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数据源是由 Counso 管理并用于语义搜索的文档集合。在 Counso 界面创建时,需要填写简短名称,可选填描述。名称只能包含小写字母、数字和连字符;新建数据源时内容为空。可在 Settings 中修改描述或删除数据源,但不能重命名。 文档可通过界面或 API 添加。导入时,Counso 会清理重复空格,按配置的 max_chunk_size 将文本切块、生成向量,并将向量与文档元数据和原始文本一起编入索引。默认嵌入模型为 text-embedding-3-large;工作区支持时也可使用其他模型。 插入或更新文档时,请使用稳定的 document_id。将 baseUrl 设为 https://app.counso.ai 后,upsert 路由为 POST {baseUrl}/api/v1/w/{wId}/spaces/{spaceId}/data_sources/{dsId}/documents/{documentId},JSON 请求体包含 text。新 ID 会创建文档;已存在的 ID 会替换旧版本及其索引文本块。搜索路由为 GET {baseUrl}/api/v1/w/{wId}/spaces/{spaceId}/data_sources/{dsId}/search。删除文档会移除关联文本块;删除数据源会移除其中所有文档和文本块。执行删除前请确认目标。 批量导入目录时,可用脚本读取 PDF、TXT 和 Markdown 文件,并逐份 upsert。下面的示例使用 Python、requestspdftotext;工作区、Space、数据源和凭据通过环境变量提供。示例以文件的相对路径生成文档 ID,因此不同文件夹里的同名文件仍有各自的标识。
将脚本保存为 upload.py,安装 requestspdftotext,设置上述环境变量,然后运行 python upload.py <待导入目录> 逐份检查响应,并在 Counso 中抽查索引内容。默认 baseUrlhttps://app.counso.ai,其他环境请替换为相应基础地址。 Agent 搜索数据源时,Counso 会将查询向量化并检索相关文本块。结果按原始文档归组,让 Agent 可以使用相关段落,而不用将所有完整文档都放入上下文。这种检索方式称为检索增强生成(RAG)。分块和结果排序方式见文本块与文档