> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://enterprise-docs.dify.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 创建空知识库 > 创建一个空知识库。之后用 [从文本创建文档](/zh/2.5.x/develop/api/documents/create-document-by-text) 或 [从文件创建文档](/zh/2.5.x/develop/api/documents/create-document-by-file) 向其中添加文档。 ## OpenAPI ````yaml /zh/2.5.x/develop/api/openapi_service.json post /datasets openapi: 3.0.1 info: title: Dify 服务 API description: 用于 Dify 应用与知识库的 REST API。应用类接口使用应用 API 密钥认证，知识库类接口使用知识库 API 密钥认证。 version: 1.0.0 servers: - url: https://{api_base_url} description: Dify 服务 API 的基础 URL。替换为你部署的 API 基础 URL。 variables: api_base_url: default: api.example.com/v1 description: API 基础 URL 的主机与路径，不含 `https://` 前缀。 security: - ApiKeyAuth: [] tags: - name: 对话消息 description: 与聊天消息和交互相关的操作。 - name: 文件操作 description: 文件上传和预览操作。 - name: 消息反馈 description: 用户反馈操作。 - name: 会话管理 description: 与管理会话相关的操作。 - name: 语音与文字转换 description: 文字转语音和语音转文字操作。 - name: 应用配置 description: 获取应用设置和信息的操作。 - name: 工作流运行 description: 用于执行和管理工作流的操作。 - name: 文本生成消息 description: 文本生成相关操作。 - name: 知识库 description: 用于管理知识库的操作，包括创建、配置和检索。 - name: 文档 description: 用于在知识库中创建、更新和管理文档的操作。 - name: 分段 description: 用于管理分段和子分段的操作。 paths: /datasets: post: tags: - 知识库 summary: 创建空知识库 description: >- 创建一个空知识库。之后用 [从文本创建文档](/zh/2.5.x/develop/api/documents/create-document-by-text) 或 [从文件创建文档](/zh/2.5.x/develop/api/documents/create-document-by-file) 向其中添加文档。 operationId: createDataset requestBody: required: true content: application/json: schema: type: object required: - name properties: name: type: string minLength: 1 maxLength: 40 description: 知识库名称。 description: type: string maxLength: 400 default: '' description: 知识库描述。 indexing_technique: type: string enum: - high_quality - economy nullable: true description: '`high_quality` 使用嵌入模型进行精确搜索；`economy` 使用基于关键词的索引。' permission: type: string enum: - only_me - all_team_members - partial_members default: only_me description: >- 控制谁可以访问此知识库。`only_me` 仅限创建者，`all_team_members` 授权整个工作区访问，`partial_members` 授权指定成员访问。 provider: type: string enum: - vendor - external default: vendor description: '`vendor` 为内部知识库，`external` 为外部知识库。' external_knowledge_api_id: type: string description: 外部知识库 API 连接的 ID。 external_knowledge_id: type: string description: 外部知识库的 ID。 responses: '200': description: 知识库创建成功。 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/Dataset' examples: success: summary: 响应示例 value: id: c42e2a6e-40b3-4330-96f8-f1e4d768e8c9 name: Product Documentation description: 产品 API 技术文档 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 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 '400': description: '`invalid_param` : 指定的嵌入模型或重排序模型未配置或不可用。' content: application/json: examples: invalid_param: summary: invalid_param value: status: 400 code: invalid_param message: >- No Embedding Model available. Please configure a valid provider in the Settings -> Model Provider. '409': description: '`dataset_name_duplicate` : 已存在同名知识库。' content: application/json: examples: dataset_name_duplicate: summary: dataset_name_duplicate value: status: 409 code: dataset_name_duplicate message: >- The dataset name already exists. Please modify your dataset name. components: schemas: Dataset: type: object properties: id: type: string description: 知识库的唯一标识符。 name: type: string description: 知识库的显示名称。在工作区内唯一。 description: type: string description: 描述知识库用途或内容的可选文本。 provider: type: string description: 供应商类型。内部管理为 `vendor`，外部知识库连接为 `external`。 permission: type: string description: 控制谁可以访问此知识库。可选值：`only_me`、`all_team_members`、`partial_members`。 data_source_type: type: string description: 文档的数据源类型，尚未配置时为 `null`。 indexing_technique: type: string description: '`high_quality` 使用嵌入模型进行精确搜索；`economy` 使用基于关键词的索引。' app_count: type: integer description: 当前使用该知识库的应用数量。 document_count: type: integer description: 知识库中的文档总数。 word_count: type: integer description: 所有文档的总字数。 created_by: type: string description: 创建该知识库的用户 ID。 created_at: type: number description: 创建时间戳（Unix 纪元，单位为秒）。 updated_by: type: string description: 最后更新该知识库的用户 ID。 updated_at: type: number description: 最后更新时间戳（Unix 纪元，单位为秒）。 embedding_model: type: string description: 用于索引的嵌入模型名称。 embedding_model_provider: type: string description: 嵌入模型供应商标识符（例如 `openai`）。 embedding_available: type: boolean description: 配置的嵌入模型当前是否可用。 retrieval_model_dict: type: object description: 知识库的检索配置。 properties: search_method: type: string description: >- 用于检索的搜索方式。`keyword_search` 表示关键词匹配，`semantic_search` 表示基于嵌入的语义相似度，`full_text_search` 表示全文索引，`hybrid_search` 表示语义和关键词混合搜索。 reranking_enable: type: boolean description: 是否启用重排序。 reranking_mode: type: string nullable: true description: >- 重排序模式。`reranking_model` 表示基于模型的重排序，`weighted_score` 表示基于分数的加权。重排序禁用时为 `null`。 reranking_model: type: object description: 重排序模型配置。 properties: reranking_provider_name: type: string description: 重排序模型供应商标识符（例如 `cohere`）。 reranking_model_name: type: string description: 重排序模型名称。 weights: type: object nullable: true description: 混合搜索的权重配置。 properties: weight_type: type: string description: 平衡语义搜索和关键词搜索权重的策略。 vector_setting: type: object description: 语义搜索权重设置。 properties: vector_weight: type: number description: 分配给语义（向量）搜索结果的权重。 embedding_provider_name: type: string description: 用于向量搜索的嵌入模型供应商。 embedding_model_name: type: string description: 用于向量搜索的嵌入模型名称。 keyword_setting: type: object description: 关键词搜索权重设置。 properties: keyword_weight: type: number description: 分配给关键词搜索结果的权重。 top_k: type: integer description: 返回的最大结果数。 score_threshold_enabled: type: boolean description: 是否启用分数阈值过滤。 score_threshold: type: number description: 结果的最低相关性分数。仅在 `score_threshold_enabled` 为 `true` 时生效。 tags: type: array description: 与该知识库关联的标签。 items: type: object properties: id: type: string description: 标签标识符。 name: type: string description: Tag name. type: type: string description: 标签类型。知识库标签始终为 `knowledge`。 doc_form: type: string description: >- 文档分块模式。`text_model` 表示标准文本分块，`hierarchical_model` 表示父子结构，`qa_model` 表示问答对提取。 external_knowledge_info: type: object nullable: true description: 外部知识库的连接详情。当 `provider` 为 `external` 时存在。 properties: external_knowledge_id: type: string description: 外部知识库的 ID。 external_knowledge_api_id: type: string description: 外部知识库 API 连接的 ID。 external_knowledge_api_name: type: string description: 外部知识库 API 的显示名称。 external_knowledge_api_endpoint: type: string description: 外部知识库 API 的端点 URL。 external_retrieval_model: type: object nullable: true description: 外部知识库的检索设置。内部知识库时为 `null`。 properties: top_k: type: integer description: 从外部知识库返回的最大结果数量。 score_threshold: type: number description: 最低相关性得分阈值。 score_threshold_enabled: type: boolean description: 是否启用分数阈值过滤。 doc_metadata: type: array description: 知识库的元数据字段定义。 items: type: object properties: id: type: string description: 元数据字段标识符。 name: type: string description: 元数据字段名称。 type: type: string description: 元数据字段值类型。 built_in_field_enabled: type: boolean description: 是否启用内置元数据字段（例如 `document_name`、`uploader`）。 partial_member_list: type: array nullable: true items: type: string description: >- 当 `permission` 为 `partial_members` 时被授予访问权限的成员账户 ID。更新响应中始终返回；详情响应中仅当 `permission` 为 `partial_members` 时返回。 securitySchemes: ApiKeyAuth: type: http scheme: bearer bearerFormat: API_KEY description: >- 每个请求都通过 API Key 认证：`Authorization: Bearer {API_KEY}`。应用接口使用应用 API Key，知识库接口使用知识库 API Key（[快速开始](/zh/2.5.x/develop/api/guides/get-started)）。 API Key 应保存在服务端，切勿嵌入客户端代码。缺失或无效的 Key 会返回 HTTP `401`（`unauthorized`）。 ````