अंतर्निहित मेमोरी इंजन

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यह क्या प्रदान करता है

• FTS5 फुल-टेक्स्ट इंडेक्सिंग (BM25 स्कोरिंग) के जरिए कीवर्ड खोज।
• किसी भी समर्थित प्रदाता से embeddings के जरिए वेक्टर खोज।
• हाइब्रिड खोज, जो सर्वोत्तम परिणामों के लिए दोनों को जोड़ती है।
• चीनी, जापानी और कोरियाई के लिए ट्राइग्राम टोकनाइज़ेशन के जरिए CJK समर्थन।
• इन-डेटाबेस वेक्टर क्वेरी के लिए sqlite-vec त्वरण (वैकल्पिक)।

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शुरुआत करना

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

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

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समर्थित embedding प्रदाता

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इंडेक्सिंग कैसे काम करती है

• इंडेक्स स्थान: स्वामी एजेंट डेटाबेस ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite
• स्टोरेज रखरखाव: SQLite WAL sidecars को आवधिक और शटडाउन checkpoints के साथ सीमित रखा जाता है।
• फ़ाइल वॉचिंग: मेमोरी फ़ाइलों में बदलाव debounced reindex (1.5s) को ट्रिगर करते हैं।
• स्वचालित रीइंडेक्स: जब embedding प्रदाता, मॉडल, या chunking कॉन्फ़िगरेशन बदलता है, तो पूरा इंडेक्स अपने आप फिर से बनाया जाता है।
• मांग पर रीइंडेक्स: openclaw memory index --force

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कब उपयोग करें

• बिना अतिरिक्त निर्भरता के तुरंत काम करता है।
• कीवर्ड और वेक्टर खोज को अच्छी तरह संभालता है।
• सभी embedding प्रदाताओं का समर्थन करता है।
• हाइब्रिड खोज दोनों retrieval तरीकों की सर्वोत्तम खूबियों को जोड़ती 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