chat_completions（新）--向量数据库VikingDB-火山引擎

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chat_completions（新）

本节将说明如何基于多轮历史对话，使用大语言模型进行回答生成

概述

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

请求参数

参数	子参数	类型	是否必选	默认值	参数说明
model	--	str	是	Doubao-1-5-pro-32k	想要用于在线生成的大模型当指定为 doubao 系列模型时默认使用系统的公共推理接入点，适合调试场景，有 tpm 限流或指定为在方舟上创建的推理接入点 ID，适合生产场景，tpm 配置可在创建推理接入点时自行调整公共推理接入点模型可选范围见对话模型和图像理解模型。私有推理接入点 ID 形如： ep-202406040**-*** 注意当使用私有接入点时，需要配合传入 API key 进行鉴权注：默认值可能随版本更新而变化。为确保产品效果稳定，建议用户指定模型版本
model_version	--	Optional[str]	否	--	对话模型和图像理解模型的可选范围见对话模型和图像理解模型。
thinking	--	Optional[Dict[str, Any]]	否	enabled	控制模型是否开启深度思考模式取值范围： enabled：开启思考模式，模型一定先思考后回答。 disabled：关闭思考模式，模型直接回答问题，不会进行思考。 auto：自动思考模式，模型根据问题自主判断是否需要思考，简单题目直接回答。当前支持的模型详情见：thinking 示例： `extra_body={ "thinking": { "type": "disabled", # 不使用深度思考能力 # "type": "enabled", # 使用深度思考能力 # "type": "auto", # 模型自行判断是否使用深度思考能力 } }`
api_key	--	Optional[str]	否	--	接入点 API Key 当需要使用私有模型接入点时，需传入对应 API key 进行鉴权
messages	--	List[ChatMessage]	是	--	发出消息的对话参与者角色，可选值包括： system：System Message 系统消息 user：User Message 用户消息 assistant：Assistant Message 对话助手消息多轮文本问答：串联脚本示例可参考知识库多轮检索问答样例 [ {"role": "system", "content": "你是一位在线客服，你的首要任务是通过巧妙的话术回复用户的问题，你需要根据「参考资料」来回答接下来的「用户问题」，这些信息在 <context></context> XML tags 之内，你需要根据参考资料给出准确，简洁的回答。"}, {"role": "user", "content": "推荐一个适合 3 岁小孩的玩具"}, {"role": "assistant", "content": "您好！3 岁宝宝正处于身体、智力、情感多方面快速发展的阶段，您可以看看以下几款类型的玩具：乐高积木、拼图、消防局与消防直升机套装、医疗玩具套装、儿童滑板车"} {"role": "user", "content": "详细介绍下乐高积木有哪些合适的系列"}, ] 多轮图文理解：串联脚本示例可参考知识库图文问答样例 [ { "role": "system", "content": "你是一位在线客服，你的首要任务是通过巧妙的话术回复用户的问题，你需要根据「参考资料」来回答接下来的「用户问题」，这些信息在 <context></context> XML tags 之内，你需要根据参考资料给出准确，简洁的回答。参考资料中可能会包含图片信息，图片的引用说明在<img></img>XML tags 之内，参考资料内的图片顺序与用户上传的图片顺序一致。" }, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "推荐一个适合 3岁小孩的玩具" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.XXX.jpeg" #从知识库中召回的 top1 图片 url } }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volcess.XXX.jpeg" #从知识库中召回的 top2 图片 url } } ] } ]
stream	--	Optional[bool]	否	False	响应内容是否流式返回 false：模型生成完所有内容后一次性返回结果 true：按 SSE 协议逐块返回模型生成内容，并以一条 data: [DONE] 消息结束
max_tokens	--	Optional[int]	否	4096	模型可以生成的最大 token 数量注意模型回复最大长度（单位 token），取值范围各个模型不同，详细见模型列表。输入 token 和输出 token 的总长度还受模型的上下文长度限制。
return_token_usage	--	Optional[bool]	否	False	是否返回token用量统计
temperature	--	Optional[float]	否	0.1	采样温度控制了生成文本时对每个候选词的概率分布进行平滑的程度。取值范围为 [0, 1]。当取值为 0 时模型仅考虑对数概率最大的一个 token。较高的值（如 0.8）会使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）会使输出更加集中确定。通常建议仅调整 temperature 或 top_p 其中之一，不建议两者都修改。

对话模型

模型名称	可选版本
Doubao-1-5-thinking-pro	250415
Deepseek-V3-128k	250324, 241226
Deepseek-R1-128k	250528, 250120
Doubao-1-5-pro-256k	250115
Doubao-1-5-pro-32k	250115（默认）, character-250715, character-250228
Doubao-1-5-lite-32k	250115
Doubao-pro-256k	241115, 240828
Doubao-pro-32k	241215, 240828, 240615, character-241215, character-240828, character-240528
Doubao-pro-128k	240628, 240515（即将下线）
Doubao-lite-32k	240828，240628, 240428（即将下线）, character-250228, character-241015
Doubao-lite-128k	240828, 240428

图像理解模型

模型名称	可选版本
Doubao-seed-1-8	251228
Doubao-seed-1-6-vision	240428, 240828
Doubao-seed-1-6-thinking	250715, 250615
Doubao-seed-1-6	251015, 250615
Doubao-seed-1-6-flash	250828, 250715, 250615
Doubao-1-5-thinking-pro	m-250428, m-250415
Doubao-1-5-vision-pro	250328
Doubao-1-5-vision-lite	250315
Doubao-1-5-vision-pro-32k	250115
Doubao-vision-pro-32k	241028

响应消息

字段	类型	参数说明
code	Optional[int]	状态码
message	Optional[str]	返回信息
request_id	Optional[str]	标识每个请求的唯一标识符
data	Optional[ChatCompletionResult]	ChatCompletionResult

ChatCompletionResult

字段	类型	参数说明
reasoning_content	Optional[str]	推理模型生成的内容
generated_answer	Optional[str]	模型生成的回答
usage	Optional[Dict[str, Any]]	token 用量统计
prompt	Optional[str]	prompt 内容
model	Optional[str]	模型名称
finish_reason	Optional[str]	结束原因
total_tokens	Optional[int]	总 token 数量

状态码说明

状态码	http状态码	返回信息	状态码说明
0	200	success	成功
1000001	401	unauthorized	缺乏鉴权信息
1000002	403	no permission	权限不足
1000003	400	invalid request：%s	非法参数

请求示例

请先完成SDK初始化，再运行代码，详见初始化SDK
请将 main 函数中的 accessKey、secretKey 分别替换为您自己的 AK 和 SK。

import os
from vikingdb.knowledge import VikingKnowledge
from vikingdb.auth import IAM
from vikingdb.knowledge.models.chat import ChatCompletionRequest, ChatMessage


def main():
    access_key = os.getenv("VIKINGDB_AK")
    secret_key = os.getenv("VIKINGDB_SK")
    endpoint = "api-knowledgebase.mlp.cn-beijing.volces.com"
    region = "cn-beijing"
    
    client = VikingKnowledge(
        host=endpoint,
        region=region,
        auth=IAM(ak=access_key, sk=secret_key),
        scheme="https"
    )
    
    # 1. Prepare messages
    messages = [
        ChatMessage(role="user", content="Hello, who are you?")
    ]
    
    # 2. Call ChatCompletion
    try:
        resp = client.chat_completion(ChatCompletionRequest(
            model="Doubao-1-5-pro-32k", # Replace with your model endpoint
            messages=messages
        ))
        print(f"Response: {resp}")
    except Exception as e:
        print(f"ChatCompletion failed, err: {e}")

    # 3. Call ChatCompletion Stream
    stream = True
    try:
        resp = client.chat_completion(ChatCompletionRequest(
            model="Doubao-1-5-pro-32k", # Replace with your model endpoint
            messages=messages,
            stream=stream
        ))
        for chunk in resp:
            print(f"Chunk: {chunk}")
    except Exception as e:
        print(f"ChatCompletionStream failed, err: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()

最近更新时间：2026.03.20 12:23:13

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