空のナレッジベースを作成

curl --request POST \
  --url https://{api_base_url}/datasets \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "name": "<string>",
  "description": "",
  "permission": "only_me",
  "provider": "vendor",
  "embedding_model": "<string>",
  "embedding_model_provider": "<string>",
  "external_knowledge_api_id": "<string>",
  "external_knowledge_id": "<string>",
  "summary_index_setting": {
    "enable": true,
    "model_name": "<string>",
    "model_provider_name": "<string>",
    "summary_prompt": "<string>"
  }
}
'

import requests

url = "https://{api_base_url}/datasets"

payload = {
    "name": "<string>",
    "description": "",
    "permission": "only_me",
    "provider": "vendor",
    "embedding_model": "<string>",
    "embedding_model_provider": "<string>",
    "external_knowledge_api_id": "<string>",
    "external_knowledge_id": "<string>",
    "summary_index_setting": {
        "enable": True,
        "model_name": "<string>",
        "model_provider_name": "<string>",
        "summary_prompt": "<string>"
    }
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    name: '<string>',
    description: '',
    permission: 'only_me',
    provider: 'vendor',
    embedding_model: '<string>',
    embedding_model_provider: '<string>',
    external_knowledge_api_id: '<string>',
    external_knowledge_id: '<string>',
    summary_index_setting: {
      enable: true,
      model_name: '<string>',
      model_provider_name: '<string>',
      summary_prompt: '<string>'
    }
  })
};

fetch('https://{api_base_url}/datasets', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://{api_base_url}/datasets",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'name' => '<string>',
    'description' => '',
    'permission' => 'only_me',
    'provider' => 'vendor',
    'embedding_model' => '<string>',
    'embedding_model_provider' => '<string>',
    'external_knowledge_api_id' => '<string>',
    'external_knowledge_id' => '<string>',
    'summary_index_setting' => [
        'enable' => true,
        'model_name' => '<string>',
        'model_provider_name' => '<string>',
        'summary_prompt' => '<string>'
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://{api_base_url}/datasets"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"name\": \"<string>\",\n  \"description\": \"\",\n  \"permission\": \"only_me\",\n  \"provider\": \"vendor\",\n  \"embedding_model\": \"<string>\",\n  \"embedding_model_provider\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_api_id\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_id\": \"<string>\",\n  \"summary_index_setting\": {\n    \"enable\": true,\n    \"model_name\": \"<string>\",\n    \"model_provider_name\": \"<string>\",\n    \"summary_prompt\": \"<string>\"\n  }\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://{api_base_url}/datasets")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"name\": \"<string>\",\n  \"description\": \"\",\n  \"permission\": \"only_me\",\n  \"provider\": \"vendor\",\n  \"embedding_model\": \"<string>\",\n  \"embedding_model_provider\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_api_id\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_id\": \"<string>\",\n  \"summary_index_setting\": {\n    \"enable\": true,\n    \"model_name\": \"<string>\",\n    \"model_provider_name\": \"<string>\",\n    \"summary_prompt\": \"<string>\"\n  }\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://{api_base_url}/datasets")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"name\": \"<string>\",\n  \"description\": \"\",\n  \"permission\": \"only_me\",\n  \"provider\": \"vendor\",\n  \"embedding_model\": \"<string>\",\n  \"embedding_model_provider\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_api_id\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_id\": \"<string>\",\n  \"summary_index_setting\": {\n    \"enable\": true,\n    \"model_name\": \"<string>\",\n    \"model_provider_name\": \"<string>\",\n    \"summary_prompt\": \"<string>\"\n  }\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "c42e2a6e-40b3-4330-96f8-f1e4d768e8c9",
  "name": "Product Documentation",
  "description": "プロダクト API 技術ドキュメント",
  "provider": "vendor",
  "permission": "only_me",
  "data_source_type": null,
  "indexing_technique": "high_quality",
  "app_count": 0,
  "document_count": 0,
  "word_count": 0,
  "created_by": "ad313dd6-ef04-4dd1-a5b0-c0f0b9e2e7e4",
  "author_name": "admin",
  "created_at": 1741267200,
  "updated_by": "ad313dd6-ef04-4dd1-a5b0-c0f0b9e2e7e4",
  "updated_at": 1741267200,
  "embedding_model": "text-embedding-3-small",
  "embedding_model_provider": "langgenius/openai/openai",
  "embedding_available": true,
  "retrieval_model_dict": {
    "search_method": "semantic_search",
    "reranking_enable": false,
    "reranking_mode": null,
    "reranking_model": {
      "reranking_provider_name": "",
      "reranking_model_name": ""
    },
    "weights": null,
    "top_k": 3,
    "score_threshold_enabled": false,
    "score_threshold": null
  },
  "tags": [],
  "doc_form": "text_model",
  "external_knowledge_info": null,
  "external_retrieval_model": null,
  "doc_metadata": [],
  "built_in_field_enabled": true,
  "pipeline_id": null,
  "runtime_mode": null,
  "chunk_structure": null,
  "icon_info": null,
  "summary_index_setting": null,
  "is_published": false,
  "total_documents": 0,
  "total_available_documents": 0,
  "enable_api": true,
  "is_multimodal": false
}

{
  "status": 400,
  "code": "invalid_param",
  "message": "No Embedding Model available. Please configure a valid provider in the Settings -> Model Provider."
}

{
  "status": 409,
  "code": "dataset_name_duplicate",
  "message": "The dataset name already exists. Please modify your dataset name."
}

POST

datasets

空のナレッジベースを作成

curl --request POST \
  --url https://{api_base_url}/datasets \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "name": "<string>",
  "description": "",
  "permission": "only_me",
  "provider": "vendor",
  "embedding_model": "<string>",
  "embedding_model_provider": "<string>",
  "external_knowledge_api_id": "<string>",
  "external_knowledge_id": "<string>",
  "summary_index_setting": {
    "enable": true,
    "model_name": "<string>",
    "model_provider_name": "<string>",
    "summary_prompt": "<string>"
  }
}
'

import requests

url = "https://{api_base_url}/datasets"

payload = {
    "name": "<string>",
    "description": "",
    "permission": "only_me",
    "provider": "vendor",
    "embedding_model": "<string>",
    "embedding_model_provider": "<string>",
    "external_knowledge_api_id": "<string>",
    "external_knowledge_id": "<string>",
    "summary_index_setting": {
        "enable": True,
        "model_name": "<string>",
        "model_provider_name": "<string>",
        "summary_prompt": "<string>"
    }
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    name: '<string>',
    description: '',
    permission: 'only_me',
    provider: 'vendor',
    embedding_model: '<string>',
    embedding_model_provider: '<string>',
    external_knowledge_api_id: '<string>',
    external_knowledge_id: '<string>',
    summary_index_setting: {
      enable: true,
      model_name: '<string>',
      model_provider_name: '<string>',
      summary_prompt: '<string>'
    }
  })
};

fetch('https://{api_base_url}/datasets', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://{api_base_url}/datasets",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'name' => '<string>',
    'description' => '',
    'permission' => 'only_me',
    'provider' => 'vendor',
    'embedding_model' => '<string>',
    'embedding_model_provider' => '<string>',
    'external_knowledge_api_id' => '<string>',
    'external_knowledge_id' => '<string>',
    'summary_index_setting' => [
        'enable' => true,
        'model_name' => '<string>',
        'model_provider_name' => '<string>',
        'summary_prompt' => '<string>'
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://{api_base_url}/datasets"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"name\": \"<string>\",\n  \"description\": \"\",\n  \"permission\": \"only_me\",\n  \"provider\": \"vendor\",\n  \"embedding_model\": \"<string>\",\n  \"embedding_model_provider\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_api_id\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_id\": \"<string>\",\n  \"summary_index_setting\": {\n    \"enable\": true,\n    \"model_name\": \"<string>\",\n    \"model_provider_name\": \"<string>\",\n    \"summary_prompt\": \"<string>\"\n  }\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://{api_base_url}/datasets")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"name\": \"<string>\",\n  \"description\": \"\",\n  \"permission\": \"only_me\",\n  \"provider\": \"vendor\",\n  \"embedding_model\": \"<string>\",\n  \"embedding_model_provider\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_api_id\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_id\": \"<string>\",\n  \"summary_index_setting\": {\n    \"enable\": true,\n    \"model_name\": \"<string>\",\n    \"model_provider_name\": \"<string>\",\n    \"summary_prompt\": \"<string>\"\n  }\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://{api_base_url}/datasets")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"name\": \"<string>\",\n  \"description\": \"\",\n  \"permission\": \"only_me\",\n  \"provider\": \"vendor\",\n  \"embedding_model\": \"<string>\",\n  \"embedding_model_provider\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_api_id\": \"<string>\",\n  \"external_knowledge_id\": \"<string>\",\n  \"summary_index_setting\": {\n    \"enable\": true,\n    \"model_name\": \"<string>\",\n    \"model_provider_name\": \"<string>\",\n    \"summary_prompt\": \"<string>\"\n  }\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "c42e2a6e-40b3-4330-96f8-f1e4d768e8c9",
  "name": "Product Documentation",
  "description": "プロダクト API 技術ドキュメント",
  "provider": "vendor",
  "permission": "only_me",
  "data_source_type": null,
  "indexing_technique": "high_quality",
  "app_count": 0,
  "document_count": 0,
  "word_count": 0,
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  "embedding_model": "text-embedding-3-small",
  "embedding_model_provider": "langgenius/openai/openai",
  "embedding_available": true,
  "retrieval_model_dict": {
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    "reranking_enable": false,
    "reranking_mode": null,
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      "reranking_provider_name": "",
      "reranking_model_name": ""
    },
    "weights": null,
    "top_k": 3,
    "score_threshold_enabled": false,
    "score_threshold": null
  },
  "tags": [],
  "doc_form": "text_model",
  "external_knowledge_info": null,
  "external_retrieval_model": null,
  "doc_metadata": [],
  "built_in_field_enabled": true,
  "pipeline_id": null,
  "runtime_mode": null,
  "chunk_structure": null,
  "icon_info": null,
  "summary_index_setting": null,
  "is_published": false,
  "total_documents": 0,
  "total_available_documents": 0,
  "enable_api": true,
  "is_multimodal": false
}

{
  "status": 400,
  "code": "invalid_param",
  "message": "No Embedding Model available. Please configure a valid provider in the Settings -> Model Provider."
}

{
  "status": 409,
  "code": "dataset_name_duplicate",
  "message": "The dataset name already exists. Please modify your dataset name."
}

承認

Authorization

string

header

必須

すべてのリクエストは API キーで認証します：Authorization: Bearer {API_KEY}。アプリのエンドポイントにはアプリの API キーを、ナレッジのエンドポイントにはナレッジベースの API キーを使用します（Dify API クイックスタート）。

キーはサーバーサイドで保管し、クライアントコードには決して埋め込まないでください。キーが欠落または無効なリクエストは HTTP 401（unauthorized）で失敗します。

ボディ

application/json

name

string

必須

ナレッジベース名。

Required string length: 1 - 40

description

string

デフォルト:""

ナレッジベースの説明です。

Maximum string length: 400

indexing_technique

enum<string> | null

high_quality は埋め込みモデルを使用した精密検索、economy はキーワードベースのインデキシングです。

利用可能なオプション:

high_quality,

economy

permission

enum<string>

デフォルト:only_me

このナレッジベースにアクセスできるユーザーを制御します。only_me は作成者のみに制限、all_team_members はワークスペース全体にアクセスを許可、partial_members は指定されたメンバーにアクセスを許可します。

利用可能なオプション:

only_me,

all_team_members,

partial_members

provider

enum<string>

デフォルト:vendor

vendor は内部ナレッジベース、external は外部ナレッジベースです。

利用可能なオプション:

vendor,

external

embedding_model

string

埋め込みモデル名です。利用可能なモデルを取得で model_type=text-embedding を指定した際の model フィールドの値を使用します。

embedding_model_provider

string

埋め込みモデルプロバイダーの識別子です。organization/plugin_name/provider_name の形式です（例：langgenius/openai/openai）。openai のような短縮名は langgenius/<name>/<name> に展開され、langgenius が公開したプラグインでのみ機能します。

有効な値は利用可能なモデルを取得で model_type=text-embedding を指定した際の provider フィールドから取得します。

retrieval_model

object

検索モデルの設定です。このナレッジベースをクエリする際のチャンクの検索方法とランキング方法を制御します。

Show child attributes

external_knowledge_api_id

string

外部ナレッジ API 接続の ID です。

external_knowledge_id

string

外部ナレッジベースの ID です。

summary_index_setting

object | null

サマリーインデックスの設定です。

Show child attributes

レスポンス

ナレッジベースが正常に作成されました。

string

ナレッジベースの一意識別子です。

name

string

ナレッジベースの表示名です。ワークスペース内で一意です。

description

string

ナレッジベースの目的または内容を説明するオプションのテキストです。

provider

string

プロバイダータイプです。内部管理の場合は vendor、外部ナレッジベース接続の場合は external です。

permission

string

このナレッジベースにアクセスできるユーザーを制御します。指定可能な値：only_me、all_team_members、partial_members。

data_source_type

string

ドキュメントのデータソースタイプです。まだ設定されていない場合は null です。

indexing_technique

string

high_quality は埋め込みモデルを使用した精密検索、economy はキーワードベースのインデキシングです。

app_count

integer

現在このナレッジベースを使用しているアプリケーションの数です。

document_count

integer

ナレッジベース内のドキュメント総数です。

word_count

integer

全ドキュメントの合計単語数です。

created_by

string

ナレッジベースを作成したユーザーの ID です。

author_name

string

作成者の表示名です。

created_at

number

作成タイムスタンプ（Unix エポック、秒単位）です。

updated_by

string

ナレッジベースを最後に更新したユーザーの ID です。

updated_at

number

最終更新タイムスタンプ（Unix エポック、秒単位）です。

embedding_model

string

インデックス作成に使用される埋め込みモデルの名前です。

embedding_model_provider

string

埋め込みモデルプロバイダーの識別子です。organization/plugin_name/provider_name の形式です（例：langgenius/openai/openai）。以前のナレッジベースでは短縮形（例：openai）が返される場合があります。

embedding_available

boolean

設定された埋め込みモデルが現在利用可能かどうかです。

retrieval_model_dict

object

ナレッジベースの検索設定です。

Show child attributes

summary_index_setting

object | null

サマリーインデックスの設定です。

Show child attributes

ガイド

アプリ API

ナレッジ API

空のナレッジベースを作成

承認

ボディ

レスポンス