Spreadsheet-Dokumente stapelweise hochladen

Laden Sie Spreadsheet-Dokumente stapelweise hoch, um Ihre Wissensdatenbank effizient zu erweitern. Die Dokumente werden sequenziell verarbeitet: Chunking, Einbettung/Vektorisierung und Speicherung, sodass neue Dokument-IDs generiert werden.

Hinweis:
Das Embedding-Modell kann über embedding_model_version_id festgelegt werden; ohne Angabe wird das Standard-Embedding-Modell des Systems verwendet.
Es werden nur die Upload-Ergebnisse zurückgegeben, nicht die endgültigen Embedding-Ergebnisse. Die endgültigen Ergebnisse können Sie über die API „Dokumentenstatus abfragen“ erhalten.

Anfragemethode

POST

Anfrage-URL

https://api-${endpoint}.gptbots.ai/v1/bot/doc/spreadsheet/add

Authentifizierung der Anfrage

Siehe Übersicht für Details zur Authentifizierung.

Anfrage

Beispielanfrage

curl -X POST 'https://api-${endpoint}.gptbots.ai/v1/bot/doc/spreadsheet/add' \ -H 'Authorization: Bearer ${API Key}' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "knowledge_base_id": "67457fea6f658672d6482542", "embedding_model_version_id": "6620f06262390a0be1411c5d", "chunk_token": 700, "header_row": 5, "files": [ { "file_url": "https://www.gptbots.ai/doc/spreadsheet_1.xlsx", "file_base64": "SGVsbG8sIEJhc2U2NCBFbmNvZGluZyE=", "source_url": "https://www.gptbots.ai/doc/spreadsheet_1.xlsx", "file_name": "spreadsheet_1.xlsx" } ] }'

                      
                      curl -X POST 'https://api-${endpoint}.gptbots.ai/v1/bot/doc/spreadsheet/add' \
-H 'Authorization: Bearer ${API Key}' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "knowledge_base_id": "67457fea6f658672d6482542",
    "embedding_model_version_id": "6620f06262390a0be1411c5d",
    "chunk_token": 700,
    "header_row": 5,
    "files": [
        {
            "file_url": "https://www.gptbots.ai/doc/spreadsheet_1.xlsx",
            "file_base64": "SGVsbG8sIEJhc2U2NCBFbmNvZGluZyE=",
            "source_url": "https://www.gptbots.ai/doc/spreadsheet_1.xlsx",
            "file_name": "spreadsheet_1.xlsx"
        }
    ]
}'

Dieser Codeblock im schwebenden Fenster

Anfrage-Header

Feld	Typ	Beschreibung
Authorization	Bearer ${API Key}	Für die Authentifizierung verwenden Sie Authorization: Bearer ${API Key}. Den API Key erhalten Sie auf der API Key-Seite.
Content-Type	application/json	Datentyp, auf `application/json` setzen.

Anfrageparameter

Feldname	Typ	Erforderlich	Beschreibung
knowledge_base_id	String	Nein	Die Ziel-Wissensdatenbank, zu der das Dokument hochgeladen wird. Wenn leer, wird die „Default“-Wissensdatenbank verwendet.
files	Array<Object>	Ja	Liste der hochzuladenden Dokumente. Es können bis zu 20 Dokumente gleichzeitig hochgeladen werden.
file_url	String	Nein	Die URL des hochzuladenden Dokuments. Unterstützte Formate: csv/xls/xlsx. Maximale Dateigröße pro Dokument: 10 MB. Hinweis: Entweder URL oder Base64 muss angegeben werden. Wenn beides vorhanden ist, hat Base64 Vorrang.
file_base64	String	Nein	Die Base64-kodierte Datei des hochzuladenden Dokuments. Unterstützte Formate: csv/xls/xlsx. Maximale Dateigröße pro Dokument: 10 MB. Hinweis: Entweder URL oder Base64 muss angegeben werden. Wenn beides vorhanden ist, hat Base64 Vorrang.
file_name	String	Ja	Der Name des hochzuladenden Dokuments. 1–200 Zeichen.
source_url	String	Nein	Die Quell-URL des hochzuladenden Dokuments. Muss den URL-Formatvorgaben entsprechen.
embedding_model_version_id	String	Nein	ID der Embedding-Modellversion, mit der dieser Dokumentenstapel vektorisiert wird. Ohne Angabe wird das Standard-Embedding-Modell des Systems verwendet. Einen gültigen Wert liefert das Feld `modelId` in der Gruppe `EMBEDDING` der API Modellliste abrufen.
chunk_token	Integer	Nein	Maximale Anzahl von Tokens pro Wissens-Chunk beim Chunking. Standardwert ist 600. Bereich: 1–1000.
header_row	Integer	Nein	Maximale Anzahl der Kopfzeilen (header_row). Tabellendokumente werden anhand „Kopfzeile + Datenzeilen“ segmentiert. Standardwert ist 1. Bereich: 1–5.

Antwort

Beispielantwort

{ "doc": [ { "doc_id": "xxxxxx", "doc_name": "test_1.csv" }, { "doc_id": "xxxxxx", "doc_name": "test_2.xlsx" } ], "failed": [ "file_1", "file_2" ] }

                      
                      {
    "doc": [
        {
            "doc_id": "xxxxxx",
            "doc_name": "test_1.csv"
        },
        {
            "doc_id": "xxxxxx",
            "doc_name": "test_2.xlsx"
        }
    ],
    "failed": [
        "file_1",
        "file_2"
    ]
}

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Erfolgsantwort

Feld	Typ	Beschreibung
doc	Array<Object>	Liste der hochgeladenen Dokumente.
doc_id	String	ID des hochgeladenen Dokuments.
doc_name	String	Name des hochgeladenen Dokuments.
failed	Array<Object>	Liste der fehlgeschlagenen Dokumentnamen.

Fehlerantwort

Feld	Typ	Beschreibung
code	Int	Fehlercode.
message	String	Fehlerdetails.

Fehlercodes

Code	Message
40000	Ungültiger Parameter
40000	The embedding_model_version_id does not exist: die angegebene Modellversions-ID wurde im Modellkatalog der Plattform nicht gefunden
40000	The embedding_model_version_id is not an embedding model: die angegebene ID verweist auf ein Modell, das kein Embedding-Modell ist (z. B. die `modelId` eines Chat-Modells)
40000	The embedding_model_version_id is not an available embedding model: der Anbieter dieses Embedding-Modells unterstützt die Angabe über die API noch nicht
40127	Entwicklerauthentifizierung fehlgeschlagen
20059	Agent gelöscht

Hinweis: Schlägt die Validierung von embedding_model_version_id fehl, wird kein Dokument des Stapels erstellt und keines erscheint in der Liste failed; stattdessen wird direkt die obige Fehlerantwort zurückgegeben.