Przejdź do głównej treści
memory-lancedb to oficjalny zewnętrzny Plugin pamięci, który przechowuje pamięć długoterminową w LanceDB i używa osadzeń do odtwarzania. Może automatycznie odtwarzać istotne wspomnienia przed turą modelu i przechwytywać ważne fakty po odpowiedzi. Użyj go, gdy chcesz mieć lokalną wektorową bazę danych dla pamięci, potrzebujesz punktu końcowego osadzeń zgodnego z OpenAI albo chcesz trzymać bazę pamięci poza domyślnym wbudowanym magazynem pamięci.

​
Instalacja

Zainstaluj memory-lancedb przed ustawieniem plugins.slots.memory = "memory-lancedb": 
openclaw plugins install @openclaw/memory-lancedb
Plugin jest publikowany w npm i nie jest dołączony do obrazu runtime OpenClaw. Instalator zapisuje wpis Plugin i przełącza slot pamięci, gdy nie jest on własnością żadnego innego Plugin.
memory-lancedb to Plugin Active Memory. Włącz go, wybierając slot pamięci za pomocą plugins.slots.memory = "memory-lancedb". Pluginy towarzyszące, takie jak memory-wiki, mogą działać obok niego, ale tylko jeden Plugin jest właścicielem aktywnego slotu pamięci.

​
Szybki start

{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "openai",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
          autoRecall: true,
          autoCapture: false,
        },
      },
    },
  },
}
Po zmianie konfiguracji Plugin uruchom ponownie Gateway: 
openclaw gateway restart
Następnie sprawdź, czy Plugin został załadowany: 
openclaw plugins list

​
Osadzenia obsługiwane przez dostawcę

memory-lancedb może używać tych samych adapterów dostawców osadzeń pamięci co memory-core. Ustaw embedding.provider i pomiń embedding.apiKey, aby użyć skonfigurowanego profilu uwierzytelniania dostawcy, zmiennej środowiskowej albo models.providers.<provider>.apiKey. 
{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "openai",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
          autoRecall: true,
        },
      },
    },
  },
}
Ta ścieżka działa z profilami uwierzytelniania dostawców, które udostępniają poświadczenia osadzeń. Na przykład GitHub Copilot może być używany, gdy profil/plan Copilot obsługuje osadzenia: 
{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "github-copilot",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}
OpenAI Codex / ChatGPT OAuth nie jest poświadczeniem osadzeń OpenAI Platform. Dla osadzeń OpenAI użyj profilu uwierzytelniania z kluczem API OpenAI, OPENAI_API_KEY albo models.providers.openai.apiKey. Użytkownicy korzystający wyłącznie z OAuth mogą użyć innego dostawcy obsługującego osadzenia, takiego jak GitHub Copilot lub Ollama.

​
Osadzenia Ollama

Dla osadzeń Ollama preferuj dołączonego dostawcę osadzeń Ollama. Używa on natywnego punktu końcowego Ollama /api/embed i stosuje te same reguły uwierzytelniania/adresu bazowego URL co dostawca Ollama opisany w Ollama. 
{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "ollama",
            baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",
            model: "mxbai-embed-large",
            dimensions: 1024,
          },
          recallMaxChars: 400,
          autoRecall: true,
          autoCapture: false,
        },
      },
    },
  },
}
Ustaw dimensions dla niestandardowych modeli osadzeń. OpenClaw zna wymiary dla text-embedding-3-small i text-embedding-3-large; modele niestandardowe wymagają tej wartości w konfiguracji, aby LanceDB mogło utworzyć kolumnę wektorową. Dla małych lokalnych modeli osadzeń obniż recallMaxChars, jeśli widzisz błędy długości kontekstu z lokalnego serwera.

​
Dostawcy zgodni z OpenAI

Niektórzy dostawcy osadzeń zgodni z OpenAI odrzucają parametr encoding_format, podczas gdy inni go ignorują i zawsze zwracają wektory number[]. Dlatego memory-lancedb pomija encoding_format w żądaniach osadzeń i akceptuje odpowiedzi w postaci tablic liczb zmiennoprzecinkowych albo odpowiedzi float32 zakodowane w base64. Jeśli masz surowy punkt końcowy osadzeń zgodny z OpenAI, który nie ma dołączonego adaptera dostawcy, pomiń embedding.provider (albo zostaw openai) i ustaw embedding.apiKey oraz embedding.baseUrl. Zachowuje to bezpośrednią ścieżkę klienta zgodnego z OpenAI. Ustaw embedding.dimensions dla dostawców, których wymiary modeli nie są wbudowane. Na przykład ZhiPu embedding-3 używa wymiarów 2048: 
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            apiKey: "${ZHIPU_API_KEY}",
            baseUrl: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
            model: "embedding-3",
            dimensions: 2048,
          },
        },
      },
    },
  },
}

​
Limity odtwarzania i przechwytywania

memory-lancedb ma dwa osobne limity tekstu:
UstawienieDomyślnieZakresDotyczy
recallMaxChars1000100-10000tekstu wysyłanego do API osadzeń na potrzeby odtwarzania
captureMaxChars500100-10000długości wiadomości kwalifikującej się do automatycznego przechwycenia
customTriggers[]0-50dosłownych fraz, które sprawiają, że automatyczne przechwytywanie rozważa wiadomość
recallMaxChars steruje automatycznym odtwarzaniem, narzędziem memory_recall, ścieżką zapytań memory_forget oraz openclaw ltm search. Automatyczne odtwarzanie preferuje najnowszą wiadomość użytkownika z tury i wraca do pełnego promptu tylko wtedy, gdy nie ma dostępnej wiadomości użytkownika. Dzięki temu metadane kanału i duże bloki promptu nie trafiają do żądania osadzeń. captureMaxChars steruje tym, czy odpowiedź jest wystarczająco krótka, aby można ją było rozważyć do automatycznego przechwycenia. Nie ogranicza osadzeń zapytań odtwarzania. customTriggers pozwala dodać dosłowne frazy automatycznego przechwytywania bez pisania wyrażeń regularnych. Wbudowane wyzwalacze obejmują typowe frazy pamięci w języku angielskim, czeskim, chińskim, japońskim i koreańskim.

​
Polecenia

Gdy memory-lancedb jest aktywnym Plugin pamięci, rejestruje przestrzeń nazw CLI ltm: 
openclaw ltm list
openclaw ltm search "project preferences"
openclaw ltm stats
Podpolecenie query uruchamia zapytanie niewektorowe bezpośrednio na tabeli LanceDB: 
openclaw ltm query --cols id,text,createdAt --limit 20
openclaw ltm query --filter "category = 'preference'" --order-by createdAt:desc
  • --cols <columns>: rozdzielona przecinkami lista dozwolonych kolumn (domyślnie id, text, importance, category, createdAt).
  • --filter <condition>: klauzula WHERE w stylu SQL; ograniczona do 200 znaków i zawężona do znaków alfanumerycznych, operatorów porównania, cudzysłowów, nawiasów oraz małego zestawu bezpiecznych znaków interpunkcyjnych.
  • --limit <n>: dodatnia liczba całkowita; domyślnie 10.
  • --order-by <column>:<asc|desc>: sortowanie w pamięci stosowane po filtrze; kolumna sortowania jest automatycznie dołączana do projekcji.
Agenci otrzymują również narzędzia pamięci LanceDB z aktywnego Plugin pamięci:
  • memory_recall do odtwarzania opartego na LanceDB
  • memory_store do zapisywania ważnych faktów, preferencji, decyzji i encji
  • memory_forget do usuwania pasujących wspomnień

​
Pamięć masowa

Domyślnie dane LanceDB znajdują się w ~/.openclaw/memory/lancedb. Nadpisz ścieżkę za pomocą dbPath: 
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          dbPath: "~/.openclaw/memory/lancedb",
          embedding: {
            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}
storageOptions przyjmuje pary klucz/wartość typu string dla backendów pamięci masowej LanceDB i obsługuje rozwijanie ${ENV_VAR}: 
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          dbPath: "s3://memory-bucket/openclaw",
          storageOptions: {
            access_key: "${AWS_ACCESS_KEY_ID}",
            secret_key: "${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}",
            endpoint: "${AWS_ENDPOINT_URL}",
          },
          embedding: {
            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}

​
Zależności runtime

memory-lancedb zależy od natywnego pakietu @lancedb/lancedb. Spakowany OpenClaw traktuje ten pakiet jako część pakietu Plugin. Uruchomienie Gateway nie naprawia zależności Plugin; jeśli zależności brakuje, zainstaluj ponownie albo zaktualizuj pakiet Plugin i uruchom ponownie Gateway. Jeśli starsza instalacja loguje błąd brakującego dist/package.json albo brakującego @lancedb/lancedb podczas ładowania Plugin, zaktualizuj OpenClaw i uruchom ponownie Gateway. Jeśli Plugin loguje, że LanceDB jest niedostępne na darwin-x64, użyj domyślnego backendu pamięci na tej maszynie, przenieś Gateway na obsługiwaną platformę albo wyłącz memory-lancedb.

​
Rozwiązywanie problemów

​
Długość wejścia przekracza długość kontekstu

Zwykle oznacza to, że model osadzeń odrzucił zapytanie odtwarzania: 
memory-lancedb: recall failed: Error: 400 the input length exceeds the context length
Ustaw niższe recallMaxChars, a następnie uruchom ponownie Gateway: 
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        config: {
          recallMaxChars: 400,
        },
      },
    },
  },
}
Dla Ollama sprawdź też, czy serwer osadzeń jest osiągalny z hosta Gateway: 
curl http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"mxbai-embed-large","input":"hello"}'

​
Nieobsługiwany model osadzeń

Bez dimensions znane są tylko wbudowane wymiary osadzeń OpenAI. Dla lokalnych lub niestandardowych modeli osadzeń ustaw embedding.dimensions na rozmiar wektora zgłaszany przez ten model.

​
Plugin ładuje się, ale nie pojawiają się żadne wspomnienia

Sprawdź, czy plugins.slots.memory wskazuje na memory-lancedb, a następnie uruchom: 
openclaw ltm stats
openclaw ltm search "recent preference"
Jeśli autoCapture jest wyłączone, Plugin będzie odtwarzać istniejące wspomnienia, ale nie będzie automatycznie zapisywać nowych. Użyj narzędzia memory_store albo włącz autoCapture, jeśli chcesz automatycznego przechwytywania.

​
Powiązane