应按五步构建OpenClaw结构化内容库：一、初始化本地知识目录结构；二、启用RAG模块并执行向量化；三、配置Agent启用内容库技能；四、启动带知识库支持的服务端口；五、设置定时自动归档与去重。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您希望借助OpenClaw快速构建结构化、可检索的内容库，但尚未建立统一存储与索引机制，则可能是由于知识源未标准化、向量化流程缺失或RAG模块未启用所致。以下是解决此问题的步骤：
一、初始化本地知识目录结构
该步骤旨在建立符合OpenClaw识别规范的文件组织体系，确保后续AI自动整理与向量化过程能准确识别文档类型与语义层级。目录结构需严格遵循命名规则与层级逻辑，避免嵌套混乱导致解析失败。
1、在非系统盘（如D:\或~/openclaw/）新建根目录：D:\OpenClaw\ContentLibrary
2、在该目录下创建以下五个标准子目录：00_Inbox（临时接收）、01_Articles（图文稿件）、02_Scripts（视频脚本/口播稿）、03_Resources（图片/音频/参考链接）、04_Archive（归档版本）
3、将原始内容文件（支持.md/.pdf/.docx/.txt/.xlsx，单文件≤10MB）按类型放入对应子目录，禁止跨级存放或使用中文空格命名
二、启用RAG模块并执行向量化
此步骤通过调用OpenClaw内置RAG扩展，将文本内容转化为本地向量数据库中的高维语义表示，是实现自然语言精准检索的前提。所有操作均在本地完成，不上传原始数据。
1、打开终端（PowerShell或Terminal），确认已安装OpenClaw v2026.3.31及以上版本
2、执行命令安装RAG模块：openclaw install rag
3、执行向量化初始化：openclaw rag init --path D:\OpenClaw\ContentLibrary
4、若后续新增或修改文件，必须重新执行：openclaw rag reload，否则新内容无法被检索
三、配置Agent启用内容库技能
该步骤将RAG能力绑定至指定Agent实例，使其在响应用户查询时能主动调用本地知识库进行上下文增强，而非仅依赖通用模型输出。
1、进入OpenClaw工作区目录，定位目标Agent的配置文件：workspace/[agent_name]/openclaw.json
2、在skills字段中添加："rag_kb": {"enabled": true, "knowledge_path": "D:\OpenClaw\ContentLibrary"}
3、在memory字段中启用搜索工具："tools": ["memorySearch"]
4、保存配置文件后，重启该Agent实例以使变更生效
四、启动带知识库支持的服务端口
此步骤激活具备RAG功能的交互入口，确保用户可通过Web界面或API发起基于内容库的语义查询，且所有数据流保留在本地环境内。
1、在终端中执行启动命令：openclaw start --enable-rag --port 8001
2、访问http://localhost:8001，登录后进入Agent对话界面
3、输入测试查询，例如：“从01_Articles中找出关于RAG配置的所有操作步骤”
4、观察响应是否包含来自本地文档的具体段落引用及上下文摘要
五、设置定时自动归档与去重
该步骤通过后台任务维持内容库的时效性与纯净度，防止重复导入、冗余版本堆积及过期素材干扰检索精度。
1、在OpenClaw控制台左侧导航栏点击「自动化」→「新建定时任务」
2、设置触发周期为每日凌晨2:00，指令内容为：rag cleanup --dedupe --archive-threshold 90d
3、勾选「仅扫描00_Inbox与01_Articles目录」，避免误处理归档区内容
4、启用任务后，系统将自动识别重复文档、提取相似度高于92%的条目，并将超90天未修改的活跃内容移入04_Archive
