zh usage pipelines weknora
WeKnora（维娜拉）是腾讯开源的基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义检索框架，专为结构复杂、内容异构的文档场景而打造。
框架采用模块化架构，融合多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，构建起高效、可控的文档问答流程。核心检索流程基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制，将上下文相关片段与语言模型结合，实现高质量的答案生成。
LangBot 目前支持 WeKnora 的 知识库问答（chat） 和 Agent 智能对话（agent） 两种应用类型。
请根据 WeKnora 官方文档 部署 WeKnora 服务并完成知识库的创建与文档上传。
部署完成后，访问 WeKnora 的 WebUI（默认 http://localhost:80），在 设置 -> API 密钥 页面，点击生成 API Key并复制保存。
Note
API Key 与知识库 ID
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API Key：用于鉴权，请妥善保管，不要泄露。 -
知识库 ID：在知识库管理页面查看每个知识库对应的 ID（形如kb-00000001），可在 LangBot 中指定调用的知识库。
点击后可以获取到基础的Url与key信息
Note
部署提示
- 若 LangBot 与 WeKnora 部署在同一台主机，并且都是使用 Docker 部署的，可以参考文章：网络配置详解。请在启动 WeKnora 时将其容器加入
langbot-network，并在 LangBot 配置中将API 基础 URL设置为容器互通地址，例如http://weknora-app:8080/api/v1。 - 其他情况请咨询贵司运维人员。
在 '智能体' 页面，点击要选择的 Agent，进入其详情页，在 Agent 配置 中可以查看到 Agent ID（形如 builtin-smart-reasoning），在 工具列表 中可以查看到该 Agent 可调用的工具名称（如 web-search、file-search 等）。在配置 LangBot 时需要用到这些信息。
此时你已经准备好了接入 WeKnora API 的必要信息，接下来请按照下文步骤在 LangBot 上完成配置。
打开 LangBot WebUI 页面，添加一个新的流水线或在已有流水线中切换到 AI 能力 配置页面。
- 在
运行器中选择WeKnora API。 - 在运行器的配置项中，填写：
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API 基础 URL：WeKnora 服务的 API 地址，默认http://localhost:8080/api/v1。 -
API 密钥：粘贴在 WeKnora 上生成的 API Key。 -
应用类型：选择agent（Agent 智能对话，支持工具调用、联网搜索、思维链）或chat（知识库 RAG 问答）。 -
Agent ID：内置 Agent 标识，常用值：-
builtin-smart-reasoning：智能推理 Agent（推荐用于agent模式） -
builtin-quick-answer：快速问答 Agent（推荐用于chat模式）
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知识库 ID 列表：填入需要检索的知识库 ID（形如kb-00000001），可填写多个。 -
启用联网搜索：仅在agent模式下生效，开启后允许 Agent 调用 Web 搜索工具。 -
超时时间（秒）：请求超时时间，默认120。 -
默认提示词：当用户未发送文本内容时使用的默认问句。
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- 点击
保存完成配置。
完成后，你即可在该流水线中调用 WeKnora 完成基于知识库的智能对话。
- 使用
agent应用时，如果开启了 LangBot 流水线输出处理中的track-function-calls，将会在 WeKnora 执行每个工具调用时，输出一个调用函数 xxx的消息给用户。 - WeKnora 返回的
thinking（思维链）内容会以<think>标签包裹后发送，可在前端进行折叠展示。 - WeKnora 返回的
references（知识库引用来源）会作为参考来源消息附在回答之后。
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保存失败或调用报错：请确认
API 密钥与API 基础 URL是否正确，URL 末尾需包含/api/v1。 -
未返回知识库内容：请确认填写的
知识库 ID是否正确，且该知识库下已成功上传并解析了文档。 -
无法选择
WeKnora API：请确认当前 LangBot 版本是否已支持该运行器；若尚未支持，请升级到包含 WeKnora 运行器的版本。
更多流水线通用配置说明，请参考修改对话流水线配置。