RAGMeUp API全解析从文档管理到流式对话的开发指南【免费下载链接】RAGMeUpGeneric rag framework to apply the power of LLMs on any given dataset项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAGMeUpRAGMeUp是一个强大的通用RAG框架能够将LLM的能力应用于任何给定的数据集。本文将全面解析RAGMeUp的API接口从文档管理到流式对话为开发者提供完整的开发指南。快速入门RAGMeUp API概览RAGMeUp的API系统采用前后端分离架构主要分为认证、文档管理、聊天对话、配置管理等模块。所有API端点均位于ui/node-react/server/routes/目录下采用RESTful设计风格支持标准HTTP方法。API架构总览RAGMeUp的API系统主要由以下几个核心路由文件组成认证相关auth.js文档管理documents.js聊天对话chat.js配置管理config.js数据集管理datasets.js用户反馈feedback.js图1RAGMeUp API架构示意图认证API安全访问的第一步认证API负责用户的注册、登录和身份验证确保只有授权用户才能访问系统资源。用户注册请求POST /api/auth/register请求体{ email: userexample.com, password: securepassword }响应成功200 OK返回包含token和用户信息的JSON失败400 Bad Request或409 Conflict返回错误信息用户登录请求POST /api/auth/login请求体{ email: userexample.com, password: securepassword }响应成功200 OK返回包含token和用户信息的JSON失败400 Bad Request或401 Unauthorized返回错误信息文档管理API高效处理知识库文档管理API提供了完整的文档上传、下载、查询和删除功能是构建RAG系统知识库的基础。上传文档请求POST /api/documents/upload请求体FormData格式包含文件和数据集信息files要上传的文件最多50个dataset目标数据集名称响应成功200 OK返回上传结果失败400 Bad Request返回错误信息获取所有文档请求GET /api/documents响应成功200 OK返回文档列表失败500 Internal Server Error返回错误信息下载文档请求GET /api/documents/download/:file响应成功返回文件流失败404 Not Found返回错误信息删除文档请求POST /api/documents/delete请求体{ filename: document.pdf }响应成功200 OK返回删除结果失败500 Internal Server Error返回错误信息聊天对话API实现智能交互的核心聊天对话API是RAGMeUp的核心功能支持创建对话、发送消息、获取对话历史和流式对话等功能。获取对话列表请求GET /api/chat响应成功200 OK返回用户的对话列表最多20个失败500 Internal Server Error返回错误信息获取单个对话请求GET /api/chat/:id响应成功200 OK返回包含消息的对话详情失败404 Not Found或500 Internal Server Error返回错误信息发送消息请求POST /api/chat/:id/message请求体{ query: 你的问题, history: [], docs: [], datasets: [], messageOffset: 0 }响应成功200 OK返回AI的回答失败500 Internal Server Error返回错误信息流式对话请求POST /api/chat/:id/message/stream请求体与发送消息相同响应成功200 OK返回SSE流实时推送AI回答失败500 Internal Server Error返回错误信息删除对话请求DELETE /api/chat/:id响应成功200 OK返回删除成功的确认失败500 Internal Server Error返回错误信息配置管理API自定义你的RAG系统配置管理API允许你查看和更新系统配置以适应不同的使用场景和需求。获取配置请求GET /api/config响应成功200 OK返回当前配置失败500 Internal Server Error返回错误信息更新配置请求PUT /api/config请求体包含要更新的配置项响应成功200 OK返回更新后的配置失败500 Internal Server Error返回错误信息数据集管理API组织你的知识库数据集管理API提供了对数据集的查询功能帮助你更好地组织和管理知识库。获取数据集列表请求GET /api/datasets响应成功200 OK返回数据集列表失败500 Internal Server Error返回错误信息用户反馈API持续改进AI体验用户反馈API允许收集用户对AI回答的评价帮助系统持续改进。获取反馈列表请求GET /api/feedback响应成功200 OK返回用户的反馈列表失败500 Internal Server Error返回错误信息提交反馈请求POST /api/feedback请求体{ chat_id: 对话ID, message_offset: 0, feedback: positive/negative, feedback_text: 你的反馈意见 }响应成功200 OK返回提交成功的确认失败400 Bad Request或500 Internal Server Error返回错误信息API调用示例快速上手以下是一个使用RAGMeUp API的基本流程示例登录获取tokencurl -X POST http://localhost:3000/api/auth/login \ -H Content-Type: application/json \ -d {email:userexample.com,password:password}上传文档curl -X POST http://localhost:3000/api/documents/upload \ -H Authorization: Bearer YOUR_TOKEN \ -F datasetmy_dataset \ -F filesdocument1.pdf \ -F filesdocument2.txt发起对话curl -X POST http://localhost:3000/api/chat/123/message \ -H Authorization: Bearer YOUR_TOKEN \ -H Content-Type: application/json \ -d {query:请介绍RAG技术,datasets:[my_dataset]}通过这些API你可以轻松构建基于RAGMeUp的自定义应用将LLM的强大能力应用到自己的数据集上。无论是构建智能客服、知识库问答系统还是个性化推荐引擎RAGMeUp都能提供强大的支持。总结RAGMeUp提供了一套完整的API接口涵盖了从用户认证、文档管理到对话交互的所有核心功能。通过这些API开发者可以快速构建和定制自己的RAG应用充分发挥LLM在处理特定数据集上的能力。无论是新手开发者还是有经验的工程师都能通过本指南快速掌握RAGMeUp API的使用方法开发出功能强大的智能应用。开始使用RAGMeUp体验将AI能力应用于个人或企业数据集的乐趣吧你可以通过以下命令获取项目代码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAGMeUp【免费下载链接】RAGMeUpGeneric rag framework to apply the power of LLMs on any given dataset项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAGMeUp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考