내장 메모리 엔진

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제공 기능

• FTS5 전문 인덱싱(BM25 점수 산정)을 통한 키워드 검색.
• 지원되는 모든 제공자의 임베딩을 통한 벡터 검색.
• 최상의 결과를 위해 두 방식을 결합하는 하이브리드 검색.
• 중국어, 일본어, 한국어를 위한 트라이그램 토큰화를 통한 CJK 지원.
• 데이터베이스 내 벡터 쿼리를 위한 sqlite-vec 가속(선택 사항).

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시작하기

{
  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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지원되는 임베딩 제공자

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인덱싱 작동 방식

• 인덱스 위치: 소유 에이전트의 데이터베이스인 ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite
• 저장소 유지 관리: SQLite WAL 사이드카는 주기적인 체크포인트와 종료 시 체크포인트를 통해 크기가 제한됩니다.
• 파일 감시: 메모리 파일이 변경되면 디바운스된 재인덱싱이 실행됩니다(기본값 1.5초).
• 자동 재인덱싱: 임베딩 제공자, 모델, 청킹 구성, 구성된 소스 또는 범위가 변경되면 인덱스가 자동으로 다시 빌드됩니다.
• 요청 시 재인덱싱: openclaw memory index --force

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사용 시점

• 추가 종속성 없이 즉시 작동합니다.
• 키워드 검색과 벡터 검색을 모두 효과적으로 처리합니다.
• 모든 임베딩 제공자를 지원합니다.
• 하이브리드 검색은 두 검색 방식의 장점을 결합합니다.

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문제 해결

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

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구성

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관련 문서

• 메모리 개요
• 메모리 검색
• Active Memory