第三方平台接入 - Knowledge Studio

RAG 知识库提供标准 API 和 MCP 协议，可以接入主流 AI 应用开发平台。

Dify

Dify 支持通过外部知识库（External Knowledge）接入。

获取 API 信息

在 RAG 控制台 服务渠道 页面，复制 Dash API 的 Endpoint 和 API Key。

配置 Dify

进入 Dify 的 知识库 设置，选择 外部知识库，填写：

API Endpoint：DashScope 检索接口地址
API Key：你的 DashScope API Key
知识库 ID：目标知识库 ID

在工作流中使用

在 Dify 工作流或对话应用中，选择该外部知识库作为检索源。

Coze

Coze 支持通过 MCP 或自定义 API 插件接入。 方式一：MCP 接入 在 Coze 的 Bot 设置中添加 MCP 工具：

选择 添加 MCP 工具
填写 MCP Server URL 和认证信息（从控制台服务渠道获取）
选择要暴露的检索 / 问答能力

方式二：API 插件

在 Coze 中创建自定义插件
配置 HTTP 请求指向 DashScope 检索接口
映射输入参数（query、top_k）和输出参数（切片列表）

n8n

n8n 可通过 HTTP Request 节点调用 RAG 检索接口：

添加 HTTP Request 节点
方法选 POST，URL 填检索接口地址（见下方说明）
在 Headers 中添加 Authorization: Bearer <API-Key>
Body 填写检索参数

两种接口可选：

知识搜索（应用级，推荐）：https://{workspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/indices/knowledge/search，参数为 query 和 agent_id，检索策略由知识检索服务配置驱动
底层检索：https://{workspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/indices/rag/index/retrieve，参数为 index_id、query、top_k，直接指定知识库 ID

LangChain

在 LangChain 中作为自定义 Retriever 使用：

import requests

class DashScopeRetriever:
    def __init__(self, api_key, index_id):
        self.api_key = api_key
        self.index_id = index_id

    def get_relevant_documents(self, query):
        resp = requests.post(
            "https://{workspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/indices/rag/index/retrieve",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json",
            },
            json={
                "index_id": self.index_id,
                "query": query,
                "top_k": 5,
            },
        )
        nodes = resp.json().get("data", {}).get("nodes", [])
        return [{"page_content": n["text"], "metadata": n.get("metadata", {})} for n in nodes]

以上代码为示例，实际使用时请添加错误处理和重试逻辑。

所有第三方接入的基础都是 DashScope API，完整接口文档见 API 参考。

​Dify

​Coze

​n8n

​LangChain

Dify

Coze

n8n

LangChain