最近OpenClaw太火了，作为AIOps领域先行者，我也在探索OpenClaw如何用于AIOps领域。用OpenClaw越久，我就越觉得我们之前很难搞定的问题，在它这里都可以轻松搞定。

今天跟大家分享一下用OpenClaw配合RAGFlow做智能客服的思路。

因为OpenClaw接入企业微信很方便，只要在它后面挂一个RAG就可以了，而RAGFlow在RAG方面表现比较优秀，所以我就选择了它。

假设我们已经搭建好了RAGFlow，并配置好了知识库。下面是我如何和OpenClaw交互的过程。

需要把需求以及访问RAG的信息告诉OpenClaw：

我的需求很简单，就是让openclaw后面挂一个RAG，回答问题时要去RAG里面检索，然后回答
我用的RAG是用RAGFlow搭建的，你的RAGFlow访问地址是： 192.168.0.108，
我的API Token是  ragflow-e_B5DPKInvxwQ0jfC-hWT7n6cmz0dWGehUOq9EYyTgE，
智能体ID是436120d21db711f18c7e4512addd02aa

它想帮我落一个执行模板，所以我回答“我要”

继续

然后让它封装成skill

好的，封装成skill吧

我想要的是，如何在聊天窗口里或者说飞书通道里，直接聊天然后你就会自动调用ragflow知识库

到这里，再次提问openclaw时，它就直接去调用RAGFlow的知识库了。

其实用OpenClaw做RAG的好处在于，我们不仅可以精准地去定义它的角色以及用户的信息，还可以在起初阶段不断地去训练它、打磨它，让它更加符合你的场景！

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