基于 Ollama + Qwen3.5 + OpenClawbot 的本地 RAG,接入企业微信 / 飞书(实战篇)
一、整体思路RAG 不动只在“入口”加 IM 通道你现在已经有这一条链路终端/TUI → OpenClawbot → Ollama(http://localhost:11434) → Qwen3.5│└→ 本地 RAG 向量库chromadb 本地文档在这个基础上接企业微信 / 飞书其实就是多挂几个“入口”企业微信 → OpenClaw 渠道 wechat ┐飞书 → OpenClaw 渠道 feishu ├→ 统一走同一个 agent用 RAG终端/TUI → OpenClaw 渠道 terminal┘关键点RAG、Ollama、Qwen3.5 的配置不用动只要在OpenClaw 的 config.yaml 里打开 wechat / feishu 渠道IM 平台那边做机器人/应用配置拿到凭证填回来即可。二、前置检查保证 RAG 那一套是通的在接 IM 之前先确认本地 RAG 助手没问题# 1. Ollama 有 Qwen3.5 模型ollama list# 能看到 qwen3.5-0.8b 之类的条目# 2. OpenClaw 安装正常openclaw --version# 3. 终端聊天正常openclaw tui# 随便问一句“我们的项目代号是什么” → 能答出 README 里的 Banana-Server-2024 这类内容# 4. RAG 索引已经初始化过示意openclaw rag init /绝对路径/到/knowledge_base如果上面都 OK就可以放心去接企业微信 / 飞书了。三、接入企业微信用官方长连接省掉域名这堆麻烦企业微信现在支持长连接 API 模式这是和 OpenClaw 官方对接推荐的方式不需要自己配域名和 HTTPS 反向代理服务器在内网/云上都行。3.1 在企业微信后台创建机器人并拿到“5 个关键字段”操作大致流程管理员账号登录企业微信管理后台进入【应用管理】→【自建】→【创建应用】填名称、图标可见范围等找到“接收消息 / 配置”或“智能机器人 / 长连接配置”类似入口选择API 模式 长连接系统会给你一组关键参数需要抄下来的 5 个东西CorpID企业 IDAgentID应用 IDSecret应用 SecretToken消息校验 TokenEncodingAESKey加解密密钥这 5 个就是后面 OpenClaw 中channels.wechat要填的内容。建议截图 复制到本地安全的备忘录里后面还会用。3.2 在 OpenClaw 里打开企业微信渠道编辑~/.config/openclaw/config.yaml在现有配置基础上加上企业微信通道gateway: host: 127.0.0.1 port: 3000 providers: ollama: type: ollama base_url: http://localhost:11434 model: qwen3.5-0.8b agents: default: provider: ollama system_prompt: 你是一个中文 AI 助手回答要简洁、友好。 当用户的问题和本地知识库有关时请优先参考知识库中的内容 如果知识库里没有相关内容再用你自己的常识回答。 回答时尽量指出信息来自哪类文档例如“来源README / TECH_SPEC / FAQ”。 channels: terminal: enabled: true type: terminal # ---------- 企业微信渠道 ---------- wechat: enabled: true type: wechat corp_id: 你的 CorpID agent_id: 你的 AgentID secret: 你的 Secret token: 你的 Token encoding_aes_key: 你的 EncodingAESKey use_long_connection: true保存后重启网关openclaw gateway restart openclaw gateway logs日志里如果能看到类似 “wechat channel started / 已连接企业微信长连接” 之类的输出就表示企业微信通道已经跑起来了。3.3 在企业微信里实际体验一下在企业微信客户端里找到你刚刚创建的机器人 / 应用拉进一个测试群或给自己发单聊尝试问一些只在文档里出现的问题例如AI助手 我们项目 README 里说的项目代号是啥或者AI助手 技术规范里数据库版本是哪一版 MySQL如果现在的回答里明显引用了你知识库里的内容比如 Banana-Server-2024、MySQL 8.0就说明企业微信 → OpenClaw wechat 渠道OpenClaw → RAG Qwen3.5整条链路都通了而且能用你的本地文档来答题。四、接入飞书通过企业自建应用 机器人 长连接飞书的思路跟企业微信类似你在官方开放平台创建一个应用然后在 OpenClaw 上填上凭证。4.1 在飞书开放平台创建并配置应用打开 飞书开放平台登录你的企业账号点击【创建企业自建应用】填写应用名称、描述创建完成1启用机器人能力在左侧【应用能力】里找到「机器人」点击添加/启用机器人设置机器人名称、头像等基础信息。2配置权限非常关键在“权限管理”页面点击「批量导入」可以导入一份官方推荐的权限 JSON大致包括读取消息、群信息发送机器人消息读取文档如你后续要让机器人读飞书文档可再扩展。这一步做完后权限状态应显示为“已申请”。3拿到 App ID 和 App Secret在「凭证与基础信息」页面中你会看到App ID形如cli_xxxApp Secret这两个要抄下来后面填入 OpenClaw 配置。4.2 在 OpenClaw 里打开飞书渠道同样编辑~/.config/openclaw/config.yaml在channels下增加 feishu 配置channels: terminal: enabled: true type: terminal wechat: enabled: true type: wechat corp_id: 你的 CorpID agent_id: 你的 AgentID secret: 你的 Secret token: 你的 Token encoding_aes_key: 你的 EncodingAESKey use_long_connection: true # ---------- 飞书渠道 ---------- feishu: enabled: true type: feishu app_id: 你的飞书 App ID app_secret: 你的飞书 App Secret enable_websocket: true # 使用长连接接收消息重启网关openclaw gateway restartopenclaw gateway logs如果日志里能看到 feishu 相关的启动日志说明配置基本是成功的。4.3 发布应用并在飞书里测试回到飞书开放平台在「版本管理与发布」里创建一个版本比如 1.0.0提交发布企业自建应用一般很快就能通过。在飞书客户端里找到你刚刚创建的企业自建应用 / 机器人拉进一个群或单聊窗口里直接发消息给它。测试一些只在文档中出现的信息比如请问我们的数据库设计文档里主键字段是怎么规定的或者FAQ 里提到“如何重启 OpenClaw 网关”预期效果飞书机器人可以正常回复而且回答会引用知识库里的内容例如openclaw gateway restart这条命令说明“飞书 → OpenClaw feishu 渠道 → RAG Qwen3.5”已经打通。五、把所有东西串到一起一个完整的 config.yaml 示例下面是一个“终端 企业微信 飞书 RAG”都开着的完整示例你可以直接按自己环境替换里边的几个关键信息# ~/.config/openclaw/config.yaml gateway: host: 127.0.0.1 port: 3000 providers: ollama: type: ollama base_url: http://localhost:11434 model: qwen3.5-0.8b agents: default: provider: ollama system_prompt: 你是一个中文 AI 助手回答要简洁、友好。 当用户的问题和本地知识库有关时请优先参考知识库中的内容 如果知识库里没有相关内容再用你自己的常识回答。 回答时尽量指出信息来自哪类文档例如“来源README / TECH_SPEC / FAQ”。 channels: # 终端 TUI terminal: enabled: true type: terminal # 企业微信 wechat: enabled: true type: wechat corp_id: wx_corp_id_替换成你的 agent_id: 1000002_替换成你的 secret: WxSecret_替换成你的 token: WxToken_替换成你的 encoding_aes_key: WxEncodingAESKey_替换成你的 use_long_connection: true # 飞书 feishu: enabled: true type: feishu app_id: cli_xxx_替换成你的 app_secret: FeishuSecret_替换成你的 enable_websocket: true rag: enabled: true storage: chromadb collections: - name: my_project_docs path: /绝对路径/到/youruser/my_ai_project/knowledge_base top_k: 4 chunk_size: 512 chunk_overlap: 128保存后openclaw gateway restart openclaw tui # 终端再测一遍然后在企业微信 飞书里各问一遍就相当于三端统一跑在同一套本地 RAG 知识库上。六、常见坑和排查思路1. 企业微信“没反应”可以按这个顺序看OpenClaw 日志openclaw gateway logs看有没有 wechat 相关报错凭证是否写错CorpID、AgentID、Secret 的任意一个写错都会导致连不上长连接开关确认use_long_connection: true是否真的给了机器人发消息有时你创建的是“应用”还没把机器人拉进你测试的群或会话里。2. 飞书提示“应用不存在 / 无权限”看飞书开放平台「版本管理与发布」是否已经发布看「权限管理」里导入的权限是否确实处于“已申请/已启用”的状态再确认一下你用的是企业自建应用而不是个人/测试应用。3. 已经有 RAG但回答还是“瞎编”路径一定要是绝对路径不要用~/每次更新了知识库文档后记得重跑一遍索引openclaw rag init /绝对路径/到/knowledge_baseopenclaw gateway restart测的时候先用极端一点的特征句比如在文档里写一句“本系统的秘密代号是 Dragon-2026-Only-In-Doc。”然后在企业微信 / 飞书里问“我们系统的秘密代号是什么”能答出来才说明检索真的生效了。

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