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WeKnora 内置模型如何对接阿里云百炼

你这个问题本质是：WeKnora 内置模型如何对接阿里云百炼（DashScope / Qwen / Embedding / Rerank）。

我直接给你一套“能落地的标准写法”，并把阿里云三类模型（LLM / Embedding / Rerank）一次配齐。

🧠 一、阿里云在 WeKnora 里的统一映射关系

阿里云百炼（DashScope）在 WeKnora 里通常这样对应：

模型类型 阿里云模型 WeKnora type
对话模型 qwen-plus / qwen-max / qwen-turbo KnowledgeQA
向量模型 text-embedding-v2 / text-embedding-3 Embedding
重排序 qwen-rerank-v2 / gte-rerank-v2 Rerank

⚙️ 二、阿里云 DashScope Base URL（统一）

所有模型统一用：

https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

🔐 三、API Key

DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxx

🧩 四、WeKnora builtin_models.yaml（阿里云完整配置）

直接给你生产可用版本：

✅ 1️⃣ 对话模型（Qwen）

builtin_models:
  - id: builtin-qwen-plus
    name: qwen-plus
    type: KnowledgeQA
    source: aliyun
    description: 阿里云百炼 Qwen 对话模型
    is_default: true
    parameters:
      base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
      provider: generic

✅ 2️⃣ Embedding（向量模型）

  - id: builtin-qwen-embedding
    name: text-embedding-v2
    type: Embedding
    source: aliyun
    parameters:
      base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
      provider: generic
      embedding_parameters:
        dimension: 1536
        truncate_prompt_tokens: 8192

⚠️ 如果你用 text-embedding-3-large（新版本）

dimension: 1024   # 注意这个要改

✅ 3️⃣ Rerank（Qwen rerank-v2）

  - id: builtin-qwen-rerank
    name: qwen-rerank-v2
    type: Rerank
    source: aliyun
    parameters:
      base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
      provider: generic

🧠 五、关键坑（非常重要）

❌ 1. provider 不能写 openai

阿里云必须用：

provider: generic

❌ 2. base_url 不能写 api.openai.com

必须是：

dashscope.aliyuncs.com

❌ 3. rerank endpoint 不同

WeKnora 会自动拼：

/rerank

🚨 六、环境变量必须补

在 .env 加：

DASHSCOPE_API_KEY=你的key

🔥 七、推荐完整企业级配置（你可以直接用）

builtin_models:
  - id: qwen-chat
    name: qwen-plus
    type: KnowledgeQA
    source: aliyun
    is_default: true
    parameters:
      base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
      provider: generic

  - id: qwen-embedding
    name: text-embedding-v2
    type: Embedding
    source: aliyun
    parameters:
      base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
      provider: generic
      embedding_parameters:
        dimension: 1536
        truncate_prompt_tokens: 8192

  - id: qwen-rerank
    name: qwen-rerank-v2
    type: Rerank
    source: aliyun
    parameters:
      base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
      provider: generic

🧪 八、验证是否生效

重启：

docker compose restart

检查日志：

docker logs WeKnora-app | grep -i model

🧠 九、常见问题（你大概率会遇到）

❌ 1. 模型不显示

👉 检查：

  • yaml 是否挂载

  • 文件路径是否正确

  • BUILTIN_MODELS_CONFIG 是否覆盖

❌ 2. embedding 报维度错误

👉 99% 是：

dimension 写错

❌ 3. rerank 不生效

👉 DashScope rerank 必须用：

qwen-rerank-v2

🚀 十、如果你下一步要升级（建议）

你现在已经可以继续升级到：

✔ 阿里云 + WeKnora 企业级RAG

我可以帮你做：

  • ✔ embedding + rerank 优化链路

  • ✔ hybrid search（BM25 + vector）

  • ✔ rerank 提升召回精度

  • ✔ 多模型 fallback

  • ✔ 成本控制策略（qwen-turbo / plus切换）

✔ 一句话总结

WeKnora 接阿里云 = DashScope compatible-mode + generic provider + 三类模型分别配置

如果你愿意，我可以帮你再往下一步做：

👉 WeKnora + 阿里云 + rerank + 高精度RAG最佳实践配置（生产级）

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