RAGFlow知识库问答Skill

概述

此skill通过调用RAGFlow知识库API，为用户提供智能问答和操作指导。API使用流式输出（Stream）方式返回结果，需要耐心等待完整响应生成（通常5-10秒）。

工作流程

步骤1: 识别问题类型

判断用户的问题是否适合通过知识库查询：

技术问题（容器、Docker、Kubernetes等）
系统运维问题
故障排查
操作指导
其他需要专业知识库的场景

步骤2: 调用RAGFlow API

使用scripts/query_ragflow.py脚本查询知识库：

标准查询（适合正常使用）：

python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "用户的问题"

调试模式（查看详细信息）：

python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "用户的问题" -v
# 或
python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "用户的问题" --verbose

步骤3: 等待流式响应

重要提示：

RAGFlow API使用流式输出，响应需要时间生成
无新数据超时：15秒（给流式生成足够时间）
最大总超时：60秒
请求超时：120秒
通常5-10秒能完成，复杂问题可能更久

脚本会显示进度点（.）表示正在接收数据，请耐心等待。

步骤4: 处理返回结果

API返回结果包含：

助手回复：完整的AI生成答案
引用文档：知识库中相关的文档来源
统计信息：处理行数、数据块数量、耗时

步骤5: 总结和操作建议

根据返回结果：

直接回答: 如果是简单问题，直接总结答案
操作指导: 如果问题涉及具体操作（如容器挂了），提供步骤化的操作建议
建议执行agent操作: 如果建议使用其他agent工具，明确指出

API配置

基本信息:

API地址: http://172.28.20.46:30001/v1/conversation/completion
认证方式: Bearer token + Cookie session
输出方式: Server-Sent Events (SSE) 流式输出

请求格式:

方法: POST
Content-Type: application/json

关键参数:

conversation_id: 会话ID（使用固定ID保持对话上下文）
messages: 对话历史数组，每个消息包含：
- role: "user" 或 "assistant"
- content: 消息内容
- id: 消息唯一标识

使用示例

示例1: 容器故障排查

用户: 容器挂了怎么办
→ 调用API查询"容器挂了怎么办"
→ 等待约6秒，接收完整流式响应（94行数据）
→ 返回故障排查步骤并引用文档
→ 总结操作建议：直接删除容器，重新创建并加版本号

实际执行：

python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "容器挂了怎么办"

# 输出：
[查询] 容器挂了怎么办
.........................................................................
# 完整答案
如果容器挂了，你需要直接删除这个容器，然后重新创建一个新的容器，
并且给新容器的名字后缀加上一个版本号[ID:0]。

[引用文档]
- 运维测试文档.doc
--------------------------------------------------------------------------------
[成功] 查询完成 (耗时: 6.19秒)

示例2: 技术知识查询

用户: Docker网络模式有哪些？
→ 调用API查询"Docker网络模式"
→ 等待流式响应
→ 返回bridge、host、overlay等模式的说明
→ 总结并简要说明各模式特点
→ 如果知识库没相关内容，返回"知识库中未找到您要的答案！"

示例3: 需要执行agent操作

用户: 怎么查看容器日志？
→ 调用API查询"查看容器日志"
→ API返回使用docker logs命令的方法
→ 总结：使用`docker logs <container_name>`查看日志
→ 建议用户提供容器名称，使用exec工具执行命令

超时配置说明

脚本已针对流式输出优化超时配置：

参数	值	说明
`STREAM_NO_DATA_TIMEOUT`	15秒	无新数据则认为完成（给流式生成足够时间）
`STREAM_MAX_TIMEOUT`	60秒	最大总等待时间（防止无限等待）
请求超时	120秒	HTTP连接超时

如果超时：

使用调试模式（-v）查看详细信息
检查网络连接到RAGFlow服务器
确认API服务状态

调试模式

使用-v或--verbose参数获取详细调试信息：

python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "测试问题" -v

调试信息包括：

完整的请求URL和参数
响应状态码
数据接收过程
处理的行数、数据块数量、耗时
完整的JSON响应

注意事项

流式输出等待: RAGFlow使用流式输出，需要耐心等待，不要提前终止
会话管理: conversation_id可以复用，保持对话上下文
错误处理: 如果API调用失败，检查网络连接和API服务状态
结果总结: 不要只是复制返回结果，要进行总结和提炼
操作建议: 当API返回包含操作步骤时，转化为可执行的命令或明确指引
安全性: API认证信息已固化在脚本中，注意不要泄露

扩展使用

对于需要agent执行的命令：

明确告知用户可以执行的命令
如果用户确认，使用exec工具执行
反馈执行结果

对于需要多次查询的复杂问题：

拆分为多个子问题
逐步查询和确认
最后整合完整答案

故障排查

API请求失败

# 测试连接
curl -I http://172.28.20.46:30001/v1/conversation/completion

# 查看详细错误
python3 scripts/query_ragflow.py "测试" -v

认证失败

检查Authorization token是否过期
检查session cookie是否有效
查看HTTP状态码（401/403表示权限问题）

返回"知识库中未找到"

知识库确实没有相关内容
或者检索关键词匹配不上
尝试更换问题描述方式

ragflow-kb

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