OpenClaw 结合 4SAPI 实现私有 RAG 知识库：本地文档智能问答全教程

用户24882211827
5 阅读3分钟

OpenClaw 作为 AI 智能体框架，最实用的能力之一就是结合 RAG 知识库，实现私有文档的智能问答，不管是企业产品手册、制度规范，还是个人学习资料、行业报告，都能让 AI 精准提取内容，告别手动翻找文档的麻烦。

但很多人在落地时，都会遇到长文档处理超时、模型调用不稳定、Embedding 接口适配复杂的问题，而通过 4SAPI 接入 OpenClaw，就能完美解决这些痛点，5 分钟搭建专属的私有文档知识库。

前置准备

  1. 已完成 OpenClaw 接入 4SAPI，baseUrl 配置为https://4sapi。com/v1，能正常调用 Claude 模型
  2. 已开启 OpenClaw 的文件处理 Skill，支持 PDF、Word、Excel 等多格式文档解析
  3. 准备好需要入库的私有文档（支持 PDF、DOCX、TXT 等格式）

核心实现步骤

第一步：优化 4SAPI 配置，适配 RAG 长文档场景

RAG 场景需要处理长文档、大上下文，我们需要优化 OpenClaw 的模型配置，编辑~/.openclaw/openclaw.json，调整 4SAPI 的模型参数：

json

{
  "models": {
    "providers": {
      "4sapi": {
        "baseUrl": "https://4sapi。com/v1",
        "apiKey": "你的4SAPI专属API Key",
        "api": "openai-completions",
        "timeout": 300000,
        "maxRetries": 3,
        "models": [
          {
            "id": "claude-3-5-sonnet-20240620",
            "name": "Claude 3.5 Sonnet",
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 16384,
            "input": ["text", "file"]
          },
          {
            "id": "text-embedding-ada-002",
            "name": "Embedding模型",
            "type": "embedding"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

配置说明：

  • timeout设置为 300 秒，适配长文档解析的耗时场景，避免请求超时
  • 新增 Embedding 模型配置，4SAPI 完全兼容 OpenAI 的 Embedding 接口，无需额外适配
  • 开启文件输入支持，让 OpenClaw 能直接读取并解析上传的文档文件

保存配置后，重启 OpenClaw 网关生效。

第二步：开启 OpenClaw 文档处理 Skill

OpenClaw 内置了文件处理、文档检索的 Skill，我们只需在配置文件中开启即可：

json

{
  "skills": {
    "enabled": ["file-skill", "document-retrieval-skill"],
    "path": "~/.openclaw/skills"
  }
}

重启网关后，OpenClaw 会自动加载文档处理相关技能，支持文档解析、切片、检索全流程。

第三步：私有文档问答测试

打开 OpenClaw WebUI，点击上传按钮，选择你的私有文档（比如《企业产品手册.pdf》），发送指令：基于上传的文档，回答产品的核心功能有哪些？使用场景是什么？

即可看到 AI 会基于文档内容精准回答，不会出现幻觉，完全基于你的私有文档内容，长文档也能稳定处理，不会出现超时断连的问题。

核心优势

  1. 完美兼容 RAG 全流程：4SAPI 同时支持对话补全和 Embedding 接口，一套 API Key 就能完成文档向量化、检索、问答全流程，无需额外配置
  2. 国内低延迟响应：专线优化，长文档请求也能快速响应，不会出现官方接口超时、断连的问题
  3. 多格式文档支持：配合 OpenClaw 的文件处理 Skill，支持 PDF、Word、Excel、PPT 等主流企业文档格式，开箱即用
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