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Coco-AI 接入自定义数据源

之前使用Hugo Connector接入和hexo和任意Markdown。现在,官方已经开放了对任意数据源的原生支持,关键在于引入了一个用于接收文档数据的 API 接口:

image-20250417194847718


一、创建自定义 Connector

进入后台页面,依次点击:

设置 > Connector > 新建,输入数据源名称、描述等基本信息,完成创建。

image-20250417194910829

创建成功后,即可在数据源管理页看到你新建的 Customize Connector:

image-20250417195015291


二、查看并使用文档上传 API

点击刚才创建的数据源,会出现官方提供的文档上传接口说明:

image-20250417194847718

此 API 接收 POST 请求,用于将文档内容推送至 Coco-AI。


三、创建 Token(用于请求认证)

前往设置页面,创建一个用于访问 API 的 Token:

image-20250417195602722


四、使用 Postman 测试接口

可以通过 Postman 来测试该接口的使用方法。

注意,如果请求中未携带 Token,将无法成功访问:

image-20250417195729078


五、代码示例:以 Python 调用该接口

你也可以直接通过 Python 脚本推送文档内容:

import requests
import jsonurl = "http://localhost:9000/datasource/d00eeolvf2xxx/_doc"payload = json.dumps({"title": "I am just a Coco doc that you can search","summary": "Nothing but great start","content": "Coco is a unified private search engine that you can trust.","url": "http://coco.rs/","icon": "default"
})headers = {'Content-Type': 'application/json'
}response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)print(response.text)

你也可以基于此 API 开发自己的 Agent,实现从数据库、日志系统或其他第三方服务的自动同步。

总结

通过官方开放的自定义 Connector 和 API,Coco-AI 现在可以灵活接入任意数据源,构建专属的私有知识库体系。这为团队内部搜索、知识管理和文档问答提供了更强大的可扩展性。


文章转载自:

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