HopBase企業知識庫接入大模型 API,在 RAGFlow 或 Dify 新增一個「OpenAI 相容」供應商即可:Base URL 填 https://api.hop-base.com/v1,填一把 HopBase Key,模型名稱用 GET /v1/models 回傳的 ID。一把 Key 掛多個分組,就能同時用 DeepSeek、GPT、GLM、Kimi、千問;Claude 改用 Anthropic 類型。Embedding 沿用現有供應商。每個知識庫應用發一把帶額度的 Key,成本依應用拆清楚。
先講清楚:HopBase 不是 RAGFlow / Dify 的內建供應商
目前 RAGFlow 與 Dify 的供應商清單裡沒有名為 HopBase 的選項。本文用的是兩者都提供的通用接入方式:OpenAI 相容介面。介面名稱會隨版本變動,下文只描述欄位,不綁定特定選單文字。
第一步:準備 Key 並確認模型 ID
- 在控制台建立一把 Key,勾選知識庫要用的分組(每把 Key 可含 1–10 個分組)。Key 只能呼叫這些分組內的模型。
- 替這把 Key 設定額度、到期時間,必要時加上 IP 名單(填 RAGFlow / Dify 伺服器的出口 IP)。
- 用這把 Key 查詢可用模型,複製回傳的完整 ID,別手打、別增減後綴:
curl https://api.hop-base.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-your-key"模型名稱寫錯或不在 Key 的分組內,會回傳 404 model_not_found。
第二步:在 RAGFlow 中設定
- 進入使用者設定中的模型供應商(Model providers)頁面。
- 選擇 OpenAI 相容類型的供應商,新增一個實例。
- Base URL 填
https://api.hop-base.com/v1(含/v1),API Key 填sk-your-key。 - 新增模型:模型名稱填
/v1/models回傳的 ID,模型類型選 chat;支援圖片輸入的模型才選視覺類型。 - 工具呼叫只在模型支援時開啟;逐一驗證模型後儲存。
- 在預設模型設定中,把預設對話模型指向剛加入的模型。RAGFlow 也要求設定預設 Embedding 模型,這一項維持你現有的供應商。
第三步:在 Dify 中設定
- 由工作區擁有者或管理員進入模型供應商管理頁,安裝 OpenAI 相容類型的供應商外掛。
- 新增模型:模型名稱填完整 ID,API Key 填
sk-your-key,API 位址填https://api.hop-base.com/v1。 - 上下文長度依模型規格填寫;只有支援圖片的模型才開啟視覺支援。
- 儲存後,在知識庫應用或工作流程的 LLM 節點中選擇該模型。
Claude 怎麼接
Claude 只走 Anthropic Messages 協定(/v1/messages),放進 OpenAI 相容類型呼叫會回傳 404。做法:改用 Anthropic 類型供應商,Base URL 填 https://api.hop-base.com(不含 /v1),Key 使用包含 Claude 分組的 Key。若你所用版本的 Anthropic 表單沒有可填的 Base URL 欄位,就無法在該版本透過 HopBase 使用 Claude,可先用 GPT、DeepSeek 等走 OpenAI 相容介面。
依角色選模型
| 角色 | 可選模型 ID(以 /v1/models 為準) | 注意 |
|---|---|---|
| 日常問答 | deepseek-v4.1-flash、qwen3.8-flash、gpt-6-luna | 成本低,適合高頻檢索問答 |
| 複雜推理 / 摘要 | gpt-6-sol、qwen3.8-max、Claude(Anthropic 類型) | 用在重視品質的應用 |
| 長文件(整份合約、手冊) | kimi-k3、glm-5.3-flash、deepseek-v4.1-flash | 三者皆約 1M 上下文;kimi-k3 輸出上限 32,768 token |
| 圖片 / 掃描檔理解 | glm-5.3-flash、deepseek-v4.1-flash | 兩者都接受圖片 URL 與 base64 |
| 圖片(僅 base64) | kimi-k3 | 只收 base64 圖片,傳圖片 URL 回傳 400 |
視覺開關只對支援圖片的模型開啟。例如 deepseek-v4-pro-202606 不收圖片,帶圖請求會在到達模型前回傳 400,且不計費。
Embedding 與 Rerank:沿用現有供應商
HopBase 目前公開的模型目錄不含 Embedding 模型。知識庫的向量化與重排序請繼續使用你現在的供應商。注意:更換 Embedding 模型通常要重建索引,只換對話模型則不用——這正是把對話模型接到 HopBase 的好處,換模型不動既有向量。
一個知識庫應用一把 Key,成本按應用拆
- 一應用一 Key:客服知識庫、法務知識庫、研發文件各發一把,外洩或濫用只停用一把。
- Key 額度:每把 Key 設額度,用完後請求在處理前就被拒絕(HTTP 402
insufficient_quota),不會燒穿整體預算。 - 歸部門:未掛成員的 Key 可直接歸到部門,依部門設額度,於帳期日(每月 1–28 號)統一重置。
- 匯出對帳:用量頁依 Key 或部門篩選後匯出 CSV,逐行可複算「官方成本 × 折扣 ÷ 匯率 = 實扣」,失敗請求不計費。
各家模型的參數差異(如 Kimi K3 的 include_reasoning)見一把 OpenAI 相容 Key 呼叫國產大模型;Base URL 規則見Base URL 文件,用戶端填寫方式見第三方用戶端。
常見問題
RAGFlow 設定模型出現 404 怎麼辦?
先查三件事:模型名稱是否與 /v1/models 回傳完全一致;Base URL 是否含 /v1;是否把 Claude 放進 OpenAI 相容類型(Claude 要用 Anthropic 類型且不含 /v1)。
Dify 能同時接 Claude、GPT 和 DeepSeek 嗎?
可以。一把 Key 掛上對應分組,GPT 與 DeepSeek 走 OpenAI 相容類型,Claude 走 Anthropic 類型,兩個供應商共用同一把 Key 即可。
企業知識庫的資料會被拿去訓練嗎?
不會。提示詞與輸出只用於完成請求,不作為業務資料保留、不用於訓練;計費元資料保留供發票與稽核使用,全程 TLS。