modelstudioai__cli/docs/knowledge/search-chat.md

检索与对话命令手册

以下命令通过检索服务（agent）消费知识库。search 用于语义检索，chat 用于多轮对话。retrieve 已废弃。

通用约定（鉴权、Workspace ID、全局参数、输出格式、危险操作确认、Dry-run 模式）请参阅 总览文档。

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bl knowledge retrieve

从知识库检索（已废弃，请用 search 替代）。

用法

bl knowledge retrieve --index-id <id> --query <text> [flags]

参数

参数	类型	必填	说明
--index-id <id>	string	是	知识库 ID
--query <text>	string	是	检索查询文本
--dense-similarity-top-k <n>	number	否	稠密检索 top K
--sparse-similarity-top-k <n>	number	否	稀疏检索 top K
--rerank	switch	否	启用 rerank
--rerank-top-n <n>	number	否	rerank 返回 top N 结果
--rerank-model <name>	string	否	rerank 模型名，如 qwen3-rerank-hybrid
--rerank-mode <mode>	string	否	rerank 模式：qa、similar 或 custom
--rerank-instruct <text>	string	否	自定义 rerank 指令（--rerank-mode custom 时使用）
--top-k <n>	number	否	返回结果数（已废弃，用 --rerank-top-n 替代）

输出

text/quiet 模式：

[1] (score: 0.9512)
检索到的文本内容...

[2] (score: 0.8734)
另一段文本内容...

无结果时输出 No results found.

json 模式：返回 API 原始响应。

注意事项

• 已废弃，推荐使用 search 命令。search 通过 agent_id 驱动检索策略，支持更多高级特性。
• --top-k 已废弃，使用 --rerank-top-n 替代，传入 --top-k 会输出 stderr 警告。
• 此命令直接用 --index-id 检索，不需要创建检索服务。

示例

# 基础检索
bl knowledge retrieve --index-id idx-xxx --query "How to use Alibaba Cloud Bailian" --workspace-id ws-xxx

# 启用 rerank
bl knowledge retrieve --index-id idx-xxx --query "RAG retrieval" --rerank --rerank-model qwen3-rerank-hybrid

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bl knowledge search

对知识库执行语义检索（RAG 检索）。

用法

bl knowledge search --query <text> --agent-id <id> [flags]

参数

参数	类型	必填	说明
--query <text>	string	是	检索查询文本（不可为空）
--agent-id <id>	string	是	检索服务 ID（在控制台知识检索页面获取，或通过 service list 查看）
--agent-version <version>	string	否	服务版本：beta（调试草稿）或已发布版本号；默认调用最新已发布版本
--image <url>	array	否	图片 URL（可重复），用于多模态检索

参数约束

• --query 不可为空（API 要求 minLength: 1）

输出

text/quiet 模式：

[1] (score: 0.9512)
检索到的文本内容...

[2] (score: 0.8734)
另一段文本内容...

无结果时输出 No results found.

json 模式：返回 API 原始响应，data.nodes[] 包含检索结果。

注意事项

• 检索范围和策略（多知识库加权、路由、rerank 等）由 --agent-id 对应的服务配置驱动。只需 --query 和 --agent-id 即可调用。
• --agent-version beta 调试草稿配置进行调试，部署前验证效果。
• 与 retrieve 的区别：search 通过 agent_id 间接驱动检索策略（支持多知识库、路由、rerank 等），retrieve 直接操作 index_id 且功能较少。

示例

# 基础检索
bl knowledge search --query "What is RAG?" --agent-id aid-xxx --workspace-id ws-xxx

# 多模态检索（带图片）
bl knowledge search --query "describe this image" --agent-id aid-xxx --workspace-id ws-xxx --image https://example.com/img.jpg

# 调试草稿版本
bl knowledge search --query "test" --agent-id aid-xxx --agent-version beta --workspace-id ws-xxx

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bl knowledge chat

与知识库进行 RAG 对话（流式输出）。

用法

bl knowledge chat --message <text> --agent-id <id> [flags]

参数

参数	类型	必填	说明
--message <text>	array	是¹	消息文本（可重复）。支持 role:content 前缀设置角色（如 user:hello），默认角色为 user。也支持完整 JSON 对象传递结构化消息
--agent-id <id>	string	是	Q&A 服务 ID（在控制台知识问答页面获取，或通过 service list --scene chat 查看）
--agent-version <version>	string	否	服务版本：beta（调试草稿）或已发布版本号；默认调用最新已发布版本
--image <url>	array	否	图片 URL（可重复）。附加到最后一条 user 消息作为多模态内容

¹ --message 或 --image 至少提供其一。纯图片查询可以只传 --image（CLI 会自动创建空 user 消息承载图片）。

参数约束

• --message 或 --image 至少提供一个
• --image 不能与已包含 image_url 内容部分的消息同时使用

输出

TTY text 模式（实时流式）：

🔍 Retrieving...
✍️ Generating...
这是AI生成的回答内容，逐字流式输出...

进度标签由 SSE step_change 事件驱动：tool_calling（检索中）→ plan_start（规划中）→ generation_start（生成中）。

非 TTY text 模式（缓冲输出）：

完整的回答文本...

json 模式（--output json）：

{
  "answer": "完整的回答文本...",
  "request_id": "xxx"
}

quiet 模式：输出完整的回答文本。

注意事项

• API 仅支持 SSE 流式响应。TTY 环境下实时打印 token；非 TTY 环境缓冲后输出完整文本。
• SSE 事件生命周期：tool_calling → tool_return → plan_start → planning → plan_end → generation_start → generating → generation_end。tool_calling → tool_return 可能循环多次。
• 多轮对话：用 --message "user:..." 和 --message "assistant:..." 传递对话历史。
• --agent-version beta 调用草稿配置进行调试。
• --image 附加到最后一条 user 消息上。如果消息中已包含 image_url 内容部分，则不能再用 --image。
• --verbose 模式下，所有 SSE 事件详情会输出到 stderr。

示例

# 单轮对话
bl knowledge chat --message "What is RAG?" --agent-id aid-xxx --workspace-id ws-xxx

# 多轮对话（带历史）
bl knowledge chat \
  --message "user:What is RAG?" \
  --message "assistant:RAG is retrieval-augmented generation..." \
  --message "How does it work?" \
  --agent-id aid-xxx --workspace-id ws-xxx

# 多模态对话（带图片）
bl knowledge chat \
  --message "Describe these images" \
  --image https://example.com/a.png \
  --image https://example.com/b.png \
  --agent-id aid-xxx --workspace-id ws-xxx

# 调试草稿版本
bl knowledge chat --message "test" --agent-id aid-xxx --agent-version beta --workspace-id ws-xxx

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