文档搜索测试
url：/search_documents_by_vector
method: POST
请求参数：
|参数名|参数类型|非空|参数说明|
|-|-|-|-|
|collection_name|string|True|知识库名称|
|embedding_model_name|string|True|创建知识库时设定的向量模型名称|
|query|string|True|搜索的内容|
|api_key_config|string|True|向量模型对应的api_key|
返回参数：
|参数名|参数类型|参数说明|
|-|-|-|
|error|string|是否出现错误|
|result|list|匹配相似度，文档片段|
|metadata|string|文档信息|
|source|string|文档路径|
|page|string|文档片段所在页数（只有pdf有，其他格式为0）|
|line|string|文档片段所在行数|
|type|string|类型，固定为Document|
请求参数示例：
```language
{
"embedding_model_name": embedding_model_name,
"collection_name": collection_name,
"query": "良信公司的网址",
{
"qianfan_ak": "xxxx",
"qianfan_sk": "xxxx",
"openai_api_key": "xxxxxx"
}
}
```
返回参数示例：
```language
{
'error': False,
'result': [
[0.7767647802829742, {
'page_content': 'xxxx',
'metadata': {
'source': 'one_chat/unit_test/datas/qa.txt',
'page': 0,
'line': 17
},
'type': 'Document'
}],
[0.7767647802829742, {
'page_content': 'xxx',
'metadata': {
'source': 'one_chat/unit_test/datas/qa.txt',
'page': 0,
'line': 17
},
'type': 'Document'
}]
]
}
```