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在 Agent 中集成知识库
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在 Agent 中集成知识库
导入知识库后,您可以在 Agent 代码中调用 API 集成知识库能力,实现可维护、可更新、可溯源且低成本的 Agent。本文介绍如何在 VeADK 构建的 Agent 中快速集成知识库。​
前提条件​
  • 根据鉴权方式准备对应凭证(二选一):​
API Key 权限粒度更细,可一对一绑定到具体资源,适合按最小权限原则精确控制访问范围;AK/SK 权限范围更大,通过 IAM 策略统一管控,适合需要跨资源、跨服务调用的场景。​
  • AK/SK 鉴权:已登录平台控制台获取AK/SK,进入 API 访问密钥 页面,创建并获取 Access Key ID 和 Secret Access Key。​
操作步骤​
(可选)步骤一:配置环境变量​
将知识库集成至 Agent 中时,您可参照以下两种方式为其配置知识库环境变量信息。​
说明​
若使用 API Key 鉴权方式,则还需要在智能体运行时基本信息的环境变量区域新增或更新 DATABASE_VIKING_API_KEY变量,并将变量值设置为知识库的 API Key。​
  • 方式二:获取环境变量后,在代码中配置。​
  1. 获取变量环境。​
  1. 登录 AgentKit 控制台。​
  1. 在左侧导航树中,选择“知识库”。​
  1. 单击目标知识库名称。​
  1. 选择“集成代码”页签,获取对应语言的环境变量信息。​
  • ​​​
  1. 配置知识库的环境变量。​
说明​
鉴权支持 AK/SK 和 API Key 两种方式,二选一即可。API Key 权限粒度更细,可一对一绑定到具体资源,适合按最小权限原则精确控制访问范围;AK/SK 权限范围更大,通过 IAM 策略统一管控,适合需要跨资源、跨服务调用的场景。​
  • ​
    AK/SK
    API Key
    ​
    ​
    export DATABASE_VIKING_COLLECTION=<collection_name> ​
    export DATABASE_VIKING_PROJECT=default​
    export DATABASE_VIKING_REGION=cn-beijing​
    export VOLCENGINE_ACCESS_KEY=<your_access_key>​
    export VOLCENGINE_SECRET_KEY=<your_secret_key>​
    ​
    ​
    ​
步骤二:通过 VeADK 集成知识库​
  1. 安装 Python 依赖。​
若已在本地虚拟环境中安装所需的 Python 依赖,请跳过本步骤,直接执行下一步。​
  • ​
    pip install veadk-python​
    ​
  1. 在 Agent 中引入知识库。​
  • ​
    # 参考如下 Knowledge 示例集成代码,修改 agent 代码​
    import asyncio​
    import os​
    ​
    from veadk import Agent, Runner​
    from veadk.knowledgebase import KnowledgeBase​
    from veadk.memory.short_term_memory import ShortTermMemory​
    ​
    collection_name = os.getenv("DATABASE_VIKING_COLLECTION")​
    if not collection_name:​
    raise ValueError("DATABASE_VIKING_COLLECTION environment variable is not set")​
    ​
    # 添加下面的文本作为md文件,到collection_name对应的知识库​
    qa_text = """​
    # 智能客服知识库​
    ## 1. 公司简介​
    VE 科技是一家专注于智能客服与知识管理的高科技公司。我们的核心产品是 **智能客服系统**,通过自然语言处理与知识库检索,为企业客户提供高效、智能的自动化客服解决方案。​
    ---​
    ## 2. 产品功能说明​
    - **自动问答**:基于知识库,快速响应常见问题。​
    - **多渠道接入**:支持网页、App、微信、飞书等渠道。​
    - **智能推荐**:根据上下文推荐相关答案。​
    - **数据分析**:提供用户问题统计与客服绩效报告。​
    - **自助知识库管理**:支持非技术人员快速编辑知识内容。​
    ---​
    ## 3. 常见问题 (FAQ)​
    ### Q1: 智能客服系统支持哪些语言?​
    A1: 目前支持 **中文** 和 **英文**,后续将逐步增加日语、韩语等多语言支持。​
    ### Q2: 系统可以接入现有的 CRM 吗?​
    A2: 可以。我们的系统支持通过 API 与主流 CRM 系统(如 Salesforce、Zoho、金蝶)进行无缝集成。​
    ### Q3: 如果机器人无法回答用户问题,会怎么办?​
    A3: 系统会自动将问题转接至人工客服,并在后台记录该问题,方便管理员补充到知识库。​
    ### Q4: 知识库内容多久更新一次?​
    A4: 知识库支持 **实时更新**,管理员提交后即可立即生效。​
    ---​
    ## 4. 联系我们​
    - 官网:[https://www.example.com](https://www.example.com)​
    - 客服邮箱:support@ve​
    - 服务热线:400-123-4567​
    """​
    ​
    # Replace the values from your own user & session management system​
    app_name = "app"​
    user_id = "user"​
    session_id = "session"​
    ​
    knowledgebase = KnowledgeBase(backend="viking", index=collection_name)​
    ​
    agent = Agent(​
    name="customer_service",​
    instruction="Answer customer's questions according to your knowledgebase.",​
    knowledgebase=knowledgebase,​
    )​
    ​
    runner = Runner(​
    agent=agent,​
    short_term_memory=ShortTermMemory(),​
    app_name=app_name,​
    user_id=user_id,​
    )​
    ​
    response = asyncio.run(​
    runner.run(messages="你们的产品叫什么?都有什么功能?", session_id=session_id)​
    )​
    ​
    print(response)​
    ​
后续操作:部署到云上生产环境​
完成本地开发和测试后,您可以将集成知识库的 Agent 部署到智能体运行时。部署前,请确保所有依赖已正确配置在 requirements.txt 中。当前支持以下两种部署方式:​
  • AgentKit CLI 命令行部署:使用 agentkit launch 命令,CLI 会自动完成代码打包、镜像构建和部署。部署时系统自动注入必要的环境信息,无需手动配置。​
最近更新时间:2026.09.18 17:49:29
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