Naar hoofdinhoud gaan

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

De ingebouwde engine is de standaardgeheugenbackend. Deze slaat je geheugenindex op in een SQLite-database per agent en heeft geen extra afhankelijkheden nodig om te starten.

​
Wat deze biedt

  • Zoeken op trefwoorden via FTS5-full-text-indexering (BM25-score).
  • Vectorzoeken via embeddings van elke ondersteunde provider.
  • Hybride zoeken dat beide combineert voor de beste resultaten.
  • CJK-ondersteuning via trigramtokenisatie voor Chinees, Japans en Koreaans.
  • sqlite-vec-versnelling voor vectorquery’s binnen de database (optioneel).

​
Aan de slag

Als je een API-sleutel hebt voor OpenAI, Gemini, Voyage, Mistral of DeepInfra, detecteert de ingebouwde engine deze automatisch en schakelt vectorzoeken in. Geen configuratie nodig. Een provider expliciet instellen: 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}
Zonder embeddingprovider is alleen zoeken op trefwoorden beschikbaar. Installeer het optionele runtimepakket node-llama-cpp naast OpenClaw om de ingebouwde lokale embeddingprovider te forceren en wijs vervolgens local.modelPath naar een GGUF-bestand: 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "local",
        fallback: "none",
        local: {
          modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",
        },
      },
    },
  },
}

​
Ondersteunde embeddingproviders

ProviderIDAutomatisch gedetecteerdOpmerkingen
OpenAIopenaiJaStandaard: text-embedding-3-small
GeminigeminiJaOndersteunt multimodaal (afbeelding + audio)
VoyagevoyageJa
MistralmistralJa
DeepInfradeepinfraJaStandaard: BAAI/bge-m3
OllamaollamaNeeLokaal, expliciet instellen
LokaallocalJa (eerst)Optionele node-llama-cpp-runtime
Automatische detectie kiest de eerste provider waarvan de API-sleutel kan worden gevonden, in de weergegeven volgorde. Stel memorySearch.provider in om dit te overschrijven.

​
Hoe indexeren werkt

OpenClaw indexeert MEMORY.md en memory/*.md in chunks (~400 tokens met 80-token-overlap) en slaat ze op in een SQLite-database per agent.
  • Indexlocatie: ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
  • Opslagonderhoud: SQLite WAL-sidecars worden begrensd met periodieke checkpoints en checkpoints bij afsluiten.
  • Bestanden bewaken: wijzigingen in geheugenbestanden activeren een gedebouncete herindexering (1,5 s).
  • Automatisch herindexeren: wanneer de embeddingprovider, het model of de chunkingconfiguratie wijzigt, wordt de volledige index automatisch opnieuw opgebouwd.
  • Op aanvraag herindexeren: openclaw memory index --force
Je kunt ook Markdown-bestanden buiten de werkruimte indexeren met memorySearch.extraPaths. Zie de configuratiereferentie.

​
Wanneer te gebruiken

De ingebouwde engine is voor de meeste gebruikers de juiste keuze:
  • Werkt direct zonder extra afhankelijkheden.
  • Verwerkt zoeken op trefwoorden en vectorzoeken goed.
  • Ondersteunt alle embeddingproviders.
  • Hybride zoeken combineert het beste van beide ophaalmethoden.
Overweeg over te stappen op QMD als je reranking, query-uitbreiding nodig hebt of mappen buiten de werkruimte wilt indexeren. Overweeg Honcho als je sessie-overstijgend geheugen met automatische gebruikersmodellering wilt.

​
Probleemoplossing

Geheugenzoeken uitgeschakeld? Controleer openclaw memory status. Als er geen provider wordt gedetecteerd, stel er dan expliciet een in of voeg een API-sleutel toe. Lokale provider niet gedetecteerd? Controleer of het lokale pad bestaat en voer uit: 
openclaw memory status --deep --agent main
openclaw memory index --force --agent main
Zowel zelfstandige CLI-opdrachten als de Gateway gebruiken dezelfde provider-id local. Als de provider is ingesteld op auto, worden lokale embeddings alleen als eerste overwogen wanneer memorySearch.local.modelPath naar een bestaand lokaal bestand wijst. Verouderde resultaten? Voer openclaw memory index --force uit om opnieuw op te bouwen. De watcher kan in zeldzame randgevallen wijzigingen missen. sqlite-vec wordt niet geladen? OpenClaw valt automatisch terug op in-process cosinusgelijkenis. openclaw memory status --deep rapporteert de lokale vectoropslag afzonderlijk van de embeddingprovider, dus Vector store: unavailable wijst op het laden van sqlite-vec, terwijl Embeddings: unavailable wijst op provider/auth of gereedheid van het model. Controleer logs op de specifieke laadfout.

​
Configuratie

Voor het instellen van embeddingproviders, afstemming van hybride zoeken (gewichten, MMR, temporeel verval), batchindexering, multimodaal geheugen, sqlite-vec, extra paden en alle andere configuratieknoppen, zie de referentie voor geheugenconfiguratie.

​
Gerelateerd