अंतर्निर्मित मेमोरी इंजन

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यह क्या प्रदान करता है

• FTS5 पूर्ण-पाठ इंडेक्सिंग (BM25 स्कोरिंग) के माध्यम से कीवर्ड खोज।
• किसी भी समर्थित प्रदाता की एम्बेडिंग के माध्यम से वेक्टर खोज।
• सर्वोत्तम परिणामों के लिए दोनों को संयोजित करने वाली हाइब्रिड खोज।
• चीनी, जापानी और कोरियाई के लिए ट्राइग्राम टोकनाइज़ेशन के माध्यम से CJK समर्थन।
• डेटाबेस के भीतर वेक्टर क्वेरी के लिए sqlite-vec त्वरण (वैकल्पिक)।

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आरंभ करना

{
  memory: {
    search: {
      provider: "openai",
    },
  },
}

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

{
  memory: {
    search: {
      provider: "local",
      fallback: "none",
      local: {
        modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",
      },
    },
  },
}

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समर्थित एम्बेडिंग प्रदाता

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इंडेक्सिंग कैसे काम करती है

• इंडेक्स स्थान: स्वामी एजेंट का डेटाबेस ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite पर
• भंडारण रखरखाव: SQLite WAL साइडकार को आवधिक और शटडाउन चेकपॉइंट के माध्यम से सीमित रखा जाता है।
• फ़ाइल निगरानी: मेमोरी फ़ाइलों में परिवर्तन डीबाउंस किए गए पुनः-इंडेक्स को ट्रिगर करते हैं (डिफ़ॉल्ट 1.5s)।
• स्वचालित पुनः-इंडेक्स: एम्बेडिंग प्रदाता, मॉडल, चंकिंग कॉन्फ़िगरेशन, कॉन्फ़िगर किए गए स्रोत या दायरा बदलने पर इंडेक्स स्वचालित रूप से फिर से बनता है।
• माँग पर पुनः-इंडेक्स: openclaw memory index --force

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कब उपयोग करें

• बिना किसी अतिरिक्त निर्भरता के तुरंत काम करता है।
• कीवर्ड और वेक्टर खोज को अच्छी तरह संभालता है।
• सभी एम्बेडिंग प्रदाताओं का समर्थन करता है।
• हाइब्रिड खोज दोनों पुनर्प्राप्ति दृष्टिकोणों की सर्वोत्तम विशेषताओं को संयोजित करती है।

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समस्या निवारण

openclaw memory status --deep --agent main
openclaw memory index --force --agent main

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कॉन्फ़िगरेशन

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संबंधित

• मेमोरी अवलोकन
• मेमोरी खोज
• Active Memory