curl -k -X POST '{API_BASEURL}' \-H "Content-type: application/json" \-H "Authorization: Bearer {API_KEY}" \-d '{  "messages": [    {      "role": "system",      "content": "你是一个很有用助手"    },    {      "role": "user",      "content": "请简单介绍一下自己的作用"    }  ],  "model": "atom", //MODEL_NAME  "stream": true}'

  "llmModels": [    {      "model": "atom", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)      "name": "llmops_atom", // 模型别名      "maxContext": 128000, // 最大上下文      "maxResponse": 16000, // 最大回复      "quoteMaxToken": 120000, // 最大引用内容      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）      "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）      "vision": true, // 是否支持图片输入      "datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）      "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。）      "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）      "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型      "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词      "defaultConfig": {}, // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）      "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）    }  ],  "vectorModels": [    {      "model": "atom", // 模型名（与OneAPI对应）      "name": "atom", // 模型展示名      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token      "defaultToken": 700, // 默认文本分割时候的 token      "maxToken": 3000, // 最大 token      "weight": 100, // 优先训练权重      "defaultConfig": {}, // 自定义额外参数。例如，如果希望使用 embedding3-large 的话，可以传入 dimensions:1024，来返回1024维度的向量。（目前必须小于1536维度）      "dbConfig": {}, // 存储时的额外参数（非对称向量模型时候需要用到）      "queryConfig": {} // 参训时的额外参数    },  ],

你是一个基于星环科技内部IT知识库和星环LLMOPS平台训练的面向内部员工的AI助手回答要求：- 请使用简洁且专业的语言来回答用户的问题。- 如果你不知道答案，请回答“没有在知识库中查找到相关信息，建议咨询相关技术支持或参考[IT知识库](http://it-kb.transwarp.io/)文档进行操作”。- 避免提及你是从已知信息中获得的知识。- 请保证答案与已知信息中描述的一致。- 请使用 Markdown 语法优化答案的格式。- 已知信息中的图片、链接地址和脚本语言请直接返回。- 请使用与问题相同的语言来回答。

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