{"skill":{"slug":"ck-rag-skill","displayName":"ck-rag-skill","summary":"RAGFlow知识库问答与操作指导。调用RAGFlow知识库API进行智能问答，并基于知识库返回结果提供agent操作建议。支持流式输出，耐心等待完整响应生成。当用户提出技术问题、故障排查、操作指导或需要知识库检索时触发此技能。适用于容器/Docker问题、系统运维、开发相关问题等场景。","description":"---\nname: ragflow-kb\ndescription: RAGFlow知识库问答与操作指导。调用RAGFlow知识库API进行智能问答，并基于知识库返回结果提供agent操作建议。支持流式输出，耐心等待完整响应生成。当用户提出技术问题、故障排查、操作指导或需要知识库检索时触发此技能。适用于容器/Docker问题、系统运维、开发相关问题等场景。\n---\n\n# RAGFlow知识库问答Skill\n\n## 概述\n\n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）。\n\n## 工作流程\n\n### 步骤1: 识别问题类型\n\n判断用户的问题是否适合通过知识库查询：\n- 技术问题（容器、Docker、Kubernetes等）\n- 系统运维问题\n- 故障排查\n- 操作指导\n- 其他需要专业知识库的场景\n\n### 步骤2: 调用RAGFlow API\n\n使用`scripts/query_ragflow.py`脚本查询知识库：\n\n**标准查询**（适合正常使用）：\n```bash\npython3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py \"用户的问题\"\n```\n\n**调试模式**（查看详细信息）：\n```bash\npython3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py \"用户的问题\" -v\n# 或\npython3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py \"用户的问题\" --verbose\n```\n\n### 步骤3: 等待流式响应\n\n**重要提示**：\n- RAGFlow API使用流式输出，响应需要时间生成\n- 无新数据超时：**15秒**（给流式生成足够时间）\n- 最大总超时：**60秒**\n- 请求超时：**120秒**\n- 通常5-10秒能完成，复杂问题可能更久\n\n脚本会显示进度点（`.`）表示正在接收数据，请耐心等待。\n\n### 步骤4: 处理返回结果\n\nAPI返回结果包含：\n- **助手回复**：完整的AI生成答案\n- **引用文档**：知识库中相关的文档来源\n- **统计信息**：处理行数、数据块数量、耗时\n\n### 步骤5: 总结和操作建议\n\n根据返回结果：\n- **直接回答**: 如果是简单问题，直接总结答案\n- **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\n- **建议执行agent操作**: 如果建议使用其他agent工具，明确指出\n\n## API配置\n\n**基本信息**:\n- API地址: `http://172.28.20.46:30001/v1/conversation/completion`\n- 认证方式: Bearer token + Cookie session\n- 输出方式: **Server-Sent Events (SSE) 流式输出**\n\n**请求格式**:\n- 方法: POST\n- Content-Type: application/json\n\n**关键参数**:\n- `conversation_id`: 会话ID（使用固定ID保持对话上下文）\n- `messages`: 对话历史数组，每个消息包含：\n  - `role`: \"user\" 或 \"assistant\"\n  - `content`: 消息内容\n  - `id`: 消息唯一标识\n\n## 使用示例\n\n### 示例1: 容器故障排查\n```\n用户: 容器挂了怎么办\n→ 调用API查询\"容器挂了怎么办\"\n→ 等待约6秒，接收完整流式响应（94行数据）\n→ 返回故障排查步骤并引用文档\n→ 总结操作建议：直接删除容器，重新创建并加版本号\n```\n\n**实际执行**：\n```bash\npython3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py \"容器挂了怎么办\"\n\n# 输出：\n[查询] 容器挂了怎么办\n.........................................................................\n# 完整答案\n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，\n并且给新容器的名字后缀加上一个版本号[ID:0]。\n\n[引用文档]\n- 运维测试文档.doc\n--------------------------------------------------------------------------------\n[成功] 查询完成 (耗时: 6.19秒)\n```\n\n### 示例2: 技术知识查询\n```\n用户: Docker网络模式有哪些？\n→ 调用API查询\"Docker网络模式\"\n→ 等待流式响应\n→ 返回bridge、host、overlay等模式的说明\n→ 总结并简要说明各模式特点\n→ 如果知识库没相关内容，返回\"知识库中未找到您要的答案！\"\n```\n\n### 示例3: 需要执行agent操作\n```\n用户: 怎么查看容器日志？\n→ 调用API查询\"查看容器日志\"\n→ API返回使用docker logs命令的方法\n→ 总结：使用`docker logs <container_name>`查看日志\n→ 建议用户提供容器名称，使用exec工具执行命令\n```\n\n## 超时配置说明\n\n脚本已针对流式输出优化超时配置：\n\n| 参数 | 值 | 说明 |\n|------|-----|------|\n| `STREAM_NO_DATA_TIMEOUT` | 15秒 | 无新数据则认为完成（给流式生成足够时间） |\n| `STREAM_MAX_TIMEOUT` | 60秒 | 最大总等待时间（防止无限等待） |\n| 请求超时 | 120秒 | HTTP连接超时 |\n\n**如果超时**：\n1. 使用调试模式（-v）查看详细信息\n2. 检查网络连接到RAGFlow服务器\n3. 确认API服务状态\n\n## 调试模式\n\n使用`-v`或`--verbose`参数获取详细调试信息：\n\n```bash\npython3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py \"测试问题\" -v\n```\n\n调试信息包括：\n- 完整的请求URL和参数\n- 响应状态码\n- 数据接收过程\n- 处理的行数、数据块数量、耗时\n- 完整的JSON响应\n\n## 注意事项\n\n1. **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\n2. **会话管理**: conversation_id可以复用，保持对话上下文\n3. **错误处理**: 如果API调用失败，检查网络连接和API服务状态\n4. **结果总结**: 不要只是复制返回结果，要进行总结和提炼\n5. **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\n6. **安全性**: API认证信息已固化在脚本中，注意不要泄露\n\n## 扩展使用\n\n对于需要agent执行的命令：\n- 明确告知用户可以执行的命令\n- 如果用户确认，使用exec工具执行\n- 反馈执行结果\n\n对于需要多次查询的复杂问题：\n- 拆分为多个子问题\n- 逐步查询和确认\n- 最后整合完整答案\n\n## 故障排查\n\n### API请求失败\n```bash\n# 测试连接\ncurl -I http://172.28.20.46:30001/v1/conversation/completion\n\n# 查看详细错误\npython3 scripts/query_ragflow.py \"测试\" -v\n```\n\n### 认证失败\n- 检查Authorization token是否过期\n- 检查session cookie是否有效\n- 查看HTTP状态码（401/403表示权限问题）\n\n### 返回\"知识库中未找到\"\n- 知识库确实没有相关内容\n- 或者检索关键词匹配不上\n- 尝试更换问题描述方式\n","tags":{"latest":"1.0.0"},"stats":{"comments":0,"downloads":1496,"installsAllTime":1,"installsCurrent":1,"stars":0,"versions":1},"createdAt":1770789762715,"updatedAt":1779076846733},"latestVersion":{"version":"1.0.0","createdAt":1770789762715,"changelog":"- Initial release of the RAGFlow知识库问答Skill for intelligent Q&A and operational guidance using the RAGFlow Knowledge Base API.\n- Supports technical Q&A, fault diagnosis, and operational instructions for scenarios such as container/Docker issues and system administration.\n- Utilizes streaming responses with user feedback and detailed timeout settings for optimal experience (5-10s typical, up to 60s max).\n- Provides summarized answers with actionable suggestions and references from knowledge sources.\n- Includes step-by-step usage instructions, debug mode support, and troubleshooting guides for API connectivity and authentication issues.\n- Highlights best practices for summarizing results, offering executable commands, and maintaining session context.","license":null},"metadata":null,"owner":{"handle":"chenkun-nuaa","userId":"s17dwx7tjnpfcc49fve4m89as18856zh","displayName":"chenkun-nuaa","image":"https://avatars.githubusercontent.com/u/50040804?v=4"},"moderation":{"isSuspicious":false,"isMalwareBlocked":false,"verdict":"clean","reasonCodes":["review.llm_review"],"summary":"Review: review.llm_review","engineVersion":"v2.4.24","updatedAt":1779968951134}}