必须将Excel文件上传至火山引擎OSS并配置ArkClaw知识源，通过自动识别表头、指定Sheet、按行切分及选用bge-m3-zh等嵌入模型完成向量化，才能实现AI对原始结构化数据的精准检索与引用。
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要在火山引擎上把Excel表格变成可被AI智能体精准检索和引用的知识源，必须绕过手动复制粘贴——那会丢失结构、公式和跨表关联，且无法支持后续增量更新。你得让系统直接解析原始.xlsx文件的行列语义、表头层级与数据类型，再注入向量库完成语义锚定。
准备Excel文件并上传至火山引擎对象存储
打开火山引擎控制台，进入「对象存储 VolcEngine OSS」服务 → 创建新Bucket（建议区域选 cn-beijing）→ 在Bucket内新建文件夹，命名为 /knowledge/excel/ → 将待入库的Excel文件（如销售日报2026Q3.xlsx）拖入该文件夹。
注意：文件名不能含中文括号、空格或特殊符号（如【】、&、#），否则后续API调用会返回400错误；【必须确保Excel中第一行为有效表头，且无合并单元格】，否则知识抽取时列对齐将错位，导致字段识别全乱。
上传完成后，点击文件右侧「详情」→ 复制「外网访问域名」链接（形如 https://my-bucket.s3-cn-beijing.volces.com/knowledge/excel/销售日报2026Q3.xlsx）。
在ArkClaw智能体后台创建Excel知识源
进入火山引擎「ArkClaw 智能体控制台」→ 左侧导航栏点击「知识库」→ 点击「新建知识源」→ 类型选择「结构化数据」→ 数据源格式选「Excel (.xlsx)」。
在「文件地址」栏粘贴上一步复制的OSS外网域名链接；勾选「自动识别表头」；若Excel含多个Sheet，下拉菜单中手动指定要加载的工作表名称（如“汇总”“明细”）；「文本切分策略」保持默认「按行切分」即可——这是为保留原始行级语义，避免把“客户名｜订单号｜金额”硬拆成三段无上下文的碎片。
点击「校验连接」，系统会发起一次轻量探测请求。若提示「校验成功」，说明OSS权限已通、文件可读、格式合规；若失败，请回头检查OSS Bucket的「公共读」权限是否开启（非必需，但调试阶段建议临时开启），或确认链接末尾没有多余空格。
配置嵌入模型与触发向量化
方法一：使用火山引擎预置嵌入模型（推荐新手）
在「嵌入模型」下拉框中选择「bge-m3-zh」（中文优化版，支持多粒度匹配）→ 点击「保存并启动向量化」→ 等待右上角提示「向量化完成，共处理12,843条记录」。
方法二：绑定自定义Ollama本地嵌入模型（需提前部署）
勾选「使用自定义嵌入服务」→ 填写Ollama服务地址（如 http://192.168.1.100:11434）→ 模型名填 nomic-embed-text → 测试连通性按钮变绿后，再点「保存并启动向量化」。
【关键提醒：向量化过程不可中断，一旦开始就无法暂停或修改切分策略。若中途关闭页面，任务仍在后台运行，但状态不会刷新，需手动刷新页面查看进度】
当状态变为「就绪」，表示Excel已成功转化为带向量索引的知识节点。此时可在知识库列表中看到该源条目，右侧「测试问答」框输入“7月华东区销售额最高的是哪个客户”，AI将直接从Excel原始行中定位并返回结果，而非模糊匹配关键词。
