2、快速配置企业的专有知识库
为了适应不同数字化成熟度的企业环境，NebulaAI 提供了极具弹性的“双模驱动”知识库解决方案。无论您是否已经拥有独立的数据管理系统，NebulaAI 都能无缝融入您的技术栈，打通数据孤岛，让智能体从“通用与闲聊”进化为“专业与执行”。
本案例将详细拆解以下两种最典型的接入场景，助您快速落地：
一、接入自有知识库
1、适用于：大型企业、已有成熟文档管理系统、极高数据隐私要求、已有知识库/CMS系统的企业。
许多数字化程度较高的企业，内部已经部署了如 Elasticsearch、Wiki、Confluence 或自研的向量数据库系统，沉淀了海量的高质量业务文档，在这种模式下，可以利用NebulaAI的插件机制，实时请求外部系统获取相关片段，NebulaAI 负责对返回的信息进行推理、整合与生成回复，这样的好处：
- 数据主权： 原始数据不出域，严格保障信息安全。
- 架构解耦： 避免数据迁移带来的繁重工作，保护既有 IT 资产。
- 实时同步： 外部系统的更新即刻反映在智能体的回答中。
本次将演示通过内部的知识库API调用，在NebulaAI中可以如何配置和使用；
1.1 创建插件
在NebulaAI平台中，点击左侧的【插件】功能，选择创建插件；
填写插件的名称、插件描述、插件类型和对应的Url地址
1.2 创建工具
创建了插件后，可以在插件中，进行工具的创建
可以填写对应API的内容
1、API名称：定义这个API的名称，便于智能体识别到对应的api；
2、URL：这个接口的请求方法和PATH
3、描述：可以填写一些内容，使得智能体更加精准理解，例如参数字段描述等；
4、请求信息：配置该接口对应的一些请求参数，例如鉴权信息等
例如：Headers的配置
例如：Body的配置，在描述中让智能体更精准理解
配置完后，可以点击调试，测试下参数的配置
1.3 创建智能体应用
在NebulaAI平台中，点击左侧的【应用】功能，创建智能体应用；
填写应用的名称和应用描述，便于后续找到对应的智能体应用
1.4 智能体应用配置
点击智能体中的插件添加按钮，为智能体添加插件
选择对应要添加的插件（例如，本次示例添加的是图谱知识插件接口），添加了一个工具，名叫：从知识图谱获取内容
选择对应配置的大模型，例如本次选择的是qwen3-max
搭配智能体的能力定义，例如，调用知识库时，需要鉴权信息，在工具栏里面，配置一个鉴权参数：
1.5 对话测试
配置完上面的内容后，一个知识库智能体就配置完成了
1.6 应用发布
点击右上角的应用发布，可以进行发布的渠道和权限配置；
可以设置本次的纪录内容、发布范围（权限配置，可以设置哪些团队或个人可以使用）、发布平台（可以发布到第三方的渠道如企业微信、钉钉、微信等及内部的应用商店）
二、使用NebulaAI全链路内置 RAG 引擎
1、适用于中小企业、创新业务部门，针对尚未建立知识库的企业/项目。
对于新兴业务线或尚未搭建复杂数据中台的团队，面临着大量的 PDF、Word、Markdown 离散文档，急需一个开箱即用的能力来管理知识并赋能 AI，这时候NebulaAI的原生知识库能力，自动调用内置的高性能 Embedding 模型将非结构化数据转化为向量，并存储在 NebulaAI 托管的向量数据库中，用户在提问时，系统自动完成语义检索与匹配，确保知识的精准和准确性：
- 冷启动快： 零代码操作，上传文档即可用，5分钟构建领域专家。
- 自动调优： 内置最佳实践的分片策略与混合检索算法，无需专业的算法工程师调参。
- 可视化管理： 提供直观的知识库管理后台，方便运营人员随时增删改查。
2.1
这是快速配置企业的专有知识库，位置如图所示