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将 OpenClaw 接入本地的 RAGFlow,核心优势在于构建一个数据完全私有、回答精准可靠、且能力可无限扩展的企业级智能体。这不仅是简单的工具组合,更是实现高级AI应用的关键一步。
🧠 为什么要用 RAG?
告别“幻觉”与编造
普通大模型依赖训练数据中的知识,容易在回答专业或最新问题时“一本正经地胡说八道”,即产生“幻觉”。RAG通过先从你的私有数据(如PDF、Word、数据库)中检索相关信息,再让大模型基于这些真实材料生成答案,从根本上杜绝了瞎编乱造,确保回答的准确性。
利用私有知识,打造专属AI
大模型的训练数据是公开的,并不了解你公司的内部流程、产品手册或个人笔记。RAG技术可以将这些私有文档进行向量化处理并存入本地知识库。当用户提问时,AI能先“查阅”这些专属资料,从而提供高度定制化和情境化的回答,让AI真正成为懂你业务的助手。
前置环境:
OpenClaw 2026.3.28
RAGFlow v0.24.0
Windows 11
第一步:从 RAGFlow 获取EKY与知识库ID,添加内容
获取KEY:在RAGFlow页面的用户中心->API中添加新的KEY


添加知识库并上传文件,获取知识库ID(kb_id)

在 OpenClaw 对话中输入或新建一个 RAGFlow_All_in_One_Guide.md 文件内容如下
# RAGFlow 全集成指南本指南包含所有必需内容,只需按步骤操作即可让 OpenClaw 在每个新会话中自动调用 RAGFlow 知识库。## 第一步:创建配置文件 `RAG_CONFIG.json`在你的 OpenClaw 工作区根目录下,创建文件 `RAG_CONFIG.json`。请将下方模板中的占位符替换为你自己的 RAGFlow 服务信息:```json{"server": "<YOUR_RAGFLOW_SERVER_URL>","apiToken": "<YOUR_API_TOKEN>","kbId": "<YOUR_KNOWLEDGE_BASE_ID>","searchScript": "tools/rag_search.ps1","endpoint": "/v1/chunk/retrieval_test"}```**你需要从你的 RAGFlow 实例中获取以下信息**:- `<YOUR_RAGFLOW_SERVER_URL>`: 你的 RAGFlow 服务器地址 (例如: `http://192.168.9.65`)- `<YOUR_API_TOKEN>`: 你的 API 访问令牌- `<YOUR_KNOWLEDGE_BASE_ID>`: 你要查询的知识库 ID> **提示**:在配置时,请准备好以下三个关键信息:> 1. **API 服务器地址** - RAGFlow 服务的完整 URL> 2. **API KEY** - 用于身份验证的访问令牌> 3. **知识库ID** - 你想要查询的具体知识库的唯一标识符>> 这些信息通常可以在 RAGFlow 的管理界面或 API 文档中找到。## 第二步:创建检索脚本 `tools/rag_search.ps1`在你的 OpenClaw 工作区根目录下,创建目录 `tools`(如果不存在),并在其中创建文件 `rag_search.ps1`,内容如下:**注意**: 此脚本需在支持 PowerShell 的 Windows 或类 Unix 系统上运行。```powershellparam([Parameter(Mandatory=$true)][string]$Query)# Get script directory and config file path$scriptDir = Split-Path -Parent $MyInvocation.MyCommand.Definition$configPath = Join-Path (Join-Path $scriptDir "..") "RAG_CONFIG.json"# Read configurationif (!(Test-Path $configPath)) {Write-Error "Config file not found: $configPath"exit 1}$config = Get-Content $configPath | ConvertFrom-Json# Build request URL$baseUrl = $config.server.TrimEnd('/')$endpoint = $config.endpoint$url = "$baseUrl$endpoint"# Build request body$requestBody = @{kb_id = $config.kbIdquestion = $Querysize = 5}$requestBodyJson = $requestBody | ConvertTo-Json# Use .NET native HTTP clienttry {$request = [System.Net.HttpWebRequest]::Create($url)$request.Method = "POST"$request.ContentType = "application/json"$request.Headers.Add("Authorization", "Bearer $($config.apiToken)")# Set UTF-8 encoding$encoding = [System.Text.Encoding]::UTF8$bytes = $encoding.GetBytes($requestBodyJson)$request.ContentLength = $bytes.Length# Write request body$requestStream = $request.GetRequestStream()$requestStream.Write($bytes, 0, $bytes.Length)$requestStream.Close()# Get response$response = $request.GetResponse()$responseStream = $response.GetResponseStream()$reader = New-Object System.IO.StreamReader($responseStream, $encoding)$responseBody = $reader.ReadToEnd()$reader.Close()$responseStream.Close()$response.Close()# Parse and output JSON$result = $responseBody | ConvertFrom-Jsonif ($result.code -eq 0) {if ($result.data.chunks.Count -gt 0) {$result.data.chunks | ConvertTo-Json -Depth 10} else {Write-Output "[]"}} else {Write-Error "RAGFlow API error: $($result.message)"exit 1}} catch {Write-Error "RAGFlow API call failed: $($_.Exception.Message)"exit 1}```## 第三步:修改 `USER.md` 文件打开你工作区的 `USER.md` 文件,并将以下两个部分粘贴到文件末尾(或替换已有相关部分):### RAGFlow 检索规则```markdown## RAGFlow 检索规则**强制执行以下检索顺序(每次回答用户问题时都必须执行):**1. 首先检查本地记忆(MEMORY.md 和 memory/YYYY-MM-DD.md)2. 如果本地记忆无结果,必须立即调用 RAGFlow 知识库(通过 tools/rag_search.ps1 脚本)3. 仅当 RAGFlow 也无结果时,才进行网络搜索**严禁跳过 RAGFlow 直接进行网络搜索。****必须在每次响应中明确说明已检查 RAGFlow(即使无结果)。**```### 会话初始化和自动集成```markdown## 会话初始化和自动集成- 每次新会话启动时,必须检查 RAG_CONFIG.json 是否存在- **每次处理用户问题时,如果涉及事实查询,必须自动调用 RAGFlow 脚本**- 不依赖环境变量,直接执行脚本- **这是强制要求,不是可选项**```完成以上三步后,每个新会话都将遵循此协议,优先从 RAGFlow 知识库获取信息。

发送获取到的 RAGFlow 的KEY与IP,知识库ID
服务器:http://192.168.9.65KEY: ragflow-WDiu9XxXXZvmBrTlcshg-mTWF1Kk3c6qlN4nCYxDXYg知识库ID:6e6749962bfe11f198ec7d8381e5f743

询问RAG知识库里的内容进行测试

此时可以看到从RAG库中获取到内容则成功
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浏览器
Linux版 OpenClaw 接入Google-chrome
Windows OpenClaw 接入本地浏览器
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