API/AI Gateway/RAG 쿼리 및 문서 수집 RAG 쿼리 및 문서 수집
POST/v1/ai/{project_id}/rag
구성 가능한 중첩 및 쿼리 컨텍스트 기반 LLM 응답을 통해 대규모 문서(최대 5MB)를 수집합니다.
이 페이지는 자동으로 번역되었습니다. 영어 버전은 권위가 있습니다.
| 매개변수 | 유형 | 필수 | 설명 |
|---|
document | string | 응 | 문서 콘텐츠(최대 5MB 페이로드 크기) |
namespace | string | 응 | 대상 파티션 네임스페이스. |
chunk_size | number | 아니 | 청크당 대상 문자(기본값 1000). |
chunk_overlap | number | 아니 | 연속된 청크 사이에 문자가 겹칩니다(기본값 200). |
metadata | object | 아니 | 각 청크에 첨부된 임의의 JSON 메타데이터입니다. |
GET /v1/ai/{project_id}/rag/namespaces: 모든 활성 RAG 네임스페이스를 나열합니다.DELETE /v1/ai/{project_id}/rag/{namespace}: 네임스페이스의 모든 청크 및 벡터 항목을 삭제합니다.POST /v1/ai/{project_id}/rag/{namespace}/reindex: 임베딩 모델을 전환할 때 네임스페이스의 모든 청크에 대한 임베딩을 다시 계산합니다.
