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](https://volcengine.github.io/veadk-python/agent/agent/)构建的Agent中快速集成知识库。 ## 前提条件已导入知识库。详情请参见[导入知识库](https://www.volcengine.com/docs/86681/1865671)。 ## （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。 * 方式一：在智能体运行时中关联该知识库。请参见[更新关联知识库](https://www.volcengine.com/docs/86681/1844839#WMKO0ngH)。 * 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](https://console.volcengine.com/agentkit)。 2. 在左侧导航树中，选择“知识库”。 3. 单击目标知识库名称。 4. 选择“集成代码”页签，获取对应语言的环境变量信息。 ![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_7a51934f4f55ade4ff808e3268a1328a.png =463x) 2. 配置知识库的环境变量。 ```Bash export DATABASE_VIKING_COLLECTION= export DATABASE_VIKING_PROJECT=default export DATABASE_VIKING_REGION=cn-beijing export VOLCENGINE_ACCESS_KEY= export VOLCENGINE_SECRET_KEY= ``` ## 步骤二：通过VeADK集成知识库 1. 安装VeADK。 ```Python pip install veadk-python ``` 2. 在Agent中引入知识库。 ```Python # 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) ```