否调用工具，适合意图单一、流程固定的简单任务。自定义插件有 **5 秒超时限制**。分享渠道均为 1.0 功能。 -旧版与新版基于不同技术架构，不兼容，不支持直接升级或降级。无旧版依赖时推荐使用 Agent 2.0。 +## 核心能力配置（Agent 2.0） -## 创建流程 +- **模型选择**：推荐具备强工具调用能力的模型（如千问-Max 系列）；可配置最长回复长度、`temperature`、`enable_thinking`（思考模式）等参数。 +- **提示词（System Prompt）**：定义角色、行为指令与能力边界，支持自定义变量嵌入。 +- **内置工具**：沙箱环境下的 `bash`、`write`、`read`、`edit`、`glob`、`grep`、`download_file`，默认关闭需按需开启。 +- **知识库**：作为工具由智能体自主调用，支持标签过滤限定查询范围。 +- **MCP**：外部工具以 MCP 协议接入，支持动态非固定顺序调用。 +- **Skill**：可扩展能力包，智能体在对话中自动识别匹配任务并调用，无需额外编码。 +- **记忆**：短期记忆支持 0-30 轮上下文；长期记忆暂未支持。 +- **ReAct 最大轮次**：取值 1-50，限制单次会话内工具调用最大次数。 -1. 在百炼控制台进入应用管理，单击 **创建应用** > **智能体应用** > **Agent 2.0**。 -2. 填写应用名称，单击 **立即创建**。 -3. 在模型选择器中选择模型（推荐具备强工具调用能力的模型，如千问-Max 系列）。 -4. 在右侧对话框中验证效果。 - -## 核心能力配置 +## 文件问答 -- **模型参数**：最长回复长度、temperature、enable_thinking（仅支持思考模式的模型可配置）。 -- **系统提示词**：定义角色、行为指令与能力边界，支持嵌入自定义变量（输入 `/` 引用）。 -- **预解析文件**：关闭时文件 URL 作为上下文传递，由智能体决策是否调用工具处理；开启时系统自动解析文档、图像、视频、音频并返回文本内容。 -- **知识库**：作为工具由智能体自主规划调用，支持通过标签限定查询范围。 -- **MCP**：外部工具以 MCP 协议统一接入，包括官方 MCP 广场和自定义 MCP 服务。 -- **应用组件**：将已发布的智能体或工作流作为工具接入当前应用。 -- **记忆**：短期记忆支持 0–30 轮上下文（0 表示不传递多轮记录）。 -- **回复设置**：开启"展示回答来源"后以角标形式展示知识来源和源文件地址。 -- **ReAct 最大轮次**：取值 1–50，限制单次会话中工具调用的最大次数。 +智能体应用支持上传文件进行问答，提供三种处理模式： -## 文件问答 +| 模式 | 适用场景 | 特点 | +|------|---------|------| +| 全文引用 | 文档总结、全文翻译 | 简单直接，受上下文长度限制 | +| 切片检索（RAG） | 长文档问答、知识库检索 | 能处理超长文件，效果依赖检索策略 | +| 自定义处理 | 图片转换、视频分析等 | 功能灵活，依赖配置的工具 | -文件问答是智能体应用的子能力，支持上传文件后与内容进行智能问答，提供三种处理模式： +限制：单会话最多 10 个文件，单文件不超过 10 MB（超出需用文件上传 API）。支持文档、图片、视频、音频等格式。 -| 模式 | 机制 | 适用场景 | -| --- | --- | --- | -| 全文引用 | 文件内容整体传给模型 | 文档总结、全文翻译 | -| 切片检索（RAG） | 文件切片后检索相关片段 | 长文档问答、精确定位 | -| 自定义处理 | 文件信息传给模型，自主调用外部工具 | 图片风格转换、视频分析 | +## 发布与调用 -单次会话上传上限 10 个文件，单文件不超过 10 MB。聊天窗口上传的文件仅当前会话有效。 +所有应用类型均需先发布才能通过 API 集成，核心步骤：在应用配置页点击「发布」→ 在「发布渠道」查看调用方式。RAM 账号发布前需拥有 `ram:CreateServiceLinkedRole` 权限。 -## API 调用 +API 调用与工作流应用完全一致，通过 `Application.call` / `POST /apps/{app_id}/completion` 触发： -智能体应用通过 DashScope SDK 或 HTTP API 集成到业务系统，调用接口与工作流应用完全相同： +```python +import os +from dashscope import Application +response = Application.call( + api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), + app_id='YOUR_APP_ID', + prompt='你是谁？' +) +print(response.output.text) ``` -POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/apps/{APP_ID}/completion -Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY -Content-Type: application/json - -{ - "input": { "prompt": "你的问题" }, - "parameters": {}, - "debug": {} -} -``` -多轮对话支持两种方式：使用 `session_id`（系统自动管理历史，有效期 1 小时，最多 50 轮）或自行管理 `messages` 数组（更灵活）。此外，Managed Agents API 提供智能体托管运行时，通过 REST API 管理智能体、会话、环境、技能与文件五类资源，无需自建基础设施。 +响应结构为 `{"output": {"finish_reason", "session_id", "text"}, "usage": {...}, "request_id": "..."}`，业务侧主要消费 `output.text`。 + +## 分享与组件化（仅 Agent 1.0） -## 发布与分享 +- **分享渠道**：UI 应用/魔笔、钉钉、微信公众号、音视频实时互动。UI 体验链接与音视频临时二维码有效期均为 **24 小时**。分享产生的费用由应用创建者 UID 账号承担。 +- **组件化**：智能体或工作流可发布为模块化组件供其他应用复用。接入智能体时组件作为工具，大模型据「组件描述」自动判断调用；预设系统参数 `query`、`imageList` 无法删除。注意避免嵌套调用（A↔B）和多级调用（A→B→C 易超时）。 -智能体应用支持多种发布渠道： +## 与 Managed Agents 的区别 -- **官方网页版**：部署为带有效期的网页应用，默认 7 天。 -- **钉钉机器人**：发布为钉钉应用内的机器人，支持群聊 @ 触发。 -- **微信公众号**：发布为微信客服，扫码体验。 -- **组件化**：发布为可复用组件，供其他智能体或工作流引用。 -- **音视频实时互动**：仅支持图文对话类应用，提供 H5/APP 与 SDK 集成。 +Managed Agents 是服务端托管运行时，与无状态的智能体应用不同：它在独立云端沙箱容器中维护会话状态，支持中断与续接、事件历史持久化，面向多步工具调用、代码执行、文件处理等长时运行任务。 -发布是 API 调用与渠道集成的前提。所有通过分享链接产生的调用费用由应用创建者承担。 +## 计费说明 -## 观测与评测 +- **模型调用**：按模型类型和 Token 用量计费。 +- **知识库**：按量付费，召回的文本切片会增加输入 Token；自 2026 年 1 月 4 日起正式计费。 +- **MCP/插件**：部分官方 MCP 按调用计费，第三方 MCP 由第三方收取。 -- **应用观测**：端到端查看应用处理流程，获取延时、[Token](token.md) 消耗等指标。智能体应用的观测节点包括 CHAIN、AGENT、RETRIEVER、LLM、TOOL 等类型，展示完整的决策与工具调用链路。 -- **自动评测**：基于应用关联的知识库，由大模型自动生成评测集并评分，产出 BadCase 分析与调优建议。仅面向已发布且配置知识库的智能体应用。 -- **手动评测**：人工构建评测集，对应用输出逐条打标，适合领域专家端到端验证。 +百炼提供限时免费额度，可在模型广场查看。 ## 关联主题页 - [llm application](../guides/llm-application.md) -- [application use cases](../guides/application-use-cases.md) -- [application evaluation](../guides/application-evaluation.md) -- [application monitoring](../guides/application-monitoring.md) -- [start using](../guides/start-using.md) -- [application publishing and sharing](../guides/application-publishing-and-sharing.md) - [bailian application calling](../guides/bailian-application-calling.md) -- [managed agents api](../api/managed-agents-api.md) +- [managed agents](../guides/managed-agents.md) +- [application publishing and sharing](../guides/application-publishing-and-sharing.md) +- [start using](../guides/start-using.md) +- [skill](../guides/skill.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/api-key.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/api-key.md index 1b42de4a..8fbe5ce1 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/api-key.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/api-key.md @@ -1,82 +1,85 @@ # API Key 鉴权 -API Key 是调用阿里云百炼平台模型与应用的核心鉴权凭证，几乎所有 HTTP 接口、SDK 与 CLI 都通过它来标识调用者身份并确定调用权限。 +API Key 是阿里云百炼平台调用模型与应用的核心鉴权凭证：请求通过在 HTTP 头 `Authorization: Bearer ` 中携带该密钥完成身份校验，无需为不同模态单独申请。 -## 概念定义 +## 获取与配置 -API Key 是一串以 `sk-`（新版为 `sk-ws` 开头）标识的密钥字符串，用于百炼平台的身份认证与权限控制。它在控制台创建，其调用权限由归属的业务空间决定：同一业务空间内的所有 Key 权限相同，默认业务空间的 Key 可调用所有标准模型，子业务空间的 Key 仅能调用已授权的模型。 +- **创建**：需主账号或具备 `管理员` / `API-Key` 页面权限的子账号，在[阿里云百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/)对应地域的 **API Key** 页面创建。 +- **归属业务空间**：决定 Key 的调用范围。默认业务空间的 Key 可调用所有标准模型及默认空间应用；子业务空间的 Key 只能调用已授权的模型及本空间应用，同一空间内 Key 权限相同。 +- **权限**：可选 **全部**，或 **自定义**（配置 IP 白名单最多 20 个 IPv4/IPv6 地址/网段，并限定可访问的模型/应用范围）。 +- **环境变量**：推荐配置到 `DASHSCOPE_API_KEY`，避免硬编码泄漏（各系统方式：`~/.bashrc`、`~/.zshrc`、`~/.bash_profile`，或 Windows 系统属性 / `setx` / PowerShell）。 +- **服务端点**：调用时除 Key 外还需指定 `base_url`（即创建弹窗中的 API Host），OpenAI 兼容协议与 Anthropic 兼容协议的 `base_url` 不同，且随地域变化。 -## 在不同场景中的使用 +> 安全升级后新建的按量付费 Key 以 `sk-ws` 开头，**仅创建时明文展示一次**，务必立即复制保存；升级前 `sk-` 开头的旧 Key 仍可使用。 -### 模型 API / 应用调用鉴权 +## Key 的类型（互不通用） -调用模型 API（DashScope 或 OpenAI 兼容）或智能体/工作流应用时，API Key 通过 HTTP 请求头传递： +不同计费方案使用格式不同、完全隔离的 Key，混用会导致 401/403 或意外走按量计费扣费： -``` -Authorization: Bearer -``` +| 前缀 | 类型 | 说明 | +| --- | --- | --- | +| `sk-` | 按量付费通用 Key（旧） | 升级前创建，仍可用 | +| `sk-ws` | 按量付费通用 Key（新） | 安全升级后创建，明文仅展示一次 | +| `sk-sp-` | Token Plan / Coding Plan 专属 Key | 订阅套餐专用，与通用 Key 隔离 | +| `st-` | 临时 API Key | 由永久 Key 生成，有时效 | -调用应用时还需额外提供 APP ID；子业务空间场景下需再提供 Workspace ID。 +各地域（北京 / 新加坡 / 弗吉尼亚）的 API Key 不互通，请求时须使用对应地域的 Endpoint 与 Key。 -### 环境变量配置（推荐） +## 典型使用场景 -为避免在代码中硬编码，建议将 API Key 配置为环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY`： +### 1. SDK / 直接调用模型 -```bash -# Linux / macOS (Bash) -echo "export DASHSCOPE_API_KEY='your-api-key'" >> ~/.bashrc -source ~/.bashrc +配置好 `DASHSCOPE_API_KEY` 后，即可用官方 DashScope SDK（Python、Java）或 OpenAI 兼容 SDK（Python、Java、Node.js、Go）发起文本、图像、视频、语音、向量等调用。 -# Windows PowerShell（永久） -[Environment]::SetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY", "your-api-key", [EnvironmentVariableTarget]::User) -``` +### 2. 百炼 CLI（`bl` / `bailian`） -> 设置后，已打开的 IDE、终端需重启才能加载新值；使用 `sudo` 运行脚本时需加 `-E` 参数继承环境变量。 +支持多种可组合的认证方式： -### 临时 API Key（不可信环境） +| 方式 | 命令 | 场景 | +| --- | --- | --- | +| 控制台登录（推荐） | `bl auth login --console` | 模型调用 + 应用管理 | +| API Key | `bl auth login --api-key sk-xxx` | 模型调用，会校验有效性 | +| 环境变量 | 配置 API Key 环境变量 | CI/CD、无界面环境 | +| 配置文件 | `bl config set --key api_key --value sk-xxx` | 持久化，**不校验** | +| 临时传入 | `bl text chat --api-key sk-xxx ...` | 单次调用，不落盘 | -在浏览器、移动 App 等不可信环境中，应由后端服务生成临时 API Key，避免永久 Key 泄露： +### 3. 第三方 AI 工具接入 -``` -curl -X POST "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tokens?expire_in_seconds=1800" \ - -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" -``` +Claude Code、Cursor、Cline、Codex、Qoder、Dify 等工具统一以「Base URL + API Key + 模型 ID」接入，通过 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容协议访问百炼网关。务必保证 Key 与 Base URL 的计费方案、地域一致。 -- `expire_in_seconds`：有效期（TTL），范围 `[1, 1800]` 秒，默认 60 秒。 -- 返回体中 `token`（`st-` 开头）即临时 Key，`expires_at` 为过期 UNIX 时间戳。 -- 临时 Key **继承生成它的永久 Key 的全部权限**（含模型/知识库访问限制），到期自动失效，无法提前删除。 +### 4. 开源框架集成 -### CLI 认证 +LlamaIndex（Python）、Spring AI Alibaba（Java）均以 API Key 鉴权。注意 Spring AI Alibaba 两篇文档约定的变量名不一致：应用集成用 `DASHSCOPE_API_KEY`，知识库检索用 `AI_DASHSCOPE_API_KEY`，关键是 `application.yml` 中 `${...}` 占位符与实际变量名匹配。 -百炼 CLI（`bl`）支持多种认证方式： +### 5. 子业务空间调用 -| 方式 | 命令 | 适用场景 | -|------|------|----------| -| 控制台登录（推荐） | `bl auth login --console` | 交互式，模型调用 + 应用管理 | -| API Key | `bl auth login --api-key sk-xxx` | 模型调用 | -| 环境变量 | 配置 API Key 环境变量 | CI/CD、无界面环境 | +按业务线隔离权限或分账时，必须使用子业务空间自身的 Key，并提前为该空间授予标准模型（如 `qwen-plus`）的调用权限；调优部署的模型仅能由所在空间的 Key 调用。 + +## 临时 API Key -### 框架集成 +在浏览器、移动端等不可信环境中，应由后端用永久 Key 生成时效性临时凭证，避免永久 Key 泄露。 -LlamaIndex、Spring AI Alibaba 等框架均以 API Key 鉴权复用百炼能力。注意变量名约定可能不一致（Spring AI Alibaba 应用集成用 `DASHSCOPE_API_KEY`，知识库检索用 `AI_DASHSCOPE_API_KEY`），关键是保证 `application.yml` 中 `${...}` 占位符与实际变量名一致。 +``` +curl -X POST "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tokens?expire_in_seconds=1800" \ +-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" +``` -### 订阅套餐专属 Key +**关键要点**： -Token Plan 团队版与 Coding Plan 使用独立的 API Key（均以 `sk-sp-` 开头）和专属 Base URL，与百炼按量付费（`sk-` 通用 Key + `dashscope.aliyuncs.com`）三者完全隔离，必须配套使用，混用会导致意外扣费或 401/403 鉴权失败。 +- `expire_in_seconds`：有效期（TTL），单位秒，范围 `[1, 1800]`，默认 60 秒。 +- 响应返回 `token`（`st-` 开头的临时 Key）与 `expires_at`（过期 UNIX 时间戳）。 +- 临时 Key 继承永久 Key 的全部权限（含模型/知识库访问限制），到期自动失效，无法提前删除。 +- 各地域不互通；新加坡地域需将 Endpoint 中的 `WorkspaceId` 替换为实际值。 -## 关键参数与配置 +## 编程化管理 -- **创建入口**：百炼控制台 API Key 页面，使用主账号或有权限的子账号创建。 -- **明文展示**：新版 Key 仅在创建时展示一次，关闭弹窗后不可再查看，请立即复制保存。 -- **权限配置**：华北2（北京）、新加坡、日本（东京）、德国（法兰克福）支持配置归属业务空间、描述及权限（全部/自定义）；自定义权限可设 IP 白名单（最多 20 个 IPv4/IPv6 地址或网段）和可访问模型范围。美国（弗吉尼亚）需选择归属账号，不支持禁用、重置和自定义权限。 -- **数量限制**：华北2（北京）等地域每个主账号每地域最多 50 个；美国（弗吉尼亚）每个归属账号最多 20 个。 -- **地域隔离**：各地域的 API Key 不互通，请求时须使用对应地域的 Endpoint 与 Key。 +除控制台外，百炼提供 OpenAPI（`CreateApiKey` / `GetApiKey` / `ListApiKeys` / `UpdateApiKey` / `DeleteApiKey` / `EnableApiKey` / `DisableApiKey` / `ResetApiKey`）管理 Key，调用需使用阿里云账号 AccessKey 签名认证并具备相应 RAM 权限。 -## 使用建议 +## 常见排错 -- 生产环境优先使用环境变量注入，切勿硬编码或提交到代码仓库。 -- 面向前端/移动端时使用后端签发的临时 Key，缩短暴露时间窗口。 -- 按业务线隔离权限或分账时，使用子业务空间的专属 API Key，并预先为该空间授予模型调用权限。 +- **401 / 403 鉴权失败**：多因误用了错误前缀的 Key，或 Key 与 Base URL 的地域 / 计费方案不匹配。 +- **意外扣费**：套餐场景误用通用 `sk-` Key 会走按量计费通道。 +- **`InvalidApiKey`**：临时 Key 接口常见错误码，检查永久 Key 是否有效、Endpoint 地域是否对应。 ## 关联主题页 @@ -84,9 +87,7 @@ Token Plan 团队版与 Coding Plan 使用独立的 API Key（均以 `sk-sp-` - [more](../api/more.md) - [more about models](../api/more-about-models.md) - [frameworks](../api/frameworks.md) -- [application call](../api/application-call.md) -- [knowledge](../api/knowledge.md) +- [use chat client or development tool](../guides/use-chat-client-or-development-tool.md) - [token plan guide](../guides/token-plan-guide.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/async-invocation.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/async-invocation.md index 056abdd7..1edf5d93 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/async-invocation.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/async-invocation.md @@ -1,62 +1,57 @@ # 异步调用与任务轮询 -异步调用是百炼平台针对耗时较长的模型能力（如视频生成、3D 生成、部分图像生成、长任务应用调用）提供的一种调用模式：客户端先提交任务拿到 `task_id`，再通过轮询或事件通知获取最终结果，从而避免同步请求超时。 +异步调用是百炼平台为耗时较长的模型任务（图像生成、视频生成、3D 生成、复杂智能体应用等）提供的调用模式：客户端先「创建任务」拿到一个 `task_id`，随后通过「轮询查询」或事件回调获取最终结果，从而避免长请求超时。 ## 适用场景 -异步调用主要用于生成过程需要数十秒到数分钟的能力，在百炼平台的多个场景中被采用： +在百炼平台上，凡是单次处理通常需要数十秒到数分钟的能力，基本都以异步为主： -- **视频生成**：万相（Wan）、HappyHorse、爱诗（PixVerse）、Vidu、可灵（Kling）等所有视频生成 API 均为异步模式（创建任务 → 轮询获取结果）。 -- **3D 资产生成**：基于 Tripo 模型的文生 3D、单图生 3D、多图生 3D 全部走异步流程，且仅在华北2（北京）地域可用。 -- **图像生成**：部分耗时较长的图像生成/编辑任务采用异步机制。 -- **应用调用（智能体/工作流）**：OpenAI 兼容的 Responses API 支持异步执行；DashScope API 目前暂不支持异步，仅 Responses API 提供。 +- **图像生成**：文生图、图像编辑、扩图、虚拟模特等（通常 1-2 分钟）。部分新一代模型（如 `wan2.6-image`、`wan2.7-image`、`z-image-turbo`）额外提供 HTTP 同步调用。 +- **视频生成**：万相、PixVerse、Vidu、Kling 及人像驱动等模型（通常 1-5 分钟），统一走 `video-synthesis` 接口，全部为异步。 +- **3D 生成**：基于 Tripo 的文生 3D / 图生 3D，仅支持异步。 +- **智能体 / 工作流应用**：Responses API 通过 `background=true` 开启异步，用于生成报告、多步骤工具调用等耗时任务（DashScope API 暂不支持异步）。 ## 调用流程 -异步调用通常包含两个步骤： +异步调用统一分为两步： -1. **创建任务**：向业务接口发起 `POST` 请求，成功后返回 `task_id`。以 3D 生成为例，需在请求头携带 `X-DashScope-Async: enable`，否则会报错 `current user api does not support synchronous calls`。应用调用（Responses API）则通过在请求体中设置 `background=true` 开启异步模式。 -2. **轮询查询结果**：使用返回的 `task_id` 定期查询任务状态，直到任务结束。 +1. **创建任务**：向对应模型的下发接口发送 `POST` 请求，成功后立即返回 `task_id`。 + - 大多数生成类接口必须携带请求头 `X-DashScope-Async: enable`，否则报错 `current user api does not support synchronous calls`。 + - 智能体应用（Responses API）则通过请求体参数 `background=true` 开启异步。 + - `task_id` 有效期为 **24 小时**，**请勿重复创建任务**，创建成功后轮询即可。 -### 通用异步任务管理 API +2. **轮询查询结果**： + ``` + GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id} + ``` + 返回体中 `output.task_status` 标识当前状态，流转过程通常为 `PENDING`（排队中）→ `RUNNING`（处理中）→ `SUCCEEDED` / `FAILED`。仅当状态为 `SUCCEEDED` 时才返回结果内容（如图像 / 视频 / 模型下载 URL）。 -百炼提供了一组通用的任务管理接口（主账号维度限流均为 20 QPS）： +## 任务状态枚举 -- **查询单个任务**：`GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}` -- **批量查询任务状态**：`GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/?start_time=xxx&end_time=xxx&status=xxx`，单次时间跨度不超过 24 小时。 -- **取消任务**：`POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}/cancel`，仅能取消 `PENDING` 状态的任务，已开始处理的任务无法取消。 +| 状态 | 含义 | +| --- | --- | +| `PENDING` | 任务排队中 | +| `RUNNING` | 任务处理中 | +| `SUCCEEDED` | 任务成功，返回结果 | +| `FAILED` | 任务失败，返回 `code` / `message` | +| `CANCELED` | 任务已取消（仅 `PENDING` 状态可取消） | +| `UNKNOWN` | 任务不存在，或超过 24 小时有效期被清理 | -应用调用场景下，可用 SDK 方法轮询，例如 Responses API 的 `client.responses.retrieve(task_id)`。 +## 通用任务管理接口 -## 任务状态 +除单任务查询外，百炼提供三个通用异步任务管理接口，流量限制均为 **20 QPS**（主账号维度）： -查询接口返回 `output.task_status`，其状态流转与枚举值为： +- **查询单个任务**：`GET .../api/v1/tasks/{task_id}` +- **批量查询任务状态**：`GET .../api/v1/tasks/?start_time=xxx&end_time=xxx&status=xxx`，可按时间范围、模型名、状态过滤，单次时间跨度不超过 24 小时。 +- **取消任务**：`POST .../api/v1/tasks/{task_id}/cancel`，仅能取消尚在 `PENDING` 状态的任务，已开始处理的无法取消。 -- `PENDING`：排队中 -- `RUNNING`：处理中 -- `SUCCEEDED`：成功，此时 `output.results` 才会返回产物 -- `FAILED`：失败，响应中通常带 `code` 与 `message` -- `CANCELED`：已取消 -- `UNKNOWN`：任务不存在或超过 24 小时有效期 +## 关键要点与最佳实践 -应用调用（Responses API）的终态则表现为 `completed`、`failed` 等。 - -## 关键要点与配置 - -- **异步请求头/开关**：模型 API 需 `X-DashScope-Async: enable`；应用 Responses API 需 `background=true`。 -- **task_id 有效期**：一般为 24 小时，已完成任务保留约 24 小时后自动清理，超时查询返回 `UNKNOWN`。 -- **不要重复创建任务**：创建成功后应仅轮询，重复创建会浪费额度。 -- **轮询间隔**：建议按任务耗时设置合理间隔（如 3D 生成建议约 15 秒），查询接口默认 RPS/QPS 约为 20，避免高频轮询触发限流。 -- **产物下载时效**：生成类产物下载链接有效期较短（如 3D 模型链接仅 2 小时），需及时下载。 - -## 异步任务完成通知 - -频繁轮询会浪费资源并可能触发限流。百炼已接入阿里云事件总线 EventBridge，支持任务完成后主动推送通知，替代或补充轮询： - -- **HTTP 回调 URL**：接入简单，需公网或 VPC 可达的 HTTP 接口，适用于通用场景。 -- **RocketMQ**：保证消息无丢失、支持失败重试，适用于可靠性要求高的场景，需额外开通 RocketMQ 实例。 - -事件源为 `acs.dashscope`，事件类型为 `dashscope:System:AsyncTaskFinish`，事件体中的 `data.task_status` 与 `data.task_id` 为关键字段。收到通知后只需调用一次查询接口即可获取结果，从而显著降低轮询开销。 +- **轮询间隔**：建议约 15 秒查询一次，避免过于频繁触发限流（查询接口默认 20 RPS）。 +- **事件通知替代轮询**：频繁轮询浪费资源且易触发限流。百炼已接入阿里云 EventBridge，支持任务完成后主动推送通知（HTTP 回调 URL 或 RocketMQ）。事件源为 `acs.dashscope`，事件类型为 `dashscope:System:AsyncTaskFinish`，关键字段为 `data.task_status` 与 `data.task_id`；收到通知后只需查询一次即可拿到结果。 +- **结果时效**：任务结果（如图像/视频 URL）与 `task_id` 有效期一般为 24 小时；3D 生成的模型下载链接有效期更短，仅 **2 小时**，需及时下载。 +- **地域一致性**：模型、Endpoint、API Key 必须属于同一地域（如华北2·北京、新加坡等），跨地域调用会失败。3D 生成目前仅支持华北2（北京）。 +- **接口路径差异**：不同模型的下发路径并不统一（如 `.../aigc/video-generation/video-synthesis`、`.../aigc/image2video/video-synthesis`、`.../text2image/image-synthesis` 等），接入前请以对应模型文档为准。 ## 关联主题页 @@ -67,4 +62,3 @@ - [more about models](../api/more-about-models.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/dashscope-sdk.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/dashscope-sdk.md index 1f0dc1fe..de46d3bd 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/dashscope-sdk.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/dashscope-sdk.md @@ -96,3 +96,4 @@ else: + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/evaluation.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/evaluation.md index e659976e..a303b8d6 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/evaluation.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/evaluation.md @@ -1,81 +1,77 @@ -# 评测 +# 评测体系 -评测是百炼平台提供的一类质量验证能力，通过对应用输出或模型回答进行多维度量化打分，帮助开发者在模型选型、调优验证、应用上线等环节中以数据驱动决策。按评测对象不同，平台将其分为**应用评测**与**模型评测**两条主线，二者共用"评测集 + 评测任务 + 评估器"的基本范式，但在评测集类型、评估器机制和结果口径上存在差异。 +评测体系是百炼平台用于系统化衡量输出质量的一整套能力，覆盖**应用评测**（智能体/工作流应用）与**模型评测**（文本生成模型）两大场景，通过评测集、评测维度/评估器、评分方式与评测报告构成完整的评估闭环。 -## 在百炼不同场景中的使用 +## 两类评测场景 -### 应用评测 +百炼的评测能力按被评测对象分为两条相对独立的链路： -面向智能体应用与工作流应用，评估其端到端输出质量。覆盖评测集管理、评测任务编排、自动评估器评分、人工标签标注与评测报告分析全流程，支持自动评测与手动评测两种范式。 +- **应用评测**：评估已发布智能体应用、工作流应用的回答质量，支持自动评测（大模型基于知识库生成评测集并打分）和手动评测（人工标注打分）。当前存在新旧两套系统，新版以「评测任务 + 评估器 + 标签」组织。 +- **模型评测**：评估文本生成类模型的能力，支持自定义评测（自有数据集 + 自定义维度）和基线评测（C-Eval、MMLU、GSM8K、BBH 等公开数据集）。 -- **自动评测**：基于应用关联的知识库，由大模型自动生成评测集并按 1-5 分评分，产出评分、BadCase 分析、归因分析和调优建议。仅面向已发布且配置知识库的智能体应用，要求开通"应用观测"，单次最多 8 个应用横向评测。 -- **手动评测**：人工构建评测集并对应用输出逐条打标（较差/一般/较好，或 1-5 分），适合有领域专家介入的端到端验证。 +两者共享一套核心思路：准备评测数据 → 定义评分规则 → 创建评测任务 → 查看报告。 -当前控制台提供"新版应用评测"与"旧版"两套界面，在评测任务、评估器、标签管理页面左上角单击"返回旧版"可切换。新版评测集支持智能体、工作流、自定义三种类型，按所选应用出入参自动生成数据模板；旧版仅区分对话分析（`.xls`/`.xlsx`）与知识问答（`.jsonl`）两类。使用前请先确认所处版本。 +## 评分方式 -### 模型评测 +无论应用还是模型评测，评分方式基本归为三类，选型取决于是否有标准答案与是否需要语义理解： -面向大语言模型本身，基于数据集对模型进行多维度量化评估，最终生成综合得分、通过率与分数分布等评测报告。适用于模型选型、调优验证、能力量化与持续监控。 +| 评分方式 | 原理 | 适用场景 | 费用 | +|----------|------|----------|------| +| 大模型评估（LLM/AI 自动评测） | 裁判模型按 Prompt 语义打分或分类 | 相关性、幻觉、内容安全等语义场景 | 产生 Token/裁判模型费用 | +| 规则评估（Code/自动化指标） | ROUGE、BLEU、Cosine、字符串匹配等算法 | 翻译、摘要、格式校验、精确匹配等确定性场景 | 无额外费用 | +| 人工评估 | 人工逐条标注 Pass/Fail 或打分 | 创意写作、专业领域主观判断 | 无裁判费用 | -- **自定义评测**：业务场景评测，需先创建评测维度并准备 Excel 评测数据。提供 5 种评测维度类型——大模型评估-数值型（AI 裁判 1-5 分，推荐度最高）、规则评估-文本相似度、大模型评估-分类型（Pass/Fail）、规则评估-字符串匹配、人工评估-分类型。一个评测任务可组合多个维度。 -- **基线评测**：使用系统预置的标准榜单数据集（C-Eval、MMLU、ARC、GSM8K、HellaSwag、BBH）验证模型通用能力，无需自备数据，**仅支持调优后的模型**，不支持预置模型。 +**选型路径**：有标准答案且格式固定 → 字符串匹配；有标准答案但表述多样 → 文本相似度；无标准答案需语义理解 → 大模型评估；需主观判断 → 人工评估。 -### 与模型调优、模型监控的关系 +## 评测集（数据基础） -评测贯穿模型生命周期：调优前以评测结果作为选型与基线依据；调优后用相同评测集复测以验证提升幅度；上线后由模型监控接管运行态指标。模型监控提供分钟级运行指标、调用日志与主动告警，与评测的离线质量评估互补——前者保障稳定性，后者保障效果。 +评测集是评测任务的数据输入，需在数据管理模块或评测系统中准备： -## 关键参数与配置 - -### 评测集 - -- **数据格式**：应用评测旧版支持 `.xls`/`.xlsx`（对话分析）与 `.jsonl`（知识问答）；新版手动上传支持 `.xls`/`.xlsx`，单文件不超过 20MB，单次最多 10 个文件，存储位置固定为平台存储，创建后类型不可修改。模型评测使用 Excel 格式，分评测数据集（含 Prompt、Completion，系统实时推理生成 Output）与推理结果集（已含 Output，直接评分）两种来源。 -- **数据量建议**：小规模验证 50-100 条，正式评测 200-500 条，全面评估 500+ 条。 -- **自动生成**仅支持知识问答类型，且仅支持 `qwen-max` 和 `qwen-plus` 模型；手动上传需先下载模板填写，再上传并**发布**后才能用于评测任务，草稿状态不可用。修改通过"增量导入"完成，每次发布生成新版本，评测任务可选特定版本。 - -### 评测任务 +- **应用评测集**：旧版分对话分析（`.xls/.xlsx`）与知识问答（`.jsonl`）；新版分智能体、工作流、自定义三类，具备版本管理，创建后类型不可改。 +- **模型评测集**：单轮对话，Excel 格式，每行含 **Prompt**（用户输入）与 **Completion**（期望输出）。参评模型对每条 Prompt 推理，评分参考 Completion。 -应用评测任务串联评测集、被测应用、评估器与标签，关键限制： +数据量建议：小规模验证 50-100 条，正式评测 200-500 条，全面评估 500 条以上。 -- 任务名称最多 50 字符，任务描述最多 200 字符。 -- 关联应用支持三种方式：不关联应用（纯人工标注）、工作流、智能体。 -- 每个评测任务最多添加 10 个评估器，建议组合 3-5 个覆盖不同维度（如 LLM + Code 组合），所有变量必须完成参数映射后才能保存。 -- 评测任务发起后配置不可修改，如需调整请创建新任务；任务调用大模型产生的 Token 费用正常计费。 +## 评测维度与评估器（评分规则） -模型评测任务状态包括：待执行（高峰排队）、进行中、评测完成、评测失败、评测终止（人工手动终止）。 +评分规则是评测体系的核心组件，创建为模板后可被多个任务复用： -### 评估器 +- **模型评测的评测维度**提供五种评分器类型：大模型评估-数值型、大模型评估-分类型、规则评估-文本相似度、规则评估-字符串匹配、人工评估-分类型。维度类型创建后不可修改。 +- **应用评测的评估器**支持预置模板（通用质量、智能体、文本匹配、文本相似度、格式校验）、自定义（LLM 评估器 / Code 评估器）以及基于历史评测任务标注结果抽象生成。每个评测任务最多添加 10 个评估器，建议组合 3-5 个从不同维度评估。 -应用评测的评估器定义"如何评分"，可被多个评测任务复用。预置模板按通用质量、智能体、文本匹配、文本相似度、格式校验五类组织；自定义评估器分三种： - -- **LLM 评估器**：用大模型评分，适合相关性、有害性、幻觉检测等语义场景。配置项含模型选择、Prompt、评分范围、通过阈值，建议使用 32B 以上参数量模型并试运行验证。 -- **Code 评估器**：用 Python 3.10 函数实现评分逻辑，适合格式校验、数值计算、精确匹配。函数签名须包含所有入参，必须返回数值类型评分。 -- **基于评测任务创建**：从已完成标注的历史评测任务中自动抽象出 LLM 评估器，不支持试运行。 - -模型评测的"评分器 Prompt"仅适用于大模型评估类型（数值型、分类型），裁判模型接收三个核心变量：`${prompt}`（原始输入，必填）、`${output}`（模型输出，必填）、`${completion}`（参考答案，有标准答案时使用）。System Prompt 作用于被评测模型（学生），评分器 Prompt 作用于裁判模型（阅卷老师），二者费用归属不同。 +## 关键参数与配置 -### 评分规则 +- **评分范围**（数值型）：整数打分区间，默认 0-5，建议不超过 10，范围过大会降低 LLM 评分一致性。 +- **通过阈值**：判定 Pass/Fail 的分界线，数值型步长 0.1，相似度型步长 0.01。 +- **评分器 Prompt**（大模型评估）：至少含一个变量（`${prompt}`、`${output}`、`${completion}`），长度不超过 50000 字符；用于指导裁判模型如何打分。 +- **System Prompt**：配置于评测任务，为被评测模型设定角色/行为规范，通常可留空，注意勿与评分器 Prompt 混淆。 +- **数据来源**：评测数据集（含 Prompt+Completion，产生推理费用）或推理结果集（已含 Output，不产生推理费用）。 +- **推理参数**：Temperature、TopP 等，按所选模型动态加载。 +- **标签类型**（应用评测）：分类、布尔值、数字、文本，用于标注评测与观测数据。 -评分范围决定打分尺度：精细评估用 0-100，快速分类用 0-1 或 1-5；通过阈值决定 Pass/Fail。模型评测系统预置三种评分器模板——综合评测（默认，相关性/文化敏感性/信息丰富性/清晰性/用户参与度 5 维度）、语义相似度、自定义评测。 +## 计费说明 -## 结果查看 +费用主要由**被评测模型推理费用**与**裁判模型评分费用**两部分构成： -任务完成后进入详情页： +- 使用推理结果集可免去推理费用。 +- 规则评估、人工评估无裁判模型费用。 +- 已部署的调优模型评测不额外计费（推理费用包含在部署算力费用中）。 -- **数据明细**：查看每条数据的 Prompt、Completion、Output 及对应评测维度的评分。应用评测支持普通模式与快速标注两种标注模式。 -- **指标统计**：查看综合得分（评测维度的平均分）、通过率（达到阈值的样本占比）、评测集总量、已完成量、未完成量。基线评测还提供分学科得分明细、能力雷达图与业界标准模型的行业对比。 +成本优化建议：先用 50-100 条小规模验证 → 保存推理结果集复用 → 确定性场景优先用规则评估。 ## 限制与注意事项 -- **模型支持范围**：模型评测自定义评测支持千问系列（QwQ/Max/Plus/Turbo/Coder/Math）、千问开源版（Qwen3/Qwen2.5/Qwen2/Qwen1.5）、通义法睿及部分第三方文本生成模型；列表可能随时变化，以创建任务页面显示为准。 -- **基线评测仅支持调优模型**，需先完成模型调优与部署；不支持预置模型。 -- **数据集类型限制**：模型评测仅支持评测集，不支持训练集。 -- **版本差异**：应用评测新版与旧版在评测集类型、关联应用范围、评估器机制上有显著差异，使用前请先确认所处版本。 +- 模型评测当前仅支持文本生成类模型，且仅支持控制台操作，不提供公开 API/SDK。 +- 基线评测仅北京地域可用，不支持下载评测结果。 +- 数据管理与数据清洗/增强能力仅适用于华北2（北京）地域。 +- 任务提交后不可更换目标模型、维度类型创建后不可修改，选错需删除重建。 +- 应用自动评测仅面向已发布且已配置知识库的应用，须开通应用观测并具备相应权限。 +- LLM 评分器存在位置偏差与自我偏好偏差，1-3% 的分差通常为噪声，建议定期人工抽查校准。 ## 关联主题页 - [application evaluation](../guides/application-evaluation.md) - [model evaluation introduction](../guides/model-evaluation-introduction.md) -- [fine tuning](../guides/fine-tuning.md) -- [model monitoring](../guides/model-monitoring.md) +- [model data overview](../guides/model-data-overview.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/fine-tuning.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/fine-tuning.md index 520edd64..3098445e 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/fine-tuning.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/fine-tuning.md @@ -1,101 +1,89 @@ -# 模型调优 +# 模型微调与生产链路 -模型调优（Fine-tuning）是百炼平台基于开发者自有数据对基础模型进行定制化训练的能力，用于提升模型在特定行业或业务场景下的表现、降低输出延迟、抑制幻觉并对齐人类偏好。它处于「调优 → 压缩 → 部署」模型生产链路的起点，产出的自定义微调模型可作为模型压缩、模型部署和基线评测的输入。 +模型微调（Fine-tuning）是在 Prompt 工程、插件调用等手段仍无法满足效果时，把领域知识、任务能力、人类偏好或特定音色/风格直接写入模型参数的深度定制手段。它是百炼平台「数据准备 → 模型调优 → 模型压缩（可选）→ 模型部署」这条模型生产链路的核心环节。 -## 调优方法 +> **注意**：微调、压缩、部署与调用能力**仅在华北2（北京）地域可用**，且必须使用该地域的 API Key；子账号（RAM 用户）需预先被授予调用、训练和部署权限。 -百炼提供三种递进式调优方法，推荐按 `CPT（可选）→ SFT → DPO（可选）` 的顺序使用： +## 完整生产链路 -| 方法 | 目标 | 数据要求 | 典型场景 | -| --- | --- | --- | --- | -| CPT（继续预训练） | 注入领域知识 | 1000 万+ Token 无标签文本 | 金融/医疗/法律等垂直领域适配 | -| SFT（监督微调） | 学会遵循指令 | 1000+ 条高质量问答对 | 客服、代码助手、Agent 工具调用 | -| DPO（直接偏好优化） | 对齐人类偏好 | 100+ 组正负样本对 | 安全合规强化、降低幻觉 | +一条典型的自定义模型生产链路包含四个阶段，前后衔接： + +1. **数据准备**：创建、清洗、增强训练集与评测集（仅控制台，暂无数据处理 API）。 +2. **模型调优**：指定基础模型、训练集/验证集与超参数，提交微调任务，训练完成后得到自定义模型。 +3. **模型压缩（可选）**：对全精度微调模型做量化，降低部署所需 MU 规格、减少推理成本。 +4. **模型部署**：把微调或导入的模型发布为独立、资源专享的在线推理服务，再通过标准 API 调用。 + +## 场景一：模型调优 + +按模态划分，不同模型支持的训练方式差异明显： -每种方法又区分**全参训练**和**高效训练（LoRA）**两种模式：全参训练效果更好但耗时更长；高效训练收敛快、成本低，适合快速验证和时间敏感的场景。 +- **文本生成（千问系列）**：支持 CPT、SFT（全参 `sft` / 高效 `efficient_sft`）、DPO（全参 `dpo_full` / 高效 `dpo_lora`）。是否支持某种方式因模型而异（如 Qwen3-32B、Qwen2.5 系列支持全部 5 种，部分新模型仅支持 `sft`）。 +- **视觉理解（千问 VL）**：支持 SFT 全参与高效训练，不支持 CPT/DPO。 +- **图像/视频生成（万相）**：仅支持 SFT-LoRA 高效微调。 +- **语音合成（CosyVoice）**：仅支持 `efficient_sft`，且当前只能通过 API 发起，控制台暂不支持。 -## 支持的模态与模型 +文本生成推荐按递进顺序组合：`CPT（可选）→ SFT → DPO（可选）`。 -- **文本生成**：Qwen3.6/3.5/3/2.5 系列多个规格，覆盖全参训练与 LoRA 高效训练。 -- **视觉理解（千问 VL）**：Qwen3-VL-8B/4B-Instruct、Qwen2.5-VL-72B/32B/7B-Instruct 等，支持 SFT 全参和高效训练。 -- **图像生成**：wan2.7-image-pro、wan2.7-image（SFT-LoRA），支持文生图与图生图微调。 -- **视频生成**：wan2.5-i2v-preview、wan2.2-i2v-flash、wan2.2-kf2v-flash（SFT-LoRA）。 -- **语音合成**：cosyvoice-v3-flash（SFT 高效微调），用于高还原度专属音色定制。 +| 方式 | 目标 | 数据量 | 数据形态 | +| --- | --- | --- | --- | +| CPT（持续预训练） | 补领域知识 | 1000 万+ Token | 无标签领域文本 `{"text":"..."}` | +| SFT（监督微调） | 学会遵循指令 | 1000+ 条 | ChatML「问-答」对 | +| DPO（直接偏好优化） | 对齐人类偏好 | 100+ 组 | 同指令下 `chosen` / `rejected` 回答对 | + +训练模式分**全参训练**与**高效训练（LoRA）**，两者费用相同；官方建议模型支持全参时优先全参（效果更好、性价比更高），LoRA 适合训练时间/成本敏感或数据集较小的场景。 -具体支持模型清单以百炼控制台「模型调优」页面的实时列表为准。 +## 场景二：模型压缩（量化） -## 使用方式 +百炼的模型压缩特指**量化**，不涉及剪枝或蒸馏。它把全精度微调模型转为低精度版本，在保持能力前提下降低部署 MU 规格。以 qwen3.5-flash-2026-02-23 为例，压缩前 MU1*2（108 元/小时）、压缩后 MU8*1（47 元/小时），成本节省约 56%。 -### 控制台操作 +> **注意**：压缩不可逆，压缩后模型不支持继续微调或二次压缩；仅支持百炼平台微调产出的自定义模型。 -1. 在「数据管理」页面上传训练数据集并发布。 -2. 在「模型调优」页面创建训练任务，选择模型、训练方式和超参数。 -3. 观察 Training Loss / Validation Loss 曲线判断训练状态。 -4. 训练完成后在「模型部署」页面一键部署，或进入「模型压缩」进行量化降本。 +## 场景三：模型部署 -### API 操作 +部署提供三种互斥的计费方式，创建后无法更改： -通过 DashScope API 完成全流程： +- **预置吞吐（PTU）**：预留资源保障特定 TPM，额度内不限速，TPS 通常提升约 1.5～2.0 倍，适合流量可预估的高负载生产。支持 PTU 长输入（部分模型最高 200K token）与前缀缓存折扣，超额自动转按量计费。 +- **模型单元（MU）**：按时长 × 单元数计费，资源独占，支持部分预置模型与所有调优后模型。 +- **按 Token 使用量**：不使用不计费，仅支持 SFT 高效训练后的自定义模型，主要用于效果验证。 -```bash -# 1. 上传训练文件 -curl --request POST 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/files' \ - --header 'Authorization: Bearer '${DASHSCOPE_API_KEY} \ - --form 'files=@"/path/to/file.jsonl"' \ - --form 'purpose="fine-tune"' +此外可通过**我的模型**从 OSS 导入本地训练的 **LoRA** 模型（不支持全参微调模型），rank 须为 8/16/32/64 之一，必需 `adapter_model.safetensors` 与 `adapter_config.json`，且不得修改 vocab 或 chat_template。 -# 2. 创建调优任务 -curl --location "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes" \ - --header "Authorization: Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}" \ - --header 'Content-Type: application/json' \ - --data '{"model":"qwen3-8b","training_file_ids":[""],"training_type":"sft"}' +## 关键参数与配置 -# 3. 查询任务状态（轮询直到 SUCCEEDED） -curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/' \ - --header "Authorization: Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}" -``` +文本生成调优的常用超参： -## 训练数据格式 +- `learning_rate`：高效训练建议 `1e-4` 量级，全参/CPT 建议 `1e-5` 量级。 +- `n_epochs`：默认 `3`，范围 `[1, 200]`；数据量 <10000 建议 3~5，>10000 建议 1~2。 +- `batch_size`：一般 16/32。 +- `max_length`：建议设为模型最大值；SFT **丢弃**超长数据，DPO **截断**后仍训练。 +- `lora_rank` / `lora_alpha` / `lora_dropout`：LoRA 专用，秩越大效果略好但更慢、更易过拟合。 +- 通过 API 创建任务时，`n_epochs`、`batch_size`、`max_length` 因影响计费而**必填**。 -- **SFT 文本生成**：ChatML 格式的 JSONL，每行一个 `messages` 数组，支持 system/user/assistant 多轮对话；不支持 OpenAI 的 `name`、`weight` 参数；assistant 行可选 `loss_weight`（0.0~1.0，邀测参数）。 -- **SFT 思考模型（Thinking）**：只能针对最后一条 assistant 输出训练，思考内容须用 `...` 标签包裹，标签前后的换行需保留。 -- **SFT 视觉理解（千问 VL）**：在 ChatML 基础上 user content 使用数组格式，支持 `image`、`video`（路径或帧列表）、`resized_width/height`、`fps/sample_fps`、`video_start/end` 等字段；训练数据与图片/视频打包为 ZIP 上传。 -- **DPO 数据集**：在 `messages` 之外增加 `chosen` 与 `rejected` 字段，对最后一条用户输入训练正负偏好；`chosen` 支持 `loss_weight`（邀测）。 -- **CPT 训练集**：纯文本格式，每行 `{"text":"文本内容"}`。 -- **图生视频训练集**：标注文件固定命名 `data.jsonl`（≤20MB），含 `prompt`、`first_frame_path`、`last_frame_path`（首尾帧）、`video_path`（仅训练集）；图像最大 4096×4096，支持 BMP/JPEG/PNG/WEBP，视频支持 MP4/MOV。 +> **注意**：不同文档默认学习率取值不一致（控制台面板显示 `3e-4`、API SFT 全参示例为 `1.6e-5`）。请以实际训练方式对应的量级为准，切勿照搬。 -## 关键参数 +万相图像/视频、CosyVoice 各有独立超参集（如万相 `max_steps`/`generation_type`，CosyVoice 分 `lm_*` 韵律与 `fm_*` 音色两组网络的参数，8 个子字段全部必填）。 -| 参数 | 说明 | -| --- | --- | -| `model` | 选择的基础模型名称，须在支持调优的模型清单内 | -| `training_file_ids` | 已上传的训练文件 ID 列表 | -| `training_type` | 调优类型：`sft` / `dpo` / `cpt` | -| 训练方式 | 全参训练 或 高效训练（LoRA） | -| `loss_weight` | assistant/chosen 行可选，控制样本重要性（0.0~1.0，邀测） | -| `custom_calibration_file_ids` | 用于模型压缩阶段的校准数据（压缩任务用） | +## 数据格式要点 -## 下游衔接 +- **SFT（文本）**：ChatML，每行一个 `{"messages":[...]}`，所有 assistant 输出都会被训练；不支持 OpenAI 的 `name`/`weight`。 +- **SFT 思考模型**：仅训练最后的 assistant 输出，思考内容用 `` 标签包裹并保留前后换行。 +- **DPO**：ChatML 加 `chosen` / `rejected` 字段。 +- **CPT**：纯文本 `{"text":"..."}`。 +- **视觉理解/图生视频**：需按字段规范提供图片、视频路径或帧列表。 -- **模型压缩**：对全参微调产出的模型执行量化，进一步降低部署成本；已量化的模型不支持二次压缩或继续训练。 -- **模型部署**：将微调或压缩后的模型发布为在线推理服务。 -- **基线评测**：仅支持调优后的模型，用于验证通用能力（学科、数学、推理）。 -- **数据管理**：训练集与评测集统一在「数据管理」中创建、清洗与增强，仅「内部上传」类型且「已发布」状态的数据集可用于校准。 +## 面向开发者的使用方式 -## 限制和注意事项 +- **控制台（推荐入门）**：模型调优页面创建任务 → 选训练方式与模型 → 配置训练集/验证集与 Checkpoint → 训练 → 部署 → 评测。 +- **API / 命令行**：统一四步流程——上传数据集（`POST /api/v1/files`）→ 创建调优任务 → 轮询任务状态与训练指标 → 部署为在线服务并调用推理端点。 -- 调优任务为异步执行，需通过 API 或控制台轮询任务状态（待开始 / 排队中 / 运行中 / 成功 / 失败 / 已取消）。 -- 训练数据须符合对应方法的最低规模要求；若评测结果不佳，最直接的改进方式是收集更多高质量数据。 -- 视觉理解训练中如需传入 `system` 消息，content 必须使用数组格式 `[{\"text\":\"...\"}]`。 -- 数据管理能力当前仅适用于华北2（北京）地域，且暂无可用的数据处理 API，需在控制台完成。 -- 思考模型训练后若在样本中关闭了思考标签，部署后不建议再开启思考模式调用。 +若调优后评测效果不佳，最简单的改进办法是收集更多高质量数据继续训练；压缩免费期内可对同一模型尝试多个量化模板，用业务测试集验证后再上线。 ## 关联主题页 -- [model production](../api/model-production.md) - [fine tuning](../guides/fine-tuning.md) +- [model production](../api/model-production.md) - [model compression](../guides/model-compression.md) +- [model deployment 1](../guides/model-deployment-1.md) - [model data overview](../guides/model-data-overview.md) -- [model evaluation introduction](../guides/model-evaluation-introduction.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/function-calling.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/function-calling.md index 477d340b..7e8ba43d 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/function-calling.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/function-calling.md @@ -1,71 +1,45 @@ -# 函数调用（Function Calling / 工具调用） +# 函数调用（Function Calling） -函数调用（Function Calling，又称工具调用）是指大模型在生成回复的过程中，根据用户输入和工具描述自主判断是否需要调用外部工具（函数/API），并生成结构化的调用参数；应用执行工具后，将结果回传给模型，由模型合并结果生成最终答案。它是弥补大模型在实时信息获取、精确计算、图像处理、外部系统操作等原生局限的核心机制。 +函数调用（Function Calling）是指大模型在推理过程中，根据用户输入、工具名称与工具描述判断是否需要调用外部工具（函数/API），并生成结构化的调用参数，再将工具返回结果并入上下文以生成最终回复的能力。它是弥补大模型在实时信息获取、精确计算、外部系统操作等原生局限的核心机制。 ## 在百炼平台的使用场景 -函数调用贯穿百炼的多种应用与接口，不同场景下的调用形态和控制粒度有所差异： +百炼平台在多个层面暴露和使用函数调用能力： -### [OpenAI 兼容接口](openai-compatible-interface.md)（Chat Completions / Responses） - -- **Chat Completions** 标准对话接口支持 `function call`，模型可返回工具调用请求，适用于通用对话中的工具触发。 -- **Responses** 接口是 Chat Completions 的演进版，内置联网搜索等工具，简化了上下文与工具管理，适合智能体场景。 -- 迁移自 OpenAI 应用时，通常只需修改 `base_url`、`api_key`、`model` 三个参数即可复用原有的 function call 代码。 - -### 智能体应用（Agent） - -- **新版智能体（Agent 2.0）**：将知识库、MCP、插件等能力统一抽象为工具，由智能体自主规划调用顺序，支持完整的「规划-执行-反思」链路。推荐使用具备强工具调用能力的模型（如千问-Max / 千问 3 系列）。通过「ReAct 最大轮次」（取值 1-50）限制单次会话中的工具调用次数。 -- **旧版智能体（Agent 1.0）**：通过知识库（RAG）和插件扩展能力，先检索再决策是否调用工具；自定义插件有 5 秒超时限制。 - -### 工作流应用（Workflow） - -在工作流中，插件 / MCP 以**节点**形式出现，按用户编排的顺序执行，需手动指定输入参数并把输出传递到下一节点，而非由模型主动规划调用。 - -### 插件（Plug-in） - -插件是工具集合，一个插件可含多个工具（每个工具有唯一的工具 ID，如 `calculator`、`code_interpreter`、`quark_search`）。在智能体应用 / Assistant API 中，模型依据工具名称与描述判断是否调用；通过 API 调用时需正确传递工具 ID。单个智能体应用最多添加 10 个工具。 - -### MCP（Model Context Protocol） - -MCP 是大模型与外部工具之间的统一信息通道，让智能体和工作流无需为每个工具单独编写接口即可接入海量第三方工具。单个智能体最多同时添加 5 个 MCP 服务。调用准确性高度依赖提示词，建议在提示词中写明工具名称与能力。 - -### Managed Agents（托管运行时） - -平台在服务端托管会话状态与沙箱，智能体可自主调用内置工具（`bash`、`read`、`write`、`edit`、`glob`、`grep`、`download_file` 等 7 个内置工具）、MCP 服务和 Skill。工具调用过程与结果通过会话级 SSE 事件流实时推送，事件历史持久化，支持中断与续接。 - -### 实时[多模态](multimodal.md)（Omni-Realtime API） - -基于 WebSocket 的实时音视频对话接口同样支持工具调用：模型通过服务端事件 `response.function_call_arguments.done` 返回工具调用参数，客户端执行工具后通过 `conversation.item.create` 事件回传结果。 +- **文本生成模型**：所有通用文本模型（如 `qwen3.7-plus`、`qwen3.6-flash`、`qwen3.7-max`）均支持 Function Calling。此外平台还提供免复杂配置的内置工具（联网搜索、代码解释器、网页抓取），开箱即用。 +- **API 接口层**：函数调用通过不同接口协议暴露，字段约定各有差异： + - **OpenAI 兼容 Chat Completions**：以 OpenAI 的 `tools` / `tool_calls` 字段约定描述工具与调用结果，迁移成本最低。 + - **OpenAI 兼容 Responses**：内置联网搜索、代码解释器、网页内容提取等工具，并自动管理对话历史，无需手动维护上下文。 + - **Anthropic 兼容 Messages**：以 tool use 形式支持工具调用，适合 Anthropic 生态应用。 + - **DashScope 原生接口**：功能与参数最完整，是使用平台全部工具能力时的首选。 +- **实时多模态（Qwen-Omni-Realtime）**：基于 WebSocket 的实时 API 同样支持工具调用（Function Calling）。模型触发调用后通过 `response.function_call_arguments.done` 服务端事件返回调用参数，客户端执行工具后再用 `conversation.item.create` 事件将结果回传给模型。 +- **应用构建（智能体 / 工作流）**： + - **智能体应用（Agent）/ Assistant API**：模型根据输入、工具名称与描述自主判断是否调用，动态选择并规划调用顺序；新版智能体（Agent 2.0）把知识库、MCP、插件统一为“工具”交由模型自主编排。 + - **工作流应用**：工具作为编排节点按预定义流程执行，调用顺序由用户编排而非模型规划。 +- **插件（Plug-in）**：调用插件的本质就是通过函数调用触发插件下的工具（如 `code_interpreter`、`calculator`、`quark_search` 等）。模型依据工具描述决定调用哪个工具。 ## 关键参数与配置 -| 场景 | 关键配置 | 说明 | -| --- | --- | --- | -| Chat Completions | `tools` / `function` | 声明可调用的工具及其参数 schema | -| 新版智能体 | ReAct 最大轮次（1-50） | 限制单次会话工具调用最大次数 | -| 智能体应用 | 工具数上限 10 | 应用会根据输入选择调用一个或多个工具 | -| MCP（智能体） | MCP 服务数上限 5 | 模型自动判断是否调用 | -| Managed Agents | `resources` 挂载 + SSE 事件流 | 沙箱路径约定 `/mnt/session/uploads` | -| Omni-Realtime | `session.update` 配置工具；`response.function_call_arguments.done` / `conversation.item.create` | 通过事件回传调用结果 | -| Managed Agents API | `POST /sessions/{session_id}/events` | 注入函数结果、工具审批等事件 | +- **工具定义**：需为每个工具提供名称、功能描述与参数 Schema。工具描述质量直接影响模型判断是否/如何调用。 +- **模型能力要求**：应选用具备强工具调用能力的模型。插件调用目前支持 `qwen-turbo`、`qwen-plus`、`qwen-max`、`qwen-vl-max`、`qwen-vl-plus` 等；智能体推荐千问-Max 系列。 +- **思考模式**：可通过 `enable_thinking` 开启（Responses API 用 `reasoning.effort` 控制），配合工具调用完成“规划-执行-反思”链路。 +- **ReAct 最大轮次**：智能体中取值 1-50，限制单次会话内工具调用的最大次数。 +- **实时 API 事件**：VAD/Manual 模式下通过 `session.update` 配置工具；调用参数由 `response.function_call_arguments.done` 返回，结果经 `conversation.item.create` 回传。 +- **调用约束**：每个智能体应用最多可添加 10 个工具；旧版智能体的自定义插件有 5 秒超时限制。 -## 面向开发者的实用建议 +## 开发者实践建议 -- **选强工具模型**：优先选用工具调用能力强的模型（千问-Max、千问 3 系列），弱模型易漏调或错调。 -- **写清工具描述与提示词**：模型依据工具名称和描述决策，描述越明确，调用越准；MCP / 插件尤其依赖提示词中明确指令。 -- **注意 Token 消耗**：工具返回内容会作为上下文回传模型，增加输入（并可能间接增加输出）Token。 -- **控制调用轮次**：通过 ReAct 最大轮次等参数避免工具调用死循环。 -- **区分自主调用与编排**：智能体 / Assistant API 由模型自主规划调用，工作流则由用户显式编排节点顺序。 +- 迁移已有 OpenAI/Anthropic 应用时，优先选用对应生态的兼容接口，注意核对不同接口的工具字段映射差异。 +- 需要联网搜索、代码解释器等内置工具时，使用 Responses 接口而非普通 Chat Completions。 +- 需要最完整的工具能力与参数控制时，使用 DashScope 原生接口。 +- 编写清晰、无歧义的工具描述，是提升模型正确触发函数调用的关键。 ## 关联主题页 - [omni realtime api](../api/omni-realtime-api.md) -- [managed agents api](../api/managed-agents-api.md) +- [model experience](../guides/model-experience.md) +- [qwen api reference](../api/qwen-api-reference.md) - [llm application](../guides/llm-application.md) - [plug in](../guides/plug-in.md) -- [model context protocol](../guides/model-context-protocol.md) -- [toolkits and frameworks](../api/toolkits-and-frameworks.md) -- [managed agents](../guides/managed-agents.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/model-deployment.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/model-deployment.md index 1fd024ce..0f2719f1 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/model-deployment.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/model-deployment.md @@ -1,75 +1,92 @@ -# 模型部署 +# 模型部署与高速推理 -模型部署是百炼平台将预置模型、微调模型或导入模型发布为在线推理服务的能力，使应用可通过统一接入点调用模型推理，满足高并发、低延迟的生产需求。本文相关能力仅适用于华北二（北京）地域。 +模型部署是将百炼平台的预置模型、微调模型或导入模型发布为独立、资源专享的在线推理服务的过程；高速推理则是在部署之上（或独立）为调用提供容量刚性兑付与更高输出速度的一组能力。两者共同解决生产环境对高并发、低延迟和确定性吞吐的需求。 -## 在百炼场景中的使用 +## 在百炼平台的使用场景 -模型部署是「调优 → 压缩 → 部署」模型生产链路的最后一环： +模型生产的完整链路为：**模型调优（Fine-tuning）→ 模型压缩（可选量化）→ 模型部署 → 推理调用**。开发者可通过调优 API 定制专属模型，用模型压缩降低部署规格与成本，再通过部署 API 发布为在线服务，最后调用端点进行推理。 -- 接收**模型调优**产出的自定义微调模型，或**模型压缩**产出的低精度量化模型，部署为在线推理服务。 -- 也支持将**从阿里云 OSS 导入的 LoRA 模型**部署上线（当前仅支持 LoRA，不支持全参微调模型导入）。 -- 部署后获得可调用的接入点，应用通过 OpenAI Chat 兼容、OpenAI Responses、Anthropic 兼容或 DashScope 协议调用。 +围绕"部署 + 推理"，平台提供多种资源与容量形态，按业务诉求选型： -部署、查询、推理和删除全流程均可通过控制台或 API/命令行完成；模型压缩产出的模型在「我的模型」中单击「部署」即可上线，支持的部署规格由所选量化模板决定（如 MU5、MU8）。 +- **需要私有推理服务、资源独占**：用模型部署（PTU / 模型单元 / 按 Token）创建专属服务。 +- **只需锁定容量、抵御公共限流**：用 **TPM 预留**，为指定模型预留专属吞吐量。 +- **只需更快出字、计费不变**：用**快速模式（Fast mode）**，把输出速度提升到标准 API 的 1.5~2 倍。 +- **需要降低部署成本**：先对微调模型做**模型压缩（量化）**，再部署。 -## 计费方式 +## 部署的三种计费方式 -部署前可在模型部署控制台查看不同模型的预估每小时费用。计费方式在服务创建后无法更改，如需切换必须下线已部署模型后重新部署。三种计费方式： +计费方式在服务创建时选定，创建后不可更改（需下线后重新部署）： -| 计费方式 | 适用场景 | 计费依据 | 扩缩容 | 关键约束 | -| --- | --- | --- | --- | --- | -| 预置吞吐（PTU） | 高负载生产、稳定吞吐、低延迟 | 使用时长 × 预置吞吐 | 自助增减吞吐量 | 超额自动转按量计费；预付费无法提前退费 | -| 模型单元 | 资源独占、性能自定义、长时任务 | 使用时长 × 单元数 × 单价 | 自助增减单元数 | 后付费先到先得；首月内退订日单价按 1.2 倍计费 | -| Token 用量 | 调优效果验证、性价比优先 | 输入/输出 Token 数 × 单价 | 控制台提交申请，人工审核 | 仅支持部分 LoRA 调优模型；一个月不使用自动释放 | +- **预置吞吐（PTU）**：预留资源保障特定 TPM，额度内不限速，TPS 通常较按 Token 提升约 1.5~2.0 倍。适合流量稳定、需并发/延迟确定性的高负载场景。支持按小时后付费与按天预付费。 +- **模型单元（MU）**：按时长 × 单元数计费，资源独占、性能可自定义，支持 PD 分离（拆分 Prefill/Decode 降低首 Token 延迟）。适合私有微调模型与长时任务。支持按分钟后付费与按月预付费。 +- **按 Token 使用量**：仅对 SFT 高效训练（LoRA）后的自定义模型开放，主要用于调优效果验证。 -PTU 模式相比按 Token 计费 TPS 通常提升约 1.5~2.0 倍；模型单元模式支持 PD 分离（Prefill 与 Decode 拆到不同节点，降低首 Token 延迟、提高吞吐）；按 Token 用量模式为「不使用不计费」。 +> 预付费无法提前退费，首月内提前退订按单价 1.2 倍计费；PTU 超出购买吞吐或输入超模型上限时，自动切换为按量付费（响应头 `x-dashscope-ptu-overflow:true`）。 -## PTU 长输入与缓存 +## PTU 长输入与前缀缓存 -PTU 部署支持长输入和前缀缓存，通过阶梯容量系数和缓存折扣管理额度消耗： +- **长输入阶梯系数**：部分模型对超过 32K 的输入按更高系数折算 TPM（如 glm-5.1 在 [32K, 200K] 区间输入 1.33 / 输出 1.17），部分模型无阶梯（1.0）。 +- **前缀缓存折扣**：命中缓存的输入 token 按折扣系数消耗额度（glm-5.1 为 0.2，deepseek-v4-pro 低至 0.08），显著降低多轮对话与重复前缀场景成本。 +- **额度识别字段**：`service_tier`（`ptu-standard` 走 PTU 额度）、`provisioned_tokens`（折算后实际消耗）、`cached_tokens`（缓存命中数）。这些字段在 OpenAI Chat 兼容、OpenAI Responses、Anthropic 兼容、DashScope 四种协议下的 JSON 路径不同，需分别读取；Anthropic 兼容格式暂不返回 `cached_tokens`。 -- **长输入**：部分模型支持超过 32K token 的输入，超出部分按更高的阶梯系数折算 TPM 消耗。例如 `glm-5.1`（200K 上限，缓存折扣 0.2）：[0, 32K) 区间输入/输出系数均为 1.0，[32K, 200K] 区间输入 1.33 / 输出 1.17。 -- **前缀缓存优惠**：命中缓存的输入 token 按折扣系数消耗额度，降低多轮对话和重复前缀场景的额度消耗。 -- **自动转按量计费**：超出 PTU 额度或输入超过模型上限（千问 128K / DeepSeek 64K）时，请求自动转为按量计费，无需修改调用代码，响应头含 `x-dashscope-ptu-overflow:true`。 +建议创建或扩容前用控制台**容量计算器**（依据 RPM、平均输入/输出长度、预估缓存命中率）估算所需 TPM，避免额度不足产生意外按量费用。 -API 响应通过以下字段标识计费方式与额度消耗： +## 模型导入（LoRA） -| 字段 | 说明 | -| --- | --- | -| `service_tier` | `ptu-standard` 表示使用 PTU 额度；`default` 或不返回表示按量计费 | -| `provisioned_tokens` | 折算后实际消耗的 PTU 额度 token 数（含阶梯系数和缓存折扣） | -| `cached_tokens` | 前缀缓存命中的 token 数 | +部署自训练模型前需从 OSS 导入 LoRA 微调版本，核心要求： -不同 API 格式下上述字段的 JSON 路径存在差异；Anthropic 兼容格式暂不返回 `cached_tokens`，可通过 `provisioned_tokens` 间接判断缓存效果。PTU 利用率在长输入场景下可能超过 100%（因阶梯系数使折算消耗高于原始 token 数），属正常现象。 +- 仅支持 **LoRA**，不支持全参微调；必需文件 `adapter_model.safetensors` 与 `adapter_config.json`。 +- **rank** 必须为 8/16/32/64 之一，且同模型各 LoRA 层 rank 一致。 +- 不得新增 token、修改 vocab 或 chat_template，须与开源基础模型完全一致；VL 模型必须冻结 VIT（含 `visual` 权重则无法导入）。 +- **OSS 前提**：Bucket 需添加 `bailian-datahub-access` 标签（值 `read`）、文件须放子目录、不支持归档类存储；首次导入需完成服务关联角色授权。 -## 模型导入（部署前置） +支持基础模型涵盖千问3、千问3-VL、千问2.5、千问2.5-VL 系列。 -部署自定义 LoRA 模型前，需先将本地训练的 LoRA 模型从阿里云 OSS 导入到百炼。基础模型涵盖千问3 系列（32B/14B/8B/4B-Instruct-2507、千问3-VL-8B-Instruct）和千问2.5 系列（72B/32B/14B/7B-Instruct、千问2.5-VL-72B/7B-Instruct）。 +## 使用 API / 命令行部署 -导入前提与限制： +部署接口统一为 `POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/deployments`（仅华北2·北京，需先配置 `DASHSCOPE_API_KEY`），通过 `plan` 字段区分计费方式： -- **OSS Bucket**：需添加 `bailian-datahub-access` 标签（值为 `read`）；不支持归档/冷归档/深度冷归档存储；须选择子目录；支持内容加密和私有 Bucket。 -- **必需文件**：`adapter_model.safetensors`（权重）与 `adapter_config.json`（配置）。 -- **rank 限制**：rank 必须为 8、16、32 或 64，同一模型所有 LoRA 层 rank 值需一致。 -- **词汇表与对话模板**：训练时添加新 token 或修改 vocab、修改 `chat_template` 的模型无法导入。 -- **VIT 冻结**：VL 模型必须冻结 Vision Transformer，LoRA adapter 中包含 `visual` 开头的权重参数则无法导入。 +- **PTU**：`"plan": "ptu"`，配合 `ptu_capacity.input_tpm` / `output_tpm`。 +- **模型单元**：`"plan": "mu"`，配合 `deploy_spec`（如 `MU1`）、`capacity`（副本数）、`enable_thinking`、`max_context_length`、`rpm_limit`、`tpm_limit` 等。 +- **按 Token（LoRA）**：`"plan": "lora"`，`capacity` 必填但无效，扩缩容需在控制台申请。 -首次从 OSS 导入需完成授权：主账号单击「前往授权」自动开通 OSS 服务关联角色（`AliyunServiceRoleForSFMDataHubOSSImport`）并为 Bucket 添加标签；子账号需主账号先在 RAM 控制台授予 `ram:CreateServiceLinkedRole` 权限。导入后模型状态包括创建中、创建成功（可部署）、创建失败、已失效。注意：导入模型在百炼推理的效果可能与本地使用 vLLM、SGLang 不一致。 +部署自定义模型时 `model_name` 使用**模型 ID**（在"我的模型"页面获取）。查询状态用 `GET /deployments/{id}`。 -## 来源文档 +## 模型压缩（量化）降本 -- 模型部署介绍（model-deployment-1/model-deployment-introduction.md） -- 预置吞吐长输入与缓存（model-deployment-1/ptu-long-input-and-cache.md） -- 模型导入（model-deployment-1/model-import.md） -- 模型压缩（model-compression/model-compression-introduction.md） -- 模型调优简介（fine-tune-text-generation-model/model-training-overview.md） -- 模型生产 API（model-api-reference/model-production/deployments-api.md） +模型压缩特指量化（不含剪枝/蒸馏），将全精度微调模型转为低精度版本以降低部署所需 MU 规格。例如 qwen3.5-flash 微调模型压缩前 MU1*2（108 元/小时），压缩后 MU8*1（47 元/小时），成本节省约 56%。压缩不可逆，压缩后不支持继续微调或二次压缩，仅华北2（北京）可用。量化模板中 MU 编号越大规格越小、成本越低但精度损失可能越大；校准数据应选择与推理场景语义相近的数据集。 + +## 高速推理能力 + +### TPM 预留：锁定专属容量 + +- **专属模型 code**：创建预留后系统生成专属 `model` code，需将请求中的 `model` 替换为该 code 才命中预留容量。 +- **超额不中断**：超出预留自动降级为公共池按量计费，无需改代码，可在详情页查看超额降级统计。 +- **计费**：按 kTPM（1 kTPM = 1000 Tokens/分钟）预付费，部署成功即计费。 +- **管理**：支持在线扩缩容；退订不可恢复，缩容/退订退费按已用部分 1.5 倍系数结算；到期后 2 小时内可调用，2~14 小时转已停止（可续费），14 小时后删除。 + +### 快速模式（Fast mode）：更高输出速度 + +当前处于 **preview 阶段**，面向 AI 编程助手、Agent 多步推理、实时对话等对输出速度敏感的场景： + +- **高速输出**：TPS 达标准 API 的 1.5~2 倍（约 80~100 TPS）。 +- **计费不变**：仍按输入/输出 token 计费。 +- **特殊限流**：超出 TPM 不立即限流，请求进入排队队列（区别于 TPM 预留的"超额降级按量"）。 +- **使用方式**：将 `model` 指定为支持快速模式的 model ID（如 `glm-5.2-fast-preview`），域名格式为 `https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`。`glm-5.2` 默认返回 `reasoning_content`，[流式输出](streaming.md)时思考与回答分别通过 `delta.reasoning_content` 与 `delta.content` 推送。 + +## 选型建议 + +- 追求成本优化且流量波动大：**按量付费**。 +- 流量可预估、不能接受公共限流：**TPM 预留**。 +- 高吞吐 + 高性能确定性：**PTU 专属部署**。 +- 只想更快出字、代码改动最小：**快速模式**。 +- 私有微调模型且要降本：先**模型压缩**再按 **MU** 部署。 ## 关联主题页 - [model deployment 1](../guides/model-deployment-1.md) - [model production](../api/model-production.md) - [model compression](../guides/model-compression.md) -- [fine tuning](../guides/fine-tuning.md) +- [model high speed inference](../guides/model-high-speed-inference.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/multimodal.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/multimodal.md index 0c8ca9a0..d238b34c 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/multimodal.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/multimodal.md @@ -1,56 +1,45 @@ -# 多模态 +# 多模态能力 -多模态（Multimodal）指在同一模型或服务中同时处理文本、图像、音频、视频等多种类型数据的能力。在百炼平台上，多模态既体现为模型的输入/输出能力（如视觉理解、语音对话、图文视频生成），也体现为向量与检索层面的跨模态语义对齐。 +多模态能力指模型同时理解或生成文本、图像、音频、视频、3D 等多种模态内容的能力。在百炼平台上，它既体现为「输入多模态」（如图文混合输入、音视频实时对话），也体现为「输出多模态」（如文生图、文生视频、语音合成、3D 资产生成）。 -## 在百炼平台中的典型场景 +## 在百炼平台的主要场景 -### 实时音视频交互（Omni-Realtime） +百炼按模态与任务把能力拆分到多个方向，开发者可按需组合： -Qwen-Omni-Realtime 系列基于 WebSocket 提供低延迟的实时多模态对话，支持语音输入/输出、图像输入、语音活动检测（VAD）、工具调用与联网搜索，适用于语音助手、智能客服等场景。图像通过 `input_image_buffer.append`（JPG/JPEG，Base64 编码）随音频流一起输入，输出模态由 `modalities` 控制（`["text"]` 或 `["text","audio"]`）。 +- **实时音视频对话**：Qwen-Omni-Realtime 系列通过 WebSocket 提供低延迟的语音输入/输出、图像输入、语音活动检测（VAD）、工具调用与联网搜索，适用于智能客服、语音助手等实时交互场景。 +- **图像生成与编辑**：覆盖文生图、图生图、局部重绘、扩图、背景生成、虚拟模特、AI 试衣、创意海报等，涉及千问 Qwen-Image、万相 Wan/Wanx、Z-Image、可灵 Kling、Vidu 等模型家族。 +- **视频生成与编辑**：聚合万相 Wan、HappyHorse、PixVerse、Vidu、可灵 Kling 及人像驱动模型，支持文生视频、图生视频（首帧/首尾帧/续写）、参考生视频、视频编辑与数字人。 +- **3D 资产生成**：基于 Tripo 模型支持文生 3D、单图生 3D、多图生 3D，产出带 PBR 材质或无贴图的 GLB 模型。 +- **视觉理解与 OCR**：以 Qwen 旗舰多模态模型理解图像与长视频（最长约 2 小时），并提供专优的 OCR/文档提取能力。 +- **语音合成 / 识别 / 语音转语音**：TTS、ASR、声音复刻/设计、S2S 实时对话与同传翻译，以及音乐生成。 -### 视觉理解 +## 输入与协议 -视觉理解模型支持图像分析、视频理解和 OCR。旗舰模型 `qwen3.7-plus` 支持 1M 上下文、最长约 2 小时视频；`qwen3.5-ocr` 专为文档、表格、手写内容优化。图像按 `h x w / (32 x 32) + 2` 计算 Token，单张最高约 1600 万像素。 - -### 图像生成与编辑 - -涵盖文生图、图像编辑、图像翻译、风格迁移等，主要模型族为千问（Qwen-Image）、万相（Wan/Wanx）、Z-Image 与可灵（Kling），通过 HTTP 或 [DashScope SDK](dashscope-sdk.md) 调用。图像编辑与图文混排本质上是文本 + 图像的多模态输入输出。 - -### 视频生成 - -文生视频、图生视频、参考生视频、视频编辑与人像动画均采用异步调用（创建任务 -> 轮询结果）。其中"参考生视频"（如 `wan2.7-r2v`）接受图片/视频/音频的多模态输入，可实现多角色互动与音色一致性；数字人（`wan2.2-s2v`）基于单图 + 音频生成说话/唱歌视频。 - -### 知识库（RAG）多模态检索 - -知识库支持文档搜索、图片问答、音视频搜索等多模态场景。图片问答类知识库使用 `multimodal-embedding-v1`（1024 维）向量模型；视觉理解场景自动切换为 `qwen3-vl-embedding`（qwen3 多模态向量）；多模态知识库的排序只能选 `qwen3-vl-rerank`。音视频解析会做语音识别、视频帧提取与剧情解析，并按时间轴结构化对齐。 - -### 多模态向量与排序 - -多模态向量模型（如 `qwen3-vl-embedding`）将文本、图像、视频映射到同一语义空间，支持以文搜图、以图搜视频等跨模态检索，可生成"独立向量"（逐项对比）或"融合向量"（综合理解）。排序侧的 `qwen3-vl-rerank` 支持对文本、图片、视频候选做统一重排（文本 100 条 / 图片 40 张 / 视频 4 段）。 +- **实时流式（WebSocket）**：延迟最低，适合实时交互。Omni-Realtime 通过 `input_audio_buffer.append`（PCM 音频，Base64）、`input_image_buffer.append`（JPG/JPEG，Base64）等事件送入多模态素材，`session.update` 的 `modalities` 控制输出模态（`["text"]` 或 `["text","audio"]`）。 +- **HTTP 同步**：新一代图像模型（如 `wan2.6-image`、`wan2.7-image`、`z-image-turbo`）支持一次请求返回结果，路径为 `.../aigc/multimodal-generation/generation`，请求体用 `messages` 结构，`content` 内混排 `text` 与 `image`。 +- **HTTP 异步**：图像、视频、3D 生成等耗时任务（约 1-5 分钟）统一采用「创建任务拿 `task_id` → 轮询查询」两步流程，创建时必须携带请求头 `X-DashScope-Async: enable`，否则报错 `current user api does not support synchronous calls`。`task_id` 有效期 24 小时，切勿重复创建，轮询即可。 ## 关键参数与配置 -- **输出模态（`modalities`）**：Omni-Realtime 中决定返回纯文本还是文本 + 音频，默认 `["text","audio"]`。 -- **图像输入**：Realtime 通过 `input_image_buffer.append` 传入 Base64 编码的 JPG/JPEG；生成/理解类通过请求体中的图像 URL 或 Base64 传入。 -- **视频参数**：视觉理解支持最长约 2 小时 / 2GB 视频；视频生成为异步任务，需轮询 `task_id`。 -- **向量维度与类型**：多模态向量按模型固定或可选维度（如 `qwen3-vl-embedding` 默认 2560），并可选择独立或融合向量类型。 -- **多模态重排**：`qwen3-vl-rerank` 的 `query` 支持文本和图片两种查询模态，`top_n` 控制返回数量。 -- **知识库多模态解析**：创建知识库时选择解析方式（大模型文档解析 / Qwen VL 解析 / 音视频解析），部分配置（如 Meta 抽取、多轮对话改写）创建后不可更改。 +不同模态的请求体大多由 `model`、`input`、`parameters` 三部分组成： -## 开发者提示 +- **实时对话**（`session.update`）：`modalities`、`voice`（音色，因模型而异）、`input_audio_format` / `output_audio_format`（仅 `pcm`，输入 16kHz、输出 24kHz）、`turn_detection.type`（`server_vad` / `semantic_vad`）及 `threshold`、`silence_duration_ms` 等。 +- **图像生成**：`input.prompt` / `negative_prompt`（或新协议 `messages`），图像编辑用 `images` / `image_url` / `mask_image_url`；`parameters` 含 `size`（如 `1024*1024`、`1K`/`2K`/`4K`）、`n`、`aspect_ratio`、`watermark`、`prompt_extend` 等。 +- **视频生成**：`input.prompt` 描述画面镜头，`input.media` 承载 `first_frame` / `last_frame` / `reference_image` / `video` 等素材；`parameters` 含 `resolution`（`480P`/`720P`/`1080P`）、`duration`、`ratio` 等。 +- **3D 生成**：`prompt`、`image`、`images` 三者互斥；`parameters` 含 `texture_quality`、`geometry_quality`、`pbr`、`texture`。 -- 实时语音图像交互优先走 WebSocket 的 Omni-Realtime API，非实时的视频生成走异步任务模式。 -- 需要跨模态检索时，向量与重排要成对选用多模态模型（`qwen3-vl-embedding` + `qwen3-vl-rerank`），避免与纯文本模型混用导致语义空间不一致。 -- 图片问答类知识库的向量模型（`multimodal-embedding-v1`）在创建时锁定，选型前需确认维度与场景匹配。 +## 注意事项 + +- **地域隔离**：模型、Endpoint URL 与 API Key 必须属于同一地域，华北2（北京）、新加坡、美国（弗吉尼亚）等地域各自独立、不可混用；部分能力（如 Tripo 3D、Fun-Music）仅在特定地域可用。推荐迁移到业务空间专属域名（如 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`）以获得更好性能与稳定性。 +- **产物有效期**：图像结果 URL 有效期 24 小时，3D 模型下载链接仅 2 小时，务必及时下载。 +- **计费**：图像等仅对成功生成的输出计费，输入与失败任务不计费；具体计费、上下文窗口等实时参数以模型广场为准。 ## 关联主题页 - [omni realtime api](../api/omni-realtime-api.md) - [image generation](../api/image-generation.md) - [video generation api](../api/video-generation-api.md) -- [knowledge base](../guides/knowledge-base.md) +- [3d generation](../api/3d-generation.md) - [model experience](../guides/model-experience.md) -- [vector and sort](../api/vector-and-sort.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/openai-compatible-interface.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/openai-compatible-interface.md index 89a8d1b3..7105da05 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/openai-compatible-interface.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/openai-compatible-interface.md @@ -1,54 +1,47 @@ # OpenAI 兼容接口 -OpenAI 兼容接口是阿里云百炼提供的一套遵循 OpenAI API 协议规范的调用方式，让开发者只需替换 `base_url`、`api_key` 和 `model` 三个参数，即可将现有 OpenAI 应用无缝迁移到百炼平台，复用原有的 SDK 与示例代码。它是百炼上迁移成本最低、生态兼容性最好的接入路径。 +OpenAI 兼容接口是百炼平台提供的一套与 OpenAI 官方 API 高度对齐的调用方式：开发者可直接复用官方 OpenAI 客户端库（Python/Node SDK）或 HTTP 请求，仅需替换 `api_key`、`base_url` 与 `model` 三项，即可将现有 OpenAI 应用平滑迁移到百炼，无需改动业务逻辑。 ## 在百炼平台的使用场景 -OpenAI 兼容接口贯穿百炼的模型调用、应用调用、工具接入等多个场景： +OpenAI 兼容接口是百炼最主流的接入入口，覆盖多种典型场景： -- **模型直接调用**：通过 OpenAI 官方 SDK 调用 Qwen 系列（`qwen-max`/`qwen-plus`/`qwen-flash` 等）以及 DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 等第三方直供模型，API 格式与千问一致。 -- **专用模型调用**：`tongyi-intent-detect-v3`（意图理解）、`qwen-mt-plus`（翻译）、`qwen3.5-ocr`（OCR）、`gui-plus`（界面交互）等专用模型多数支持 OpenAI 兼容协议；但 `qwen-deep-research`、Qwen-Audio、[多模态](multimodal.md) Embedding 模型仅支持 DashScope 协议。 -- **应用调用**：智能体和工作流应用可通过 OpenAI 兼容的 Responses API 调用，支持同步/异步、多轮对话、[流式输出](streaming.md)。 -- **第三方工具接入**：Cursor、Cline、Cherry Studio、Chatbox、Qwen Code、OpenCode 等工具选择 "OpenAI Compatible" 提供商，填入 Base URL、API Key 和 Model ID 即可接入。 -- **订阅套餐**：Token Plan 团队版与 Coding Plan 均提供 OpenAI 兼容端点，供 AI 编程工具交互式使用。 +- **迁移已有 OpenAI 应用**：追求最低迁移成本时的首选。已基于 OpenAI SDK 构建的应用，改动量极小。 +- **调用通义千问及三方模型**：支持 Qwen 商业版/开源版、Qwen-VL、Qwen-Coder、Qwen-Omni、Qwen-Math，以及 DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 等三方模型（三方直供模型仅在中国内地地域可用，需先在控制台开通）。 +- **调用专用模型**：意图理解（`tongyi-intent-detect-v3`）、翻译（`qwen-mt-plus`）、OCR（`qwen3.5-ocr`）、界面交互（`gui-plus`）等多数专用模型均可通过 OpenAI 兼容接口调用。 +- **接入第三方工具**：Cursor、Cline、Cherry Studio、Chatbox、Dify 等聊天客户端与开发工具，统一以「Base URL + API Key + 模型 ID」的形式通过 OpenAI 兼容协议接入百炼网关。 -## 接口类型 +> 注意：并非所有模型都支持。例如 Qwen-Audio、`qwen-deep-research` 仅支持 DashScope 协议（后者仅 Python SDK、仅北京地域）。使用前请对照具体模型的 API 参考确认。 -百炼在 OpenAI 兼容协议下提供多套接口，覆盖从对话到文件管理的完整场景： +## 接口家族 -| 接口类型 | 说明 | 典型用途 | -| --- | --- | --- | -| Chat Completions | 标准对话接口，支持流式/非流式、function call | 通用对话、工具调用 | -| Responses | Chat Completions 的演进版，内置联网搜索、代码解释器、网页内容提取，自动管理对话历史 | 智能体、简化上下文管理 | -| Completions | 文本补全接口，支持 FIM（fill-in-middle） | 代码补全、内容续写 | -| Embedding | 文本向量化接口 | 文本检索、语义相似度 | -| Files | 文件上传/查询/删除 | 文档问答、Batch 输入、模型调优 | -| Conversations | 会话管理，配合 Responses API 使用 | 跨设备对话延续 | -| Batch（文件输入）/ Batch Chat | 异步或同步批量处理，费用为实时调用的 50% | 数据标注、模型评测、批量对话 | +OpenAI 兼容体系不止 Chat Completions，还包含多个能力接口： + +- **Chat Completions（对话补全）**：最常用的接口，支持非流式、流式（`stream=True`，配合 `stream_options={"include_usage": True}` 返回 Token 统计）与 function call 工具调用。 +- **Responses（智能体原生接口）**：Chat Completions 的演进版本，内置联网搜索、网页抓取、代码解释器、文搜图/图搜图等工具；输入更灵活（可直接传字符串），并通过 `previous_response_id` 自动管理多轮上下文，无需手动拼接消息历史。 +- **Conversations（会话管理）**：提供会话的创建、查询、更新、删除及消息项管理，配合 Responses 可自动注入历史上下文。 +- **Completions（文本补全）**：面向代码补全/内容续写，当前仅支持 `qwen-coder-turbo`，且仅适用于中国内地（北京）地域，使用 `<|fim_prefix|>...<|fim_suffix|>...<|fim_middle|>` 模板。 +- **Embedding、文件、Batch** 等能力也提供对应的兼容接口，并可直接接入 LangChain / LangChain4j 等主流框架。 ## 关键参数与配置 -- **`model`（必选）**：指定具体模型名，按精确字符串匹配，版本号差异视为不同模型。 -- **`messages`（必选）**：对话消息列表，含 `role`（user/assistant/system）和 `content`；Responses 接口改用 `input`，且由平台自动维护历史。 -- **`stream`（可选）**：是否[流式输出](streaming.md)，默认 `false`。 -- **`api_key`**：推荐写入环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY`，避免硬编码。Base URL 必须与同计费方案的 API Key 配套，否则报 401/403。 +迁移的核心是配置以下三项： -### Base URL +- **`api_key`**：替换为百炼 API Key。各地域的 API Key 相互独立、不能跨地域混用，切换地域时需同步更换。建议写入环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY`，避免硬编码泄露。 +- **`base_url`**：OpenAI SDK 统一使用以 `/compatible-mode/v1`（部分方案为 `/v1`）结尾的路径；HTTP 调用在其后追加资源路径（如 `/chat/completions`、`/responses`、`/embeddings`、`/files`）。 +- **`model`**：替换为百炼支持的模型名称。 -OpenAI 兼容接口的路径统一为 `/compatible-mode/v1`（部分套餐为 `/v1`），各地域与计费方案的域名不同、不可混用： +各地域 SDK `base_url`（`{WorkspaceId}` 为业务空间 ID，可在控制台业务空间详情页查看）： -| 计费方案 / 地域 | OpenAI 兼容 Base URL（示例） | +| 地域 | base_url | | --- | --- | -| 业务空间专属域名（北京，推荐） | `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | +| 华北2（北京） | `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | | 新加坡 | `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | +| 日本（东京） | `https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | +| 德国（法兰克福） | `https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | | 美国（弗吉尼亚） | `https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | -| 按量计费（存量域名） | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | -| Token Plan 团队版 | `https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | -| Coding Plan | `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1` | - -其中 `{WorkspaceId}` 为业务空间 ID，可在控制台业务空间详情页查看。北京、新加坡、东京、法兰克福地域调用时 Base URL 必须包含 WorkspaceId。 -### 最简调用示例 +最小调用示例（北京地域）： ```python import os @@ -65,24 +58,22 @@ completion = client.chat.completions.create( print(completion.choices[0].message.content) ``` -## 限制与注意事项 +部分模型的专属参数需通过 OpenAI SDK 的 `extra_body` 传入，例如 Qwen-MT 的 `translation_options`（`source_lang` / `target_lang` / `terms` / `tm_list` / `domain_prompt`）、Qwen-OCR 的 `min_pixels` / `max_pixels`、GUI-Plus 的 `vl_high_resolution_images`。 + +## 注意事项 -- **功能完整度**：兼容接口为保证协议一致性，可能不暴露百炼原生的全部参数；需要最全采样参数、插件或业务字段时，建议改用 DashScope 原生接口。 -- **工具能力差异**：联网搜索、代码解释器、网页内容提取为 Responses 接口专属内置能力，Chat Completions 不内置，需自行实现或按工具调用协议接入。 -- **对话历史管理**：仅 Responses 接口自动维护历史，其他接口需调用方自行管理上下文，避免超出模型上下文窗口。 -- **协议不支持的模型**：Qwen-Audio、[多模态](multimodal.md) Embedding（如 qwen3-vl-embedding）、`qwen-deep-research` 等仅支持 DashScope 协议，无法用 OpenAI 兼容接口调用。 -- **凭证与域名隔离**：按量计费、Token Plan、Coding Plan 三者的 API Key 与 Base URL 完全隔离，混用会导致意外扣费或鉴权失败；各地域的 API Key 与模型列表也不能跨地域混用。 -- **模型名冲突**：在 Cursor 等工具中部分模型名会与内置模型冲突，需改写别名（如 `kimi-k2.6` → `kimi-k2-6`）。 +- **Base URL 与 API Key 必须同地域、同计费方案配套**，否则会报 401 或跨地域错误。 +- **推荐使用业务空间专属域名**（`{WorkspaceId}.{region}.maas.aliyuncs.com`）用于生产环境，具备更高并发、更低时延与流量隔离，请求超时 3600 秒；旧版 `dashscope.aliyuncs.com` 等域名仍可用但建议迁移，超时 600 秒。 +- **旧版路径将停止维护**：Responses 与 Conversations 的旧路径 `/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/...` 即将下线，请迁移到新版 `/compatible-mode/v1/...`。 +- **依赖内置工具（联网搜索、代码解释器等）时须用 Responses 接口**，而非普通 Chat Completions。 +- 跨接口迁移时需核对参数映射：DashScope 原生接口参数最全，OpenAI/Anthropic 兼容接口以各自生态的字段约定为准。 ## 关联主题页 - [qwen api reference](../api/qwen-api-reference.md) - [toolkits and frameworks](../api/toolkits-and-frameworks.md) - [get started with models](../guides/get-started-with-models.md) -- [more models](../api/more-models.md) -- [application call](../api/application-call.md) -- [token plan guide](../guides/token-plan-guide.md) - [use chat client or development tool](../guides/use-chat-client-or-development-tool.md) - +- [more models](../api/more-models.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/rag.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/rag.md index 10e542c9..f136ddf7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/rag.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/rag.md @@ -1,77 +1,64 @@ # 检索增强生成（RAG） -检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种在大模型生成回答前，先从外部知识源检索相关内容并注入 Prompt 的技术，用于为大模型补充私有数据与最新信息，提升特定领域问答的准确性、降低幻觉。 +检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是指大模型在生成回答前，先从外部知识库检索相关内容并拼接进上下文，从而补充私有数据、最新信息，提升回答的准确性并降低幻觉。它是阿里云百炼平台知识库、智能问答与多种应用场景的核心底层能力。 ## 在百炼平台的使用场景 -百炼把 RAG 能力拆成"检索"与"生成"两段，围绕这两段提供了从托管到自建、从控制台到 API 的多层方案： +百炼围绕 RAG 提供从建库到问答、从控制台到 API、从云端到本地的多条落地路径： -- **云端知识库（托管 RAG）**：在控制台创建知识库，完成数据导入、切片、向量化、检索召回、问答生成的完整链路。适合无需自定义切分/嵌入模型、希望开箱即用的场景。知识库功能仅在中国站**华北2（北京）**地域开通使用。 -- **智能体应用挂载知识库**：为百炼智能体应用绑定私有知识库（最多 15 个），让问答覆盖私域问题，并可接入网站、企业微信、微信公众号、钉钉等渠道。 -- **知识检索 / 知识问答 API**：通过 DashScope 应用网关的 HTTP REST 接口调用。知识检索接口只返回排序后的切片，供你自行拼 Prompt 调用大模型；知识问答接口通过 SSE 流式返回"规划 → 检索 → 生成"三个阶段，开箱即用。 -- **本地知识库 RAG**：检索环节在本地执行、生成环节调用通义千问 API，适合需要灵活控制文档切分与嵌入模型的场景。 -- **框架集成**：Python 侧用 LlamaIndex 构建云端或本地 RAG 应用；Java 侧用 Spring AI Alibaba 检索百炼知识库。均以 [API Key 鉴权](api-key.md)。 -- **底层能力**：向量（Embedding）模型负责语义召回，排序（Rerank）模型负责二次精排，二者是 RAG 检索质量的基础。 +- **云端知识库（控制台）**：基于百炼知识库能力构建 RAG，先创建知识库（选类型、配数据源与索引参数），再关联到智能体或工作流应用。工作流应用中把「知识库」节点接在开始节点后，用内置变量 `query` 作输入，输出 `result` 传给大模型节点。知识库功能仅在中国站 **华北2（北京）** 地域开通使用。 +- **知识检索与知识问答服务**：平台在知识库之上提供两类独立服务。知识检索支持多知识库联合检索（最多 15 个），流水线为 Query 改写 → 向量+关键词混合检索 → Rerank 精排 → 加权返回；知识问答基于大模型结合检索生成自然语言回答，提供极速（单轮）与多轮智能（Agentic 规划搜索）两种模式，支持拒答、防泄漏、引用来源展示。 +- **HTTP REST API（DashScope 应用网关）**：知识检索接口 `POST /api/v1/indices/knowledge/search` 适合自定义生成流程（拿到排序切片后自行拼 [prompt](../guides/prompt.md) 调模型）；知识问答接口 `POST /api/v2/apps/knowledge/chat` 通过 SSE 流式返回规划、工具调用、生成三阶段，适合开箱即用。二者用 API Key Bearer 鉴权，Base URL 为 `https://{workspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`，默认 25 QPS。 +- **开源框架集成**：LlamaIndex（Python）用于读取本地文件上传建云端知识库并构建 RAG 应用；Spring AI Alibaba（Java）用于集成智能体/工作流应用并检索百炼知识库。均以 [API Key 鉴权](api-key.md)。 +- **本地知识库 RAG**：检索在本地执行、生成调用通义千问 API，适合需要灵活切分与自选嵌入模型的场景。 +- **应用接入渠道**：RAG 应用可通过 AppFlow 接入网站、企业微信、微信公众号、钉钉等渠道，为回答覆盖私域问题。 -## 检索链路与关键参数 +## RAG 流水线与底层模型 -标准检索流程为：Query 改写 → 向量 + 关键词混合检索 → Rerank 重排 → 相似度过滤 → 返回切片。 +一次典型 RAG 调用可拆为三阶段，每阶段对应可优化的环节与模型： -云端知识库检索侧的核心参数： +1. **建立索引**：文档切分（智能切分）、Meta 信息抽取、生成向量。文本向量推荐 text-embedding-v4（Qwen3-Embedding 系列），支持 2048/1536/1024/768/512 等多种维度；多模态检索用 qwen3-vl-embedding / multimodal-embedding-v1。 +2. **检索召回**：向量检索 + 关键词检索混合，再经 Rerank 精排。排序模型推荐 qwen3-rerank（文本，支持 100+ 语种）与 qwen3-vl-rerank（多模态），`gte-rerank` 将于 2026-05-30 下线。 +3. **生成答案**：将召回切片与用户提问一并送入大模型（如 qwen-max、qwen3.6-plus/qwen3.7-plus 等）生成回答。 -| 参数 | 取值 | 说明 | -| --- | --- | --- | -| 初步向量检索 TopK | 1–100（默认 50） | 向量语义召回切片数 | -| 初步关键词检索 TopK | 1–100（默认 50） | 关键词匹配召回切片数 | -| 排序模型 | qwen3-rerank / qwen3-rerank(hybrid) / qwen3-vl-rerank | [多模态](multimodal.md)库只能选 vl-rerank | -| 排序模式 | 问答 / 相似 / 自定义高级 | 问答模式按 QA 匹配度，相似模式按语义相似度 | -| 相似度阈值 | 0.01–1.0 | 过滤低分切片，过高会丢弃全部结果 | -| 最大召回数量 | 1–20 | 最终返回切片数 | +## 关键参数与配置 -框架侧（LlamaIndex）常用参数： +云端知识库侧： -- `similarity_top_k`：相似度最高的检索结果数（示例 5）。 -- `similarity_cutoff`：过滤检索结果的最低相似度阈值（示例 0.4）。 -- `top_n`：Rerank 后返回的结果数（示例 1）。 -- `node_postprocessors`：可挂 `SimilarityPostprocessor`（阈值过滤）、`DashScopeRerank`（重排）等后处理器。 - -本地 RAG 应用侧的 RAG 参数：召回片段数（越大参考越多但噪声可能增加）、相似度阈值（越大参考越少、为 0 不剔除）、携带上下文轮数、模型温度等。 - -## 向量与排序模型 +- **相似度阈值**：仅语义相似度高于阈值的切片才被召回，阈值过高会导致全部被过滤（如调到 0.60 可能无召回）。 +- **召回片段数 / 最大召回数量（TopK/K）**：取值 1–20，复杂问题可适当增大以补全答案，但会增加 Token 消耗，推荐「按拼装长度」策略。 +- **权重**：多知识库召回时按信息源重要性分配，**仅在同类型知识库之间生效**。 +- **Meta 信息抽取**：以 key-value 附加到切片，提升检索准确性并降低 Token 消耗；支持常量、变量、大模型、正则、关键词五种取值方式。**知识库创建后无法再配置 metadata 抽取**。 +- **智能切分 / 多轮对话改写**：均在创建知识库时配置，创建时未开启则后续无法补开（除非重建）。 +- 检索服务全局参数：知识库路由、混排模型（qwen3-rerank / qwen3-rerank(hybrid) / qwen3-vl-rerank）、混排模式（问答/相似/自定义）；每库可独立配置向量/关键词 TopK（1–100）、排序模型、相似度阈值、标签过滤。 -- **文本向量**：推荐 `text-embedding-v4`（Qwen3-Embedding 系列，支持 100+ 语种，维度可选 2048/1536/1024 默认/768/512 等），云端知识库多用 512 维；大规模向量化可用异步批处理接口。 -- **排序（Rerank）**：推荐 `qwen3-rerank`（文本）与 `qwen3-vl-rerank`（[多模态](multimodal.md)）；`gte-rerank` 系列将于 2026 年下线，建议迁移。 -- **[多模态](multimodal.md)向量**：`qwen3-vl-embedding` 支持文本/图像/视频映射到同一语义空间，用于跨模态检索；图片问答类知识库使用 `multimodal-embedding-v1`（1024 维）。 +LlamaIndex 侧关键参数： -## 知识库配置要点 - -- **类型不可改**：创建时选定文档搜索 / 数据查询 / 图片问答 / 音视频搜索类，后续不可更改。 -- **一次性配置项**：Meta 信息抽取、多轮对话改写与知识库绑定，创建时未设好则后续无法开启（除非重建）。 -- **切片**：推荐"智能切分"，按语义自适应选择切片点，单切片 Token 上限 6,000。 -- **规格**：标准版（0.03 元/小时、1 QPS）与旗舰版（按 RCU 计费、50–10,000 QPS）；RCU 按"向上取整（峰值 QPS ÷ 50）"估算。 - -## 效果优化与诊断 +- `Settings.llm = DashScope(model_name="qwen-max")`：生成回答调用的大模型。 +- `similarity_top_k`：返回相似度最高的检索结果数（示例 5）。 +- `similarity_cutoff`：过滤检索结果的最低相似度阈值（示例 0.4）。 +- `top_n`：重排后返回的结果数（示例 1）。 +- 后处理 `node_postprocessors`：`SimilarityPostprocessor`（按阈值过滤）、`DashScopeRerank(model="gte-rerank")`（重排）、`response_mode="tree_summarize"`（响应聚合方式）。 -优化建议先建立评估基线（至少 100 组覆盖事实 / 比较 / 教程 / 分析型的评测用例），再按失败类型针对性改进： +本地 RAG 侧关键参数：模型选择、温度、最大回复长度、携带上下文轮数；召回片段数、相似度阈值（为 0 时不剔除）；嵌入模型默认用百炼 embedding API，也可换本地 GTE 向量模型；受限流约束，单文件建议不超过 100 MB。 -- **没有相关知识**：补充知识库内容，优化源文件排版（去水印、避免合并/跨页单元格、优先 Markdown），统一实体表述，启用多轮对话改写。 -- **召回不相关**：为文件加标签做前置过滤，或配置 Meta 元数据做结构化筛选。 -- **切片不完整**：改用智能切分，人工检查并修正异常切片。 -- **重排不佳**：通过命中测试反复调整相似度阈值与召回片段数（K 值 1–20）。 +## 效果优化建议 -## 鉴权与调用约定 +RAG 效果由建立索引、检索召回、生成答案三阶段共同决定。建议先建立至少 100 组问题的评估基线（覆盖事实型/比较型/教程型/分析型），再针对失败用例（大模型打分 < 4）逐项诊断： -知识检索与问答接口属于 DashScope 应用网关体系（HTTP REST），使用 API Key Bearer 鉴权，Base URL 由业务空间 ID 拼接：`https://{workspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`。默认用户维度限流 25 QPS。这与 `CreateIndex`、`Retrieve` 等 OpenAPI RPC 接口不同。 +- 检索无效 → 补充知识、优化排版、统一实体、开启多轮对话改写； +- 召回不相关 → 标签过滤、元数据结构化搜索； +- 切片不完整 → 智能切分 + 人工修正； +- 重排不佳 → 调整相似度阈值与召回片段数； +- 模型理解有误 → 更换为参数更多的商业模型。 ## 关联主题页 - [knowledge base](../guides/knowledge-base.md) -- [knowledge](../api/knowledge.md) - [frameworks](../api/frameworks.md) +- [knowledge](../api/knowledge.md) - [application use cases](../guides/application-use-cases.md) -- [vector and sort](../api/vector-and-sort.md) - [use cases](../guides/use-cases.md) -- [data connection overview](../guides/data-connection-overview.md) - +- [vector and sort](../api/vector-and-sort.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/streaming.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/streaming.md index 725c69fc..82223a7f 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/streaming.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/streaming.md @@ -1,53 +1,47 @@ # 流式输出 -流式输出（Streaming）是指服务端在生成内容的过程中，将结果以增量（delta）方式分片实时返回给客户端，而非等待全部内容生成完毕后一次性返回。它能显著降低首字延迟、提升长文本和实时交互场景的体验。 +流式输出（Streaming）是指服务端在生成内容的过程中，以增量分片（delta）的方式持续返回结果，而非等待全部内容生成完毕后一次性返回。它能显著降低首字延迟、改善实时交互体验，广泛用于对话、语音助手等场景。 ## 在百炼平台的使用场景 -百炼平台的多类接口都支持流式输出，但触发方式和传输协议因场景而异： +百炼平台在多类接口中都支持流式输出，核心场景包括： -### 应用调用（智能体 / 工作流） +- **应用调用（Application Call）**：无论是 OpenAI 兼容的 Responses API 还是 DashScope 原生 API，调用智能体或工作流应用时均支持流式输出，可用于需要边生成边展示的实时交互场景。 +- **文本生成模型 API**：OpenAI 兼容 Chat Completions / Responses、Anthropic 兼容 Messages 以及 DashScope 原生接口均可开启流式返回，适合聊天补全类应用逐字/逐段渲染输出。 +- **实时多模态交互（Omni-Realtime API）**：基于 WebSocket 协议，流式是其原生工作方式。服务端通过一系列增量事件持续推送音频与文本，天然适配低延迟的语音对话场景。 -无论是 OpenAI 兼容的 Responses API 还是 DashScope API，调用智能体和工作流应用时都支持流式输出。在 Responses API 中，通过在请求体中设置 `stream=true` 开启，服务端会以 SSE（Server-Sent Events）形式持续推送增量结果，适用于对话类实时交互场景。 - -### 文本生成模型（Qwen 系列） - -Qwen 系列文本生成模型的各类接口（OpenAI 兼容 Chat Completions / Responses、Anthropic 兼容 Messages、DashScope 原生）普遍支持 `stream` 参数。从 OpenAI / Anthropic 迁移时，应先确认目标模型在对应兼容接口下是否支持 `stream` 等参数，再决定接口选型。兼容接口的流式字段与官方客户端保持一致，可直接复用现有 SDK 与示例代码。 - -### 实时[多模态](multimodal.md)交互（Omni-Realtime API） +## 关键参数与配置 -Qwen-Omni-Realtime API 基于 WebSocket 协议，本身就是全程流式的低延迟音视频对话接口。它不通过一次性的 `stream` 开关，而是通过一系列增量事件持续收发数据： +### HTTP / SDK 接口 -- 客户端事件：`input_audio_buffer.append`（追加音频）、`response.create`（触发生成）等。 -- 服务端事件：`response.audio.delta`（增量音频输出）、`response.audio_transcript.delta`（增量文本转录）、`conversation.item.input_audio_transcription.delta`（实时语音识别中间结果），最终以 `response.done` 标记响应完成。 +- **`stream`**：布尔值，控制是否开启流式输出，默认 `false`。设为 `true` 后，服务端以 SSE（Server-Sent Events）方式逐片返回结果。 + - 适用于 OpenAI 兼容 Responses API、DashScope API 等应用调用与模型调用接口。 +- 使用 SDK 时，开启 `stream=true` 后通过迭代响应对象逐步获取增量内容；部分接口可配合 `stream_options` 等参数控制是否返回用量统计等附加信息（以对应接口文档为准）。 -## 关键参数与配置 +### Omni-Realtime（WebSocket） -| 场景 | 开启 / 控制方式 | 传输协议 | -|------|----------------|----------| -| Responses API（应用/模型） | 请求体 `stream=true`（默认 `false`） | SSE | -| DashScope API | 设置流式参数 / 使用 SDK 的流式调用方法 | SSE | -| OpenAI / Anthropic 兼容接口 | 请求体 `stream=true` | SSE | -| Omni-Realtime API | 无开关，通过 `response.*.delta` 事件流持续推送 | WebSocket | +实时接口不使用 `stream` 参数，而是以事件流的形式天然流式返回。关键的增量事件包括： -补充说明： +| 事件 | 含义 | +| --- | --- | +| `response.audio.delta` | 增量音频输出 | +| `response.audio_transcript.delta` | 增量文本转录 | +| `conversation.item.input_audio_transcription.delta` | 实时语音识别中间结果 | +| `response.done` | 本轮响应流结束 | -- **默认关闭**：文本类接口的 `stream` 默认为 `false`，需显式开启才会分片返回。 -- **增量拼接**：流式响应返回的是增量片段，客户端需按到达顺序拼接为完整内容。 -- **结束标志**：SSE 场景通常以结束标记（如 `[DONE]`）收尾；Realtime 场景以 `response.done` 事件表示单轮响应结束。 -- **与异步调用的区别**：流式输出是"边生成边返回"的实时推送；异步调用（`background=true`）是先返回任务 ID 再轮询结果，二者面向不同的时延与任务类型，不要混淆。 +此外，可通过 `session.update` 事件中的 `smooth_output`（部分模型支持）等参数调节流式输出的平滑度。 -## 面向开发者的实用建议 +## 开发建议 -- 实时对话、长文本生成优先使用流式输出以降低首字延迟。 -- 使用 SDK 时优先调用其封装好的流式迭代接口，避免手动解析 SSE 分片。 -- 音视频等实时交互场景直接采用 Omni-Realtime 的 WebSocket 事件流，并处理好语音打断（VAD）与增量音频的实时播放。 +- **注意结束标志**：SSE 流需处理到结束标记（如 `[DONE]`）或 `response.done` 事件后再收尾，避免内容截断。 +- **增量拼接**：客户端需将各 delta 分片按序拼接，才能得到完整结果。 +- **错误处理**：流式过程中仍可能收到错误事件，需在读取流的循环中做好异常捕获与连接重试。 +- **跨接口差异**：不同接口的分片结构与字段命名不同（OpenAI/Anthropic 兼容接口以对应生态约定为准，DashScope 参数最全），跨接口迁移时需核对字段映射。 ## 关联主题页 - [application call](../api/application-call.md) -- [omni realtime api](../api/omni-realtime-api.md) - [qwen api reference](../api/qwen-api-reference.md) - +- [omni realtime api](../api/omni-realtime-api.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/token-billing.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/token-billing.md index 090243dd..169b6401 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/token-billing.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/token-billing.md @@ -66,3 +66,4 @@ Token 是百炼平台衡量模型处理文本量的基本单位，也是绝大 + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/token.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/token.md index b859cd0b..0b4e6e3c 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/token.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/token.md @@ -1,90 +1,65 @@ -# Token 计量 +# Token 与计量计费 -Token 是百炼平台中衡量模型输入与输出文本量的基本计量单位，是计费、监控、容量规划的核心度量。百炼平台的大语言模型按输入 Token 和输出 Token 分别计价，不同模型、不同场景下的 Token 单价和换算规则各有差异。 +Token 是大语言模型处理文本的最小计量单位，百炼平台以 Token 为核心，对模型的输入、输出、训练用量进行计量、计费与监控。理解 Token 的产生方式与计费规则，是控制模型调用成本、优化应用性能的基础。 ## 什么是 Token -Token 是大语言模型处理文本的最小片段。一个 Token 通常对应一个汉字、一个英文单词或子词。模型在推理时先将输入文本拆分为 Token 序列，逐 Token 生成输出。Token 数量直接决定了调用费用和上下文窗口的使用量。 +Token 是模型在处理文本时切分出的基本片段（一个汉字、单词或子词可能对应一个或多个 Token）。在百炼平台中，Token 既是**用量计量单位**，也是**大部分计费的核算基准**： -对于非文本模态，Token 也作为统一计量单位： +- 文本生成模型按**输入 Token** 和**输出 Token** 分别计量，思考模式下的输出 Token 同时包含「思维链 + 回答」两部分。 +- 不同模型类型的计量单位不同：大语言模型 / 全模态模型 / 向量模型按 **Token** 计量，图像生成按**张**，视频生成按**秒**，语音模型按**秒 / 字符 / Token**（视模型而定）。 -- **图像理解**：Token 数按 `h x w / (32 x 32) + 2` 公式换算，与图像分辨率成正比。 -- **向量模型**：Embedding 操作按向量化的 Token 数计费。 -- **语音模型**：部分语音模型也以 Token 作为计量单位（另有按秒、按字符计量的模型）。 +## 在各场景中的使用 -## 计费中的 Token +### 1. 按量付费与免费额度 -百炼平台模型推理采用按量付费模式，输入 Token 和输出 Token 分别计价。以千问系列为例： +- 首次开通时，各模型会发放新人专属免费额度（通常各 100 万 Token），仅抵扣**实时推理**费用，且不同模型（含同一模型不同快照版本）额度相互独立、不可合并。 +- 免费额度耗尽后默认转为**按量付费**，按输入 / 输出 Token 计费。部分模型采用**阶梯计费**：按单次请求的输入 Token 总量分档（如 `qwen3-max` 分 0–32K / 32K–128K / 128K–256K 三档），落在哪一档，该请求全部 Token 均按该档单价结算。 +- 同一模型在不同地域（北京、弗吉尼亚、新加坡、法兰克福、东京）单价不同。 -| 模型 | 输入单价（每百万 Token） | 输出单价（每百万 Token） | -|------|--------------------------|--------------------------| -| qwen3.7-max | 12 元（限时 5 折） | 36 元（限时 5 折） | -| qwen3-max（0-32K） | 2.5 元 | 10 元 | -| qwen-plus（0-128K） | 0.8 元 | 非思考 2 元 / 思考 8 元 | +### 2. 订阅制套餐 -关键计费规则： +- **Token Plan 团队版**：按 Token 消耗抵扣 Credits，工具调用（联网搜索、代码解释器等内置工具）产生的 Token 同样从套餐 Credits 抵扣，不额外收费。 +- **Coding Plan**：按模型调用**次数**计费（而非 Token），面向个人开发场景。 -- **阶梯计费**：部分模型的单价由单次请求的输入 Token 总量决定，所有 Token 按落入的阶梯统一结算。 -- **Batch 推理折扣**：支持 Batch 调用的模型，输入和输出单价均为实时推理的 50%。 -- **上下文缓存折扣**：支持上下文缓存的模型，命中缓存的输入 Token 按折扣系数计费（如 DeepSeek-v4-Pro 缓存折扣 8%，千问系列 20%）。Batch 折扣与缓存折扣不能同时生效。 -- **思考模式**：开启 `enable_thinking` 后，模型的思考过程也会产生输出 Token，计入费用。 +### 3. 模型训练与部署 -## 免费额度 +- **训练**按训练 Token 计费，文本模型公式为 `（训练数据 Token + 混合训练数据 Token）× 循环次数 × 训练单价`；图像 / 视频模型的训练 Token 由 `max_steps`、`max_pixels`、`n_epochs` 等超参数推算。 +- **部署**（预置吞吐 TPM）按输入 / 输出 TPM 单价与时长计费，与 Token 用量间接相关。训练与部署**不能**用免费额度或节省计划抵扣。 -首次开通百炼时，平台自动发放新人免费额度（通常每个模型 100 万 Token），有效期 90 天。免费额度仅限华北2（北京）地域，仅抵扣实时推理费用。主账号与 RAM 子账号共享同一模型的免费额度，不同模型的额度相互独立。 +### 4. 监控与观测 -## 模型训练中的 Token +- 应用观测可查看每次调用的 Token 量，监控统计提供 Token 总量（全部 / 输入 / 输出）、平均单次请求 Token 量、平均首 Token 耗时等指标。 +- 模型监控将 Token 消耗归入「成本」类指标，首 Token 延时归入「性能」类指标，支持按分钟 / 小时 / 天聚合，并可配置告警。 +- 用量统计按业务空间维度归集，数据延迟约 1 小时。 -模型训练按训练 Token 计费，公式因模型类型而异： +## 关键参数与配置 -- **文本生成模型**：费用 =（训练数据 Token + 混合训练数据 Token）x 循环次数 x 训练单价。 -- **图像/视频生成模型**：训练 Token 总量由 max_steps、max_token_length、视频时长等参数决定。 +| 项 | 说明 | +| --- | --- | +| `max_tokens` | 限制单次生成的最大输出 Token 数，用于控制成本、防止过度生成，也是降低幻觉的手段之一 | +| 上下文缓存 | 命中缓存的**输入** Token 享折扣；缓存折扣与 Batch 折扣不可同时生效，价格表输入单价不含缓存单价 | +| Batch 调用 | 支持的模型输入 / 输出单价按实时推理价的 50% 计费 | +| 免费额度用完即停 | 开启后额度耗尽即停服（返回 403），避免意外扣费，但也会阻断节省计划继续抵扣 | -## 模型部署中的 Token +## 成本优化建议 -模型部署提供三种与 Token 相关的计费方式： +- **优化 Prompt**：简洁清晰的 Prompt 可减少不必要的输入 Token 消耗。 +- **控制输出长度**：合理设置 `max_tokens`，避免冗长输出。 +- **按任务选模型**：分类、摘要等简单任务优先使用轻量级模型。 +- **批量推理**：非实时大批量任务走 Batch 接口，Token 单价更低。 +- **善用抵扣顺序**：`免费额度 > 资源包 > 其他模型节省计划 > AI 通用型节省计划 > 按量付费`，据此规划预付费方案。 -- **预置吞吐（PTU）**：按 TPM（Tokens Per Minute）预留专属推理容量，超出部分自动转为按量付费。命中缓存的输入 Token 按折扣系数消耗额度。 -- **模型单元（MU）**：按算力时长计费，支持 PD 分离模式降低首 Token 延迟。 -- **Token 用量**：直接按输入/输出 Token 计费，仅支持部分 LoRA 调优后的模型。 +## 账单中的 Token -## 监控与用量统计 - -百炼平台提供多维度的 Token 用量监控： - -- **模型监控**：追踪平均单次请求 Token 消耗、TPM（Tokens Per Minute）、首 Token 延时等性能指标，支持按 API-KEY 和推理类型筛选。 -- **应用观测**：查看应用调用链路中每个节点的 Token 消耗（输入/输出），包括 Token 总量趋势和平均单次请求 Token 量图表。 -- **用量统计**：按[业务空间](workspace.md)维度统计 Token 用量，支持在控制台查看并管理免费额度。 -- **告警**：可配置基于 Token 消耗的告警规则，异常时通过短信、邮件、钉钉等渠道通知。 - -## 成本优化实践 - -- **控制输出长度**：通过 `max_tokens` 参数限制单次生成的最大 Token 数，避免不必要的开销。 -- **优化 Prompt**：简洁清晰的 Prompt 可减少输入 Token 消耗。 -- **按任务选模型**：简单任务优先使用轻量级模型（如 flash 系列），Token 单价更低。 -- **使用 Batch 推理**：非实时场景使用批量推理接口，Token 单价降至 50%。 -- **利用上下文缓存**：多轮对话和重复前缀场景下，缓存命中可大幅降低输入 Token 费用。 -- **购买节省计划或资源包**：通过 AI 通用型节省计划（最高 5.3 折）或预购 Token 资源包进一步降低成本。 - -## 关键参数速查 - -| 参数 | 说明 | -|------|------| -| `max_tokens` | 限制模型单次生成的最大输出 Token 数 | -| `input_tokens` | API 响应中返回的本次请求输入 Token 数 | -| `output_tokens` | API 响应中返回的本次请求输出 Token 数 | -| `cached_tokens` | 命中上下文缓存的输入 Token 数（大于 0 表示缓存生效） | -| `enable_thinking` | 开启思考模式，思考过程产生额外输出 Token | +大模型推理为分钟级出账（通常 2～10 分钟），批量推理与训练为小时级。账单「实例 ID」以英文分号分隔，包含 `ApiKeyID;业务空间ID;模型名称;输入/输出类型;调用渠道;免费额度用完即停标识`，可据此区分输入 / 输出 Token 的费用来源与调用渠道（`app` 代码调用、`bmp` 控制台体验、`assistant-api`）。 ## 关联主题页 -- [test 1](../guides/test-1.md) -- [model monitoring](../guides/model-monitoring.md) -- [model deployment 1](../guides/model-deployment-1.md) -- [model high speed inference](../guides/model-high-speed-inference.md) - [token plan guide](../guides/token-plan-guide.md) +- [test 1](../guides/test-1.md) - [application monitoring](../guides/application-monitoring.md) -- [qwen api reference](../api/qwen-api-reference.md) -- [model experience](../guides/model-experience.md) +- [model monitoring](../guides/model-monitoring.md) +- [support](../guides/support.md) diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/workspace.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/workspace.md index bad84e3f..0dc4ae49 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/workspace.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/concepts/workspace.md @@ -1,72 +1,63 @@ # 业务空间（Workspace） -业务空间（Workspace）是阿里云百炼平台进行精细化权限管理、资源隔离和阿里云账单分账的**最小管理单元**。所有 OpenAPI 调用都需传入对应的 `WorkspaceId`，平台的模型授权、限流、用量统计、数据集管理等能力均以业务空间为边界组织。 +业务空间（Workspace）是阿里云百炼平台中进行精细化权限管理、资源隔离与阿里云账单分账的**最小管理单元**。平台按地理区域划分资源，单个业务空间不能跨地域存在——即使是各地域的默认业务空间，也彼此独立、互不相同。 -## 核心特性 +## 核心定位 -- **地域隔离**：百炼按地理区域划分资源，**单个业务空间不能跨地域存在**。即使是各地域的默认业务空间，也是彼此独立的不同空间。 -- **最小管理单元**：权限（模型、用户、页面）与成本分账都以业务空间为粒度。 -- **默认业务空间的特殊性**：默认业务空间无法设置模型调用/训练/部署的精细化限制——所有模型均可调用、调优、部署，且无法限流；其 API Key 拥有所有模型的调用权限。 +- **权限最小单元**：模型调用、模型训练、模型部署、用户页面权限等授权都以业务空间为边界。 +- **资源与成本隔离**：不同业务空间的数据、应用、API Key 相互隔离，可作为账单分账的粒度。 +- **地域绑定**：每个业务空间归属唯一地域（如华北2（北京）、新加坡），拥有各自的 `WorkspaceId`。 ## 在不同场景中的使用 -### 1. 权限管理 +### 1. OpenAPI 调用 -业务空间是权限体系的核心边界，围绕三种角色展开： +百炼应用组件 API（`bailian/2023-12-29`，数据连接、知识库、Prompt 模板、长期记忆等）的**所有接口都需传入 `WorkspaceId`**。RAM 子账号必须先获得对应权限策略并加入目标业务空间，才能发起调用。类目、文件等资源也在业务空间内计数（如每空间最多 500 个类目）。 -- **超级管理员**：阿里云主账号，或拥有 `AliyunBailianFullAccess` 系统策略的 RAM 用户，可跨空间统一管理用户权限、可用模型、模型限流和 API Key。 -- **业务空间管理员**：拥有某个业务空间「权限管理」页面访问权的 RAM 用户，仅管理该空间内的用户与资源，其权限包含该空间下所有页面。 -- **普通用户**：按分配的权限使用被授权的空间、页面与资源。 - -非默认业务空间可在空间内进行三类精细化授权： - -| 权限项 | 控制范围 | -| --- | --- | -| 限制模型调用 | 是否可调用（控制台 & API）+ 请求数限流 + Token 限流 | -| 限制模型训练 | 是否可调优及调优后部署 | -| 限制模型部署 | 是否可直接部署 | +### 2. 权限与身份管理 -> OpenAPI 接口权限**不通过**业务空间角色授予，必须由阿里云主账号在 RAM 控制台为 RAM 用户添加专用系统策略（如 `AliyunBailianDataFullAccess` / `AliyunBailianDataReadOnlyAccess`）。 +权限体系围绕三种角色展开，权限范围自上而下递减： -### 2. API Key 归属 - -单个 API Key 只能归属**一个地域内的一个业务空间和一个用户**，且不能转移。API Key 可调用的功能和模型限流与**归属业务空间**的权限保持一致，不受用户控制台权限管理的影响。将 RAM 账号移出业务空间会使其 API Key 失效（重新加入后恢复）。 +- **超级管理员**：阿里云主账号，或拥有 `AliyunBailianFullAccess` 系统策略的 RAM 用户，可跨空间统一管理用户权限、可用模型、限流和 API Key。 +- **业务空间管理员**：拥有某业务空间「权限管理」页面访问权的 RAM 用户，管理该空间内的用户与资源，权限包含访问该空间所有页面。 +- **普通用户**：按分配的权限使用被授权的空间、页面与资源。 -### 3. 模型调用与子业务空间 +> OpenAPI 接口权限不通过业务空间角色授予，必须由阿里云主账号在 RAM 控制台添加专用系统策略（如 `AliyunBailianDataFullAccess` / `AliyunBailianDataReadOnlyAccess`）。 -- 默认业务空间的 API Key 拥有所有模型调用权限。 -- 使用子业务空间调用时，必须用**子业务空间自身的 API Key**；调用标准模型（如 `qwen-plus`）前需先为该空间设置模型调用权限。 -- 在百炼上调优并部署的模型无需额外授权，但**仅能由其所在空间的 API Key 调用**。 -- 新加坡等地域调用时需将 Endpoint 中的 `WorkspaceId` 替换为实际值。 +### 3. 模型级精细化授权 -### 4. OpenAPI 调用 +在非默认业务空间内，可对模型进行三类控制（**默认业务空间无法设置这些限制，所有模型均可调用、调优、部署**）： -应用组件 API（`bailian/2023-12-29`，数据连接、知识库、Prompt 模板、长期记忆等）所有接口均需传入 `WorkspaceId`。RAM 子账号需先获取对应权限策略并加入业务空间后才能调用。类目等资源也以空间为限额单位（如每空间最多 500 个类目）。 +| 权限项 | 控制范围 | 配置入口 | +| --- | --- | --- | +| 限制模型调用 | 是否可调用（控制台 & API）+ 请求数限流 + Token 限流 | 模型列表 → 模型调用列开关 + 当前空间限流列 | +| 限制模型训练 | 是否可调优及调优后部署 | 模型列表 → 模型授权 → 模型训练列 | +| 限制模型部署 | 是否可直接部署 | 模型列表 → 模型授权 → 模型部署列 | -### 5. 监控与用量统计 +### 4. API Key 归属 -- **应用观测**：端到端查看业务空间内应用（智能体、工作流、高代码应用）的调用链路与指标。若应用不属于当前业务空间，则不会出现在可观测列表中。 -- **模型用量统计**：用量数据按**业务空间维度**统计（不支持按阿里云账号维度），可据此精细化管理模型成本。 +单个 API Key 只能归属一个地域内的**一个业务空间和一个用户**，且不能转移。其可调用功能与模型限流始终与**归属业务空间**的权限保持一致，不受用户控制台权限影响。将 RAM 账号移出业务空间会使其 API Key 失效（重新加入后恢复），在 RAM 控制台删除账号/角色则永久失效。 -### 6. 数据集管理 +### 5. 应用观测与数据管理 -数据管理功能统一管理业务空间下的大模型训练集与评测集（该能力目前仅适用于华北2（北京）地域）。 +- **应用观测**：端到端查看业务空间内应用（智能体应用、工作流应用、高代码应用）的调用链路与延时、Token 量等指标。若应用未出现在观测列表，常因未发布或不属于当前业务空间。 +- **数据管理**：统一管理业务空间下的训练集与评测集。注意数据管理与数据处理能力**仅适用于华北2（北京）地域**。 -## 关键参数与实践建议 +## 关键要点与配置 -- **`WorkspaceId`**：OpenAPI 调用的必填参数，标识目标业务空间。 -- **空间规划**：推荐按环境（dev/test/prod）或业务线划分业务空间实现隔离，便于权限与成本管理。 -- **限流分配**：将主账号总配额按比例分配给各空间并预留缓冲。例如总配额 1000 QPM，可分配 prod 600 / test 200 / dev 100，预留 100。 +- **`WorkspaceId`**：业务空间唯一标识，是几乎所有应用组件 API 的必填参数。 +- **默认业务空间的限制**：无法设置模型调用/训练/部署限制，也无法限流。 +- **地域隔离**：跨地域需分别在对应地域的业务空间下管理资源与权限。 +- **生产实践**： + - **空间规划**：推荐按环境（dev/test/prod）或按业务线划分业务空间，实现隔离与成本管理。 + - **限流分配**：将主账号总配额按比例下发到各业务空间并预留缓冲。例如总配额 1000 QPM，可分配 prod 600 / test 200 / dev 100，预留 100。 ## 关联主题页 - [application component api reference](../api/application-component-api-reference.md) - [application permission management](../guides/application-permission-management.md) - [application monitoring](../guides/application-monitoring.md) -- [model monitoring](../guides/model-monitoring.md) -- [more about models](../api/more-about-models.md) - [security and compliance](../guides/security-and-compliance.md) - [model data overview](../guides/model-data-overview.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-evaluation.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-evaluation.md index 0445b949..0db8c3d7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-evaluation.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-evaluation.md @@ -1,6 +1,6 @@ # application evaluation -阿里云百炼提供完整的应用评测体系，支持对智能体应用和工作流应用的输出质量进行系统化评估。平台同时提供自动评测与手动评测两种模式，并通过评测集、评估器和标签三大组件构建多维度的评测闭环。当前平台存在新旧两套评测系统，新版在评测任务管理、评估器和标签体系上做了较大升级。 +阿里云百炼提供完整的应用[评测体系](../concepts/evaluation.md)，支持对[智能体应用](../concepts/agent-application.md)和工作流应用的输出质量进行系统化评估。平台同时提供自动评测与手动评测两种模式，并通过评测集、评估器和标签三大组件构建多维度的评测闭环。当前平台存在新旧两套评测系统，新版在评测任务管理、评估器和标签体系上做了较大升级。 ## 评测模式 @@ -10,12 +10,12 @@ [自动评测](../../raw/application-user-guide/application-evaluation/application-auto-evaluation.md)利用大模型基于应用关联的知识库自动生成评测集，并对智能体的回答进行自动评分，生成评测报告与调优建议。支持两种子模式： -- **单应用评测**：深度评估单个智能体应用的表现，生成包含评分、错误分析和优化建议的详细报告。 +- **单应用评测**：深度评估单个[智能体应用](../concepts/agent-application.md)的表现，生成包含评分、错误分析和优化建议的详细报告。 - **多应用横向评测**：在同一评测基准下对比最多 8 个应用（或同一应用的不同版本），用于选型决策或版本迭代效果验证。 前提条件： -1. 仅面向**已发布**的智能体应用，且应用须已配置知识库。 +1. 仅面向**已发布**的[智能体应用](../concepts/agent-application.md)，且应用须已配置知识库。 2. 须开通**应用观测**功能，并将待评测应用添加到观测列表。 3. 子账号需获取`管理员`或`应用评测-操作`权限。 4. 多应用横向评测时，所有被选应用必须关联至少一个相同的知识库。 @@ -59,7 +59,7 @@ ## 评估器 -[评估器](../../raw/application-user-guide/application-evaluation/new-version-of-application-evaluation/grader.md)是新版评测体系的核心组件，用于自动评估应用输出质量。支持三种创建方式： +[评估器](../../raw/application-user-guide/application-evaluation/new-version-of-application-evaluation/grader.md)是新版[评测体系](../concepts/evaluation.md)的核心组件，用于自动评估应用输出质量。支持三种创建方式： ### 基于预置模板 @@ -163,3 +163,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-monitoring.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-monitoring.md index d6c94792..b636ebef 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-monitoring.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-monitoring.md @@ -122,3 +122,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-permission-management.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-permission-management.md index a611b010..6d21a266 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-permission-management.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-permission-management.md @@ -131,3 +131,6 @@ RAM 用户默认无权查看阿里云账单和购买预付费产品，需在 RAM + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-publishing-and-sharing.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-publishing-and-sharing.md index 99f94c22..110f5e44 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-publishing-and-sharing.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-publishing-and-sharing.md @@ -1,108 +1,79 @@ # application publishing and sharing -阿里云百炼支持将已构建并发布的智能体或[工作流](../concepts/workflow.md)应用通过多种渠道分享或发布，便于将 AI 能力快速集成到具体业务场景中。本文汇总了官方网页版、UI 设计器、钉钉、微信、组件化复用以及音视频实时互动六种主流发布与分享方式，并说明各方式的关键参数、使用流程与限制。详细的分享入口与各渠道适用场景可参见[分享智能体应用](../../raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md)。 +阿里云百炼支持将已构建并发布的应用以多种渠道对外分享，或封装为可复用的模块化组件供其他应用接入。本页汇总了[智能体应用](../concepts/agent-application.md)的分享渠道、组件化发布与接入方式，以及基于魔笔能力的 UI 设计器发布流程，面向需要将百炼应用集成到实际业务的开发者。 -## 支持的发布与分享方式 +## 适用范围与版本限制 -[智能体应用](../concepts/agent-application.md)支持以下分享或发布渠道（在百炼控制台「应用管理」页面单击目标应用的「发布」进入「发布渠道」页签）： +分享渠道（魔笔/UI 应用、钉钉、微信、组件、音视频实时互动）均为 **Agent 1.0** [智能体应用](../concepts/agent-application.md)的功能。 -- 官方网页版：部署为带有效期的网页应用，默认有效期 7 天，可调整或下线。 -- UI 应用（魔笔分享渠道）：通过 UI 设计器构建自定义界面后发布，详见 [UI设计器](../../raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/ui-designer.md)。 -- 钉钉机器人：发布为钉钉应用内的机器人，支持群聊 @ 触发与流式卡片回复。 -- 微信公众号：发布为微信客服二维码，扫码即可体验 AI 客服。 -- 组件：将应用发布为可复用组件，供其他智能体或[工作流](../concepts/workflow.md)引用，详见 [使用智能体或工作流作为组件](../../raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/use-agent-or-workflow-as-component.md)。 -- 音视频实时互动：仅支持图文对话类应用（含智能体与[工作流](../concepts/workflow.md)），提供 H5/APP 扫码与 SDK 集成两种渠道。 +> **注意**：**Agent 2.0** [智能体应用](../concepts/agent-application.md)仅支持通过 API 调用，**不支持**上述任何分享渠道。若需分享，请确认应用版本。 -> **注意**：官方网页版分享当前只支持[智能体应用](../concepts/agent-application.md)，不支持工作流应用；音视频实时互动同样仅支持图文对话类应用。 +前提条件是已有构建好且**已发布**的智能体应用。所有分享渠道通过百炼控制台 **应用管理 → 目标应用卡片 → 发布** 进入。详见 [分享智能体应用](../../raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md)。 -## 访问权限与[计费](../concepts/billing.md) +## 分享渠道 -- **谁能访问**：应用创建者（主账号）、RAM 用户以及持有链接的其他阿里云用户。UI 应用默认持有链接的阿里云用户均可访问，也可配置匿名访问权限组。 -- **[计费](../concepts/billing.md)归属**：所有通过分享链接产生的模型调用费用，由应用创建者 UID 账号承担。 -- **[API Key](../concepts/api-key.md) 要求**：钉钉、微信、音视频互动等渠道在发布时均需选择目标 [API Key](../concepts/api-key.md)；若无可选项，可在「我的 API-KEY」页面创建或管理。首次创建钉钉或微信渠道应用时，需授权计算巢 AppFlow（关联 SLR 并允许 API-KEY 加密传输）。 -- **[业务空间](../concepts/workspace.md)一致性**：UI 设计器场景下，百炼应用、[API Key](../concepts/api-key.md) 与 UI 设计必须归属于同一[业务空间](../concepts/workspace.md)，否则无法选择应用或密钥。 +智能体应用（Agent 1.0）支持四种分享或发布方式，以及音视频实时互动： -## 官方网页版与 UI 应用 +- **UI 应用 / 魔笔分享渠道**：进入 UI 设计器编辑并发布界面，在 **环境部署** 中获取应用地址后分享。持有链接的阿里云用户均可访问，**单击「下线」可停止服务**。 +- **钉钉**：在 **发布平台** 授权计算巢 AppFlow（SLR 关联 + API-KEY 加密传输），配置钉钉模板 ID、Client ID、Client Secret 后创建，最终得到 **回调地址** 用于配置钉钉机器人。钉钉机器人的 **消息接收模式必须选 HTTP 模式**，选 Stream 模式会导致无法返回消息；并需申请 `Card.Streaming.Write` 与 `Card.Instance.Write` 权限。 +- **微信公众号**：若已在钉钉步骤授权过则无需再次授权。选择 API KEY 与微信凭据（需 AppID 授权）后创建，生成二维码供用户扫码体验。 +- **音视频实时互动**：仅支持图文对话类应用（含智能体与工作流）。支持 H5/APP 扫码与 SDK 集成（基于 AICallKit SDK，含 UI/不含 UI 两种方案）两种渠道。 -### 官方网页版 +> **注意**：临时体验二维码（音视频互动）与从已有应用发布的 UI 体验链接，**有效期均为 24 小时**，过期需重新生成或重新发布。 -1. 在「发布渠道」页签单击「官方网页版」右侧的「创建」，默认有效期 7 天。 -2. 发布成功后页面显示绿色「已发布」标签及分享链接，可通过「有效期 7 天」下拉框调整有效期，单击「网页下线」可停止服务。 -3. 如需统计 [Token](../concepts/token.md) 消耗，可单击「应用观测」开通并启用应用观测（可随时关闭）。 +**权限与计费**：共享应用可被应用创建者（主账号）、RAM 用户及持有链接的其他阿里云用户访问；所有通过分享链接产生的费用由**应用创建者 UID 账号**承担。上述钉钉/微信配置细节见 [分享智能体应用](../../raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/share-an-application.md)。 -### UI 应用（魔笔分享渠道） +## 组件化发布与接入 -UI 设计器集成阿里云魔笔低代码能力，支持拖放组件、配置路由与布局，并集成智能体、大模型、数据库和 HTTP 服务。从已有应用发布 UI 的流程： +智能体或工作流应用可发布为模块化组件，供其他应用复用。发布路径有三处：发布应用时勾选 **发布应用组件**、在 **发布渠道** 的组件区域 **+ 创建**、或在控制台 **组件管理** 面板创建。详见 [使用智能体或工作流作为组件](../../raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/use-agent-or-workflow-as-component.md)。 -1. 在应用「发布渠道」选择「UI 应用」单击「创建」，系统自动填充应用标题、API-KEY、智能体、头像、预设问题等基础信息，可按需修改后「立即创建」。 -2. 创建完成后单击链接体验，链接有效期 24 小时；如需调整界面，单击「编辑 UI」进入设计器。 -3. 在 UI 设计器页面悬停于已发布的 UI，单击「环境部署」，将「应用地址」分享给其他用户；单击「下线」停止服务。 +### 关键参数 -UI 设计器提供四种预置模板（智能出行助手、智能体门户、AI 基础对话、企业 AI [知识库](../concepts/knowledge-base.md) Lite）及空白模板，支持 PC 与部分 H5 终端。发布环境对比： +组件预设了系统参数 `query`（String，用户输入文本）和 `imageList`（Array，图像公网地址列表，仅在使用视觉模型时有效）。**预设系统参数无法删除**，不需要时将「是否可见」设为「否」隐藏。 -| 环境 | 用途 | 访问方式 | 有效期 | [计费](../concepts/billing.md) | -| --- | --- | --- | --- | --- | -| 开发环境 | 开发调试 | 平台域名 | 24 小时后失效，需重新发布 | 免费 | -| 生产环境 | 终端用户使用 | 平台域名或自定义域名 | 长期有效 | 需订阅付费套餐并配置域名 | +各参数配置项含义： -> **注意**：对于工作流应用，若配置了文件类型的自定义参数，需在 UI 设计器中编辑并指定自定义参数 `{{{file_name:files[0]}}}`（将 `file_name` 替换为实际变量名），否则应用无法正确读取用户上传的文件。 +- **别名**：调用者只能看到别名，用于避免参数重名。 +- **传参方式**： + - **业务透传**：智能体中由使用者提供，工作流中由上游节点提供。 + - **模型识别**：智能体中由大模型根据参数描述自动推断填充。 +- **组件描述**：接入智能体时，大模型据此自动判断是否调用；接入工作流时仅作说明，不影响运行。 -## 钉钉与微信发布 +> **注意**：即使参数的传参方式设为**模型识别**，在**工作流应用**中应用也**不会**自动推断参数值，必须像业务透传一样从上游节点明确提供输入值。模型识别仅在智能体应用中生效。 -### 钉钉机器人 +### 接入方式 -1. 在「发布平台」页签单击「钉钉机器人」卡片右侧的「请先授权」，勾选同意条款后确认授权（首次创建钉钉或微信渠道需授权计算巢 AppFlow）。 -2. 单击「创建」，在选择 API KEY 向导页选中目标 [API Key](../concepts/api-key.md)，单击「下一步」。 -3. 在「配置信息」向导页填写「钉钉模版 ID」「钉钉 Client ID」「钉钉 Client Secret」，单击「确认」。 -4. 创建完成后复制「回调地址」，用于在钉钉开放平台配置机器人消息接收地址。 +- **智能体应用**：组件作为工具接入，大模型根据用户问题自动调用。若组件含业务透传参数，可在测试时手动填 **入参变量配置**，或在 API 调用时通过 `biz_param` 参数传入。 +- **工作流应用**：组件作为组件节点接入，需手动传入参数（如 `系统变量/query`）并将 `组件1/result` 传递到下游节点。 -钉钉侧需要完成的准备工作包括：在钉钉开放平台创建应用并获取 Client ID/Client Secret；在卡片平台创建 AI 卡片模板并获取模板 ID；为应用申请 `Card.Streaming.Write` 和 `Card.Instance.Write` 权限。随后在钉钉应用详情的机器人配置中，将「消息接收模式」选择为 **HTTP 模式**（AppFlow 暂不支持 Stream 模式），「消息接收地址」填入百炼回调地址，发布应用版本并在群聊中添加机器人，通过 @机器人 即可触发问答。 +### 组件注意事项 -### 微信公众号 +- **自动更新**：应用重新发布后，由其发布的组件会自动更新。 +- **避免嵌套调用**：A 调 B、B 调 A 会进入重复调用状态导致功能不可用。 +- **避免多级调用**：A 调 B、B 调 C 因存在最长运行时间限制，容易超时报错。 -若已授权过钉钉渠道则无需再次授权。在「发布平台」页签单击「微信公众号」卡片右侧的「创建」，选择 [API Key](../concepts/api-key.md) 后进入「配置信息」向导页选择目标微信凭据。若无微信凭证，单击「前往新建」并填写微信公众号后台获取的「开发者 ID（AppID）」完成授权。创建完成后，悬浮于微信公众号卡片可扫码或分享二维码体验 AI 客服。 +## UI 设计器发布 -## 发布应用为组件 +UI 设计器集成阿里云多端低代码平台魔笔的能力，提供可视化拖放式界面构建，可将应用发布为网页 UI。详见 [UI设计器](../../raw/application-user-guide/application-publishing-and-sharing/ui-designer.md)。 -智能体或工作流应用可发布为模块化组件，供其他智能体或工作流引用，实现功能复用。组件可在应用发布时一并发布，也可在「组件管理」面板或「发布渠道」的「组件」区域单独创建。 +**前提**：百炼应用、API Key 和 UI 设计必须归属于**同一业务空间**，否则无法在 UI 创建时选择对应的 API Key 与应用。 -### 组件关键参数 +发布方式有两种：从已有应用一键创建 UI（自动填充标题、API-KEY、智能体、预设问题等），或通过 UI 设计器从模板（空白 / 智能出行助手 / 智能体门户 / AI 基础对话 / 企业 AI 知识库 Lite）创建。核心流程为：创建 UI → 拖放组件编辑页面 → 发布与分享。 -| 参数 | 说明 | -| --- | --- | -| 组件名称 | 描述组件功能的名称，建议具有实际意义（如「天气分析智能体」） | -| 组件描述 | 组件功能与使用场景的自然语言简介。接入智能体时大模型据此自动判断是否调用；接入工作流时仅作说明 | -| 别名 | 为避免参数重名给参数起的别名，调用者只能看到别名 | -| 参数描述 | 参数内容描述。智能体接入且传参方式为「模型识别」时，大模型据此自动填入；其他情况仅作说明 | -| 是否必填 / 是否可见 | 按业务填写；「是否可见」用于隐藏不需要对外透出的参数（如文本模型隐藏图像输入参数） | -| 传参方式 | **业务透传**：智能体由使用者提供、工作流由上游节点提供；**模型识别**：智能体由大模型自动推断，工作流中即使设为「模型识别」也必须像业务透传一样由上游节点明确提供 | -| 默认值 | 按业务填写 | +**环境对比**： -组件预设两个系统参数：`query`（String，传递用户输入文本，必填）与 `imageList`（Array，传递图像公网地址列表，仅在组件使用图像与视频理解模型时有效，非必填）。系统参数无法删除，不需要时通过将「是否可见」设为否来隐藏。 +| 维度 | 开发环境 | 生产环境 | +| --- | --- | --- | +| 用途 | 开发、调试、验证 | 终端用户实际使用版本 | +| 访问方式 | 平台域名 | 平台域名 + 自定义访问地址 | +| 有效期 | **24 小时后失效**，需重新发布 | 长期有效 | +| 是否收费 | 免费 | 需订阅团队版及以上套餐，并配置域名 | -### 接入组件 +**权限**：UI 应用发布后默认持有链接的阿里云用户可访问，也可开启 **允许匿名访问** 并通过权限组限制其只访问会话页。 -- **[智能体应用](../concepts/agent-application.md)**：创建[智能体应用](../concepts/agent-application.md)时在「技能」中选择已发布的智能体组件，智能体根据用户问题自动调用组件。若组件含需业务透传的参数，可在测试时手动填入「入参变量配置」，或在 API 调用时通过 `biz_param` 参数传入。 -- **工作流应用**：将「组件」节点拖入画布并选择已发布的智能体或工作流组件，手动为组件传入符合要求的参数，并将组件输出结果传递到下一个节点；可开启「[流式输出](../concepts/streaming-output.md)」使组件内容流式返回。 +**计费**：UI 设计器功能本身不计费，但会产生模型调用费用、UI 应用数据（超出 1GB 免费文件存储与 0.3GB 免费数据库容量后按量计费）、以及生产环境发布所需的套餐订阅费用。 -### 注意事项 - -1. **组件自动更新**：应用发布为组件后，若应用重新发布，组件也会自动更新。 -2. **避免嵌套调用**：A 调用 B、B 调用 A 会导致应用进入重复调用状态，功能不可用。 -3. **避免多级调用**：A 调用 B、B 调用 C 受应用最长运行时间限制，多级调用容易超时。 - -## 音视频实时互动发布 - -仅支持百炼图文对话类应用（含智能体与工作流）。在[智能体应用](../concepts/agent-application.md)的「AI 实时互动」页签单击「语音互动/视频互动」→「去配置」，选择 [API Key](../concepts/api-key.md) 后可生成临时体验二维码（有效期 24 小时，也可复制链接分享）。测试完毕后单击「发布」→「确认发布」，进入「发布渠道」完成智能媒体服务开通和 SLR 授权后创建互动智能体。发布渠道包括： - -- **H5/APP 扫码**：单击「生成分享链接」并设置 [Token](../concepts/token.md) 有效时间。H5 体验支持微信/钉钉扫码或手机浏览器打开；APP 体验需在「AI 智能体」→「自定义智能体」→「授权 [Token](../concepts/token.md)」中扫码（iOS 端需在「设置」→「通用」→「VPN 与设备管理」中信任 Taobao 描述文件）。 -- **SDK 集成**：可选择「快速集成」（支持 WEB、iOS、安卓，提供分享 ID，将安装代码加入网页 `` 并填入分享 ID 即可免 AppServer 调试运行，仅限测试）或「开发集成」（基于 AICallKit SDK，提供含 UI 与不含 UI 两种方案）。 - -## UI 设计器[计费](../concepts/billing.md)与常见问题 - -UI 设计器功能本身不[计费](../concepts/billing.md)，但使用过程中可能涉及：模型调用费用（按 [Token](../concepts/token.md) [计费](../concepts/billing.md)，含新人免费额度）、UI 应用数据费用（默认 1GB 免费文件存储和 0.3GB 免费数据库容量，超出按量[计费](../concepts/billing.md)）、生产环境订阅套餐费用（需订阅团队版或更高级别套餐）。 - -若在 UI 设计器页面编辑时提示「当前应用正在编辑中」，通常是因为该 UI 已在其他窗口打开，关闭后即可重新编辑，或单击「获取编辑权限」强制关闭其他已打开窗口。 +对于工作流应用，若配置了文件类型的自定义参数，需在 UI 设计器中指定 `{{{file_name:files[0]}}}`（将 `file_name` 替换为实际变量名），才能正确读取用户上传的文件。 ## 来源文档 @@ -112,17 +83,3 @@ UI 设计器功能本身不[计费](../concepts/billing.md)，但使用过程中 - - - - - - - - - - - - - - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-support.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-support.md index 3f085fb0..58d67705 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-support.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-support.md @@ -85,3 +85,6 @@ RAG（[检索增强生成](../concepts/rag.md)）在问答系统、对话系统 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-use-cases.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-use-cases.md index 4952f307..42cb89ad 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-use-cases.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/application-use-cases.md @@ -101,3 +101,6 @@ AppFlow 连接流可在百炼步骤后添加 SLS 日志云服务节点，将对 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/bailian-application-calling.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/bailian-application-calling.md index 11cc95ce..afcc09ed 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/bailian-application-calling.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/bailian-application-calling.md @@ -189,3 +189,6 @@ Java SDK 通过 `JsonUtils.parse(...)` 将 JSON 字符串转为对象传入 `App + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/data-connection-overview.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/data-connection-overview.md index 93ec4a85..49c6aa5f 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/data-connection-overview.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/data-connection-overview.md @@ -74,3 +74,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/fine-tuning.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/fine-tuning.md index 41ab55c0..8b42e757 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/fine-tuning.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/fine-tuning.md @@ -1,77 +1,77 @@ # fine tuning -模型微调（Fine-tuning）是当 Prompt 工程、插件调用等方法仍无法满足需求时，通过训练直接修改模型参数以提升特定行业/业务表现的核心手段。百炼平台的调优能力覆盖文本生成、视觉理解、图像/视频生成与语音合成等多种模态，支持 SFT、CPT、DPO 等训练方式，并可通过控制台或 API 发起。所有调优功能**仅在华北2（北京）地域可用**，且必须使用该地域的 API Key。 +模型微调（Fine-tuning）是阿里云百炼在 Prompt 工程、插件调用等手段仍无法满足效果时提供的深度定制手段。它覆盖文本生成、视觉理解（Qwen-VL）、图像/视频生成（万相）以及语音合成（CosyVoice）等多种模态，通过 SFT、CPT、DPO 等训练方式，把领域知识、任务能力、人类偏好或特定音色/风格直接写入模型参数。 + +> **注意**：以下所有微调、部署与调用能力均**仅在华北2（北京）地域可用**，且必须使用该地域的 API Key；子账号（RAM 用户）需预先被授予调用、训练和部署权限。 ## 支持的模型与训练方式 -不同模态支持的模型和训练方式差异较大： +按模态划分，不同模型支持的训练方式差异明显： -- **文本生成（千问系列）**：支持 CPT（继续预训练）、SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化），并区分全参训练与高效训练（LoRA）。可训练模型包括 qwen3.5 系列、qwen3 系列、qwen2.5 系列等，详见 [模型调优简介](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-overview.md) 的支持模型表。 -- **视觉理解（千问 VL）**：qwen3-vl、qwen2.5-vl 系列，仅支持 SFT（全参/高效），不支持 CPT/DPO。 -- **图像生成**：wan2.7-image-pro、wan2.7-image，仅支持 SFT-LoRA 高效微调，覆盖文生图（t2i）与图生图（i2i），见 [微调图像生成模型](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-image-generation-finetune-guide.md)。 -- **视频生成**：图生视频-基于首帧（wan2.5-i2v-preview、wan2.2-i2v-flash）、图生视频-基于首尾帧（wan2.2-kf2v-flash），同样为 SFT-LoRA，见 [微调视频生成模型](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-video-generation-finetune-guide.md)。 -- **语音合成**：cosyvoice-v3-flash，仅支持 `efficient_sft`，且**仅能通过 API 发起，控制台暂不支持**，见 [CosyVoice模型调优](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-speech-synthesis-model/fine-tune-speech-synthesis-model-by-api.md)。 +- **文本生成（千问系列）**：支持 CPT、SFT（全参 `sft` / 高效 `efficient_sft`）、DPO（全参 `dpo_full` / 高效 `dpo_lora`）。是否支持某种方式因模型而异，例如 Qwen3-32B、Qwen3-4B/1.7B/0.6B、Qwen2.5 系列支持全部 5 种；而 Qwen3.5-Plus/Flash、Qwen3.6/3.7 等新模型往往仅支持 `sft`。详见 [模型调优简介](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-overview.md)。 +- **视觉理解（千问 VL）**：Qwen3-VL、Qwen2.5-VL 系列支持 SFT 全参与高效训练，不支持 CPT/DPO。 +- **图像生成（万相）**：`wan2.7-image-pro`、`wan2.7-image`，仅支持 SFT-LoRA 高效微调，见 [微调图像生成模型](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-image-generation-finetune-guide.md)。 +- **视频生成（万相）**：图生视频-基于首帧 `wan2.7-i2v`/`wan2.5-i2v-preview`/`wan2.2-i2v-flash`，基于首尾帧 `wan2.2-kf2v-flash`，同样仅支持 SFT-LoRA，见 [微调视频生成模型](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/wan-video-generation-finetune-guide.md)。 +- **语音合成（CosyVoice）**：`cosyvoice-v3-flash`，仅支持 `efficient_sft`，且**当前只能通过 API 发起，控制台暂不支持**，见 [CosyVoice模型调优](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-speech-synthesis-model/fine-tune-speech-synthesis-model-by-api.md)。 -## 调优方式选型（CPT / SFT / DPO） +## 三种调优方式（文本生成） -三种方式并不互斥，而是递进关系：`CPT（可选）→ SFT → DPO（可选）`。 +推荐按递进顺序组合使用：`CPT（可选）→ SFT → DPO（可选）`。 -| 方式 | 一句话 | 输入数据 | 典型用途 | +| 方式 | 目标 | 数据量 | 数据形态 | | --- | --- | --- | --- | -| CPT（继续预训练） | 补知识 | 1000 万+ Token 无标签领域文本 | 注入专业词汇、事实 | -| SFT（监督微调） | 学做事 | 1000+ 条高质量问答对 | 学会指令遵循、任务执行 | -| DPO（直接偏好优化） | 做得更好 | 100+ 组「更好-更差」回答对 | 对齐人类偏好、抑制幻觉 | - -训练模式方面，官方推荐**若模型支持全参训练则优先选择全参训练**（效果更好且与高效训练计费相同）；对训练时间/成本敏感或数据集较小时选择高效训练（LoRA）。详见 [在控制台进行模型调优](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-on-console.md)。 - -## 数据集格式 - -- **SFT**：ChatML 格式（`messages` 数组，含 system/user/assistant），支持多轮对话；思考模型（thinking）只训练最后一个 assistant 输出，且 `` 标签前后的 `\n` 必须保留。 -- **DPO**：在 `messages` 基础上额外提供 `chosen` 与 `rejected` 两个 assistant 输出。 -- **CPT**：纯文本格式 `{"text":"文本内容"}`。 -- **视觉理解（VL）**：ChatML 中 content 用数组格式，可含 `image`/`video` 字段；训练数据打包为 ZIP，`data.jsonl` 必须位于根目录，单张图片尺寸不超过 1024px。 -- **图像/视频生成**：训练集打包为 `.zip` 上传，或通过 OSS 挂载方式加载（OSS 方式不支持 zip，需上传未压缩文件夹）。 -- **语音合成（CosyVoice）**：目录含 `data.jsonl` 与 `train/` 音频目录，`wav_fn` 必须以 `train/` 为前缀；音频为 `.wav`、采样率不低于 16 kHz，推荐单条 2~30 秒，训练数据须为**同一发音人**。 +| CPT（持续预训练） | 补领域知识 | 1000 万+ Token | 无标签领域文本 `{"text":"..."}` | +| SFT（监督微调） | 学会遵循指令 | 1000+ 条 | ChatML「问-答」对 | +| DPO（直接偏好优化） | 对齐人类偏好 | 100+ 组 | 同指令下「更好/更差」回答对（`chosen`/`rejected`） | -> **注意**：SFT 与 DPO 对超长数据的处理不同——SFT 会直接**丢弃**超过 `max_length` 的数据，DPO 则**自动截断**后续 token 并仍参与训练。 +训练模式分**全参训练**与**高效训练（LoRA）**：两者费用相同，官方建议在模型支持全参训练时优先选择全参（效果更好、性价比更高）；LoRA 适合对训练时间/成本敏感或数据集较小的场景。 ## 关键超参数 -文本调优的核心超参（见 [在控制台进行模型调优](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-on-console.md)）： +文本生成调优的常用超参及默认值（以控制台实际显示为准）： -- **learning_rate**：高效训练 1e-4 量级，全参训练与 CPT 为 1e-5 量级。 -- **n_epochs**：数据量 < 10000 循环 3~5 次；> 10000 循环 1~2 次；取值范围 [1, 200]。 -- **max_length**：建议设为模型支持的最大值，取值范围 [500, 32768]。 -- **lora_rank**（高效训练）：建议设为模型支持的最大值，秩越大效果越好但训练略慢。 -- **lr_scheduler_type**：推荐 `linear` 或 `Inverse_sqrt`。 +- `learning_rate`：高效训练建议 `1e-4` 量级，全参/CPT 建议 `1e-5` 量级。 +- `n_epochs`：默认 `3`，范围 `[1, 200]`；数据量 <10000 建议循环 3~5 次，>10000 建议 1~2 次。 +- `batch_size`：一般 16/32。 +- `max_length`：建议设为模型支持的最大值；SFT 会**丢弃**超长数据，DPO 则**截断**后仍训练。 +- `lora_rank` / `lora_alpha` / `lora_dropout`：LoRA 专用，秩越大效果略好但更慢、更易过拟合。 +- 通过 API 创建任务时，`n_epochs`、`batch_size`、`max_length` 因影响计费而**必填**。 -通过 API 创建任务时，`n_epochs`、`batch_size`、`max_length` 为**影响计费的必填项**；`training_type` 可选 `cpt` / `sft` / `efficient_sft` / `dpo_full` / `dpo_lora`。 +> **注意**：默认学习率各文档取值不一致。控制台参数面板列出的 `learning_rate` 默认值为 `3e-4`（对应高效训练默认场景），而 API 示例中 SFT 全参使用的是 `1.6e-5`。请以实际训练方式对应的量级为准，切勿照搬。 -CosyVoice 则使用独立的 LM/FM 双网络超参（`lm_*` / `fm_*`），推荐值 `lm_max_epoch=60`、`fm_max_epoch=100`；文档给出的最小化超参（如 `lm_max_epoch=4`）仅用于跑通流程，不可用于生产。 +万相图像/视频与 CosyVoice 使用各自独立的超参集，例如万相有 `max_steps`/`generation_type`/`val_img_size`，CosyVoice 分 `lm_*`（影响韵律）与 `fm_*`（影响音色）两组网络的 `*_max_epoch`/`*_step`/`*_num`/`*_batch_size`（8 个子字段全部必填）。 ## 使用方式 -模型调优可通过**控制台**（可视化零代码，见 [在控制台进行模型调优](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/model-training-on-console.md)）或 **API/命令行**（DashScope HTTP 接口，见 [使用 API 或命令行进行模型调优](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/fine-tuning-api-guide.md)）发起。API 流程通用为四步： +**控制台（推荐入门）**：在[模型调优](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/efm/model_manager)页面创建训练任务 → 选训练方式与模型 → 配置训练集/验证集（可自动切分）→ 配置 Checkpoint 保存 → 开始训练 → 部署 → 评测。零代码场景可参考 [0 代码强化大模型安全合规能力](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/enhance-the-security-compliance-of-large-models.md)，其中给出了以 Qwen3-8B 为例的完整安全对齐 SFT 流程与超参实验对照（全参 `n_epochs=3`/`lr=1e-5` 或 LoRA `n_epochs=3`/`lr=3e-4` 效果较好）。 -1. **上传数据集**：`POST /api/v1/files`（`purpose=fine-tune`），返回 `file_id`。 -2. **创建调优任务**：`POST /api/v1/fine-tunes`，返回 `job_id`、`finetuned_output`、`status`（初始 `PENDING`）。 -3. **查询任务状态**：轮询 `GET /api/v1/fine-tunes/`，直到 `status` 变为 `SUCCEEDED`。 -4. **部署并调用**：`POST /api/v1/deployments` 部署，轮询直到 `status` 为 `RUNNING`，再用返回的 `deployed_model` 调用。 +**API / 命令行**：统一四步流程，详见 [使用 API 或命令行进行模型调优](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-text-generation-model/fine-tuning-api-guide.md)： -调优后模型的调用参数与对应基础模型的 API 基本一致。对于图像/视频 LoRA 模型，提示词中建议携带触发词（如 `s86b5p`）以激活训练风格，调用视频模型时建议关闭 `prompt_extend`。 +1. 上传数据集到 `POST /api/v1/files`（`purpose=fine-tune`），获取 `file_id`。 +2. `POST /api/v1/fine-tunes` 创建任务，关注返回的 `job_id`、`finetuned_output`、`status`。 +3. 轮询 `GET /api/v1/fine-tunes/` 直到 `status` 变为 `SUCCEEDED`。 +4. `POST /api/v1/deployments` 部署（`plan=lora`），轮询直到 `status` 为 `RUNNING`，再用 `deployed_model` 调用。 -## 限制与注意事项 +> **注意**：通过 API 创建的训练任务**仅支持按 Token 计费**，不支持模型训练单元（预付费/后付费）；如需使用训练单元，必须通过控制台创建。 + +数据集除 `file_id` 外还可用 OSS 挂载（`data_source_type=oss_mount`），OSS Bucket 地域支持 `cn-beijing` 与 `ap-southeast-1`，挂载时只需指定 `data.jsonl` 路径。 -- **地域限制**：所有调优功能仅在华北2（北京）可用，须使用该地域 API Key；OSS 挂载 Bucket 仅支持北京（cn-beijing）和新加坡（ap-southeast-1）。 -- **权限**：RAM 子账号需被授予模型调用、训练和部署权限。 -- **文件配额**（文本调优）：单文件最大 300MB，有效文件总空间 5GB、总数量 100 个。 -- **计费**：文本/视频/图像调优按训练 Token 计费；CosyVoice 训练按 0.2 元/千 Tokens、部署按模型单元时长计费。 +## 数据格式要点 -> **注意**：通过 API 创建的训练任务仅支持按 Token 计费，暂不支持模型训练单元（预付费/后付费）；如需使用训练单元，必须通过控制台创建任务。 +- **SFT**：ChatML `{"messages":[...]}`，支持多轮；不支持 OpenAI 的 `name`/`weight`，所有 assistant 行都会被训练；思考模型（thinking）只训练**最后**一个 assistant 输出且须保留 `` 标签前后的换行。 +- **DPO**：在 `messages` 基础上追加 `chosen`/`rejected`。 +- **CPT**：纯文本 `{"text":"..."}`。 +- **视觉理解**：`content` 用数组，`image`/`video` 声明文件名（不含路径），打包为 ZIP（≤2GB），`data.jsonl` 必须在根目录，文件名全局唯一且仅含 ASCII。 +- **CosyVoice**：`data.jsonl` 每行 `{"wav_fn":"train/xxx.wav","text":"..."}`，`wav_fn` 必须以 `train/` 前缀；`text` 须为纯文本，禁止 SSML/LaTeX/情感标注。 -> **注意**：CosyVoice 调优产物是单音色独立模型，调用时 `voice` 必须固定为 `default`、不支持 `instruction` 指令控制，且**无法扩展基础模型不支持的语种**。若仅需单条音频克隆或文字描述生成音色，应优先使用声音复刻/声音设计而非调优。 +## 限制与注意事项 -> **注意**：训练轮次并非越高越好——轮次过高会加剧基础模型原有能力的「遗忘」（长文本稳定性、多音字准确率退化），并可能导致过拟合。可通过观察 Training Loss / Validation Loss 曲线判断欠拟合、过拟合还是良好拟合，从而决定是否调整 `n_epochs` 与 `lora_rank`。 +- **成本与耗时高**：文本模型微调需构建大规模数据集，且调优后模型**必须部署才能使用**，部署费用较高；官方明确将模型调优定位为「最后的手段」，建议先充分尝试 Prompt 工程与插件调用。 +- **训练耗时差异大**：万相文生图约数十分钟，视频微调可达数小时；文本 LoRA 通常 15~30 分钟；部署一般需 3~10 分钟。 +- **计费方式各异**：文本/VL 按训练 Token 计费（`训练Token × 循环次数 × 单价`）；CosyVoice 按 `(lm_max_epoch+fm_max_epoch)×25×音频总秒数` 估算 Token，单价 0.2 元/千 Token，另加部署时长费用。 +- **能力边界不可突破**：CosyVoice 调优产物为单音色模型（`voice` 锁定 `default`），无法新增基础模型不支持的语种、也不支持 `instruction` 指令控制。 +- **过拟合/欠拟合判断**：观察 Training/Validation Loss 曲线，欠拟合可增大 `n_epochs`/`lora_rank`，过拟合则反向调整。 +- 万相 LoRA 调用需在提示词中包含**触发词**以激活风格；图像模型部署后当前仅支持异步调用。 ## 来源文档 @@ -84,4 +84,3 @@ CosyVoice 则使用独立的 LM/FM 双网络超参（`lm_*` / `fm_*`），推荐 - [CosyVoice模型调优](../../raw/model-user-guide/fine-tuning/fine-tune-speech-synthesis-model/fine-tune-speech-synthesis-model-by-api.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/get-started-with-models.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/get-started-with-models.md index c1e5b524..b17b41c7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/get-started-with-models.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/get-started-with-models.md @@ -1,31 +1,27 @@ # get started with models -阿里云百炼是一站式大模型开发与应用平台，集成千问（Qwen）全系列及 DeepSeek、Kimi、GLM 等主流第三方模型，提供兼容 OpenAI 的 API 与全链路模型服务。本页面面向开发者，梳理从选择模型、获取 API Key、配置调用地址到发起首次请求的完整入门路径，并汇总地域、Base URL 与限流等关键约束。 +阿里云百炼是一站式大模型开发与应用平台，集成千问（Qwen）全系列及 DeepSeek、Kimi、GLM 等第三方模型，并提供兼容 OpenAI 的 API。本页面面向开发者，梳理从选模型、拿 API Key 到发起首次调用所需的关键信息：可用模型、接入地域与域名、Base URL、以及限流规则与规避策略。 ## 支持的模型与能力 -百炼提供开箱即用的模型服务，无需自行部署或运维即可直接调用，覆盖多种模态（详见 [选择模型](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/models.md)）： +百炼提供开箱即用的模型服务，无需自行部署或运维即可直接调用。文本生成方面，千问旗舰系列按能力与成本分层，可按需选择（详见 [选择模型](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/models.md)）： -- **文本生成**：千问旗舰系列按能力与成本梯度排列——`qwen-max`（复杂多步骤任务）、`qwen-plus`（效果、速度、成本均衡，**多数场景推荐**）、`qwen-flash`（高性价比、低延迟）；三方模型（DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 等）API 格式与千问一致。 -- **图像与视频**：视觉理解、图像生成、视频生成。 -- **音频与语音**：语音合成（TTS）、语音识别（ASR）、语音转语音（S2S）、音乐生成。 -- **全模态**：融合文本、图像、音频、视频的理解与生成（如 omni 系列）。 -- **向量与重排序**：文本/图文向量化（embedding）配合 rerank 提升检索精度。 -- **3D 模型生成**：文生 3D、图生 3D。 +- **千问 Max**（如 `qwen3.7-max`）：效果最好，适合复杂、多步骤任务。 +- **千问 Plus**（如 `qwen3.7-plus`）：效果、速度与成本均衡，多数场景的推荐选择。 +- **千问 Flash**（如 `qwen3.6-flash`）：高性价比、低延迟，适合简单、需快速响应的任务。 -除调用外，平台还支持模型调优（SFT/CPT/DPO）、模型部署、模型评测，以及可视化/高代码的应用构建。 +除文本生成外，还覆盖视觉理解、图像生成、视频生成、语音识别与合成、嵌入向量等[多模态能力](../concepts/multimodal.md)，以及长文本、翻译、法律等细分领域模型。平台同时支持模型调优（SFT/CPT/DPO）、模型部署和模型评测，详见 [什么是阿里云百炼](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/what-is-model-studio.md)。 -## 快速上手：首次调用千问 API +## 首次调用：获取 API Key 与发起请求 -完整流程见 [首次调用千问API](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/first-api-call-to-qwen.md)，核心步骤如下： +调用流程分为账号准备与代码调用两步，完整步骤见 [首次调用千问API](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/first-api-call-to-qwen.md)： -1. **注册并开通**：使用阿里云主账号开通百炼（需完成实名认证）。 -2. **获取 API Key**：在控制台 API Key 页面创建。 -3. **获取业务空间 ID（WorkspaceId）**：使用北京、新加坡、东京、法兰克福地域时，Base URL 中需填入 WorkspaceId。 -4. **配置环境变量**：推荐将 API Key 写入 `DASHSCOPE_API_KEY` 环境变量，避免在代码中硬编码。 -5. **安装 SDK 并调用**：可用 OpenAI 兼容 SDK 或 [DashScope SDK](../concepts/dashscope-sdk.md)（Python 需 ≥ 3.8）。 +1. **开通与拿 Key**：用阿里云主账号开通百炼（需实名认证），在控制台 API Key 页面创建 API Key。 +2. **获取业务空间 ID**：使用华北2（北京）、新加坡、日本（东京）、德国（法兰克福）地域时，需在 Base URL 中填入业务空间 ID（`WorkspaceId`）。 +3. **配置环境变量**：建议将 Key 写入环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY`，避免硬编码泄露。 +4. **安装 SDK 并调用**：可用 OpenAI Python/Node SDK（`pip install -U openai`）或 DashScope SDK（`pip install -U dashscope`）。 -OpenAI 兼容方式的最简调用示例： +OpenAI 兼容方式的最小示例（北京地域）： ```python import os @@ -33,7 +29,7 @@ from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), - # 北京地域，请将 {WorkspaceId} 替换为真实业务空间 ID + # 各地域 base_url 不通用，{WorkspaceId} 替换为业务空间 ID base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) completion = client.chat.completions.create( @@ -43,56 +39,41 @@ completion = client.chat.completions.create( print(completion.choices[0].message.content) ``` -> **注意**：百炼兼容 OpenAI 接口规范，迁移现有 OpenAI 代码通常只需调整 `api_key`、`base_url` 和模型名称。[DashScope SDK](../concepts/dashscope-sdk.md) 则通过 `dashscope.base_http_api_url` 指定地址（结尾为 `/api/v1` 而非 `/compatible-mode/v1`）。 +> **注意**：不同文档中示例模型名不一致（概述文档用 `qwen3.7-plus`，首次调用文档用 `qwen-plus`）。`qwen-plus` 为稳定版别名，`qwen3.7-plus` 为具体版本，二者均可用，请以 [选择模型](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/models.md) 页面当前列出的模型 ID 为准。 ## 地域、服务部署范围与接入域名 -调用前需先确定**地域**（决定接入点与数据存储位置）、**服务部署范围**（决定推理执行位置，用于满足数据合规）、**接入域名**（影响并发、超时等服务保障）。各地域的接入域名、API Key 和模型列表相互独立，**不能跨地域混用**，详见 [选择地域、服务部署范围和接入域名](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/regions.md)。 +百炼目前提供华北2（北京 `cn-beijing`）、新加坡（`ap-southeast-1`）、美国弗吉尼亚（`us-east-1`）、德国法兰克福（`eu-central-1`）、日本东京（`ap-northeast-1`）五个地域。调用前需选定三项，详见 [选择地域、服务部署范围和接入域名](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/regions.md)： -目前提供的地域：华北2（北京，`cn-beijing`）、新加坡（`ap-southeast-1`）、美国弗吉尼亚（`us-east-1`）、德国法兰克福（`eu-central-1`）、日本东京（`ap-northeast-1`）。建议就近选择以降低延迟。 +- **地域**：决定接入点与数据存储位置，就近选择可降低延迟。 +- **服务部署范围**：决定推理执行位置；有数据合规需求选特定地理边界（如"中国内地""欧盟""美国"），无合规需求选"全球"（推理资源池更大）。北京与新加坡各仅支持一种范围，无需选择。 +- **接入域名**：影响并发上限、超时等服务保障。 -关键差异： +> **注意**：各地域的接入域名、API Key 和模型列表相互独立，**不能跨地域混用**；跨地域使用 API Key 会报错。美国（弗吉尼亚）地域可用带 `-us` 后缀的模型名（如 `qwen-plus-us`）限定美国境内推理。 -- 数据要求不出中国内地 → 选北京（中国内地推理）。 -- 追求更大推理资源池且无数据驻留限制 → 选弗吉尼亚/法兰克福/东京（全球部署范围）。 -- 美国弗吉尼亚使用带 `-us` 后缀的模型名（如 `qwen-plus-us`）可限定美国境内推理。 -- **模型调优、应用开发、批量推理、模型告警仅在华北2（北京）等部分地域支持**，海外地域功能受限。 +## Base URL 选择 -## Base URL 与接入域名选择 +Base URL 是模型 API 的调用地址，必须与同一计费方案的 API Key 配套使用，否则会报错 401。按量付费下有三类域名（详见 [Base URL总览](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/base-url.md)）： -Base URL 是模型 API 的调用地址，**必须与同计费方案的 API Key 配套使用**，否则报 401。域名类型见 [Base URL总览](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/base-url.md)： +- **业务空间专属域名（推荐）**：格式 `{WorkspaceId}.{region}.maas.aliyuncs.com`，用于生产环境，具备更高并发、更低时延与流量隔离，请求超时 3600 秒，支持 HTTP/SSE/WebSocket/WebRTC。 +- **Dashscope 域名**：如 `dashscope.aliyuncs.com`（北京）、`dashscope-intl.aliyuncs.com`（新加坡）、`dashscope-us.aliyuncs.com`（美国），存量兼容用，建议迁移到专属域名，请求超时 600 秒。 +- **试用域名**：`trial.{region}.maas.aliyuncs.com`，仅用于快速验证，RPM 固定 1000，不提供 SLA，不建议生产使用。 -| 域名类型 | 格式（以北京为例） | 适用场景 | -| --- | --- | --- | -| 业务空间专属域名（**推荐**） | `{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` | 生产环境，高并发、请求超时 3600 秒、SLA 99.9% | -| Dashscope 域名（存量） | `dashscope.aliyuncs.com` | 兼容存量业务，建议迁移，超时 600 秒 | -| 试用域名 | `trial.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` | 快速验证，RPM 限 1000，不建议生产 | +三种接口路径后缀：OpenAI 兼容 `/compatible-mode/v1`、DashScope `/api/v1`、Anthropic 兼容 `/apps/anthropic`。此外，Token Plan 与 Coding Plan 有各自专属域名和 API Key，仅限 Claude Code、Codex 等交互式 AI 工具使用，不能用于后端服务。 -- [OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)路径为 `/compatible-mode/v1`，Anthropic 兼容接口为 `/apps/anthropic`，DashScope 接口为 `/api/v1`。 -- **Token Plan / Coding Plan** 有独立域名，仅限 Claude Code、Codex 等 AI 工具交互式使用，不能用于后端服务，且需使用对应套餐的专属 API Key。 +## 限流规则与规避 -> **注意**：从 Dashscope/试用域名迁移到业务空间专属域名无需改动业务逻辑，只需替换 Base URL 中的域名部分。 +百炼按**主账号维度**限流，账号下所有 RAM 子账号、业务空间和 API Key 的调用量合并计算；不同模型的限流额度相互独立。限流同时约束 RPM（每分钟请求数）和 TPM（每分钟 Token 数，含输入与输出），并可能按秒级 RPS/TPS 执行。超限请求会被拒绝，通常一分钟内自动恢复。详见 [限流](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/rate-limit.md)。 -## 限流与配额 +常见错误信息与对策： -百炼按**主账号维度**限流，账号下所有 RAM 子账号、业务空间和 API Key 的调用量合并计算；不同模型的限流额度相互独立。超限请求会被拒绝，通常一分钟内自动恢复，详见 [限流](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/rate-limit.md)。 +- `Requests rate limit exceeded`：触发 RPM 限流，降低调用频率。 +- `Allocated quota exceeded`：触发 TPM 限流，缩短输入或限制输出。 +- `Request rate increased too quickly`：请求瞬时激增触发稳定性保护，采用匀速调度、指数退避或请求队列平滑请求。 -- **RPM**（每分钟请求数）超限：报 `Requests rate limit exceeded`。 -- **TPM**（每分钟 Token 数，含输入与输出）超限：报 `Allocated quota exceeded`。 -- **请求速率激增**：报 `Request rate increased too quickly`，即使未达 RPM/TPM 上限也会触发；服务可能按秒级 RPS（RPM/60）、TPS（TPM/60）执行。 +规避建议：优先选用限流额度更高的模型（稳定版比带日期的快照版更宽松）；配置备选模型做失败重试；拆分大任务；无需实时响应时改用批量推理（Batch API，不受实时限流约束）；额度不足时在控制台"限流提额"页面提升临时 TPM 额度（提交即生效，有效期 30 天，目前支持北京和新加坡地域）。 -规避与提额策略： - -- 优先选用限流更高的模型（如 `qwen-plus`）；稳定版/最新版比带日期快照版限流更宽松。 -- 平滑请求速率（匀速调度、指数退避、请求队列），并配置备选模型自动重试。 -- 对无需实时响应的任务改用 **Batch API**，不受实时限流约束。 -- 华北2（北京）与新加坡地域支持在控制台**限流提额**页面临时提升 TPM 额度，提交即生效，有效期 30 天。 - -> **注意**：限流仅约束单位时间内的调用速率，**不限制累计用量**。如需控制费用，应另行设置消费限额、费用告警，或对新用户开启"免费额度用完即停"。 - -## 计费与费用控制 - -开通百炼免费，调用、微调、部署模型时按量计费（模型调用按分钟出账），调用统计约一小时后可在模型监控查看。控制费用的主要手段：删除 API Key 从源头阻断调用、下线按算力时长计费的部署实例、设置消费预警，或订阅固定月费的 Coding Plan（需使用其专属 Base URL 和 API Key，否则仍按量付费）。 +> **注意**：限流仅约束单位时间内的调用速率，**不限制累计用量与费用**。控制费用需另行设置消费限额、费用告警，或开启"免费额度用完即停"（仅新用户、仅北京地域、且在免费额度有效期内有效）。 ## 来源文档 @@ -104,4 +85,3 @@ Base URL 是模型 API 的调用地址，**必须与同计费方案的 API Key - [Base URL总览](../../raw/model-user-guide/get-started-with-models/base-url.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/knowledge-base.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/knowledge-base.md index c2ad7320..4dbd908e 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/knowledge-base.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/knowledge-base.md @@ -1,135 +1,66 @@ # [knowledge](../api/knowledge.md) base -阿里云百炼知识库基于 RAG（[检索增强生成](../concepts/rag.md)）技术，为大模型补充私有数据与最新信息，提升特定领域问答的准确性。它覆盖知识库创建、数据导入、检索召回、问答生成、日志监控与计费计量的完整链路，支持文档搜索、数据查询、图片问答、音视频搜索等[多模态](../concepts/multimodal.md)场景，并可经控制台或开放 API 接入业务系统。 +知识库是阿里云百炼基于 RAG（检索增强生成）技术为大模型补充私有数据和最新信息的能力：大模型在生成回答前先从知识库检索相关内容，从而提升回答准确性。围绕知识库，平台提供了创建管理、检索服务、知识问答、效果优化、API 集成、日志监控与计费等一整套开发者可消费的功能。 -## 支持的模型与知识库类型 - -知识库功能仅能在中国站 **华北2（北京）** 地域开通和使用，其他地域均不支持。 - -可挂载知识库的模型范围以应用管理页面实际可选项为准，预置模型涵盖千问 QwQ/Long/Max/Plus/Turbo/Coder/Deep-Research、千问 VL 系列、千问开源版（Qwen3、Qwen2.5、Qwen2 等）以及第三方文本生成模型（DeepSeek-R1、DeepSeek-V3.1、abab6.5s、Llama3.1、Yi-Large 等）；自定义模型支持基于千问 Plus/Turbo、千问 VL-Max/Plus、千问开源版调优后的版本。详见 [知识库](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base.md)。 - -知识库类型在创建时选定且不可更改，主要包括： - -- **文档搜索类**：用于企业内部文档、产品手册等非结构化数据，支持基础文档问答、图文并茂回复、视觉理解（富文本文档）、极速问答等子场景。 -- **数据查询类**：结构化知识库，单个知识库仅支持 1 篇 Excel/CSV 文件，可用 NL2SQL 查询。 -- **图片问答类**：仅支持 `multimodal-embedding-v1`（1024 维）向量模型。 -- **音视频搜索类**：对语音做识别、对视频做帧提取与剧情解析，按时间轴结构化对齐。 - -向量模型方面，文档搜索、数据查询、音视频搜索类支持 `text-embedding-v4` 或 `text-embedding-v3`（均为 512 维），维度不可更改；视觉理解场景会自动切换为 `qwen3-vl-embedding`（qwen3 [多模态](../concepts/multimodal.md)向量）。详见 [知识库配额与限制](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-specifications.md)。 - -## 创建与数据导入 - -在 [知识库控制台](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app#/knowledge-base) 选择 **标准版** 或 **旗舰版** 后创建，三步完成：基础信息与类型 → 数据来源 → 索引参数。 - -**规格差异**：标准版 0.03 元/小时、1 QPS、平台存储 ≤ 100 GB；旗舰版 0.2 元/RCU/小时、50–10,000 QPS（对应 1–200 RCU）、平台存储 ≤ 9,999 GB。RCU（Retrieval Compute Unit）按"向上取整（峰值 QPS ÷ 50）"估算。 - -**解析方式**（文档搜索类）： - -- 电子文档解析：最快，不支持插图与图表。 -- 文档智能解析：对插图做 OCR 与摘要，速度较快。 -- 大模型文档解析：用千问 VL 深度理解插图与图表，耗时较长。 -- Qwen VL 解析：专用于图片文件，可指定 Prompt 引导识别。 -- 音视频解析：含录音文件识别、视频帧提取与剧情解析（手动开启）。 - -**索引配置**：含 Meta 信息抽取、切片方式、多轮对话改写等。注意： - -- Meta 抽取在知识库创建后**无法再配置**，需在创建时一次性设好。 -- 多轮对话改写与知识库绑定，创建时未开启则后续无法开启，除非重建。 -- 切片方式推荐 **智能切分**，基于语义相关性自适应选择切片点；单切片 [Token](../concepts/token.md) 上限 6,000。 - -## 检索与问答 - -阿里云百炼提供两条独立服务线，均支持绑定最多 15 个知识库： - -- **知识检索服务**：仅返回检索切片，不生成回答。流程为 Query 改写 → 向量 + 关键词混合检索 → Rerank 排序 → 加权返回。详见 [知识检索](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-retrieval.md)。 -- **知识问答服务**：在检索基础上叠加生成模型（如 qwen3.6-plus、qwen3.7-plus），支持极速模式（单轮检索 + 生成）和多轮智能模式（Agentic 多轮规划搜索）。详见 [知识问答](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-qa.md)。 - -关键检索参数： - -| 参数 | 取值 | 说明 | -| --- | --- | --- | -| 初步向量检索 TopK | 1–100（默认 50） | 向量语义召回切片数 | -| 初步关键词检索 TopK | 1–100（默认 50） | 关键词匹配召回切片数 | -| 排序模型 | qwen3-rerank / qwen3-rerank(hybrid) / qwen3-vl-rerank | [多模态](../concepts/multimodal.md)库只能选 vl-rerank | -| 排序模式 | 问答 / 相似 / 自定义高级 | 问答模式按 QA 匹配度，相似模式按语义相似度 | -| 相似度阈值 | 0.01–1.0 | 过滤排序后低分切片，过高会丢弃全部结果 | -| 最大召回数量 | 1–20 | 最终返回切片数 | +> **注意**：知识库功能仅能在中国站 **华北2（北京）** 地域开通和使用，新加坡、德国（法兰克福）等其他地域均不支持。API 相关能力仅适用于文档搜索类知识库。 -**权重**：多知识库召回时，相似度相同的切片优先返回权重高的库；权重**仅在同类型知识库之间生效**。 +## 支持的模型与知识库类型 -## 优化与诊断 +在 [知识库](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base.md) 中，支持挂载知识库的预置模型包括千问-QwQ/Long/Max/Plus/Turbo/Coder/Deep-Research、千问VL-Max/Plus/Flash/OCR、千问开源版（Qwen3/Qwen2.5/Qwen2 等）以及 DeepSeek-R1/V3.1、Llama3.1、Yi-Large 等第三方模型；自定义（调优后）模型支持千问-Plus/Turbo、千问VL-Max/Plus 及开源版。实际可选模型以创建应用时页面列表为准。 -如遇召回不完整或内容不准确，建议先建立评估基线（至少 100 组覆盖事实/比较/教程/分析型的评测用例），再按失败类型针对性改进，详见 [RAG效果优化](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-optimization.md)。 +创建知识库时需选择类型，创建后不可更改： -常见诊断方向： +- **文档搜索**：面向企业内部文档、产品手册等非结构化数据，可细分为基础文档问答、图文并茂回复、视觉理解（富文本文档，向量模型强制为 qwen3-vl-embedding）和极速问答（低延迟、仅文本查询）。 +- **数据查询（结构化）**：单个 Excel/CSV 文件，支持 NL2SQL。 +- **图片问答**、**音视频搜索** 等多模态类型。 -- **没有相关知识**：补充知识库内容，优化源文件排版（移除水印、避免合并/跨页单元格、优先 Markdown），统一实体表述，启用多轮对话改写。 -- **召回不相关**：为文件添加标签做前置过滤，或为文件配置 Meta 元数据做结构化筛选（如按产品名、日期过滤）。 -- **切片不完整**：改用智能切分；人工检查并修正异常切片（编辑后原内容失效）。 -- **重排不佳**：通过命中测试反复调整相似度阈值与召回片段数（K 值 1–20）；对"列举/总结/比较"类问题适当提高 K，并优先选 **按拼装长度** 避免超长截断。 -- **模型理解有误**：更换为商业模型（如通义千问 Max、Plus），简单查询可用 Flash/Turbo。 +## 关键参数与配置 -## API 集成 +- **相似度阈值**：仅语义相似度高于阈值的切片才会被召回，阈值过高会导致相关切片被全部过滤（例如调到 0.60 可能返回无召回结果）。 +- **召回片段数 / 最大召回数量（TopK/K）**：取值范围 1–20。对总结、列举、比较类复杂问题适当增大有助于生成完整答案，但会增加 Token 消耗，推荐使用「按拼装长度」策略。 +- **权重**：多知识库召回时按信息源重要性分配，但**权重仅在同类型知识库之间生效**。 +- **Meta 信息抽取**：以 key-value 附加到切片，可显著提升检索准确性并降低 Token 消耗；支持常量、变量（file_name/cat_name）、大模型、正则、关键词搜索五种取值方式。**知识库创建后无法再配置 metadata 抽取**。 +- **智能切分 / 多轮对话改写**：均在创建知识库时配置；多轮对话改写与知识库绑定，创建时未开启则后续无法补开，除非重建知识库。 -知识库提供开放 API，便于自动化操作与外部接入。注意 **API 指南仅适用于文档搜索类知识库**。 +## 检索与问答服务 -前置步骤：子账号需获取 `AliyunBailianDataFullAccess` 策略并加入[业务空间](../concepts/workspace.md)；安装阿里云百炼 SDK（`alibabacloud_bailian20231229`）；配置 `ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID`、`ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET`、`WORKSPACE_ID` 环境变量。接入地址示例：`bailian.cn-beijing.aliyuncs.com`。 +平台在知识库之上提供两类独立服务： -典型流程：申请上传租约（ApplyFileUploadLease）→ 上传文件到预签名 URL → 添加文件（AddFile）→ 查询解析状态（DescribeFile）→ 创建索引（CreateIndex）→ 提交索引任务（SubmitIndexJob）→ 查询任务状态（GetIndexJobStatus）→ 检索（Retrieve）。详见 [知识库API指南](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-api-guide.md)。 +- **知识检索**：见 [知识检索](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-retrieval.md)。支持多知识库联合检索（最多 15 个），流水线为 Query 改写 → 向量+关键词混合检索 → Rerank 精排 → 加权返回。全局参数含知识库路由、混排模型（qwen3-rerank / qwen3-rerank(hybrid) / qwen3-vl-rerank）、混排模式（问答/相似/自定义）；每个知识库可独立配置初步向量/关键词 TopK（1–100）、排序模型、相似度阈值、标签过滤等。 +- **知识问答**：见 [知识问答](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-qa.md)。基于大模型（如 qwen3.6-plus/qwen3.7-plus）结合检索生成自然语言回答，提供**极速**（单轮）与**多轮智能**（Agentic 规划搜索）两种检索模式，支持文件预解析、拒答、防泄漏、多模态回复与引用来源展示。 -## 日志与监控 +## 使用方式 -所有检索调用均以日志形式投递到日志服务（SLS），可用于调用审计、问题排查、用量统计与告警。在知识库列表页 **监控配置** 面板首次开通，会自动创建固定 Project/LogStore（按 SLS 存储与流量计费）。 +1. **控制台**：进入知识库页面 → 选择标准版/旗舰版 → 创建知识库（填写基础信息、选类型、配置数据来源与索引参数）→ 关联到智能体/工作流应用。工作流应用中将「知识库」节点接在开始节点后，用内置变量 `query` 作输入，输出 `result` 传给大模型节点。 +2. **API/SDK**：面向外部应用，通过阿里云百炼 SDK 集成检索能力。完整创建流程（申请上传租约 → 上传文件 → AddFile → CreateIndex → SubmitIndexJob → 轮询状态）参见 [知识库API指南](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-api-guide.md)。子账号需获取 `AliyunBailianDataFullAccess` 策略并加入业务空间，endpoint 为 `bailian.cn-beijing.aliyuncs.com`。 -每条日志 `topic = log_dispatch`，关键字段：`request_id`、`pipeline_id`（知识库 ID）、`workspace_id`、`user_id`、`path`、`latency`、`response_status_code`、`response_code`（成功为 `Success`，失败为点分错误码如 `Index.IndexNotExist`）、`request_body`、`response_body`（召回切片在 `data.nodes[]`，含 `score`、`text`、`metadata`）。 +## 效果优化 -> **注意**：关闭 **检索日志** 开关只停止新日志投递，历史日志仍按 SLS 默认配置保留与计费；如需彻底停止计费，请到 SLS 控制台删除对应 LogStore。详见 [知识库日志与监控](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-log-monitoring.md)。 +RAG 效果由建立索引、检索召回、生成答案三阶段决定。建议先用 [自动评测] 建立至少 100 组问题的评估基线（覆盖事实型/比较型/教程型/分析型），再针对失败用例（大模型打分 < 4）诊断改进：检索无效（补充知识、优化排版、统一实体、开启多轮对话改写）、召回不相关（标签过滤 / 元数据结构化搜索）、切片不完整（智能切分 + 人工修正）、重排不佳（调整相似度阈值与召回片段数）、模型理解有误（更换为参数更多的商业模型）。详见 [RAG效果优化](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-optimization.md)。 ## 配额与限制 -| 类别 | 上限 | -| --- | --- | -| 知识库数量（RDS 数据源） | 100 | -| 知识库数量（其他数据源） | 无限制 | -| 平台存储容量 | 标准版 100 GB / 旗舰版 9,999 GB | -| 类目数量（每[业务空间](../concepts/workspace.md)） | 500 | -| 文件数量（每[业务空间](../concepts/workspace.md)） | 100,000 | -| 单知识库文件数 | 非结构化无硬性上限 / 结构化 1 篇 | -| 数据表数量 | 1,000 | -| ADB-PG 单表行数 / 单行大小 | 10,000,000 / 100 KB | -| 单文件标签数 | 32 | -| 控制台单次导入文件数 | 50（API 建议单次 ≤ 10,000） | -| 单切片 [Token](../concepts/token.md) | 6,000 | -| 单次检索召回切片数 | 20 | -| 检索并发 | 标准版 1 QPS（固定）/ 旗舰版 50–10,000 QPS（1–200 RCU） | - -文件格式限制要点：pdf/docx/wps/pptx 等最大 150 MB 且 ≤ 1,000 页；txt/markdown/html 最大 10 MB；xlsx/xls 最大 10 MB 且 ≤ 10 万行；图片最大 20 MB、短边 > 15px、长边 < 8,192px；音视频最大 512 MB。切片操作方面，编辑切片（UpdateChunk）长度限制 10–6,000 字符，删除切片（DeleteChunk）单次最多 10 个；音视频搜索类**不支持新增切片**。 - -## 计费 - -自 2026 年 1 月 4 日起正式计费，计费起点为成功创建知识库，按小时出账。费用 = **规格费用** + **模型调用费用**。 +摘自 [知识库配额与限制](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-base-specifications.md)： -**规格费用**：标准版 0.03 元/小时；旗舰版 0.2 元/RCU/小时。变配按发生时间分段计费，同一知识库 1 个自然日最多变配 1 次。删除知识库会永久清除数据且不可恢复，用以停止计费。 +- **知识库数量**：使用 RDS 数据源上限 100，其它数据源无限制。 +- **存储容量**：旗舰版 9,999 GB，标准版 100 GB（免费平台存储）。 +- **文件格式与大小**：pdf/docx/ppt 等 ≤150MB 且 ≤1000 页；txt/markdown/html ≤10MB；图片 ≤20MB；音视频 ≤512MB。 +- **切片**：单切片最大 6,000 Token；编辑切片长度 10–6000 字符，删除切片单次最多 10 个。音视频搜索类不支持新增切片。 +- **向量模型**：文档/数据查询/音视频类支持 text-embedding-v4/v3（512 维）；图片问答类仅 multimodal-embedding-v1（1024 维），维度不可更改。 +- **检索并发**：旗舰版 50–10,000 QPS（可调，对应 1–200 RCU），标准版固定 1 QPS。 +- **召回**：单次查询最多召回 20 个切片；单次控制台导入最多 50 个文件（API 批量建议 ≤10,000）。 -**免费额度**：所有用户一次性 720 小时，仅抵扣标准版规格费用。老用户（2026-01-04 前开通）额度有效期至 2026-02-03 23:59；新用户自开通起 30 天内有效，过期作废。模型调用费用不在免费额度内。 - -**模型调用费用**：独立计费项，按输入 [Token](../concepts/token.md) 计费，遵循模型广场定价。 +## 计费 -- 创建/更新：按新增内容 [Token](../concepts/token.md) 数计费，删除文件不产生费用。 -- 检索：Query 向量化按输入 [Token](../concepts/token.md) 计费；Rerank 费用 = **初步召回总切片数 × 平均切片 [Token](../concepts/token.md) × 模型单价**，与最终返回切片数无关。 -- 多知识库：N 个知识库 Token 消耗 × N。 +知识库服务自 **2026 年 1 月 4 日** 起正式计费，费用由**规格费用**与**模型调用费用**两部分构成。规格费用按运行时长按小时出账：标准版 0.03 元/知识库/小时，旗舰版 0.2 元/RCU/小时（1 RCU ≈ 50 QPS）。扣费顺序为：免费额度 > 资源包 > 按量付费。平台提供一次性 720 小时免费额度（仅抵扣标准版规格费用，不含模型调用），多个知识库按数量倍数扣减。模型调用费用按输入 Token 计费，其中 Rerank 排序费用取决于**初步召回的总切片数**而非最终返回数量，可通过关闭排序或调低初步 TopK 降低成本。 -**优化建议**：对精度要求不高的场景可关闭排序（消除 Rerank 费用，但降低相关性）；或调低初步向量/关键词检索 TopK（取值 10–100）减少送入 Rerank 的 Token 量。详见 [知识库计费说明](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/billing-for-knowledge-base.md)。 +> **注意**：删除知识库会**永久清除数据且无法恢复**，但也是停止计费的唯一方式。2026 年 1 月 4 日前创建但未开通服务的数据保留至 2026 年 6 月 30 日，逾期永久删除。 -> **注意**：免费额度仅适用于标准版；旗舰版规格费用需通过资源包或按量付费承担，且 2026-01-04 前创建但未开通服务的知识库数据将保留至 2026-06-30，逾期未开通将被永久删除。 +## 日志与监控 -## 使用要点 +所有检索调用都会以日志形式投递到日志服务（SLS），用于调用审计、问题排查、用量统计与告警。在知识库列表页右上方「监控配置」中完成 SLS 角色授权、开通日志服务并创建 LogStore 后，检索日志会实时投递（秒级延迟），topic 为 `log_dispatch`。关键索引字段包括 `request_id`、`pipeline_id`（知识库 ID）、`workspace_id`、`path`、`latency`、`response_status_code`、`response_code`（成功为 `Success`）、`request_body`/`response_body`（召回切片在 `data.nodes[]`）。可基于这些字段在 SLS 中做按知识库/业务空间的用量聚合、按 API 路径统计，并搭建调用量趋势、TopN 排名仪表盘及错误率告警。 -- [业务空间](../concepts/workspace.md)隔离：子账号只能操作已加入[业务空间](../concepts/workspace.md)中的知识库，主账号可操作所有[业务空间](../concepts/workspace.md)下的知识库。 -- 知识库 ID：每个知识库卡片上的 `ID` 字段，用于 API 调用。 -- 删除文件不退模型调用费，但删除知识库可停止规格计费。 -- 命中测试会产生向量模型与排序模型的调用计费。 -- 检索结果优先级：`models/` > `raw/` > `wiki/`，本文为 wiki 合成页，遇具体数值请以控制台与最新官方文档为准。 +> **注意**：关闭「检索日志」开关只停止新日志投递，历史日志仍按 SLS 默认配置保留与计费；如需彻底停止计费，需在 SLS 控制台删除对应 LogStore。SLS 存储与流量按其自身标准单独计费。 ## 来源文档 @@ -143,13 +74,3 @@ - [知识问答](../../raw/application-user-guide/knowledge-base/rag-knowledge-qa.md) - - - - - - - - - - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/llm-application.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/llm-application.md index 4bd1ad38..464791ba 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/llm-application.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/llm-application.md @@ -13,7 +13,7 @@ 详细的类型介绍参见 [应用类型介绍](../../raw/application-user-guide/llm-application/application-introduction.md)。 -## 智能体应用 +## [智能体应用](../concepts/agent-application.md) ### 新版智能体（Agent 2.0） @@ -73,7 +73,7 @@ ## 文件问答 -智能体应用支持上传文件进行智能问答，提供三种处理模式： +[智能体应用](../concepts/agent-application.md)支持上传文件进行智能问答，提供三种处理模式： | 模式 | 适用场景 | 特点 | |------|---------|------| @@ -93,7 +93,7 @@ 1. 在应用配置页点击"发布"，确认变更后完成发布 2. 在"发布渠道"页签查看 API 调用方式 -3. 智能体应用还支持发布到钉钉、微信公众号等第三方平台 +3. [智能体应用](../concepts/agent-application.md)还支持发布到钉钉、微信公众号等第三方平台 RAM 账号发布前需确认拥有 `ram:CreateServiceLinkedRole` 权限。 @@ -118,3 +118,6 @@ RAM 账号发布前需确认拥有 `ram:CreateServiceLinkedRole` 权限。 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/managed-agents.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/managed-agents.md index 4e3d5825..7d772b2a 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/managed-agents.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/managed-agents.md @@ -1,10 +1,10 @@ # managed agents -Managed Agents 是百炼提供的智能体托管运行时，面向多步工具调用、代码执行、文件处理等长时运行任务。与无状态的智能体应用不同，它由平台在服务端托管会话状态、沙箱环境与工具执行，智能体在独立云端容器中自主执行命令、读写文件、安装依赖，事件历史在服务端持久化并支持中断与续接。 +Managed Agents 是百炼提供的智能体托管运行时，面向多步工具调用、代码执行、文件处理等长时运行任务。与无状态的[智能体应用](../concepts/agent-application.md)不同，它由平台在服务端托管会话状态、沙箱环境与工具执行，智能体在独立云端容器中自主执行命令、读写文件、安装依赖，事件历史在服务端持久化并支持中断与续接。 -## 与智能体应用的区别 +## 与[智能体应用](../concepts/agent-application.md)的区别 -| 维度 | 智能体应用 | Managed Agents | +| 维度 | [智能体应用](../concepts/agent-application.md) | Managed Agents | | --- | --- | --- | | 运行模式 | 无状态调用，应用侧维护上下文 | 服务端维护会话状态，支持中断与续接 | | 执行环境 | 共享运行时 | 独立沙箱，云端容器 | @@ -69,3 +69,6 @@ Managed Agents 是百炼提供的智能体托管运行时，面向多步工具 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/memory-library-overview.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/memory-library-overview.md index 6633aa5b..dea1945e 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/memory-library-overview.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/memory-library-overview.md @@ -160,3 +160,6 @@ CLI 等效：`openclaw modelstudio-memory search|list|stats`。 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-compression.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-compression.md index aa3e6674..9ab80361 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-compression.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-compression.md @@ -71,3 +71,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-context-protocol.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-context-protocol.md index 0a985ef1..0f0d651d 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-context-protocol.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-context-protocol.md @@ -1,90 +1,73 @@ # model context protocol -模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是 Anthropic 提出的开源标准协议，用于在大模型与外部工具之间搭建统一的信息传递通道。阿里云百炼基于 MCP 协议提供官方与自定义两类 MCP 服务，使智能体和[工作流](../concepts/workflow.md)应用能够接入海量第三方工具，无需为每个工具单独编写接口。详见 [模型上下文协议（MCP）](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-introduction.md)。 +模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是 Anthropic 提出的开源标准协议，用于在大模型与外部工具之间搭建统一的信息传递通道。阿里云百炼基于 MCP 提供全周期服务：开发者无需为每个外部工具编写专用接口，即可让智能体、工作流应用接入海量第三方工具，也能通过外部调用集成到第三方应用或个人项目中。 -## 支持的服务类型 +## 服务类型 -阿里云百炼支持两类 MCP 服务： +百炼将 MCP 服务分为两大类，均需先在 [MCP 广场](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/mcp-market) 开通或部署后使用： -- **官方 MCP 服务**：由百炼官方部署，开通后即可使用。既可在平台内部（智能体、[工作流](../concepts/workflow.md)）直接集成，也支持通过外部调用集成至第三方应用。当前 Amap Maps 等服务限时免费。详见 [官方 MCP 服务](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/official-and-third-party-mcp.md)。 -- **自定义 MCP 服务**：用户自行部署，提供三种方式： - 1. **使用脚本部署**：面向代码包，托管于函数计算 FC。支持 `npx`（Node.js）、`uvx`（Python）启动本地 stdio 服务，或通过 `http` 连接远程 MCP 服务器。 - 2. **从 AI 网关导入**：面向已有 RESTful API，将非 MCP 规范的业务接口封装为 MCP 服务。 - 3. **从阿里云 OpenAPI 导入**：面向阿里云生态，使大模型可操作 OSS、ECS 等云产品。 - -详见 [自定义 MCP 服务](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/custom-mcp.md)。 +- **官方 MCP 服务**：百炼官方云端部署，开通即用（如 Amap Maps、Sequential Thinking、QuickChart、联网搜索 WebSearch 等）。详见 [官方 MCP 服务](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/official-and-third-party-mcp.md)。 +- **自定义 MCP 服务**：由开发者自行部署，支持三种方式（详见 [自定义 MCP 服务](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/custom-mcp.md)）： + - **使用脚本部署**：面向遵循 MCP 协议的代码包，托管到函数计算 FC，支持 `npx`（Node.js）、`uvx`（Python）、`http`（远程服务）三种安装方式。 + - **从 AI 网关导入**：把已有的 RESTful API 通过 AI 网关升级为 MCP 服务后导入。 + - **从阿里云 OpenAPI 导入**：通过 OpenAPI 开发者门户将官方 OpenAPI 发布为 MCP 服务，用于操作 OSS、ECS 等阿里云产品。 ## 使用方式 -### 在智能体中配置 +MCP 服务既可在平台内部集成，也可通过外部调用集成到第三方应用。 -智能体根据输入对话自动判断是否调用 MCP 服务。单个智能体最多可同时添加 5 个 MCP 服务，常用于路径规划、逐步推理、图表绘制等多工具协同场景。 +### 平台内部：智能体与工作流 -### 在[工作流](../concepts/workflow.md)中配置 +- **[智能体应用](../concepts/agent-application.md)**：大模型根据对话内容自动判断是否调用 MCP 服务，单个智能体最多可同时添加 **5 个** MCP 服务。适合路径规划、逻辑推理、多工具组合（如天气查询 + 图表绘制）等场景。 +- **工作流应用**：每个 MCP 节点只能使用一个工具，需手动指定输入参数并将输出传递到下一节点。通常需先用大模型节点把自然语言解析为 MCP 工具所需的输入参数（在 System Prompt 中描述工具的名称、功能、输入输出格式），再接入 MCP 节点。 -工作流中每个 MCP 节点只能使用一个工具，需手动指定输入参数并把输出传递到下一个节点。典型流程为：开始节点 → 大模型节点（将自然语言解析为 MCP 输入参数）→ MCP 节点（调用工具）→ 大模型节点（整理输出）→ 结束节点。 +> **注意**：在工作流中仅使用单一工具（如 Amap Maps 的 `maps_weather`）时，工作流只能回答与该工具相关的问题。 ### 外部调用 -MCP 服务可集成至第三方应用（Cherry Studio、Cursor）或个人项目： - -- **第三方应用**：在 MCP 服务详情页的「外部调用」界面选择目标应用，支持一键自动配置或手动从 JSON 导入。 -- **SDK 集成**：通过 MCP SDK（如 Qwen Agent 框架）调用，使用 Streamable HTTP 协议，配置 `mcpServers` 中的 `type: streamable-http` 和带 `Authorization` 头的 `url`。 - -> **注意**：百炼 MCP 服务已从旧版 SSE 协议升级为新版 Streamable HTTP 协议。已开通用户需在 MCP 广场「取消开通」后重新「立即开通」以完成升级。详见 [外部调用](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-external-calls.md)。 - -## [计费](../concepts/billing.md)说明 - -### 云部署 MCP 服务 - -- **部署费用**：限时免部署费用。 -- **调用费用**：部分 MCP 服务涉及第三方 API 调用，费用由第三方收取，百炼不收取。 -- **联网搜索 MCP**：免费额度 2000 次，额度用尽后按 29 元/千次[计费](../concepts/billing.md)，限流 15 QPS（主账号与 RAM 子账号共享）。 +百炼 MCP 服务支持集成到第三方应用或个人项目，详见 [外部调用](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-external-calls.md)： -### 自定义部署 MCP 服务 - -根据响应速度提供两种模式： - -| 模式 | 部署费用 | 调用费率 | 适用场景 | -| --- | --- | --- | --- | -| 基础模式 | 无 | 0.000156 元/秒 | 偶尔调用，可承受冷启动延迟 | -| 极速模式 | 0.000036 元/秒（部署时长） | 0.000156 元/秒（调用时长） | 长时间在线、频繁调用 | +- **集成至第三方应用**：支持一键自动配置或手动配置到 Cherry Studio、Cursor 等客户端。手动配置需获取 `DASHSCOPE_API_KEY` 并替换配置文件中的对应变量。 +- **集成至个人项目**：通过 MCP SDK 灵活编码。可结合 OpenAI SDK 调用百炼 MCP 服务，典型端点如 `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/mcps/WebSearch/mcp`，鉴权使用 `Authorization: Bearer `。 ## 关键参数与配置 -自定义 MCP 服务的配置代码遵循 `mcpServers` 结构： +- **传输协议**：`type` 字段须与端点路径一致，`"sse"` 对应 GET `/sse`，`"streamableHttp"` 对应 POST `/mcp`。配置不匹配会触发 405/404 等错误。 +- **自定义服务配置示例**（脚本部署）： + +```json +{ + "mcpServers": { + "memory": { + "command": "npx", + "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"] + } + } +} +``` -- `type`：`stdio`（本地托管）或 `sse`/`streamableHttp`（远程连接）。 -- `command`/`args`：npx/uvx 启动命令与参数。 -- `env`：环境变量。 -- `url`：远程 MCP 服务地址。 +- **敏感信息加密**：涉及敏感数据的服务在创建时使用 KMS 凭据加密管理。 +- **部署后可修改项**：部署完成后仅支持编辑服务名称和描述；修改部署方式、地域、安装方式或服务配置须先停止部署再重新部署。 -部署后仅支持编辑服务名称和描述；修改部署方式、地域、安装方式或配置代码须先停止部署再重新部署。 +> **注意**：百炼 MCP 服务已从旧版 SSE 协议升级为新版 **Streamable HTTP** 协议。已开通用户需在 MCP 广场执行"取消开通 → 立即开通"完成协议升级；SDK 调用请使用 `streamablehttp_client` 连接。 -## 限制和注意事项 +## 计费 -- **本地资源不可访问**：MCP 服务托管在函数计算 FC，无固定出口公网 IP，无法访问用户本地数据库。访问远程云资源需配置 FC 的 IP 白名单或进行 VPC 网络打通。 -- **私有仓库不支持**：保存在私有 npm 仓库的 MCP Server 无法部署，须发布到公共仓库或改用 SSE 连接。 -- **版本不自动更新**：npx/uvx 部署的服务在源版本更新后需手动重新部署。 -- **仅主账号及授权 RAM 用户可访问**：自定义 MCP 服务不会被其他账号使用。 -- **[Token](../concepts/token.md) 消耗增加**：调用 MCP 会将工具返回内容作为上下文传入模型，导致输入 [Token](../concepts/token.md) 增加，并可能间接增加输出 [Token](../concepts/token.md)。 -- **不能直接接入千问 API**：MCP 服务只能在智能体或工作流应用中使用，不能在直接调用千问 API 时接入。 -- **调用准确性依赖提示词**：模型需明确指令才能准确调用 MCP，建议在提示词中写明工具名称与能力；若仍无效可更换更强的推理模型（如千问 3 系列）。 +- **云部署 MCP 服务**：限时免部署费用；部分服务涉及第三方 API 调用，费用由第三方收取。联网搜索 MCP 服务免费额度 2000 次，用尽后按 29 元/千次计费，限流 15 QPS（主账号与 RAM 子账号共享）。 +- **自定义部署 MCP 服务**： + - **基础模式**：无部署费用，按调用时长计费（0.000156 元/秒），首次调用有冷启动延迟，适合偶尔调用。 + - **极速模式**：有部署费用（0.000036 元/秒）+ 调用费用（0.000156 元/秒），适合长时间在线、调用频繁的场景。 -## 常见错误码 +## 限制与注意事项 -| 错误码 | 含义 | 排查方向 | -| --- | --- | --- | -| 11200044 MCP_CONNECTION_REFUSED | 连接被拒绝 | `curl` 测试连通性，确认服务已启动、端口与防火墙 | -| 11200045 MCP_CONNECTION_TIMEOUT | 连接建立超时 | 重试 2~3 次，检查网关/防火墙 IP 白名单 | -| 11200046 MCP_REQUEST_TIMEOUT | 响应超时 | 重试；拆分业务或异步化；npx/uvx 可切极速模式 | -| 11200048 MCP_SSL_ERROR | TLS/SSL 握手失败 | 检查证书有效期与域名匹配，关闭代理直连测试 | -| 11200049 MCP_SERVER_HTTP_UNAUTHORIZED | HTTP 401 | 核对鉴权方式，正确添加 Authorization 头 | -| 11200051 MCP_HTTP_RATE_LIMIT | HTTP 429 | 降低频率，按 Retry-After 重试或申请配额 | -| 11200054 MCP_PROTOCOL_ERROR | 协议解析失败 | 确认 `type` 与端点路径匹配：`sse` 对应 `/sse`，`streamableHttp` 对应 `/mcp` | -| 11200057 MCP_INIT_TIMEOUT | 初始化超时 | 核对接入地址与传输方式，反向代理需启用长连接 | +结合 [MCP 常见问题](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-faq.md)，接入时需注意以下限制： -完整错误码列表与排查方案详见 [MCP 常见问题](../../raw/application-user-guide/model-context-protocol/mcp-faq.md)。 +- **不能直连千问 API**：MCP 服务必须集成在智能体或工作流应用中使用，无法在直接调用千问 API 时接入。 +- **无法访问本地资源**：自定义 MCP 服务托管在函数计算 FC，暂不支持访问用户本地数据库、文件、硬件等资源；需要访问本地资源的 MCP Server 建议在本地部署。 +- **访问远程资源需配置网络**：FC 无固定出口公网 IP，访问云数据库等远程资源需配置 FC 的 IP 白名单或打通 VPC 网络。 +- **仓库与版本限制**：私有 npm 仓库暂不支持，需发布到公共仓库或改用 SSE；通过 npx/uvx 部署的服务在源版本更新后不会自动更新，需手动重新部署。 +- **调用增加 Token 消耗**：MCP 返回的内容会作为上下文传入模型，增加输入 Token，并可能间接增加输出 Token。 +- **调用失败排查**：优先确认已开通/升级服务、API Key 有效、额度未用尽；若模型无报错但不调用工具，应在提示词中明确工具名称与能力，必要时更换更强的推理模型（如千问 3 系列）。自定义服务的连接、超时、鉴权、协议等错误可对照 `11200044`~`11200060` 系列错误码逐项排查。 ## 来源文档 @@ -96,17 +79,3 @@ MCP 服务可集成至第三方应用（Cherry Studio、Cursor）或个人项目 - - - - - - - - - - - - - - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-data-overview.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-data-overview.md index fa075feb..a00d7208 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-data-overview.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-data-overview.md @@ -167,3 +167,6 @@ Few-Shot 策略示例：训练集 1000 条、指令生成依赖样本数 5、生 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-deployment-1.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-deployment-1.md index 23661266..f676787e 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-deployment-1.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-deployment-1.md @@ -1,65 +1,93 @@ # model deployment 1 -阿里云百炼的模型部署功能可为平台预置模型或调优后的模型提供独立、资源专享的推理服务，满足高并发、低延迟等生产需求。本页汇总部署的三种计费方式、PTU 长输入与前缀缓存机制、LoRA 模型导入要求，以及通过 API/命令行完成部署的完整流程，面向需要落地私有推理服务的开发者。 +模型部署让你为平台预置模型或调优后的自定义模型获得独立、资源专享的推理服务，以满足高并发、低延迟等生产需求。本页汇总三种计费方式的选型、PTU 长输入与前缀缓存机制、LoRA 模型导入约束，以及通过控制台或 API 完成部署的完整流程，面向需要落地专属推理服务的开发者。 ## 三种计费方式与选型 -部署时需在服务创建阶段选定计费方式，[模型部署](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-introduction.md)将其分为三类： +百炼提供三种互斥的部署计费方式，计费方式在服务创建后无法更改，如需切换必须先下线已部署的模型再重新部署（详见 [模型部署](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-introduction.md)）： -- **预置吞吐（PTU，Provisioned Throughput Unit）**：平台预留资源保障特定 TPM 吞吐，额度内不限速。适合流量稳定、需并发/延迟确定性的高负载生产环境（如智能客服、实时内容审核）。相比按 Token 计费，TPS 通常提升约 1.5～2.0 倍。计费按使用时长 × TPM 单价，支持后付费（按小时）与预付费（按天）。 -- **模型单元（MU）**：按使用时长 × 模型单元数量计费，资源独占、性能指标（延迟/吞吐）可自定义，支持 PD 分离计算模式（拆分 Prefill/Decode 阶段以降低首 Token 延迟、提高吞吐）。适合部署私有微调模型、长时任务。支持后付费（按分钟）与预付费（按月）。 -- **按 Token 使用量**：仅对完成 SFT 高效训练（LoRA）后的自定义模型开放，不使用不计费，主要用于调优效果验证。 +- **预置吞吐（PTU，Provisioned Throughput Unit）**：平台预留资源保障特定 TPM 吞吐能力，额度内不限速。相比按 Token 计费，TPS 通常提升约 1.5～2.0 倍，适合流量可预估的高负载生产环境（智能客服、实时内容审核）。支持预付费（按天）与后付费（按小时），可自助增减吞吐量并设置自动续费。 +- **模型单元（MU）**：按使用时长 × 模型单元数量计费，资源独占，延迟/吞吐等性能指标可自定义。支持部分预置模型与所有调优后模型，可自助增减模型单元数量，支持 PD 分离计算模式（拆分 Prefill 与 Decode 阶段以降低首 Token 延迟、提高吞吐）。 +- **按 Token 使用量**：以每次调用的输入/输出 Token 计量，不使用不计费。仅支持对基础模型完成 SFT 高效训练后的自定义模型，主要用于调优后模型的效果验证；扩缩容需在控制台提交申请等待人工审核。 -> **注意**：计费方式在服务创建后无法更改。如需切换，必须先下线已部署的模型再重新部署。 +关键计费公式： -关键约束：预付费按天/按月计费，无法提前退费；首月内提前退订日单价按 **1.2 倍**计费。PTU 场景下如果单位时间使用超出购买吞吐量，或输入超过模型上限，将**自动切换为按量付费**（响应头返回 `x-dashscope-ptu-overflow:true`）。 +- 预置吞吐（按时长）：`费用 = 使用时长 × (输入 TPM 单价 × 输入 TPM + 输出 TPM 单价 × 输出 TPM)` +- 模型单元（按时长）：`费用 = 使用时长（小时）× 模型单元数量 × 模型单元单价`；预付费按月时改为 `包月数 × 模型单元数量 × 月单价` +- 按 Token：`费用 = 输入 Token 数 × 输入单价 + 输出 Token 数 × 输出单价` ## PTU 长输入与前缀缓存 -[预置吞吐长输入与缓存](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/ptu-long-input-and-cache.md)描述了 PTU 的额度消耗规则： +PTU 部署支持长输入请求（部分模型最高 200K token）和前缀缓存，通过阶梯容量系数和缓存折扣管理额度消耗，详见 [预置吞吐长输入与缓存](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/ptu-long-input-and-cache.md)： -- **长输入阶梯系数**：部分模型（如 glm-5.1，上限 200K）对超过 32K 的输入按更高系数折算 TPM 消耗，例如 `[32K, 200K]` 区间输入系数 1.33 / 输出 1.17；deepseek-v4-pro、qwen3.7-plus 则无阶梯（1.0）。 -- **前缀缓存折扣**：命中缓存的输入 token 按折扣系数消耗额度（glm-5.1 为 0.2，deepseek-v4-pro 低至 0.08），可显著降低多轮对话与重复前缀场景的额度。 -- **自动转按量计费**：超出 PTU 额度或输入超过模型上限（千问 128K / DeepSeek 64K）时，请求自动转为按量计费，无需改代码。 +- **长输入阶梯系数**：超过 32K token 的输入按更高阶梯系数折算 TPM。例如 glm-5.1 在 `[32K, 200K]` 区间输入系数为 1.33、输出为 1.17；deepseek-v4-pro 与 qwen3.7-plus-2026-05-26 无阶梯（1.0）。 +- **前缀缓存折扣**：命中缓存的输入 token 按折扣系数消耗额度（glm-5.1 为 0.2，deepseek-v4-pro 为 0.08，qwen3.7-plus 为 0.2），可显著降低多轮对话和重复前缀场景的额度消耗。 +- **自动转按量计费**：超出 PTU 额度或输入超过模型上限时，请求自动转为按量计费，无需修改调用代码，业务不中断。 -响应字段用于识别计费与额度消耗：`service_tier`（`ptu-standard` 表示走 PTU 额度，`default` 或不返回表示按量）、`provisioned_tokens`（折算后实际消耗的额度 token）、`cached_tokens`（缓存命中数）。这些字段在 OpenAI Chat 兼容、OpenAI Responses、Anthropic 兼容、DashScope 四种格式下的 JSON 路径不同，需按对应协议读取。 +API 响应关键字段：`service_tier`（值为 `ptu-standard` 表示使用 PTU 额度，`default` 或不返回表示按量计费）、`provisioned_tokens`（折算后实际消耗的额度 token 数）、`cached_tokens`（前缀缓存命中数）。不同 API 格式（OpenAI Chat / Responses、Anthropic、DashScope）下这些字段的 JSON 路径不同，需按对应格式取值。 -> **注意**：Anthropic 兼容格式暂不返回 `cached_tokens`，只能通过 `provisioned_tokens` 间接判断缓存效果。此外长输入阶梯系数会使监控中的 PTU 利用率超过 100%，属于正常现象。 +> **注意**：模型输入上限存在两处口径。[模型部署](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-introduction.md) 的价格表中千问系列多为 128K、部分新模型达 256K，而 PTU 文档明确将「千问 128K / DeepSeek 64K」作为触发自动转按量计费的上限。请以控制台实际展示与所选具体模型为准。 -建议在创建或扩容前使用控制台**容量计算器**，根据 RPM、平均输入/输出长度、预估缓存命中率推荐输入/输出 TPM，避免额度不足导致意外的按量费用。 +> **注意**：长输入场景下 PTU 利用率可能超过 100%，这是阶梯系数导致折算消耗高于原始 token 数的正常现象，超出部分自动转按量计费，不影响服务可用性。 ## 模型导入（LoRA） -若要部署自训练模型，需先通过[模型导入](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-import.md)从 OSS 导入 LoRA 微调版本。核心要求与限制： +通过**我的模型**页面可将本地训练的 LoRA 模型从 OSS 导入百炼平台，详见 [模型导入](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-import.md)。当前版本**仅支持 LoRA 模型，不支持全参微调模型**。 -- **仅支持 LoRA**，不支持全参微调模型。 +导入前提与约束： + +- **OSS Bucket**：需为目标 Bucket 添加 `bailian-datahub-access` 标签（标签值 `read`）；不支持归档/冷归档类存储；不支持访问 Bucket 根目录文件，需放入子目录。首次导入需先完成 OSS 服务关联角色授权（子账号还需主账号授予 `ram:CreateServiceLinkedRole` 权限）。 - **必需文件**：`adapter_model.safetensors`（权重）与 `adapter_config.json`（含 rank、alpha 等配置）。 -- **rank 限制**：必须为 8、16、32 或 64 之一，且同一模型所有 LoRA 层使用相同 rank。 -- **词汇表/对话模板**：若训练中新增 token、修改了 vocab 或 chat_template，则无法导入，须与开源基础模型完全一致。 +- **rank 限制**：必须为 8、16、32、64 之一，且同一模型所有 LoRA 层使用相同 rank。 +- **词汇表与对话模板**：不得修改原始 vocab 或 chat_template，必须与开源基础模型默认配置一致，否则无法导入。 - **VL 模型**：必须冻结 VIT，若 adapter 中包含 `visual` 开头的权重参数则无法导入。 -- **OSS 前提**：Bucket 需添加 `bailian-datahub-access` 标签（标签值 `read`）；不支持访问 Bucket 根目录文件，须放在子目录；不支持归档类存储。首次导入需完成 OSS 服务关联角色授权（子账号还需主账号授予 `ram:CreateServiceLinkedRole` 权限）。 -支持导入的基础模型涵盖千问3、千问3-VL、千问2.5、千问2.5-VL 系列。导入后模型状态包括创建中/创建成功（可部署）/创建失败/已失效。 +支持导入的基础模型涵盖千问3、千问3-VL、千问2.5、千问2.5-VL 系列的指定版本。导入后模型状态包括创建中、创建成功（可部署）、创建失败、已失效。 + +> **注意**：导入模型若与本地 vLLM/SGLang 推理效果不一致，通常是推理引擎参数默认值差异所致。可将 `temperature`、`top_p`、`repetition_penalty` 设为 1.0、`presence_penalty` 设为 0 以对齐 vLLM 默认行为。 + +## 使用 API/命令行部署 -## 使用 API / 命令行部署 +除控制台外，可通过 DashScope HTTP API 完成部署，**仅适用于华北2（北京）地域**，需先获取并配置 API Key，详见 [使用 API或命令行进行模型部署](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-quick-start.md)。核心接口为 `POST/GET/DELETE https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/deployments`，通过 `plan` 字段区分计费方式： -[使用 API或命令行进行模型部署](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-quick-start.md)给出了完整流程（仅适用于华北2·北京地域，需先配置 `DASHSCOPE_API_KEY`）。部署接口统一为 `POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/deployments`，通过 `plan` 字段区分计费方式： +- **PTU**：`plan: "ptu"`，配合 `ptu_capacity.input_tpm` / `output_tpm`。 +- **模型单元**：`plan: "mu"`，配合 `deploy_spec`（如 `MU1`）、`capacity`（副本数）、`enable_thinking`、`max_context_length`、`rpm_limit`、`tpm_limit`。 +- **按 Token（LoRA 自定义模型）**：`plan: "lora"`，`capacity` 必填但设置无效，扩缩容需在控制台申请。 -- **PTU**：`"plan": "ptu"`，配合 `ptu_capacity.input_tpm` / `output_tpm`。 -- **模型单元**：`"plan": "mu"`，配合 `deploy_spec`（如 `MU1`）、`capacity`（副本数）、`enable_thinking`、`max_context_length`、`rpm_limit`、`tpm_limit` 等。 -- **按 Token（LoRA）**：`"plan": "lora"`，`capacity` 必填但设置无效，扩缩容需在控制台申请。 +典型部署命令（模型单元）： -部署自定义模型时 `model_name` 使用**模型 ID**（在"我的模型"页面获取）。其余操作： +```bash +curl "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/deployments" \ +--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ +--header 'Content-Type: application/json' \ +--data '{ + "name": "my_qwen_plus", + "model_name": "qwen-plus-2025-12-01", + "plan": "mu", + "deploy_spec": "MU1", + "enable_thinking": true, + "capacity": 4, + "max_context_length": 10000, + "rpm_limit": 500, + "tpm_limit": 1000 +}' +``` -- **查询状态**：`GET /deployments/{deployed_model}`，`status` 为 `RUNNING` 表示部署完成。返回的 `deployed_model` 是专属服务唯一 ID。 -- **推理**：通过 [DashScope SDK](../concepts/dashscope-sdk.md) 对专属服务发起请求（`Generation.call(model=...)`）。API Key 所在业务空间需与部署所在业务空间一致。 -- **删除**：`DELETE /deployments/{deployed_model}`，立即下线且不可恢复，删除后停止计费。 +部署流程：创建部署 → 返回 `deployed_model`（专属服务唯一 ID）→ 轮询 `GET /deployments/{id}` 直到 `status` 为 `RUNNING` → 通过 DashScope SDK 或兼容 API 发起推理 → 不再使用时 `DELETE /deployments/{id}` 下线并停止计费。 -> **注意**：执行部署命令后，即便未调用模型，服务在部署成功后即开始计费；建议先确认计费规则再部署。 +## 部署配置与列表管理 -**权限排查**：报错 `Workspace xxx does not have deployment privilege for model xxxx` 表示业务空间缺少该模型的部署授权，需在"业务空间管理 > 模型权限流控设置"中开启；报错 `Workspace access denied` 表示归属账号在该业务空间缺少操作权限。 +在控制台部署时可配置：服务名称、选择模型、模型单元类型（部署规格）、部署副本数、部署模板（如「单机部署」，仅模型单元模式可用）、推理模式（Instruct 非思考 / Thinking 思考）、最长上下文、服务限流（RPM/TPM）。 -**推理效果一致性**：从 OSS 导入的模型若与本地 vLLM/SGLang 推理结果不一致，通常是引擎默认参数差异所致，可将 `temperature`、`top_p`、`presence_penalty`、`repetition_penalty` 等设为对应框架默认值对齐。 +部署列表页展示服务名称、模型名称、**模型 Code**（API 调用时指定模型的唯一标识）、部署状态（待部署、部署中、运行中、部署失败、下线中、已停止、变配中等）、计费方式、部署详情与限流详情。 + +## 限制与注意事项 + +- **计费不可逆变更**：计费方式创建后不可改；预付费按天/按月无法提前退费，首月内提前退订按日单价 1.2 倍计费。 +- **部署即计费**：模型部署成功后即产生费用，即便尚未发起任何调用；后付费欠费后资源保留并继续计费 24 小时，超时后停止计费并删除底层资源（部署任务保留）。 +- **按 Token 模式约束**：仅支持 LoRA 调优后模型，一个月内不使用将自动释放。 +- **权限**：API 部署报错 `Workspace ... does not have deployment privilege` 或 `Workspace access denied` 时，需检查 API Key 归属业务空间的模型部署授权与账号操作权限。 +- **删除不可恢复**：执行 DELETE 后服务立即下线且不可恢复。 ## 来源文档 @@ -69,4 +97,3 @@ - [使用 API或命令行进行模型部署](../../raw/model-user-guide/model-deployment-1/model-deployment-quick-start.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-evaluation-introduction.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-evaluation-introduction.md index d85fed25..52539ce8 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-evaluation-introduction.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-evaluation-introduction.md @@ -101,3 +101,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-experience.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-experience.md index 066a16fa..56dd7e68 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-experience.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-experience.md @@ -1,145 +1,58 @@ # model experience -百炼平台模型体验中心提供覆盖文本、视觉、视频、图片、3D、语音、音乐、向量等全模态的模型选型指南。开发者可根据应用场景在各品类中快速定位推荐模型，并通过模型广场查看详细参数与计费信息。 +百炼平台按模态与任务把模型体验拆分为文本生成、视觉理解、图像/视频/3D 生成、语音合成/识别、语音转语音、音乐生成、向量与重排序以及全模态等多个方向。本页汇总各方向的推荐模型、关键参数、接入方式与常见约束，帮助开发者快速完成选型；具体计费、上下文窗口等实时参数以模型广场为准。 ## 文本生成 -文本生成模型适用于聊天机器人、内容生成、摘要总结、文档处理、AI 编程与 Agent 开发等场景。推荐从 `qwen3.7-plus` 起步，能力与成本均衡，拥有 1M 上下文和完整内置工具支持。需要最强推理能力时选择 `qwen3.7-max`，追求低成本时可尝试 `qwen3.6-flash`。 +文本类任务的通用首选是 `qwen3.7-plus`（1M 上下文、Function Calling、内置工具、结构化输出俱全），成本敏感时切换到效果接近的 `qwen3.6-flash`，需要最强推理时用 `qwen3.7-max`；处理超长文档（多合同、大规模文献）时用上下文达 10M 的 `qwen-long`。关键能力开关包括： -核心能力包括： +- 思考模式：通过 `enable_thinking` 开启（Responses API 用 `reasoning.effort` 控制），Qwen3 及以上多为混合模式，可按请求切换。 +- Function Calling：所有通用模型支持；内置工具（联网搜索、代码解释器、网页抓取）免复杂配置。 +- 结构化输出与批量推理：分别用于稳定 JSON 返回和高吞吐、低延迟要求不高的场景。 -- **思考模式**：通过 `enable_thinking` 参数开启逐步推理，适用于多步数学计算、代码调试等场景。所有 Qwen3 及以上模型均支持。 -- **Function Calling 与内置工具**：所有通用模型支持自定义工具调用；部分模型还支持联网搜索、代码解释器等内置工具。 -- **结构化输出**：获取有效 JSON 返回，适合信息提取场景。 -- **批量推理**：大量请求且对延迟要求不高时，可降低请求成本。 +从闭源模型迁移时可按能力档对位选型，详见 [文本生成](../../raw/model-user-guide/model-experience/text-generation-model.md)。 -三方模型方面，百炼还提供 DeepSeek（`deepseek-v4-pro`、`deepseek-v4-flash`）、GLM（`glm-5.2`）、Kimi（`kimi-k2.7-code`）、MiniMax（`MiniMax-M3`）等可选项。详见[文本生成](../../raw/model-user-guide/model-experience/text-generation-model.md)。 +> **注意**：文档中的模型 ID（如 `qwen3.7-max`、`glm-5.2`、`deepseek-v4-pro`）版本较新，且标注"旧版模型"建议新项目使用 Qwen3.6/Qwen3.5 系列，实际可用模型与版本请以模型广场为准。 -## 视觉理解 +## 视觉理解与 OCR -视觉理解模型支持图像分析、视频理解、OCR 等场景。推荐使用 `qwen3.7-plus`（旗舰，1M 上下文、最长 2 小时视频、Function Calling 和内置工具），稳定后可切换到 `qwen3.6-flash` 降低成本。 +图像/视频理解同样推荐从 `qwen3.7-plus` 起步（1M 上下文、最长 2 小时视频、最大单图 1600 万像素）。要点： -关键参数： +- 图像 Token 估算：`h x w / (32 x 32) + 2`，分辨率越高消耗越大。 +- 视频时长：`qwen3.7-plus` / `qwen3.6-plus` / `qwen3.6-flash` / `qwen3.5-plus` / `qwen3.5-flash` 支持最长 2 小时 / 2GB。 +- OCR/文档提取用专优的 `qwen3.5-ocr`，通用图片文字提取也可用旗舰模型。 -- **图像分辨率**：大多数模型支持每张图片最高 1600 万像素，Token 数按 `h x w / (32 x 32) + 2` 计算。 -- **视频支持**：Qwen3.7/3.6/3.5 系列最长 2 小时 / 2GB。 -- **OCR 与文档提取**：`qwen3.5-ocr` 专为文档、表格、手写内容优化。 +细节参见 [视觉理解](../../raw/model-user-guide/model-experience/vision-model.md)。 -详见[视觉理解](../../raw/model-user-guide/model-experience/vision-model.md)。 +## 图像与视频、3D 生成 -## 视频生成与编辑 +- **文生图 / 图片编辑**：首选 `wan2.7-image-pro`（文字渲染、品牌色、角色一致性、多图编辑；文生图最高 4096x4096，编辑最高 2048x2048）。追求速度与低成本用 `z-image-turbo`；需要负向提示词或最多 6 张变体用 `qwen-image-2.0-pro`。见 [图片生成与编辑](../../raw/model-user-guide/model-experience/image-model.md)。 +- **视频生成 / 编辑**：文生视频与首帧生视频推荐 `happyhorse-1.1-t2v` / `happyhorse-1.1-i2v`（1080P、3-15 秒、有声）；需要自定义音频或首尾帧串联长视频用 `wan2.7-*` 系列；角色动画用 `wan2.2-animate-move` / `wan2.2-animate-mix`（pro/std 两档）。 +- **3D 生成**：通过 Tripo 模型支持文生/单图/多图三种模式，`prompt`、`image`、`images` 三字段互斥；快速预览用 `Tripo/Tripo-P1.0`，高精度用 `Tripo/Tripo-H3.1`（几何精度 `geometry_quality` 最高 200 万面）。 -视频生成涵盖文生视频、图生视频、参考生视频、视频编辑和角色动画五大场景。 +> **注意**：Tripo 3D 生成为异步任务，仅在"中国内地（北京）"地域可用，需使用该地域 API Key；产物 `pbr_model_url` / `rendered_image_url` 有效期仅 2 小时，务必及时下载。轮询建议间隔 15 秒。 -| 场景 | 推荐模型 | 最大分辨率 | 最大时长 | -|------|----------|-----------|---------| -| 文生视频 | `happyhorse-1.1-t2v` | 1080P | 3-15秒 | -| 首帧生视频 | `happyhorse-1.1-i2v` | 1080P | 3-15秒 | -| 首尾帧生视频 | `wan2.7-i2v-2026-04-25` | 1080P | 2-15秒 | -| 参考生视频 | `happyhorse-1.1-r2v` | 1080P | 3-15秒 | -| 视频编辑 | `happyhorse-1.0-video-edit` | 1080P | 3-15秒 | -| 动作迁移 | `wan2.2-animate-move` | 720P | 2-30秒 | +## 语音合成、识别与语音对话 -需要传入自定义音频文件时，使用 Wan 2.7 系列（如 `wan2.7-t2v-2026-06-12`）。构建长视频可使用首尾帧模型串联多个片段。详见[视频生成与编辑](../../raw/model-user-guide/model-experience/video-generate-edit-model.md)。 +语音方向需先确定接入协议与音色来源： -## 图片生成与编辑 +- **接入方式**：WebSocket 双向流式、延迟最低，适合实时交互；HTTP 发送完整文本、支持流式返回，适合离线内容制作。Qwen-Audio-TTS/CosyVoice 用同一模型名同时支持两种协议，Qwen 系列用 `-realtime` 后缀区分。 +- **语音合成**：标准合成用 `qwen-audio-3.0-tts-plus` / `MiniMax/speech-2.8-hd`；自定义音色分声音复刻（提供音频样本）与声音设计（文字描述音色），声音设计推荐 `cosyvoice-v3.5-plus`，音色注册统一用 `voice-enrollment`。指令控制可用自然语言动态调节语速、情绪、风格。 +- **语音识别**：从实时/非实时、专业术语、说话人分离、情感识别四个维度选型。实时用 `fun-asr-realtime` 或 `qwen3.5-omni-plus-realtime`，非实时用 `fun-asr`（支持说话人分离）；情感识别用 Qwen-ASR 系列。详见 [语音识别](../../raw/model-user-guide/model-experience/asr-model.md)。 +- **语音转语音**：S2S 单模型（Omni / Livetranslate）延迟低、端到端感知语调情绪；Pipeline（ASR+LLM+TTS）更灵活、可自定义音色。实时对话用 `qwen3.5-omni-plus-realtime`，同传翻译用 `qwen3.5-livetranslate-flash-realtime`。 +- **音乐生成**：Fun-Music 通过 `prompt` 或 `lyrics` 生成完整歌曲，`is_instrumental=true` 生成纯音乐，`gender` 选男女声（仅 `fun-music-v1`）。 -推荐使用 `wan2.7-image-pro`，集文字渲染、品牌色控制、角色一致性多图生成和图片编辑于一体，文生图最高支持 4096x4096 分辨率。 - -- **快速低成本**：`z-image-turbo`，生成速度快 10 倍，价格约 1/5，适合写实人像和产品照片。 -- **负向提示词**：`qwen-image-2.0-pro`，支持排除特定元素，每次最多 6 张变体。 - -详见[图片生成与编辑](../../raw/model-user-guide/model-experience/image-model.md)。 - -## 3D 模型生成 - -通过 Tripo 模型支持文生 3D、单图生 3D 和多图生 3D 三种模式，输出 GLB 格式的 PBR 材质模型。 - -- **Tripo-H3.1**：最高 200 万面，适合影视级渲染和高精度数字资产，速度较慢。 -- **Tripo-P1.0**：最高 2 万面，适合快速预览、游戏/AR 场景，速度更快。 - -调用方式为异步任务：先创建任务获取 `task_id`，再轮询获取结果（建议间隔 15 秒）。通过 `texture_quality` 参数控制贴图质量（`standard` / `detailed`），Tripo-H3.1 还支持 `geometry_quality` 控制几何精度。详见[Tripo 3D模型生成](../../raw/model-user-guide/model-experience/tripo-3d-generation-guide.md)。 - -## 语音合成 - -语音合成（TTS）模型将文本转换为自然语音，分为标准语音合成和自定义音色两条路线： - -- **标准语音合成**：使用内置音色库，推荐 `cosyvoice-v3-plus` 或 `MiniMax/speech-2.8-hd`。 -- **自定义音色**：通过声音复刻（提供音频样本）或声音设计（文字描述创建），推荐 `cosyvoice-v3.5-plus`。 - -接入方式支持 WebSocket（流式，延迟最低）和 HTTP（完整文本输入）。CosyVoice 系列还支持通过自然语言指令控制语速、情绪和风格。详见[语音合成](../../raw/model-user-guide/model-experience/tts-model.md)。 - -## 语音转语音（S2S） - -S2S 模型提供端到端的语音输入到语音输出能力，相比 ASR + LLM + TTS 三段式 Pipeline，延迟更低且能感知语调、情绪。 - -| 场景 | 推荐模型 | API | -|------|----------|-----| -| 语音助手 / 客服对话 | `qwen3.5-omni-plus-realtime` | WebSocket | -| 成本敏感对话 | `qwen3.5-omni-flash-realtime` | WebSocket | -| 同声传译 / 直播翻译 | `qwen3.5-livetranslate-flash-realtime` | WebSocket | -| 视频配音 / 播客翻译 | `qwen3-livetranslate-flash` | HTTP | - -翻译方面，Qwen3.5-Livetranslate 支持 60 种语言互译，Qwen3.5-Omni 支持 29 种输出语言。详见[语音转语音](../../raw/model-user-guide/model-experience/s2s-model.md)。 - -## 语音识别（ASR） - -语音识别分为实时（WebSocket，边说边转写）和非实时（HTTP，录音文件转写）两种模式。 - -- **实时识别**：推荐 `fun-asr-realtime`（热词、方言支持）或 `qwen3.5-omni-plus-realtime`（Prompt 上下文、多语种）。 -- **非实时识别**：推荐 `fun-asr`（热词、说话人分离，最长 12 小时）或 `qwen3.5-omni-plus`（Prompt 上下文，最长 3 小时）。 -- **情感识别**：Qwen-ASR 和 Qwen3.5-Omni 系列支持。 -- **说话人分离**：仅 Fun-ASR 非实时模型支持。 - -处理专业术语有两种方式：Prompt 上下文注入（Qwen3.5-Omni，无需预配置）和热词列表（Fun-ASR，适合稳定术语）。详见[语音识别](../../raw/model-user-guide/model-experience/asr-model.md)。 - -## 音乐生成 - -Fun-Music 支持通过提示词描述风格或提供自定义歌词生成完整歌曲，也支持纯音乐模式。 - -- `fun-music-v1`：支持 [prompt](prompt.md)、lyrics、gender 参数，可选男声或女声。 -- `fun-music-preview`：[prompt](prompt.md) 为必选参数，不支持 gender。 - -输出支持 MP3（有损压缩，适合网络传输）和 WAV（无损，适合后期处理）两种格式。 - -> **注意**：Fun-Music 目前处于邀测阶段，需在模型广场申请开通，且仅在华北2（北京）地域可用。 - -详见[音乐生成](../../raw/model-user-guide/model-experience/fun-music.md)。 +> **注意**：Fun-Music 处于邀测阶段，需在模型广场申请开通，且仅华北2（北京）地域可用；其请求端点为业务空间维度（`https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/...`），需替换 `{WorkspaceId}`。 ## 向量与重排序 -向量（Embedding）和重排序（Rerank）模型用于语义搜索和 RAG 检索增强。 +RAG / 语义搜索场景：纯文本 Embedding 首选 `text-embedding-v4`（维度 64~2048，默认 1024，最大 8192 Token），迁移旧索引可用 `text-embedding-v3`；跨模态检索用 `qwen3-vl-embedding`（融合向量）或 `tongyi-embedding-vision-plus`（独立向量）。重排序用 `qwen3-rerank`（纯文本、100+ 语言、最多 500 文档）或 `qwen3-vl-rerank`（多模态）。维度选择建议：存储受限选 256/512，通用选 1024，高精度选 1536/2048。 -- **文本 Embedding**：推荐 `text-embedding-v4`，支持 64~2048 维，最大 8192 Token。通用场景选 1024 维，高精度选 1536 或 2048 维。 -- **[多模态](../concepts/multimodal.md) Embedding**：`qwen3-vl-embedding`（融合向量，图文混合检索）或 `tongyi-embedding-vision-plus`（独立向量，跨模态搜索）。 -- **重排序**：`qwen3-rerank`（纯文本，100+ 语言，最多 500 条）或 `qwen3-vl-rerank`（[多模态](../concepts/multimodal.md)，文本、图片、视频混合排序）。 +## 全模态 -详见[向量与重排序](../../raw/model-user-guide/model-experience/embedding-rerank-model.md)。 +需要同时理解文本、音频、图片、视频并输出文本/语音时，用全模态模型：旗舰 `qwen3.5-omni-plus`（能力最全，支持联网搜索、Function Calling、音频最长 3 小时/视频最长 1 小时）、轻量 `qwen3-omni-flash`（成本低、支持思考模式但思考模式下不输出语音）、专业翻译 `qwen3.5-livetranslate-flash`（60 种语言、约 3 秒延迟、开箱即用）。 -## 全模态（Omni） - -全模态模型同时理解文本、音频、图片和视频，并输出文本和语音。三个系列各有侧重： - -- **Qwen3.5-Omni**（旗舰）：能力最全，支持 Function Calling、联网搜索、声音复刻，音频最长 3 小时、视频最长 1 小时。 -- **Qwen3-Omni-Flash**（轻量）：成本更低，支持深度推理（思考模式），单次输入限 150 秒。 -- **Qwen3.5-Livetranslate**（翻译专用）：60 种语言，约 3 秒延迟，开箱即用。 - -详见[全模态](../../raw/model-user-guide/model-experience/omni.md)。 - -## 选型总结 - -| 场景 | 首选模型 | -|------|---------| -| 通用文本 / Agent 开发 | `qwen3.7-plus` | -| 图像与视频理解 | `qwen3.7-plus` | -| 视频生成 | `happyhorse-1.1-t2v` / `happyhorse-1.1-i2v` | -| 图片生成 | `wan2.7-image-pro` | -| 3D 生成 | `Tripo/Tripo-P1.0`（快速）/ `Tripo/Tripo-H3.1`（高精度） | -| 语音合成 | `cosyvoice-v3.5-plus`（自定义音色）/ `cosyvoice-v3-plus`（标准） | -| 实时语音对话 | `qwen3.5-omni-plus-realtime` | -| 语音识别 | `fun-asr-realtime`（实时）/ `fun-asr`（非实时） | -| 语义搜索 / RAG | `text-embedding-v4` + `qwen3-rerank` | -| 同声传译 | `qwen3.5-livetranslate-flash-realtime` | +> **注意**：不同文档对同一模型的能力标注存在差异——例如 `qwen3-omni-flash-realtime`（WebSocket）在多数表格中不支持 Function Calling/联网搜索，而 HTTP 版 `qwen3-omni-flash` 支持 Function Calling 与思考模式；联网搜索与 Function Calling 不可同时开启。以对应模型的用户指南和 API 文档为最终依据。 ## 来源文档 @@ -156,5 +69,3 @@ Fun-Music 支持通过提示词描述风格或提供自定义歌词生成完整 - [全模态](../../raw/model-user-guide/model-experience/omni.md) - - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-high-speed-inference.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-high-speed-inference.md index cae29a2a..cbc5d2d9 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-high-speed-inference.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-high-speed-inference.md @@ -1,33 +1,42 @@ # model high speed inference -百炼平台针对推理调用的容量保障与输出速度提供了两类高速推理能力：**TPM 预留**为指定模型锁定专属吞吐量、抵御公共限流；**快速模式（Fast mode）**则在按 token 计费不变的前提下把输出速度（TPS）提升至标准 API 的 1.5~2 倍。两者定位不同，可根据业务是"要容量刚性兑付"还是"要更快出字"分别选用。 +百炼平台针对推理性能与容量保障提供了两类高速推理能力：一是通过 [TPM 预留](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md) 为指定模型锁定专属吞吐容量，规避公共资源限流；二是通过[快速模式](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md)（Fast mode）提升单请求的 TPS（Tokens Per Second），面向对输出速度敏感的场景。两者关注点不同——预留解决"容量刚性兑付"，快速模式解决"输出更快"，可按需选型或组合使用。 -## TPM 预留：锁定专属推理容量 +## 能力对比与选型 -通过 TPM（Tokens Per Minute）预留，可为指定模型锁定专属推理吞吐量，预留容量内的调用不受公共资源限流影响，容量为业务专属、不与其他用户共享。详见 [TPM 预留](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md)。 +| 能力 | 解决的问题 | 计费方式 | 超额处理 | 代码改动 | +| --- | --- | --- | --- | --- | +| TPM 预留 | 高峰期专属容量、不被公共限流 | 按 kTPM 预付费 | 自动降级公共池按量，不中断 | 替换 `model` 为专属 code | +| 快速模式 | 更高 TPS（80~100 TPS） | 按 token（同标准 API） | 超额进入排队，不立即限流 | 指定 fast 模型 ID + 专属域名 | -核心机制： +> **注意**：[TPM 预留](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md) 文档中的方案对比还列出了按量付费、资源包/节省计划、PTU 专属部署等其他容量方案；如需专属部署实例或极致高吞吐，可评估 PTU（模型部署）。 -- **专属模型 code**：创建预留后系统自动生成专属 `model` code，需将 API 请求中的 `model` 参数替换为该 code 才能命中预留容量。 -- **超额不中断**：超出预留容量的请求自动降级为按量计费处理，无需修改代码，可在详情页**超额降级统计**中查看降级次数。 -- **计费**：按 kTPM（1 kTPM = 1,000 Tokens/分钟）预付费，部署成功即开始计费，预留容量内调用不额外收费。 +## TPM 预留 -### 方案选型 +### 功能与特性 -[TPM 预留](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md) 文档给出了四种容量方案对比，便于选型： +TPM（Tokens Per Minute）预留为指定模型锁定专属推理吞吐量，预留容量内的调用不与其他用户共享、不受公共限流影响。核心特性见 [TPM 预留](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md)： -| 方案 | 计费单位 | 容量保障 | 适用场景 | 超额处理 | 代码改动 | -| --- | --- | --- | --- | --- | --- | -| 按量付费 | 按 token | 无（共享公共池） | 流量波动大/短期 | 受公共限流 | 无需改动 | -| 资源包/节省计划 | 预付费额度 | 承诺用量折扣（非专属） | 费用优化 | 超出转按量 | 无需改动 | -| TPM 预留 | 按 kTPM 预付费 | 专属容量刚性兑付 | 流量可预估、不能接受限流 | 自动降级公共池按量，不中断 | 替换 model 参数 | -| PTU 专属部署 | 按 kTPM 预付费 | 专属部署实例 | 高吞吐高性能 | 超出转按量 | 替换 model 参数 | +- **容量保障**：预留 TPM 为业务专属，刚性兑付。 +- **专属模型 code**：创建后系统自动生成专属 `model` code，必须在 API 请求中把 `model` 参数替换为该 code 才生效。 +- **超额不中断**：超出预留容量的请求自动降级为按量计费，无需改代码，可在详情页"超额降级统计"查看降级次数。 -### 创建与接入 +### 关键参数（创建时） -在[百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/#/efm/tpm_reservation)单击**创建 TPM 预留**，填写预留名称、模型、付费周期（按天）、输入/输出 TPM（起步与步长因模型而异）、购买时长等参数并支付。创建页右侧的 **TPM 容量计算器**可根据 RPM、平均输入/输出长度、预估缓存命中率估算所需额度。 +| 参数 | 说明 | 取值 | +| --- | --- | --- | +| 预留名称 | 自定义标识 | ≤ 50 字符 | +| 选择模型 | 仅支持已开放 TPM 预留的模型 | 以控制台为准 | +| 付费周期 | 计费周期 | 按天 | +| 输入 TPM / 输出 TPM | 预留吞吐量，1 kTPM = 1,000 Tokens/分钟 | 起步与步长因模型而异 | +| 购买时长 | 有效时长 | 1~30、60、90、120、365 天 | +| 到期自动续费 | 到期前一天 08:00 自动扣款 | 默认开启 | -接入时将 `model` 替换为专属模型 code 即可（其余请求结构不变）： +创建页右侧提供 **TPM 容量计算器**，可根据 RPM、平均输入/输出长度、缓存命中率估算推荐的输入/输出 TPM，其中缓存命中率仅影响输入 TPM。 + +### 使用方式 + +创建预留后进入详情页"概览"Tab 复制专属模型 code，将请求中的 `model` 参数替换即可： ```python import dashscope @@ -40,62 +49,57 @@ response = dashscope.Generation.call( print(response.output.text) ``` -> **注意**：短时间内请求量快速拉升时，系统需要短暂预热以匹配算力，预热期间部分请求可能出现延迟波动，请做好请求排队或重试机制。 +> **注意**：请求量短时间快速拉升时系统需短暂预热，预热期间部分请求可能出现延迟波动，请做好排队或重试机制。 -### 生命周期与管理 +### 计费、生命周期与管理 -- **扩缩容**：详情页可随时调整输入/输出 TPM，变配期间服务不中断。 -- **续费/退订**：支持到期自动续费（到期前一天 08:00 扣款）；退订不可恢复，退订后专属 code 失效、请求回退公共资源。缩容/退订退费按已用部分 1.5 倍系数结算：`退款 = 降量部分预付费 - (降量部分预付费 × 已用时长/购买时长 × 1.5)`。 -- **到期状态**：到期后 2 小时内仍运行中可调用；2~14 小时转为已停止（不可调用、可续费）；14 小时后实例删除，不可恢复。 -- **监控**：详情页提供利用率、配额内/外调用次数、缓存命中量等；利用率持续接近 100% 或频繁降级时应扩容。 +- 部署成功即开始计费，预留容量内的调用不额外收费；预付费一次性支付，费用以控制台为准。 +- 缩容/退订退费按已用部分 1.5 倍系数结算：`退款 = 降量部分预付费 - (降量部分预付费 × 已用时长/购买时长 × 1.5)`。 +- 到期后生命周期：0~2 小时仍运行中可调用/续费；2~14 小时已停止不可调用但可续费；14 小时后实例删除不可恢复。 +- 详情页含"概览""监控""API 接入"三个 Tab，支持扩缩容（变配期间不中断）、续订、退订。退订不可恢复，专属 code 失效后请求回退公共资源。 -## 快速模式（Fast mode）：更高的输出速度 +## 快速模式（Fast mode） -[快速模式](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md) 面向对输出速度敏感的场景（AI 编程助手、Agent 多步推理、实时对话等），当前处于 **preview 阶段**，能力与规格可能随版本调整。 +### 功能与特性 -关键特性： +快速模式面向 AI 编程助手、Agent 多步推理、实时对话等对输出速度敏感的场景。据[快速模式](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md)文档： - **高速输出**：TPS 提升至标准 API 的 1.5~2 倍，达 80~100 TPS。 - **按 token 计费**：计费逻辑与标准 API 一致，按输入/输出 token 计费。 -- **特殊限流**：超出 TPM 额度不会立即限流，请求进入排队队列（与 TPM 预留"超额降级按量"的处理方式不同）。 +- **特殊限流**：超出 TPM 额度不立即限流，请求进入排队队列。 +- **preview 阶段**：能力与规格可能随版本调整。 -### 使用方式 +当前支持模型为 `glm-5.2-fast-preview`（华北2（北京）、新加坡地域）。 -将 `model` 指定为支持快速模式的 model ID（如 `glm-5.2-fast-preview`）即可开启，无需额外参数。接入域名格式为 `https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`，其中 `workspace_id` 可在[业务空间管理](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing?tab=globalset#/efm/business_management)页面切换到对应地域后查看。 - -`glm-5.2` 默认返回 `reasoning_content` 思考字段；[流式输出](../concepts/streaming.md)时思考内容与回答内容分别通过 `delta.reasoning_content` 与 `delta.content` 推送： - -```python -from openai import OpenAI -import os +### 使用方式 -client = OpenAI( - api_key=os.environ.get("API_KEY"), - base_url=os.environ.get("BASE_URL"), -) +无需额外参数，调用时把 `model` 指定为支持的 fast 模型 ID 即可开启，但需使用专属接入域名： -completion = client.chat.completions.create( - model="glm-5.2-fast-preview", - messages=[{"role": "user", "content": "你是谁"}], - stream=True, -) +``` +https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 +``` -for chunk in completion: - if not chunk.choices: - continue - delta = chunk.choices[0].delta - if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content: - print(delta.reasoning_content, end="", flush=True) - if hasattr(delta, "content") and delta.content: - print(delta.content, end="", flush=True) +其中 `{workspace_id}` 可在业务空间管理页切换到对应地域后查看。基础调用示例： + +```bash +curl -X POST https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \ + -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{ + "model": "glm-5.2-fast-preview", + "messages": [{"role": "user", "content": "你是谁"}], + "stream": false +}' ``` +`glm-5.2` 默认返回 `reasoning_content` 思考字段；[流式输出](../concepts/streaming.md)时思考内容与回答内容分别通过 `delta.reasoning_content` 与 `delta.content` 推送，`usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens` 记录思考 token 数。 + ## 限制与注意事项 -- **TPM 预留支持的模型**以控制台展示为准（当前覆盖千问 3.x、GLM-5.x、DeepSeek-v4、Kimi-K2.6 等），部分模型支持长输入阶梯系数与缓存折扣，容量计算器会自动应用；详见 [TPM 预留](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/tpm-reservation.md)。 -- **快速模式当前仅 preview**，支持的模型有限（如 `glm-5.2-fast-preview`），且接入域名与标准 dashscope 域名不同，迁移时需注意 base_url。 -- **超额行为差异**：TPM 预留超额自动降级为按量计费、服务不中断；快速模式超额则进入排队队列。二者机制不同，选型时需区分。 -- 具体价格、容量起步值、支持模型均**以百炼控制台为准**，文档中的价格表可能随版本变动。 +- **接入域名不同**：TPM 预留使用标准 `dashscope.aliyuncs.com` 域名 + 专属 code；快速模式使用 `{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com` 专属域名 + fast 模型 ID，两者接入方式不可混用。 +- **超额行为不同**：TPM 预留超额自动降级按量计费（不中断）；快速模式超额进入排队（不立即限流）。 +- **preview 风险**：快速模式仍处 preview，能力与规格可能变动，生产接入前请评估稳定性。 +- **计价与错误码**：快速模式的详细价格与错误码分别参见[快速模式](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md)引用的"模型调用计费""错误码"文档；TPM 预留的实际费用以百炼控制台为准。 ## 来源文档 @@ -103,4 +107,3 @@ for chunk in completion: - [快速模式](../../raw/model-user-guide/model-high-speed-inference/fast-mode.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-monitoring.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-monitoring.md index 18c87261..a4e37e60 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-monitoring.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/model-monitoring.md @@ -81,3 +81,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/plug-in.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/plug-in.md index 0f4b39f3..f9bb3ca7 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/plug-in.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/plug-in.md @@ -103,14 +103,14 @@ Python 代码解释器可用依赖包括：matplotlib、pandas、scipy、seaborn ### 使用自定义插件 -控制台内可将插件发布为 MCP 服务，再在[智能体应用](../concepts/agent-application.md)编排页面的 MCP 区块添加该服务；也可直接在应用管理页面的智能体应用编排中添加 MCP 服务。无鉴权插件可直接对话测试；用户级/服务级鉴权需在对话前配置鉴权 [Token](../concepts/token.md)；业务透传参数需配置变量值。从云市场导入的插件无需在对话页输入鉴权 [Token](../concepts/token.md)。 +控制台内可将插件发布为 MCP 服务，再在[智能体应用](../concepts/agent-application.md)编排页面的 MCP 区块添加该服务；也可直接在应用管理页面的[智能体应用](../concepts/agent-application.md)编排中添加 MCP 服务。无鉴权插件可直接对话测试；用户级/服务级鉴权需在对话前配置鉴权 [Token](../concepts/token.md)；业务透传参数需配置变量值。从云市场导入的插件无需在对话页输入鉴权 [Token](../concepts/token.md)。 通过 API 调用时，若应用关联的插件存在业务透传参数或开启了用户级鉴权，需通过 `biz_params` 传递鉴权信息或透传参数。 ## 限制和注意事项 -- 官方插件只能与位于相同[业务空间](../concepts/workspace.md)的智能体应用关联。 -- 每个智能体应用最多添加 10 个工具。 +- 官方插件只能与位于相同[业务空间](../concepts/workspace.md)的[智能体应用](../concepts/agent-application.md)关联。 +- 每个[智能体应用](../concepts/agent-application.md)最多添加 10 个工具。 - 只有已发布且启用状态、调试状态为成功的工具才能用于调用。 - 删除插件会删除其下所有工具，调用该插件的应用会失效，操作不可撤回。 - 编辑插件信息后立即生效；修改 URL、Header、鉴权信息可能影响工具调用，需重新测试并发布工具。 @@ -152,3 +152,6 @@ Python 代码解释器可用依赖包括：matplotlib、pandas、scipy、seaborn + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/prompt.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/prompt.md index 4d2339bf..5cbdc3c9 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/prompt.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/prompt.md @@ -21,7 +21,7 @@ Prompt 模板将提示词的固定结构与动态变量分离，实现可复用 ### 模板使用方式 -**控制台**：在模板卡片上点击"创建应用"，模板内容自动填充到智能体应用的提示词编辑框中。提示词最大支持 6144 个字符。 +**控制台**：在模板卡片上点击"创建应用"，模板内容自动填充到[智能体应用](../concepts/agent-application.md)的提示词编辑框中。提示词最大支持 6144 个字符。 **API/SDK**：通过 `GetPromptTemplate` 接口拉取模板内容（需 `workspaceId` 和 `promptTemplateId`），将业务数据填入模板变量后生成最终 Prompt，再发送给目标模型。返回内容包含 `variables`（变量列表）、`content`（模板内容）等字段。 @@ -48,7 +48,7 @@ Prompt 模板将提示词的固定结构与动态变量分离，实现可复用 4. 上传评测数据（建议至少 20 条，数据越多效果越好） 5. 系统自动进行多轮评测与优化 -优化后的 Prompt 包含三部分：原始 Prompt、添加的样例（few-shot）、以及自动生成的内容提示（对分类边界等的补充说明）。优化结果可保存为模板或直接创建智能体应用。详见 [基于大模型输入输出样例的Prompt自动优化](../../raw/application-user-guide/prompt/prompt-feedback-optimization.md)。 +优化后的 Prompt 包含三部分：原始 Prompt、添加的样例（few-shot）、以及自动生成的内容提示（对分类边界等的补充说明）。优化结果可保存为模板或直接创建[智能体应用](../concepts/agent-application.md)。详见 [基于大模型输入输出样例的Prompt自动优化](../../raw/application-user-guide/prompt/prompt-feedback-optimization.md)。 ## Prompt 样例库 @@ -106,3 +106,6 @@ Prompt 样例库采用少样本学习（Few-shot learning）思路，从预定 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/release-notes.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/release-notes.md index 0721e57c..ccfe6250 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/release-notes.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/release-notes.md @@ -1,108 +1,47 @@ # release notes -百炼平台持续迭代模型能力与平台功能，发布节奏覆盖模型上新、功能模块升级、计费调整及模型下线等方面。开发者可通过 [模型平台功能更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md) 跟踪平台级变更，通过 [模型上下架与更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md) 查看具体模型的上架时间与规格信息。 +本页汇总百炼平台的功能更新与模型上下架动态，帮助开发者快速跟踪平台能力演进、新模型可用性以及影响调用的变更（下线、降价、网关调整等）。内容分为两条主线：平台功能迭代（[模型平台功能更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md)）与模型规格的上架/更新记录（[模型上下架与更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md)）。建议在集成前先核对相关模型的最新状态与下线机制。 -## 平台公告与计费变更 +## 两类更新说明 -百炼平台定期发布计费调整与政策公告，开发者在接入前应关注以下要点： +- **平台功能更新**：记录计费方案、API 能力、模型调优/部署、知识库 RAG、多模态套件、接入工具（如 Codex、Kilo CLI）等模块的迭代，按年份和月份倒序排列。详见 [模型平台功能更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md)。 +- **模型上下架与更新**：记录各地域（如华北2/北京）新上架模型的类型、时间、服务部署范围（如「中国内地」）与模型规格。详见 [模型上下架与更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md)。 -- **模型降价**：千问系列、通义千问VL系列多次降价；qwen-max 输入价格降低 88%、输出降低 84%。 -- **上下文缓存降价**：部分模型上下文缓存 `cached_token` 单价已调整（如 deepseek-v4-pro 调至 1 元/百万 token）。 -- **资源包变更**：qwen-turbo 资源包已启动退市流程；团队版新增跨坐席共享 Credits 弹性用量包。 -- **免费额度**：新人免费额度有效期调整；支持"用完即停"功能，避免超额产生费用。 -- **模型下线机制**：老旧模型按既定规则下线，部分已延期，详见模型下线机制说明。 +## 平台功能动态（要点） -## 模型上新动态 +功能更新按「日期 / 功能模块 / 功能点 / 功能说明」组织，覆盖的主要方向包括： -平台持续引入多类型模型，按模型类型分类如下： +- **计费与套餐**：团队版共享用量包（跨坐席共享 Credits）、Coding Plan Pro 首月特惠、上下文缓存降价等。 +- **API 能力**：Responses API 异步调用（`background=true` 提交长耗时任务并轮询）、文本生成 API 聚合 OpenAI Responses 与 Anthropic Messages 接口、异步任务支持 EventBridge 回调与 RocketMQ、临时 API Key 生成、API Key 加密存储。 +- **模型调优与部署**：新增强化学习（RL）训练（邀约制）、图像/视频/视觉理解（VL）模型定制训练、DPO 偏好训练、模型压缩（量化降精度）、模型导入（从 OSS 导入 LoRA）、按模型单元（MU）时长计费、PTU 长输入与前缀缓存。 +- **知识库 RAG**：知识检索服务、知识问答服务、知识库日志与监控（投递至 SLS）。 +- **接入工具与生态**：新增 Codex、Kilo CLI 客户端接入，官方 MCP 服务，多模态交互开发套件（Java/Android/iOS/Linux C++/RTOS C SDK）。 -### 推理与文生文模型 +上述条目的完整时间线请查阅 [模型平台功能更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md) 中的「功能动态」章节。 -| 模型 | 上架时间 | 说明 | -|------|----------|------| -| qwen3.7-max | 2026-05 | Qwen Max 新一代旗舰，默认思考模式，擅长编程与办公 | -| qwen3.7-plus | 2026-06 | 视觉-语言全面升级，[多模态](../concepts/multimodal.md)交互混合智能体 | -| qwen3.6-flash | 2026-04 | 视觉语言 Flash 系列，智能体编程能力显著提升 | -| qwen3.6-plus | 2026-04 | 代码开发能力重点升级，[多模态](../concepts/multimodal.md)识别增强 | -| qwen3.5-plus | 2026-04 | Agentic coding 大幅提升，推理速度显著提升 | -| deepseek-v4-pro / flash | 2026-04 | DeepSeek-V4 系列，阿里直供 | -| kimi/kimi-k2.7-code | 2026-06 | 月之暗面直供，编码为中心的智能体模型 | -| glm-5.1 | 2026-04 | 智谱 200K 上下文，最大输出 128K [Token](../concepts/token.md) | -| xiaomi/mimo-v2.5-pro | 2026-05 | 小米直供，通用智能体与复杂工程增强 | +## 模型上架动态（要点） -### 视觉与[多模态](../concepts/multimodal.md)模型 +模型上架记录覆盖多种模型类型，示例包括： -| 模型 | 上架时间 | 说明 | -|------|----------|------| -| qwen3.5-omni-plus/flash | 2026-03 | 全模态，支持长视频分析、113 语种识别 | -| qwen3.5-omni-*-realtime | 2026-03 | 实时[多模态](../concepts/multimodal.md)，原生联网搜索与语音打断 | -| qwen3.5-ocr | 2026-06 | 128K 上下文，多轮对话，多卡证信息抽取 | -| qwen-image-2.0-pro | 多快照 | 图片生成与编辑融合，支持多语言图内文字 | +- **推理/文本模型**：qwen3.7-max 系列、qwen3.6 系列（flash/plus/max-preview/27b）、DeepSeek-V4 系列（pro/flash）、Kimi K2.6/K2.7-code、GLM-5/5.1、MiMo-V2.5-Pro、Step 3.7 Flash 等第三方直供模型。 +- **多模态与生成**：Qwen-Image-2.0（文生图/图像编辑融合）、万相 2.7（文生/图生/参考生视频、视频编辑、图像生成与编辑）、HappyHorse（有声视频，3~15 秒、720P/1080P）、Vidu / 爱诗（Pixverse）视频系列、Tripo 3D 生成、Fun-Music 音乐生成。 +- **语音与翻译**：Qwen-Audio-3.0（realtime/tts，Flash 版首包延时 <200ms）、Fun-ASR（覆盖 30 语种、七大方言）、qwen3.5-livetranslate（识别 60 种语言、翻译为 29 种语言音频）。 +- **文字提取**：qwen3.5-ocr（128K 上下文、多轮对话、卡证信息抽取）。 -### 视频生成模型 +## 关键字段与使用方式 -| 模型系列 | 上架时间 | 能力 | -|----------|----------|------| -| 万相 2.7 (wan2.7-*) | 2026-04 起 | 文生视频、图生视频、参考生视频、视频编辑 | -| HappyHorse 1.0/1.1 | 2026-04/06 | 有声视频生成，3-15 秒，720P/1080P | -| 爱诗 PixVerse v6/C1 | 2026-03/04 | 文/图/首尾帧/参考生视频，支持智能分镜 | -| Vidu Q3 系列 | 2026-03/04 | 文/图/参考生视频 | +- **服务部署范围**：模型上架条目会标注部署范围（如「中国内地」）与地域（如华北2/北京）。集成前需确认目标模型在所需地域可用。平台已新增美国、德国、日本等地域与部署范围。 +- **模型规格命名**：带日期后缀的规格（如 `qwen3.7-max-2026-05-20`、`wan2.7-t2v-2026-06-12`）为快照版本，能力通常与主版本一致，用于锁定行为、便于灰度与回滚。 +- **第三方直供模型**：使用 `厂商/模型` 形式的 ID（如 `kimi/kimi-k2.7-code`、`ZHIPU/GLM-5.1`、`vidu/viduq3-fast_reference2image`），调用文档参见各模型对应指南。 -### 其他模型 +## 限制与注意事项 -- **3D 生成**：Tripo H3.1（最高 200 万面）、Tripo P1.0（2 万面，快速生成） -- **音乐生成**：fun-music-v1，支持输入创作要求或歌词生成演唱歌曲 -- **音视频翻译**：qwen3.5-livetranslate-flash-realtime，60 语种识别、29 语种实时翻译 -- **语音识别**：fun-asr，覆盖汉语七大方言与 30 个语种 -- **图像生成与编辑**：wan2.7-image-pro/image，支持 4K 输出、文生图/组图/交互式编辑 +- **模型下线**：平台持续发布老旧/长尾模型下线与延期下线通知。下线规则与完整清单请以 [模型下线机制说明](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/model-depreciation) 为准，及时迁移以避免调用中断。 +- **网关变更**：存在网关变更通告与业务空间专属推理 API 域名升级，可能影响既有调用地址，需关注公告并同步更新配置。 +- **免费额度**：启用「免费额度用完即停」后，新人免费额度耗尽将无法继续调用（返回错误 `code: AllocationQuota.FreeTierOnly`），避免产生额外费用。 +- **能力约束**：部分推理模型（如 qwen3.6-max-preview、qwen3.7-max 系列）仅支持纯文本输入、默认或仅支持思考模式，不支持图像与视频输入，接入前需核对模态支持。 -详细模型规格与服务部署范围参见 [模型上下架与更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md)。 - -## 平台功能更新 - -### 模型调优与部署 - -- **模型调优**：已支持文本生成、视觉理解 (VL)、视频生成、图像生成模型的 SFT 微调；新增 DPO 偏好训练和强化学习训练（邀约制）；新增 0 代码安全合规强化流程。 -- **模型部署**：新增按模型单元 (MU) 时长计费的 PTU 部署方式，支持灵活调整性能与固定成本；预置吞吐部署新增长输入与前缀缓存能力。 -- **模型压缩**：使用量化算法将全精度微调模型转为低精度版本以降低部署成本。 -- **模型导入**：支持从 OSS 导入 LoRA 微调模型，并提供完整的 API 接口。 - -### 知识库与 RAG - -- **知识检索服务**：支持多知识库联合检索与混合排序。 -- **知识问答服务**：基于大模型结合检索生成回答。 -- **检索增强**：Retrieve 接口新增排序模型选项与指令干预模式。 -- **日志与监控**：知识库检索调用全量投递至 SLS 日志服务，支持审计与告警。 - -### 智能体与应用 - -- **智能体托管运行时**：平台托管会话与工具执行，通过 API 管理。 -- **Skill 能力包**：智能体可添加官方或自定义技能。 -- **MCP 服务**：上线官方 MCP 服务，支持平台内集成与第三方接入。 -- **记忆库 Memory 2.0**：自动从对话提取记忆片段与用户画像，支持多应用共享。 -- **UI 设计器**：集成魔笔低代码能力，可视化拖放构建网页 UI 应用。 - -### API 与接入工具 - -- **Responses API**：新增[异步调用](../concepts/async-invocation.md)模式（`background=true`）。 -- **Anthropic Messages 接口**：文本生成 API 入口新增 OpenAI Responses 与 Anthropic Messages 分类。 -- **异步任务回调**：支持通过 EventBridge 推送完成事件，无需轮询。 -- **临时 [API Key](../concepts/api-key.md)**：在不可信环境下避免永久 [API Key](../concepts/api-key.md) 泄露。 -- **接入工具**：新增 Codex 终端编程助手接入、Kilo CLI、Spring AI Alibaba 框架等。 - -### 其他功能 - -- **Coding Plan**：Pro 套餐首月特惠 ¥39.90；联网搜索 MCP 升级 Streamable HTTP 协议。 -- **数据连接**：支持 MySQL / 语雀 / OSS 等数据源接入。 -- **模型评测**：新增排行榜、综合评测与多种评估器（BLEU、ROUGE 等）。 -- **模型观测**：支持推理日志查看、告警通知、高级监控模式（分钟级刷新）。 -- **地域扩展**：新增美国、德国、日本地域与服务部署范围。 - -## 注意事项 - -- 模型版本快照（如 `qwen3.7-max-2026-05-20`）与别名（如 `qwen3.7-max`）的能力一致，但别名会自动指向最新快照。 -- 部分模型存在阿里直供与第三方直供（月之暗面、快手万擎、智谱、小米等）两种接入方式，计费与 SLA 可能不同。 -- 功能更新的完整时间线与详细说明请参考 [模型平台功能更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md)。 +> **注意**：两篇文档的日期跨度较大且更新频繁，部分记录已进入 2026 年。计费、模型可用性与下线时间以官方最新公告和控制台实际状态为准；本页为聚合快照，可能滞后于 [模型平台功能更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/model-release-notes.md) 与 [模型上下架与更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md) 的原始内容。 ## 来源文档 @@ -110,7 +49,3 @@ - [模型上下架与更新](../../raw/model-user-guide/release-notes/newly-released-models.md) - - - - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/security-and-compliance.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/security-and-compliance.md index 84293d37..4f3f6d6f 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/security-and-compliance.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/security-and-compliance.md @@ -209,3 +209,6 @@ SDK 自动完成加解密，响应为明文，无需手动处理。 + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/skill.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/skill.md index a68046f2..e92a5b80 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/skill.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/skill.md @@ -129,3 +129,6 @@ description: "Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/start-using.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/start-using.md index 9a9f6ced..9daa29d9 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/start-using.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/start-using.md @@ -24,7 +24,7 @@ 百炼提供多种应用类型以适配不同场景： -- **智能体应用**：2025 年 12 月 26 日上线新版智能体应用（Agent 2.0），将知识库、MCP 统一为工具，由智能体自主规划调用时机与顺序，并完整展示模型思考与工具调用全过程。文件问答支持全文引用、切片检索和自定义处理三种模式。 +- **[智能体应用](../concepts/agent-application.md)**：2025 年 12 月 26 日上线新版[智能体应用](../concepts/agent-application.md)（Agent 2.0），将知识库、MCP 统一为工具，由智能体自主规划调用时机与顺序，并完整展示模型思考与工具调用全过程。文件问答支持全文引用、切片检索和自定义处理三种模式。 - **工作流应用**：支持批量节点、[多模态](../concepts/multimodal.md)生成节点（生成图像/视频/音频）、异步运行模式（文本生成模式下后台执行并返回 Task ID）、Dify 工作流一键导入、[多模态](../concepts/multimodal.md)数据节点（文档/图片/视频/音频解析）等。 - **高代码应用**：2025 年 9 月 24 日上线，支持基于 Python 项目结构部署 AI 后端服务，内置自动化运维、可观测性及日志服务等企业级能力。 - **MCP 服务**：2025 年 4 月 9 日新增 MCP 市场与 MCP 管理功能，可开通预置 MCP 服务或部署自定义 MCP 服务；8 月 13 日新增外部调用功能，支持一键配置到第三方应用或通过 MCP SDK 调用。 @@ -49,7 +49,7 @@ - 知识库自 2026 年 1 月 4 日起正式[计费](../concepts/billing.md)，提供后付费（按量付费）和资源包两种方式，总费用由规格费用与模型调用费用组成，详情参见 [应用功能动态](../../raw/application-user-guide/start-using/application-release-notes.md) 中的[计费](../concepts/billing.md)公告。 - 大模型调用产生[计费](../concepts/billing.md)，平台提供限时免费额度，可在模型广场查看各模型系列详情。 -- QwQ 系列模型在智能体应用中不支持插件、流程、音视频交互能力。 +- QwQ 系列模型在[智能体应用](../concepts/agent-application.md)中不支持插件、流程、音视频交互能力。 - 文档解析耗时与文档大小相关，知识文档导入通常 1~6 分钟，知识库解析通常 1~2 分钟，需耐心等待。 - [智能体编排](../concepts/agent-orchestration.md)应用已于 2025 年 8 月 12 日随工作流应用界面升级而下线，相关需求请使用新版智能体应用或工作流应用。 - Assistant API 处于下线中状态，如需全代码开发高度定制化 RAG 应用请关注官方公告。 @@ -75,3 +75,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/support.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/support.md index 59e4721e..c5359e9b 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/support.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/support.md @@ -100,3 +100,6 @@ + + + diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/test-1.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/test-1.md index b5291831..e25c5b90 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/test-1.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/test-1.md @@ -1,82 +1,60 @@ # test 1 -本页汇总阿里云百炼平台在计费与成本管理方面的关键知识，覆盖新人免费额度、模型调用价格、模型训练与部署计费，以及节省计划、资源包等成本优化方案与账单查询、欠费处理流程。面向需要控制大模型使用成本的开发者，帮助你理解各项费用如何产生、如何抵扣以及如何监控和止损。 +阿里云百炼平台的计费体系覆盖模型调用、训练与部署，并提供新人免费额度、节省计划、资源包等成本优化手段。本文面向开发者，梳理从免费额度到按量付费的完整计费链路、价格构成、优惠抵扣顺序以及账单查询与成本管控方法。 -## 计费全景与抵扣优先级 +## 免费额度 -百炼的费用主要由三类活动产生：**模型调用（实时推理）**、**模型训练（调优）** 和 **模型部署**。模型调用默认按量计费，涵盖各类模型的输入/输出 Token 单价，详见 [模型调用价格](../../raw/model-user-guide/test-1/model-pricing.md)。 +首次开通阿里云百炼时，平台会自动为各模型发放新人专属免费额度，是接入前最先消耗的资源。关键规则见 [新人免费额度](../../raw/model-user-guide/test-1/new-free-quota.md)： -当一次调用发生时，系统按固定优先级自动抵扣费用，无需手动设置： +- **地域限制**：仅华北2（北京）且服务部署范围为中国内地的模型享有免费额度，其他地域/部署范围无额度。 +- **有效期**：30～90 天，自开通或模型申请通过之日起算。自 2025 年 9 月 8 日 11 点起，新开通用户统一调整为 90 天。过期自动失效，不补发、不延期、不重置。 +- **适用范围**：仅抵扣模型**实时推理**费用；不抵扣 Batch 调用、模型调优、模型部署及自定义模型。 +- **额度隔离**：不同模型（含同一模型的不同快照版本，如 `qwen-max` 与 `qwen-max-2026-05-17`）额度相互独立，通常各 100 万 Token，不可跨模型合并；额度用完不会自动切换模型，需手动修改 `model` 参数。 +- **账号共享**：主账号与其 RAM 子账号共享同一份免费额度。 -**免费额度 > 资源包 > 其他模型节省计划 > AI 通用型节省计划 > 按量付费** - -> **注意**：[新人免费额度](../../raw/model-user-guide/test-1/new-free-quota.md) 文档中给出的抵扣优先级为"免费额度 > 资源包 > 节省计划 > 按量付费"，而 [节省计划与资源包](../../raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md) 进一步区分了"其他模型节省计划"与"AI 通用型节省计划"的先后顺序。以后者的更细粒度顺序为准。 - -## 新人免费额度 - -首次开通阿里云百炼时，平台会为各模型自动发放新人专属免费额度（通常每个模型 100 万 Token）。核心规则： - -- **地域限制**：仅华北2（北京）地域且服务部署范围为「中国内地」的模型享有免费额度。 -- **有效期**：30～90 天。自 2025 年 9 月 8 日 11 点起首次开通的用户，有效期统一调整为 90 天；额度过期自动作废，不支持补发、延期或重置。 -- **适用范围**：仅抵扣**实时推理**费用，不抵扣 Batch 调用、模型调优、模型部署及自定义模型。 -- **额度独立**：不同模型（含同一模型的不同快照版本，如 `qwen-max` 与 `qwen-max-2026-05-17`）额度相互独立，不共享、不自动切换。 -- **主子账号共享**：主账号与其 RAM 子账号共享同一份免费额度。 - -**免费额度用完即停**：已认证用户可提前开启该开关，额度耗尽时停止响应并返回错误码 `AllocationQuota.FreeTierOnly`，避免意外扣费。全新未认证用户额度耗尽后需先完成实名认证并充值方可继续按量付费。相关开启方式、查看余量与预警配置详见 [新人免费额度](../../raw/model-user-guide/test-1/new-free-quota.md)。 - -> **注意**：**Token Plan / Coding Plan 专属 API Key** 不消耗免费额度，使用专属 Key 调用会直接按量付费；如需使用免费额度请改用通用 API Key。 +> **注意**：默认情况下，全新未认证用户免费额度耗尽后无法继续调用，会返回错误码 `AllocationQuota.FreeTierOnly`，需先认证并充值。已认证用户若未开启「免费额度用完即停」，超额部分会直接按量扣费，可能导致欠费。建议提前开启该开关防止意外费用。 ## 模型调用价格（按量付费） -- **计费方式**：按输入 Token 和输出 Token 分别计费，单价以「每百万 Token」为单位。 -- **阶梯计费**：部分模型按单次请求的输入 Token 总量分档定价，落入某一区间后该请求所有 Token 均按对应档位结算。例如 `qwen3-max` 华北2（北京）划分为 `0 **注意**：后付费部署时若账户欠费，资源仍会保留并计费 24 小时；超时后停止计费并删除底层资源，但部署任务保留，补足欠费后会重新分配资源并**继续产生费用**。不再使用时应主动下线部署任务。 +> **注意**：后付费部署在账户欠费后资源仍会保留并继续计费 24 小时，此后停止计费并删除底层资源（部署任务保留）；预付费订单到期后延后 2 小时停服、资源再保留 14 小时才释放，且无法提前终止。 ## 成本优化：节省计划与资源包 -对于稳定用量的场景，可通过预付费方案降低成本： +在按量付费基础上，可通过预付费方案降低成本。详见 [节省计划与资源包](../../raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md)： -- **AI 通用型节省计划（推荐）**：承诺每月消费金额（1000 元起）换取阶梯折扣，最高 5.3 折，可抵扣阿里直供的全部模型；月承诺额度**不可跨月累积**。支持抵扣模型调用、原生工具调用、上下文缓存、批量推理，但**不抵扣**模型调优与部署。 -- **其他模型节省计划**：一次性购买固定金额，抵扣特定模型系列（如大语言模型、千问语音、向量排序、万相），折扣通常不如通用型。 -- **资源包**：预购具体 Token/图片数量，仅抵扣单个特定模型超出免费额度后的实时推理用量。 +- **AI 通用型节省计划（推荐）**：承诺月消费金额换取阶梯折扣，最高 5.3 折，可抵扣阿里直供的全部模型（分 A/B/C 三类享不同折扣）。1000 元起、以 10 元为单位、无上限，可选 3/6/12/24 个月。以**动态月**为周期发放额度，**非自然月重置**，当月未用完自动清零、不可累积。 +- **其他模型节省计划**：一次性购买固定金额，仅抵扣特定模型系列（如语音、向量排序、万相），折扣通常不如通用型，适合需求集中的场景。 +- **资源包**：预购具体 Token/张数等资源量，仅抵扣单个特定模型**超出免费额度后**的实时推理用量。 +- **统一抵扣顺序**：`免费额度 > 资源包 > 其他模型节省计划 > AI 通用型节省计划 > 按量付费`。同类多个计划优先抵扣先到期者，到期时间相同则优先先购买者。 +- **不支持抵扣**：模型调优、模型部署，以及联网搜索插件、MCP 广场、通义深度搜索等独立计费项。 -选型、折扣表、适用模型与地域详见 [节省计划与资源包](../../raw/model-user-guide/test-1/savings-plan-and-resource-package.md)。 +> **注意**：若开启了「免费额度用完即停」（安心模式），免费额度耗尽后服务会自动停止，节省计划将**无法**继续抵扣；需手动关闭该开关，服务才会恢复并切换到节省计划抵扣。 ## 账单查询与欠费处理 -- **出账时效**：大模型推理分钟级出账（通常 2～10 分钟）；批量推理、模型训练、知识库等小时级出账。 -- **账单溯源**：在账单详情的「实例 ID（出账粒度）」列，按 `ApiKeyID;业务空间ID;模型名称;输入/输出类型;调用渠道;免费额度用完即停标识` 格式解读每行记录。 -- **分账管理**：给业务空间绑定标签，可按部门/项目归集费用，T+1 天生效。 -- **欠费判定**：`可用额度 = (现金余额 + 信控额度) - (当月未结清 + 历史未结清) < 0` 即视为欠费；欠费按商品维度判定，仍有免费额度/节省计划/资源包的商品可继续使用。 -- **止损方式**：删除 API Key、下线部署模型、关闭自动续费、设置高额消费预警等。 +- **出账时延**：大模型推理分钟级出账（通常 2～10 分钟），批量推理、模型训练、知识库等为小时级。 +- **账单详情解读**：账单「实例 ID（出账粒度）」以英文分号分隔，格式为 `ApiKeyID;业务空间ID;模型名称;输入/输出类型;调用渠道;免费额度用完即停标识`；不含 ApiKeyID 通常表示控制台调用。调用渠道 `app` 为代码调用、`bmp` 为控制台模型体验、`assistant-api` 为 Assistant API。 +- **分账管理**：给业务空间绑定标签，可按部门/项目归集费用，配置后 T+1 天生效。 +- **欠费判定**：`可用额度 =（现金余额 + 信控额度）-（当月未结清 + 历史未结清）`，小于 0 即欠费。欠费按商品维度判定，仍有免费额度/节省计划/资源包/Token Plan 时对应服务可继续用，否则暂停。 +- **停止计费**：停止 API 调用、删除 API Key 可停止推理计费；模型部署需按计费方式下线或退订实例。 -完整流程、字段解读与常见问题见 [账单查询与成本管理](../../raw/model-user-guide/test-1/bill-query-and-cost-management.md)。 - -## 关键注意事项汇总 - -- 免费额度、节省计划、资源包**均不抵扣模型调优与部署费用**。 -- 控制台免费额度为分钟级更新且需手动刷新，显示"仍有额度"时实际可能已耗尽而产生费用。 -- 联网搜索（`enable_search`）等附加功能按调用次数单独计费，可能在无感知情况下导致欠费。 -- 账户欠费时，即使模型仍有免费额度也无法调用。 -- 按量付费采用"预占 + 月结"模式，实际扣款发生在次月初生成最终账单时，而非实时扣款。 +> **注意**：即使某模型仍有免费额度，只要**账户整体欠费**，该模型也无法调用。此外，历史应用中开启的 `enable_search`（联网搜索）等附加功能按次单独计费，可能在你未主动操作时仍产生费用，排查时需检查应用配置与在用的 API Key。 ## 来源文档 @@ -87,4 +65,3 @@ - [模型调用价格](../../raw/model-user-guide/test-1/model-pricing.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/token-plan-guide.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/token-plan-guide.md index 3b998bdb..3a702938 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/token-plan-guide.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/token-plan-guide.md @@ -1,81 +1,66 @@ # token plan guide -Token Plan 团队版与 Coding Plan 是百炼平台面向 AI 编程/智能体场景的两类订阅制套餐：前者以 Credits 按 Token 消耗计量、面向团队协作，后者按模型调用次数计量、面向个人开发者。两者均提供专属 API Key 与 Base URL，兼容 OpenAI / Anthropic 接口标准，可接入 Claude Code、Qwen Code、OpenClaw、Cursor 等主流工具。本文汇总两类套餐的模型支持、接入方式、计费规则及常见问题。 +百炼平台面向 AI 编程与智能体场景提供两类订阅制套餐：**Token Plan 团队版**（按 Token 消耗抵扣 Credits、面向团队/企业、支持文本与图像生成）和 **Coding Plan**（按模型调用次数计费、面向个人开发者、纯文本模型）。两者的 API Key（均以 `sk-sp-` 开头）与 Base URL 完全隔离、互不相通，配套使用才能正确抵扣额度。本文汇总两套套餐的支持模型、接入方式、计费机制及常见限制。 -## Token Plan 团队版 vs. Coding Plan - -两者是相互独立的订阅计划，不支持互转（即使补差价也不行），可同时订阅、各自独立计费。核心差异见下表（详见 [常见问题](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-faq.md)）： +## 两种套餐对比 | 维度 | Token Plan 团队版 | Coding Plan | | --- | --- | --- | -| 适用场景 | 团队/企业日常办公 | 个人开发 | +| 适用场景 | 一人公司 / 团队 / 企业日常办公 | 个人开发场景 | | 支持模型 | 文本生成 + 图像生成 | 文本生成 | | 计费方式 | 按 Token 消耗抵扣 Credits | 按模型调用次数 | -| 使用频次限制 | 无 5 小时/每周限额 | 有 5 小时/每周/每月限额 | -| 高峰期性能 | 多租户隔离，不排队 | 高峰期可能排队 | -| 数据安全 | 承诺不用于模型训练 | 输入/输出用于服务改进与模型优化 | -| API Key 前缀 | `sk-sp-` | `sk-sp-` | +| 使用频次 | 无每 5 小时 / 每周限额 | 有每 5 小时 / 每周 / 每月限额 | +| 高峰性能 | 多租户隔离，不排队 | 高峰期间可能排队 | +| 数据安全 | 承诺不使用对话数据训练模型 | 用户数据授权用于服务改进 | -> **注意**：两类套餐的 Base URL 不同（Token Plan 为 `token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`，Coding Plan 为 `coding.dashscope.aliyuncs.com`），且与百炼按量付费（`dashscope.aliyuncs.com` + `sk-` 通用 Key）三者完全隔离，必须配套使用，混用会导致意外扣费或 401/403 鉴权失败。 +> **注意**：两个套餐互不转换，即使补差价也不支持将 Token Plan 团队版换成 Coding Plan（或反之），但可同时订阅、各自独立计费。详见 [常见问题](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-faq.md)。 ## 支持的模型 -模型清单为**精确字符串白名单**，必须逐字符完全匹配，版本号/子型号任何差异均视为不支持，禁止做版本兼容推理。 - -- **Token Plan 团队版**：涵盖千问（qwen3.7-max、qwen3.7-plus、qwen3.6-plus、qwen3.6-flash、qwen-image-2.0/-pro）、万相（wan2.7-image/-pro）、DeepSeek（deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash、deepseek-v3.2）、月之暗面（kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5）、智谱（glm-5.2/5.1/5）、MiniMax（MiniMax-M2.5）。完整清单与能力标签见 [Token Plan（团队版）概述](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-overview.md)。 -- **Coding Plan（Pro 套餐）**：推荐 qwen3.7-plus、qwen3.6-plus、kimi-k2.5（均支持图片理解）、glm-5、MiniMax-M2.5；更多模型包括 qwen3.5-plus、qwen3-max-2026-01-23、qwen3-coder-next、qwen3-coder-plus、glm-4.7。详见 [Coding Plan概述](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan.md)。 +**模型清单为精确字符串白名单**，必须逐字符完全匹配，版本号/子型号任何差异均视为不支持，禁止做版本兼容推理。 -> **注意**：Coding Plan Lite 基础套餐已于 2026 年 3 月 20 日停止新购、4 月 13 日停止续费与升级，已购用户可用至到期，新用户请选择 Pro 套餐。 +- **Token Plan 团队版**：千问（qwen3.7-max、qwen3.7-plus、qwen3.6-plus、qwen3.6-flash、qwen-image-2.0、qwen-image-2.0-pro）、万相（wan2.7-image、wan2.7-image-pro）、DeepSeek（deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash、deepseek-v3.2）、月之暗面（kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5）、智谱（glm-5.2、glm-5.1、glm-5）、MiniMax（MiniMax-M2.5）。完整能力标注见 [Token Plan（团队版）概述](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-overview.md)。 +- **Coding Plan（Pro 套餐）**：推荐 qwen3.7-plus、qwen3.6-plus、kimi-k2.5、glm-5、MiniMax-M2.5；更多包含 qwen3.5-plus、qwen3-max-2026-01-23、qwen3-coder-next、qwen3-coder-plus、glm-4.7。详见 [Coding Plan概述](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan.md)。 -## 快速接入（三步） +> **注意**：Coding Plan Lite 基础套餐已于 2026-03-20 起停止新购、2026-04-13 起停止续费与升级，已购用户可继续使用至到期。 -以 Token Plan 团队版为例： +## 接入方式 -1. **订阅**：在购买页选择坐席类型、数量和订阅周期。RAM 子账号订阅前需主账号授予 `AliyunBailianFullAccess` 权限。 -2. **获取 API Key 与 Base URL**：管理员在成员管理页为账号分配席位后生成 API Key（`sk-sp-` 开头，仅首次显示一次，务必立即保存）。按工具协议选择端点： - - OpenAI 兼容：`https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` - - Anthropic 兼容：`https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` -3. **接入 AI 工具**：支持 OpenClaw、Claude Code、OpenCode、Cursor、Codex、Qwen Code、Cline、Qoder、Lingma、Kilo CLI 等。完整步骤见 [快速开始](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-quickstart.md)。 +两套套餐均兼容主流 AI 编程/智能体工具（Claude Code、Qwen Code、OpenClaw、OpenCode、Cursor、Codex、Cline、Qoder、Kilo CLI 等），核心是「专属 API Key + 匹配协议的 Base URL」。 -Coding Plan 的 Base URL 为 `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1`（OpenAI 兼容）或 `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic`（Anthropic 兼容）。 - -## 团队管理（Token Plan 团队版） +**Token Plan 团队版 Base URL**（华北2 北京地域，见 [快速开始](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-quickstart.md)）： -Token Plan 团队版提供管理后台，支持三类角色：所有者、管理员、成员。RAM 用户使用前需授予 `AliyunTokenPlanReadOnlyAccess` 或 `AliyunTokenPlanFullAccess` 系统策略，并在百炼账号管理页分配相应权限。 +- OpenAI 兼容：`https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` +- Anthropic 兼容：`https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` -- **成员接入方式**：手动添加（仅供 API 调用，不能登录管理平台）或通过 SAML 2.0 / 钉钉 SSO 登录（成员可自管席位与 API Key）。 -- **席位操作**：分配 / 回收 / 加购 / 升级。席位是最小订阅单位，一个席位绑定一个成员、对应一个 API Key，不可共享。加购与升级均按剩余时长折算费用。 -- **用量分析**：所有者可查看近 1/7/30 天的 Credits 消耗趋势、各模型用量及成员消耗明细。 +**Coding Plan Base URL**： -SAML/钉钉的完整配置流程（含阿里云 IDaaS 示例）见 [团队管理](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-team.md)。 +- OpenAI 兼容：`https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1` +- Anthropic 兼容：`https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic` -## 工具调用与扩展能力 +三步接入 Token Plan：订阅套餐 → 分配席位并获取专属 API Key（`sk-sp-` 开头，仅创建/重置时完整显示一次）→ 按工具协议配置 Base URL。RAM 子账号订阅前需主账号授予 `AliyunBailianFullAccess` 权限。 -- **模型内置工具**：qwen3.7-max、qwen3.7-plus、qwen3.6-plus、qwen3.6-flash 的 Responses API 内置联网搜索、代码解释器、网页抓取、以图搜图、文搜图五种工具，模型按需自动调用。内置工具不额外收费，token 消耗统一从 Credits 抵扣。 -- **MCP 服务**：其他模型（如 deepseek-v3.2、glm-5）通过百炼 MCP 广场接入。联网搜索 MCP 全部用户前 2000 次免费，之后按 29 元/千次计费。接入 MCP 使用的是**百炼通用 API Key（`sk-` 开头）**，与套餐专属 Key 不同。 +> **注意**：Token Plan 专属 API Key（`sk-sp-`）、Coding Plan 专属 API Key 与百炼通用 API Key（`sk-`）格式不同且完全隔离。误用通用 Key 或错误 Base URL 会走按量计费通道产生意外扣费，或返回 401/403 鉴权失败。 -> **注意**：联网搜索 MCP 已从旧版 SSE 协议升级为 Streamable HTTP 协议，正确 Endpoint 为 `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/mcps/WebSearch/mcp`；若地址以 `/sse` 结尾说明仍是旧版，需在 MCP 广场取消开通后重新开通完成升级。 +## 扩展能力 -### 图像生成与视觉理解 +- **工具调用（Token Plan）**：qwen3.7-max、qwen3.7-plus、qwen3.6-plus、qwen3.6-flash 的 Responses API 内置联网搜索、代码解释器、网页抓取、以图搜图、文搜图 5 种工具，自动调用、不额外收费（token 从套餐 Credits 抵扣）。其他模型通过百炼 MCP 广场的 MCP 服务接入。 +- **联网搜索 MCP**：Endpoint 为 `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/mcps/WebSearch/mcp`，鉴权用**百炼通用 API Key（`sk-xxx`，非套餐 Key）**。全部用户前 2000 次调用免费，超出按 29 元/千次计费。协议已从旧版 SSE 升级为 Streamable HTTP。 +- **图像生成模型（Token Plan）**：qwen-image-2.0、wan2.7-image 等使用独立的 `multimodal-generation` API，不在文本模型 Base URL 上调用，需通过工具的 Skill / Slash Command / Agent 扩展机制接入，详见 [接入多模态生成模型](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-best-practice/token-plan-multimodal-gen.md)。 +- **视觉理解（Coding Plan）**：qwen3.6-plus、qwen3.5-plus、kimi-k2.5 原生支持视觉，直接切换即可；glm-5、MiniMax-M2.5 等纯文本模型可通过 Skill/Agent 转发到视觉模型获得图像理解能力。 -- **图像生成模型**（qwen-image-2.0、wan2.7-image 等）使用独立接口，无法通过文本模型 Base URL 直接调用，需借助工具的 Skill / Slash Command / Agent 扩展机制接入。以 Claude Code 为例，可创建 `.claude/commands/text-to-image.md` 调用文生图 API，详见 [接入多模态生成模型](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/token-plan-best-practice/token-plan-multimodal-gen.md)。 -- **视觉理解**：Coding Plan 中 qwen3.6-plus、qwen3.5-plus、kimi-k2.5 原生支持视觉，直接切换模型即可；glm-5、MiniMax-M2.5 等纯文本模型需通过本地 Skill/Agent 辅助获得视觉能力，详见 [添加视觉理解能力](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/add-vision-skill.md)。 - -## 计费与额度 +## 团队管理（Token Plan 团队版） -- **Token Plan 团队版**：单次消耗的 Credits 由模型类型、Token 用量、思考模式、工具调用等动态决定。抵扣顺序为：坐席月度额度 → 共享用量包（优先抵扣最近到期的）→ 全部用尽后服务暂停。坐席额度按订阅月重置且不累积；共享用量包有效期 1 个月，到期未用自动清零。 -- **Coding Plan**：按模型调用次数扣额度（简单任务约 5-10 次，复杂任务 10-30+ 次）。每 5 小时额度滚动恢复、每周一 00:00 重置、每月按订阅日重置。 +角色分为**所有者 / 管理员 / 成员**。所有者与管理员可添加/移除成员、分配或回收席位、修改角色、查看用量。席位是最小订阅单位，一席绑定一个成员与一个 API Key，不可共享。成员支持手动添加（仅供 API 调用）或通过 **SAML 2.0（SSO）/ 钉钉**登录管理平台自助加入。用量分析可查看近 1/7/30 天的 Credits 趋势、各模型与各成员消耗明细。 -> **注意**：Token Plan 团队版续费**不会**叠加补充至当前计费周期，仅延长有效期或预定下一周期额度。当前周期额度用尽需立即恢复时，应购买共享用量包、升级坐席或加购坐席。 +## 计费、额度与限制 -## 限制与注意事项 +- **Token Plan 计费**：单次消耗由模型类型、输入/缓存/输出 Token、思考模式、工具调用动态决定。抵扣顺序为「坐席月度额度 → 共享用量包（多个时优先最近到期）→ 用尽则暂停至下一周期」。坐席额度按订阅月到期重置、不累积；共享用量包有效期 1 个月。**续费不叠加到当前周期额度**，需立即恢复可加购共享用量包/坐席或升级坐席。 +- **Coding Plan 限制**：Pro 套餐每 5 小时 6,000 次、每周 45,000 次、每月 90,000 次。每 5 小时额度滚动恢复，每周一 00:00（UTC+8）重置周额度，每月按订阅日重置。 +- **使用范围**：两套套餐均**仅限在兼容 AI 编程/智能体工具中交互式使用**，禁止用于自动化脚本或应用后端，违规可能导致订阅暂停或 API Key 封禁。 +- **退订**：Token Plan 团队版支持按席位退订（已消耗用量的席位不可退订，退款 1-3 个工作日原路退回）；**Coding Plan 不支持退款**。 -1. **使用范围**：两类套餐均仅限在兼容的 AI 编程/智能体工具中**交互式**使用，禁止用于自动化脚本、应用后端或非交互式批量调用，违规可能导致订阅暂停或 API Key 封禁。 -2. **账号规范**：API Key 仅限本人使用，不可共享或公开。API Key 仅在生成/重置时完整显示一次，丢失后需重置（原 Key 立即失效）。 -3. **服务地域**：Token Plan 团队版目前仅支持华北2（北京）地域；Coding Plan 不限制使用地域，海外用户可正常使用。 -4. **退款**：Token Plan 团队版支持按席位退订（已消耗用量的席位不可退订），退款 1-3 个工作日原路退回；Coding Plan **不支持退款**。 -5. **限购**：每个阿里云账号限购一个 Token Plan 订阅；共享用量包需先订阅坐席套餐后才能购买，单次最多 1000 个。 -6. **常见报错**：401 多为误用 Key/Base URL 或订阅过期；404/400 model not found 多为模型名拼写或不在白名单；429 多为额度耗尽或触发限流（限流按主账号维度合并计算）。排查详情见 [常见问题](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan-faq.md)。 +调用失败时可对照文档排查常见报错（401/403 鉴权、404 模型不存在、400 参数超限、429 限流/额度用尽等），详见 [Coding Plan 常见问题](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan-faq.md)。 ## 来源文档 @@ -91,4 +76,3 @@ SAML/钉钉的完整配置流程（含阿里云 IDaaS 示例）见 [团队管理 - [常见问题](../../raw/model-user-guide/token-plan-guide/coding-plan-guide/coding-plan-faq.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/use-cases.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/use-cases.md index 0a611f5a..0e87549b 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/use-cases.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/use-cases.md @@ -1,61 +1,56 @@ # use cases -本页汇总阿里云百炼平台的典型使用场景，涵盖 Prompt 工程（文生文/文生图/文生视频）、第三方模型接入、RAG 与知识库、限流与缓存治理，以及一批开箱即用的行业解决方案。内容面向开发者，聚焦可落地的参数、调用方式与注意事项。 +本页汇总阿里云百炼平台的典型使用场景与实践指南，覆盖三大方向：Prompt 设计技巧（文生文、文生图、文生视频）、第三方/多供应商模型接入（DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax、MiMo、Stepfun 等），以及工程化最佳实践（RAG、限流应对、显式缓存、模型调优、端到端解决方案）。面向开发者，以下内容按主题组织，便于快速定位到对应的参数、调用方式和注意事项。 -## Prompt 工程 +## Prompt 设计与生成类场景 -不同生成任务的 Prompt 结构差异明显，百炼为每类任务提供了公式化模板： +针对不同模态，百炼提供了结构化的提示词方法论： -- **文生文**：核心是构建清晰、无歧义的 Prompt，并推荐使用「背景 / 目的 / 风格 / 语气 / 受众 / 输出」六要素框架系统化描述需求。控制台还提供 Prompt 一键优化工具（自动扩写），该功能通过调用大模型实现，会消耗 Token 并按推理费用计费。详见 [文生文Prompt指南](../../raw/model-user-guide/use-cases/prompt-engineering-guide.md)。 -- **文生图**：两个关键参数是 `prompt`（正向，支持中英文）与 `negative_prompt`（反向，描述不希望出现的内容）。文生图 V2 额外支持 `prompt_extend`（默认 `true`，开启大模型智能改写）。提示词遵循「主体 + 场景 + 风格」基础公式，进阶时叠加镜头语言、氛围词、细节修饰。参见 [文生图Prompt指南](../../raw/model-user-guide/use-cases/text-to-image-prompt.md)。 -- **文生视频/图生视频**：基础公式为「主体 + 场景 + 运动」；图生视频因图像已定主体，主要写「运动 + 运镜」。wan2.7/wan2.6/wan2.5 支持声音描述（人声/音效/BGM），wan2.7/wan2.6 支持多镜头连贯叙事与参考生视频。详见 [文生视频/图生视频Prompt指南](../../raw/model-user-guide/use-cases/text-to-video-prompt.md)。 -- **Vidu 视频**：结构为「主体/场景 + 场景描述 + 环境描述 + 艺术风格/媒介」，并通过触发关键词（如「大动态」「镜头推进」）控制运动幅度与运镜，详见 [Vidu视频生成Prompt指南](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/vidu-video-generation-prompt-guide.md)。 +- **文生文**：推荐使用「背景 / 目的 / 风格 / 语气 / 受众 / 输出」六要素的 Prompt 框架，任务描述越清晰具体，模型表现越贴近预期。控制台还提供 Prompt「自动优化」工具，可自动扩写和补充细节（该功能调用大模型，按推理费用计费）。详见 [文生文Prompt指南](../../raw/model-user-guide/use-cases/prompt-engineering-guide.md)。 +- **文生图**：核心参数为正向提示词 `prompt`、反向提示词 `negative_prompt`；文生图 V2 额外支持 `prompt_extend`（默认 `true`，开启大模型智能改写）。提示词公式分基础版（主体 + 场景 + 风格）与进阶版（增加镜头语言、氛围词、细节修饰），并配有景别、视角、风格、光线等提示词词典。详见 [文生图Prompt指南](../../raw/model-user-guide/use-cases/text-to-image-prompt.md)。 +- **文生视频 / 图生视频**：正向提示词描述画面内容与运动过程。基础公式为「主体 + 场景 + 运动」，进阶公式增加「美学控制 + 风格化」，图生视频则以「运动 + 运镜」为主。较新的 wan2.7 / wan2.6 还支持声音公式（人声/音效/BGM）、多镜头公式（镜头序号 + 时间戳 + 分镜内容）和参考生视频公式。详见 [文生视频/图生视频Prompt指南](../../raw/model-user-guide/use-cases/text-to-video-prompt.md)；第三方视频模型可参考 [Vidu视频生成Prompt指南](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/vidu-video-generation-prompt-guide.md)（含大动态、运镜、风格等触发关键词词典）。 -## 第三方模型接入 +> **注意**：wan2.7 模型不再支持通过 `shot_type` 指定单镜头/多镜头，改由模型结合提示词自行发挥；如需一镜到底，中文写「生成单镜头」、英文写「Generate single shot.」。 -百炼以统一的 **[OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)**和 **[DashScope SDK](../concepts/dashscope-sdk.md)** 托管多家第三方模型（DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax、MiMo、Stepfun 等）。通用约定： +## 第三方与多供应商模型接入 -- 先获取 API Key 并配置到环境变量；OpenAI 兼容基础地址为 `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`。 -- 思考模式通过 `enable_thinking` 参数控制。注意它**不是 OpenAI 标准参数**：OpenAI Python SDK 通过 `extra_body` 传入，Node.js SDK 作为顶层参数传入。思考内容通过 `reasoning_content` 字段返回。 -- 不同供应商默认行为不同：Kimi 的 `kimi-k2.7-code` 系列为仅思考模型（`enable_thinking` 恒为 true）；MiMo `mimo-v2.5-pro` 默认开启思考；Stepfun `step-3.7-flash` 默认关闭思考。GLM/Stepfun 还支持 `reasoning_effort` 控制推理深度。 +多篇教程介绍了在百炼平台通过 **[OpenAI 兼容接口](../concepts/openai-compatible-interface.md)** 或 **DashScope SDK** 调用第三方模型，通用要点如下： -> **注意**：同一模型可能有多个供应商版本，能力与限制不同。例如 DeepSeek 同时有[阿里云自营](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/deepseek-api.md)、[硅基流动](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/siliconflow-deepseek-api.md)与[快手万擎](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/deepseek-api-by-vanchin.md)三种接入，模型名前缀（如 `siliconflow/`、`vanchin/`）和支持地域各异。硅基流动供应商上下文更长，阿里云自营限流更宽松且支持联网搜索与上下文缓存。 +- **前置条件**：先[获取 API Key](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key) 并配置到环境变量；部分模型需在控制台模型广场「立即开通」后才能调用。 +- **思考模式**：多数模型通过 `enable_thinking` 参数控制是否输出推理过程（`reasoning_content`）。注意 `enable_thinking` 非 OpenAI 标准参数——OpenAI Python SDK 需通过 `extra_body` 传入，Node.js SDK 作为顶层参数传入。 +- **地域差异**：不同地域的 Base URL 不同，部分供应商（硅基流动、快手万擎、月之暗面、智谱、MiniMax、小米、阶跃星辰）仅限特定地域（多为华北2（北京））。详见 [DeepSeek-阿里云](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/deepseek-api.md) 与 [Kimi](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/kimi-api.md)。 -> **注意**：多篇接入文档标注部分模型（deepseek-v3.x/r1、Kimi-K2、glm-4.6/4.7、MiniMax-M2.1 等）将于 **2026年7月9日下架**，推荐转用 qwen3.7-plus / qwen3.7-max / qwen3.6-flash。同时文档正文出现了 deepseek-v4-pro、kimi-k2.6、glm-5.2、MiniMax-M2.5/M2.7、mimo-v2.5-pro 等更新版本命名，模型版本演进较快，接入前请以控制台模型广场的实时信息为准。 +各供应商的默认思考模式行为并不一致，接入时需按模型区分： -> **注意**：地域限制差异大。硅基流动 DeepSeek、月之暗面直供 Kimi、GLM-智谱、MiniMax 直供、MiMo、Stepfun 等多为**仅华北2（北京）**地域可用；华北2（北京）新推业务空间专属域名 `https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com`，性能与稳定性更优，建议从 `https://dashscope.aliyuncs.com` 迁移，旧域名仍可用。 +- **默认开启思考**：`mimo-v2.5-pro`（[MiMo-小米](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/mimo.md)）、`kimi/kimi-k2.6`/`kimi-k2.5` 默认开启，可关闭。 +- **仅思考模型**：`kimi/kimi-k2.7-code` 系列 `enable_thinking` 始终为 `true`，无法关闭；`kimi-k2.7-code-highspeed` 功能与 `kimi-k2.7-code` 一致但速度提升 5~6 倍（见 [Kimi-月之暗面](../../raw/model-user-guide/use-cases/third-party-model-integration-tutorial/kimi-api-by-moonshot-ai.md)）。 +- **默认关闭思考**：`stepfun/step-3.7-flash` 默认关闭，需显式开启，并可用 `reasoning_effort`（`low`/`medium`/`high`）控制深度。 +- **供应商差异**：同为 DeepSeek，硅基流动供应商支持更长上下文；阿里云百炼供应商限流更宽松，并支持联网搜索与上下文缓存。GLM 智谱直供的 `glm-5.2` 支持 1M 上下文，并可用 `reasoning_effort`（`max`/`high`/`none`）。 -## RAG 与知识库 - -[基于LlamaIndex构建RAG应用](../../raw/model-user-guide/use-cases/build-rag-applications-based-on-llamaindex.md) 展示了在 LlamaIndex 中集成百炼检索增强服务的完整链路： - -- 依赖安装：`llama-index-core`、`llama-index-llms-dashscope`、`llama-index-indices-managed-dashscope`，Python 版本要求 `>=3.8 且 <=3.12`。 -- 用 `DashScopeParse`（`ResultType.DASHSCOPE_DOCMIND`）解析文档，支持 .doc/.docx/.pdf，单文件 100M 以内、页数 1000 以内。 -- 通过 `DashScopeCloudIndex.from_documents` 建库，`index.as_retriever()` 获取检索器，`index.as_query_engine(llm=...)` 构建问答引擎，并支持 `_insert` / `delete_ref_doc` 增删文档。 +> **注意**：多篇教程标注 deepseek-v3/v3.1/v3.2/r1 系列、`MoonshotKimi-K2` 与 `kimi-k2-thinking`、`glm-4.6`/`glm-4.7`、`MiniMax-M2.1` 等模型将于 **2026年7月9日** 下架，推荐转用 `qwen3.7-plus` / `qwen3.7-max` / `qwen3.6-flash`。同时不同教程示例中出现的模型版本号存在差异（如 deepseek-v3.2 与 deepseek-v4-pro、MiniMax-M2.5 与 MiniMax-M2.7、kimi-k2.5 与 kimi-k2.7），以模型广场实际可用列表为准。 -## 限流与缓存治理 - -生产调用需处理限流与成本问题： +## RAG 与知识库 -- **限流**：百炼按主账号、按模型独立限流，规则包含分钟级（RPM/TPM）、瞬时（RPS/TPS）与增速（Traffic Burst）三类。针对突发流量，推荐首选「服务端排队等待」——在请求头加 `X-DashScope-Wait-Timeout`（建议 3~120 秒），并相应放大客户端超时时间。该功能**仅对增速/突发限流（Throttling.BurstRate）生效，不适用于 RPM/TPM 绝对值限流**。更多策略（令牌桶、平滑限速器、模型降级、MQ 削峰）见 [限流应对最佳实践](../../raw/model-user-guide/use-cases/rate-limiting-best-practices.md)。 -- **显式缓存**：可做到 100% 确定性命中，适合高频复用相同 Prompt 与 Agent 长上下文管理。首次写入缓存产生标准价格 25% 的额外开销，后续命中可节省 90% 成本。Claude Code、OpenCode、OpenClaw 等工具通过 Anthropic 兼容端点（`/apps/anthropic`）接入时会自动注入 `cache_control`，详见 [显式缓存最佳实践](../../raw/model-user-guide/use-cases/explicit-cache-guide.md)。 +[基于LlamaIndex构建RAG应用](../../raw/model-user-guide/use-cases/build-rag-applications-based-on-llamaindex.md) 演示了在 LlamaIndex 中使用百炼检索增强服务的完整链路： -## 自定义模型 +- 安装 `llama-index-core`、`llama-index-llms-dashscope`、`llama-index-indices-managed-dashscope`（Python 版本要求 >=3.8 且 <=3.12）。 +- 使用 `DashScopeParse` 在线解析 .doc/.docx/.pdf 文件（单文件 <100M、页数 <1000），再通过 `DashScopeCloudIndex.from_documents` 创建知识库，`index.as_retriever()` / `index.as_query_engine()` 获取检索器与查询引擎。 -[自定义模型调优、部署与评测](../../raw/model-user-guide/use-cases/model-training-best-practices.md) 描述了「调优 → 部署 → 评测」三阶段流程。要点： +## 工程化最佳实践 -- 训练数据编排为「Prompt-Completion」格式，建议至少准备 500 条，并做文本分割与脱敏处理。 -- **完成调优的模型必须先部署到独占实例，才能被调用和评测**；对评测结果不满意可调整训练策略（换基础模型、扩充数据、调超参）后重复整个流程。 +- **限流应对**：百炼 API 按 RPM/TPM（分钟级）、RPS/TPS（瞬时）、Traffic Burst（增速）三种规则限流，按主账号维度、模型独立计算，触发后通常 1 分钟恢复。方案按改动成本由低到高分为平台配置（服务端排队等待、提升额度、PTU、Batch API）、客户端流控（重试、令牌桶、平滑限速、自适应拥塞控制）、架构兜底（模型降级、MQ 削峰）。针对突发限流推荐首选在请求头添加 `X-DashScope-Wait-Timeout`（建议 3~120 秒），并相应调大客户端超时时间。详见 [限流应对最佳实践](../../raw/model-user-guide/use-cases/rate-limiting-best-practices.md)。 +- **显式缓存**：通过在请求中添加缓存标记实现 100% 确定性命中，适合高频复用相同 Prompt、长上下文 Agent 等场景。首次写入约产生标准价格 25% 的额外开销，后续命中可节省约 90% 成本。Claude Code、OpenCode、OpenClaw 等工具通过 Anthropic 兼容端点（`/apps/anthropic`）接入时原生支持。详见 [显式缓存最佳实践](../../raw/model-user-guide/use-cases/explicit-cache-guide.md)。 +- **自定义模型**：创建自定义模型分为模型调优、模型部署、模型评测三个主步骤，配套训练数据准备、评测模板设计、调整训练策略。数据需编排为「Prompt-Completion」格式，建议至少准备 500 条并做脱敏处理。注意**调优后的模型必须先部署才能调用和评测**。详见 [自定义模型调优、部署与评测](../../raw/model-user-guide/use-cases/model-training-best-practices.md)。 -## 行业解决方案 +## 端到端解决方案 -百炼提供多套函数计算（FC）驱动的开箱即用方案，可一键部署： +多篇实践方案展示了如何组合百炼模型能力构建完整应用，多数基于函数计算 FC、开箱即用并提供免费试用额度： -- **文档转视频**：结合 LLM 与[多模态](../concepts/multimodal.md)能力，经「文档切片 → 生成演示文稿 → 生成语音字幕 → 合成视频」四步产出图文/语音/字幕视频，依赖 FFmpeg 与 Marp。 -- **AI 智能体与工作流**：以电商客服为例，涵盖智能问答、RAG、自主决策 Agent、对话流四类应用。 -- **深度研究**：Qwen-Deep-Research 自动规划检索路径、多源交叉验证并生成结构化洞察报告。 -- **AI 解题 + 批改**：基于 Qwen3-VL 视觉模型，支持拍照解题与作业自动批改，覆盖多学科、33 种语言。 -- **一站式影视创作（HappyHorse）**：集成 Wan2.7 图像生成与 HappyHorse 视频生成，提供节点式编排、AI 导演与在线剪辑。 +- **文档转视频**：结合大模型与多模态技术，将文档自动切片、生成演示文稿、语音字幕并合成视频，依赖 FFmpeg 与 Marp 工具，提供完整代码包。详见 [借助大模型将文档转换为视频](../../raw/model-user-guide/use-cases/use-llm-to-convert-document-to-video.md)。 +- **AI 智能体与工作流**：以 AI 电商客服为例，覆盖智能问答、RAG、自主决策 Agent、对话流四种应用形态（[高效搭建 AI 智能体与工作流应用](../../raw/model-user-guide/use-cases/build-ai-applications-based-on-alibaba-cloud-model-studio.md)）。 +- **视觉创作平台**：集成 Wan2.7 图像生成与 HappyHorse 视频生成，提供节点式编排、AI 导演与在线剪辑（[HappyHorse 打造一站式影视创作平台](../../raw/model-user-guide/use-cases/infinite-canvas.md)）。 +- **深度研究报告**：Qwen-Deep-Research 自动规划检索路径、多源交叉验证并生成结构化洞察报告（[深度研究：生成你的独家洞察报告](../../raw/model-user-guide/use-cases/deep-research.md)）。 +- **AI 解题批改**：基于 Qwen3-VL 视觉模型实现拍照解题与作业自动批改，支持 33 种语言（[AI 解题 + 批改：推动课程教学智变](../../raw/model-user-guide/use-cases/ai-homework-helper.md)）。 ## 来源文档 diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/use-chat-client-or-development-tool.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/use-chat-client-or-development-tool.md index 2e0f433b..ee1afa81 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/use-chat-client-or-development-tool.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/guides/use-chat-client-or-development-tool.md @@ -1,58 +1,65 @@ # use chat client or development tool -阿里云百炼支持将平台上的模型接入各类第三方 AI 客户端、编程工具和应用开发平台。这些工具大致分为三类：终端/IDE 类 AI 编程工具（Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Qwen Code、OpenCode、Kilo CLI、Hermes Agent、Qoder 等）、桌面/跨平台聊天客户端（Cherry Studio、Chatbox）与个人 AI 助手（OpenClaw、QwenPaw），以及应用开发/测试工具（Dify、Postman、cURL）。本文汇总它们接入百炼时的通用模式、计费方案与常见差异。 +阿里云百炼支持将平台上的模型接入各类第三方 AI 聊天客户端、编程工具与应用开发平台。这些工具本身不由百炼提供，接入方式统一为「填入 Base URL + API Key + 模型 ID」，通过 **OpenAI 兼容协议**或 **Anthropic 兼容协议**访问百炼网关。本文汇总不同工具的接入要点、共用的凭证规则以及常见限制。 -## 三种计费方案与接入端点 +## 支持的工具类型 -绝大多数工具都支持三种计费方案接入，凭证与 Base URL 一一对应、**不可跨方案通用**： +按形态大致分为三类： -| 计费方案 | 说明 | OpenAI 兼容 Base URL | Anthropic 兼容 Base URL | -| --- | --- | --- | --- | -| Token Plan 团队版 | 按坐席订阅，按 token 消耗抵扣 Credits | `https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | `https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` | -| Coding Plan | 固定月费订阅，按模型调用次数计量 | `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1` | `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic` | -| 按量计费 | 按实际调用量后付费（华北2/北京） | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | `https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic` | +- **终端 / CLI 编程工具**：[Hermes Agent](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/hermes-agent.md)、[Claude Code](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/claude-code.md)、[OpenCode](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/opencode.md)、[Codex](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/codex.md)、[Qwen Code](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/qwen-code.md)、[Kilo CLI](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/kilo-cli.md)、Qoder CLI。 +- **IDE / 编辑器插件**：[Cursor](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cursor.md)、[Cline](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cline.md)（VSCode）、Qoder（IDE / JetBrains 插件）、Qoder CN（原 Lingma）。 +- **桌面 / 跨平台聊天客户端与助手**：[Cherry Studio](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cherry-studio.md)、[Chatbox](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/chatbox.md)、[OpenClaw](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/openclaw.md)、QwenPaw。 +- **应用开发 / 工作流平台**：[Dify](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/dify.md)。 + +此外，任何兼容 OpenAI / Anthropic 协议且支持自定义服务端点的工具（如 Trae）都可参照[更多工具](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md)接入。若只想快速验证图像/视频生成 API，可用 [Postman 或 cURL](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/first-call-to-image-and-video-api.md) 直接调用。 -按量计费还支持多地域：新加坡 `https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/...`（需替换真实 Workspace ID），美国（弗吉尼亚）`https://dashscope-us.aliyuncs.com/...`。API Key 必须与地域对应。三种方案的入口、可用模型与端点差异可对照 [更多工具](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md) 中的汇总表。 +## 三种计费方案与凭证 -## 按接入协议选择工具 +绝大多数工具的接入差异只在「Base URL 属于哪个方案」。百炼提供三种计费方案，各自有独立的 API Key，**互不通用**： -接入方式主要取决于工具使用的 API 协议： +| 方案 | 说明 | OpenAI 兼容 Base URL | Anthropic 兼容 Base URL | +| --- | --- | --- | --- | +| Token Plan 团队版 | 按坐席订阅，按 token 消耗抵扣 Credits | `https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | `https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic` | +| Coding Plan | 固定月费订阅，按模型调用次数计量 | `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1` | `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic` | +| 按量计费（华北2·北京） | 按实际调用量后付费 | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | `https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic` | -- **OpenAI 兼容协议**（`/compatible-mode/v1` 或 `/v1`）：Cursor、Cline、Cherry Studio、Chatbox、Qwen Code、OpenCode、Kilo CLI 等。在工具中通常选择 "OpenAI Compatible / OpenAI API 兼容" 提供商，填入 Base URL、API Key 与 Model ID 即可。 -- **Anthropic 兼容协议**（`/apps/anthropic`）：Claude Code、Hermes Agent 等。Claude Code 通过 `~/.claude/settings.json` 的 `ANTHROPIC_BASE_URL` / `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` 等环境变量配置，详见 [Claude Code](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/claude-code.md)；Hermes Agent 通过 `hermes config set` 写入 `~/.hermes/config.yaml`。 -- **原生集成提供商**：Qoder、Qoder CN（原 Lingma）在设置中直接选择 "阿里云百炼 - 国内" 提供商，再选计费方案类型与模型，无需手填 Base URL。 +按量计费还支持多地域，需保证 API Key 与 Base URL 地域一致： -## 典型配置方式 +- 新加坡：`https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`（`WorkspaceId` 替换为真实值） +- 美国（弗吉尼亚）：`https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` -不同工具的配置载体各异，常见几类： +> **注意**：OpenAI 协议的 Base URL 以 `/compatible-mode/v1`（或 `/v1`）结尾，Anthropic 协议以 `/apps/anthropic` 结尾。部分工具（如 OpenCode、Kilo CLI）要求在 Anthropic 端点后再追加 `/v1`。以各工具原文为准。 -1. **配置文件**：OpenCode（`~/.config/opencode/opencode.json`）、Kilo CLI（`~/.config/kilo/config.json`）、Qwen Code（`~/.qwen/settings.json`）、Codex（`~/.codex/config.toml`）、OpenClaw（`~/.openclaw/openclaw.json`）等，需要手动写入 provider、baseURL、apiKey 与 models 列表。 -2. **GUI 设置面板**：Cursor、Cline、Cherry Studio、Chatbox、QwenPaw、Qoder 系列通过界面表单填写。 -3. **交互式命令**：Qwen Code 用 `/auth`，Qoder CLI 用 `/model` 切换到 Custom 后添加自定义模型。 +## 协议选择与配置形态 -Codex 的接入较特殊：Token Plan 下 `qwen3.7-max`、`qwen3.7-plus`、`qwen3.6-plus`、`qwen3.6-flash` 支持 Responses API（`wire_api = "responses"`，可用最新版），其余模型及 Coding Plan 仅支持 Chat/Completions API，需安装旧版本如 `@openai/codex@0.80.0`，详见 [Codex](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/codex.md)。 +不同工具选用的协议和配置载体各异： -## 模型名称与思考模式注意事项 +- **Anthropic 协议**：[Claude Code](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/claude-code.md) 通过 `~/.claude/settings.json` 的 `ANTHROPIC_BASE_URL` / `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` 环境变量配置；[Hermes Agent](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/hermes-agent.md) 默认使用 Anthropic 协议（`api_mode: anthropic_messages`），也可切到 OpenAI 协议。 +- **OpenAI 协议**：[Cursor](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cursor.md)、[Cline](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cline.md)、Cherry Studio、Chatbox 等在 GUI 中选择「OpenAI Compatible / 兼容」并填入 Base URL、API Key、模型 ID。 +- **配置文件**：Hermes（`~/.hermes/config.yaml`）、OpenCode（`~/.config/opencode/opencode.json`）、Kilo CLI（`~/.config/kilo/config.json`）、Qwen Code（`~/.qwen/settings.json`）、Codex（`~/.codex/config.toml` + `OPENAI_API_KEY` 环境变量）。 +- **原生下拉选择**：Qoder / Qoder CN 在设置中选择「阿里云百炼 - 国内」提供商 + 计费方案「类型」，仅需填 API Key。 -- **模型名冲突需用别名**：在 Cursor 中部分模型名会与内置模型冲突，需改写，如 `kimi-k2.6` → `kimi-k2-6`、`glm-5.2` → `glm-5-2`、`glm-5` → `glm-5-0`。不同计费方案的可调整清单略有差异，以 [Cursor](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cursor.md) 为准。 -- **思考模式**：Qwen3（思考模式）或 QwQ 模型在 Cline 中需勾选 **Enable R1 messages format**；OpenCode / Kilo CLI 在模型配置中通过 `thinking.type = enabled` 与 `budgetTokens` 开启；Cherry Studio 若报错 "enable_thinking parameter is restricted to True"，需在客户端开启思考模式。 -- **仅文本生成**：Qoder / Qoder CN 的模型接入仅支持文本生成模型，不支持[多模态](../concepts/multimodal.md)。 +## 关键参数与注意事项 -## 应用开发与快速测试工具 +- **思考模式**：许多模型（如 Qwen3 思考模式、QwQ）需显式开启思考。OpenCode / Kilo CLI 用 `thinking.budgetTokens`，Qwen Code 用 `extra_body.enable_thinking: true`，Cline 需勾选 **Enable R1 messages format**。若报错 `enable_thinking parameter is restricted to True`，说明该模型仅支持思考模式运行，需在客户端开启。 +- **模型名称别名**：[Cursor](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/cursor.md) 因内置模型名冲突，需改写模型名，如 `kimi-k2.6` → `kimi-k2-6`、`glm-5` → `glm-5-0`。其他工具一般直接使用原始模型 ID。 +- **上下文窗口**：Claude Code 默认 200K，可通过 `CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS=1000000` 或模型名后缀 `[1m]` 扩展到 1M（需模型支持）。 +- **Codex 版本差异**：仅 qwen3.7-max/plus、qwen3.6-plus/flash 支持 Responses API（可用最新版 Codex）；其他模型需用 Chat/Completions API，须安装旧版本（如 `@openai/codex@0.80.0`）。 +- **401 认证失败**：几乎都是「API Key 与 Base URL 不属于同一方案」或「按量计费 Key 与地域不匹配」，逐项核对即可。 -- **Dify**：开源大模型应用开发平台，通过安装 **通义千问** 插件（DeepSeek 模型同样使用该插件）配置 API Key 构建聊天助手、工作流、知识库；万相文生图/视频需用工作流 HTTP 节点或导入官方 DSL 模板实现。 -- **Postman / cURL**：用于图像、视频生成 API 的快速测试。此类任务采用异步调用：先创建任务拿到 `task_id`，再轮询查询直到 `task_status` 变为 `SUCCEEDED`。task_id 与结果 URL 有效期均为 24 小时。 +## 套餐使用范围限制 -> **注意**：Token Plan 团队版和 Coding Plan **仅限在 AI 编程工具和 OpenClaw 类 Agent 中使用**。工作流/自动化平台（Dify、n8n、Coze）、API 测试工具（Postman、Insomnia）及自定义应用后端调用**不在允许范围内**，违规使用可能导致订阅被暂停或 API Key 被封禁。因此 Dify、Postman、cURL 场景应使用**按量计费** API Key。 +> **注意**：Token Plan 团队版与 Coding Plan **仅限**在 AI 编程工具和 OpenClaw 类 Agent 中使用。以下类型不支持接入，误用可能导致订阅暂停或 API Key 被封禁（详见[更多工具](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md)）： +> +> - 工作流/自动化平台：如 Dify、n8n、Coze 等； +> - API 测试工具：如 Postman、Insomnia 等； +> - 自定义应用程序：脚本或后端代码中直接调用 API。 -## 常见问题排查 +因此 [Dify](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/dify.md) 这类应用开发平台只能通过**按量计费**（`get-api-key` 获取的 API Key）接入，且在 Dify 中通过安装「通义千问」或「OpenAI-API-compatible」插件配置。免费额度仅适用于华北2（北京）地域，且各模型额度独立、不可跨模型共享。 -- **401 / API key 认证失败**：优先确认 API Key 与 Base URL 是否来自同一计费方案（三种方案 Key 不通用），以及按量计费的 Key 与 Base URL 是否为同一地域。 -- **模型不可用**：Cursor 免费版仅支持 Auto 模式，需升级至 Pro 及以上才能调用自定义模型；配置后需在下拉栏关闭 Auto 手动选择模型。 -- **免费额度仍产生费用**：免费额度仅适用于华北2（北京）地域，且各模型额度独立、控制台数据每小时更新。 -- **错误码文档**：按方案区分——按量计费查错误码文档、Coding Plan 与 Token Plan 团队版分别查各自的常见问题文档。 +## 快速验证 -> **注意**：各文档中出现的模型名称（如 `qwen3.7-max`、`glm-5.2`、`kimi-k2.7-code`、`deepseek-v4-pro` 等）均为文档示例，实际可用模型请以对应计费方案的"支持的模型"列表为准，以免因版本更新导致信息过时。 +配置完成后统一用一句问候验证连通性，例如：`claude "你好"`、`hermes chat -q "你好"`，或在 GUI 客户端对话框发送「你好」。模型正常返回响应即表示接入成功。若为 RAM 子账号，需确保在业务空间中已获得目标模型的调用权限。 ## 来源文档 @@ -75,4 +82,3 @@ Codex 的接入较特殊：Token Plan 下 `qwen3.7-max`、`qwen3.7-plus`、`qwen - [更多工具](../../raw/model-user-guide/use-chat-client-or-development-tool/more-tools.md) - diff --git a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/index.md b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/index.md index c3837310..b78e0fff 100644 --- a/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/index.md +++ b/skills/bailian-docs-llm-wiki/wiki/index.md @@ -45,7 +45,7 @@ - [application component api reference](api/application-component-api-reference.md) — 57 篇源文档 - [file management api](api/file-management-api.md) — 1 篇源文档 - [frameworks](api/frameworks.md) — 3 篇源文档 -- [image generation](api/image-generation.md) — 25 篇源文档 +- [image generation](api/image-generation.md) — 26 篇源文档 - [knowledge](api/knowledge.md) — 1 篇源文档 - [long term memory new](api/long-term-memory-new.md) — 1 篇源文档 - [managed agents api](api/managed-agents-api.md) — 7 篇源文档 @@ -62,23 +62,23 @@ ## 横切概念 -- [API Key 鉴权](concepts/api-key.md) — 关联 7 个主题 -- [DashScope SDK](concepts/dashscope-sdk.md) — 关联 5 个主题 -- [OpenAI 兼容接口](concepts/openai-compatible-interface.md) — 关联 7 个主题 -- [Token 与计费](concepts/token-billing.md) — 关联 6 个主题 -- [业务空间（Workspace）](concepts/workspace.md) — 关联 7 个主题 -- [函数调用（Function Calling / 工具调用）](concepts/function-calling.md) — 关联 7 个主题 -- [多模态](concepts/multimodal.md) — 关联 6 个主题 +- [API Key 鉴权](concepts/api-key.md) — 关联 6 个主题 +- [OpenAI 兼容接口](concepts/openai-compatible-interface.md) — 关联 5 个主题 +- [Token 与计量计费](concepts/token.md) — 关联 5 个主题 +- [业务空间（Workspace）](concepts/workspace.md) — 关联 5 个主题 +- [函数调用（Function Calling）](concepts/function-calling.md) — 关联 5 个主题 +- [多模态能力](concepts/multimodal.md) — 关联 5 个主题 - [异步调用与任务轮询](concepts/async-invocation.md) — 关联 5 个主题 -- [检索增强生成（RAG）](concepts/rag.md) — 关联 7 个主题 +- [检索增强生成（RAG）](concepts/rag.md) — 关联 6 个主题 +- [模型微调与生产链路](concepts/fine-tuning.md) — 关联 5 个主题 - [流式输出](concepts/streaming.md) — 关联 3 个主题 +- [评测体系](concepts/evaluation.md) — 关联 3 个主题 ## 对比分析 -- [图像、视频与 3D 生成对比](comparisons/image-vs-video-vs-3d-generation.md) — 对比 3 个主题 -- [托管智能体与 LLM 应用对比](comparisons/managed-agents-vs-llm-application.md) — 对比 2 个主题 -- [模型微调与模型压缩对比](comparisons/fine-tuning-vs-model-compression.md) — 对比 2 个主题 -- [模型评估与应用评估对比](comparisons/model-evaluation-vs-application-evaluation.md) — 对比 2 个主题 -- [模型部署与高速推理对比](comparisons/model-deployment-vs-high-speed-inference.md) — 对比 2 个主题 -- [知识库与记忆库对比](comparisons/knowledge-base-vs-memory-library.md) — 对比 2 个主题 +- [图像、视频与3D生成对比](comparisons/media-generation-compare.md) — 对比 3 个主题 +- [应用监控与模型监控对比](comparisons/monitoring-compare.md) — 对比 2 个主题 +- [应用评测与模型评测对比](comparisons/evaluation-compare.md) — 对比 2 个主题 +- [模型微调、压缩与高速推理对比](comparisons/model-optimization-compare.md) — 对比 3 个主题 +- [知识库与长期记忆对比](comparisons/knowledge-memory-compare.md) — 对比 3 个主题