memory_search находит релевантные заметки в ваших файлах памяти, даже когда
формулировка отличается от исходного текста. Он работает, индексируя память на
небольшие фрагменты и выполняя поиск по ним с помощью эмбеддингов, ключевых
слов или обоих способов.
Быстрый старт
По умолчанию поиск по памяти использует эмбеддинги OpenAI. Чтобы использовать
другой бэкенд эмбеддингов, явно задайте провайдера:
{
agents: {
defaults: {
memorySearch: {
provider: "openai", // or "gemini", "local", "ollama", "openai-compatible", etc.
},
},
},
}
provider также может быть пользовательской записью
models.providers.<id>, например ollama-5080, если этот провайдер задает
api: "ollama" или другого владельца адаптера эмбеддингов памяти.
Для локальных эмбеддингов без API-ключа установите
@openclaw/llama-cpp-provider и задайте provider: "local". Исходные checkout
могут по-прежнему требовать подтверждения нативной сборки:
pnpm approve-builds, затем pnpm rebuild node-llama-cpp.
Некоторые OpenAI-compatible конечные точки эмбеддингов требуют асимметричные
метки, например input_type: "query" для поиска и
input_type: "document" или "passage" для индексируемых фрагментов.
Настройте их через memorySearch.queryInputType и
memorySearch.documentInputType; см. справочник по конфигурации памяти.
Поддерживаемые провайдеры
| Провайдер | ID | Нужен API-ключ | Примечания |
|---|
| Bedrock | bedrock | Нет | Использует цепочку учетных данных AWS |
| DeepInfra | deepinfra | Да | По умолчанию: BAAI/bge-m3 |
| Gemini | gemini | Да | Поддерживает индексирование изображений и аудио |
| GitHub Copilot | github-copilot | Нет | Использует подписку Copilot |
| Local | local | Нет | Модель GGUF, загрузка ~0,6 ГБ |
| Mistral | mistral | Да | |
| Ollama | ollama | Нет | Локальный/самостоятельно размещаемый |
| OpenAI | openai | Да | По умолчанию |
| OpenAI-compatible | openai-compatible | Обычно | Универсальный /v1/embeddings |
| Voyage | voyage | Да | |
Как работает поиск
OpenClaw запускает два пути извлечения параллельно и объединяет результаты:
- Векторный поиск находит заметки с похожим смыслом (
"gateway host"
совпадает с "the machine running OpenClaw").
- Ключевой поиск BM25 находит точные совпадения (ID, строки ошибок, ключи
конфигурации).
Если доступен только один путь, другой работает самостоятельно. Намеренный режим
только FTS (provider: "none") и автоматический выбор провайдера или выбор по
умолчанию все еще могут использовать лексическое ранжирование, когда
эмбеддинги недоступны.
Явно заданные нелокальные провайдеры эмбеддингов работают иначе. Если вы
задаете memorySearch.provider как конкретного провайдера с удаленным
бэкендом, а этот провайдер недоступен во время выполнения, memory_search
сообщает, что память недоступна, вместо тихого использования результатов только
FTS. Это делает сломанный настроенный семантический провайдер заметным.
Задайте provider: "none" для намеренного поиска только по FTS или исправьте
конфигурацию провайдера/авторизации, чтобы восстановить семантическое
ранжирование.
Улучшение качества поиска
Две необязательные функции помогают при большой истории заметок:
Временное затухание
Старые заметки постепенно теряют вес в ранжировании, чтобы свежая информация
появлялась первой. При периоде полураспада по умолчанию в 30 дней заметка из
прошлого месяца получает 50% от исходного веса. Постоянные файлы вроде
MEMORY.md никогда не затухают.
Включите временное затухание, если у вашего агента есть месяцы ежедневных
заметок, а устаревшая информация продолжает ранжироваться выше недавнего
контекста.
MMR (разнообразие)
Сокращает избыточные результаты. Если пять заметок упоминают одну и ту же
конфигурацию роутера, MMR гарантирует, что верхние результаты охватывают разные
темы, а не повторяются.
Включите MMR, если memory_search продолжает возвращать почти одинаковые
фрагменты из разных ежедневных заметок.
Включить оба
{
agents: {
defaults: {
memorySearch: {
query: {
hybrid: {
mmr: { enabled: true },
temporalDecay: { enabled: true },
},
},
},
},
},
}
Мультимодальная память
С Gemini Embedding 2 можно индексировать изображения и аудиофайлы вместе с
Markdown. Поисковые запросы остаются текстовыми, но они сопоставляются с
визуальным и аудиоконтентом. Инструкции по настройке см. в
справочнике по конфигурации памяти.
Поиск по памяти сеанса
При желании можно индексировать стенограммы сеансов, чтобы memory_search мог
вспоминать более ранние разговоры. Это включается явно через
memorySearch.experimental.sessionMemory и sources: ["sessions"]; список
источников по умолчанию ограничен только памятью. Экспериментальный флаг
включает индексирование стенограмм сеансов, а sources управляет тем,
выполняется ли поиск по фрагментам сеансов.
Попадания по сеансам подчиняются tools.sessions.visibility: настройка tree
по умолчанию раскрывает только текущий сеанс и сеансы, которые он породил. Чтобы
вспомнить не связанный с ним сеанс того же агента, отправленный Gateway из
отдельного сеанса DM, намеренно расширьте видимость до agent.
При использовании QMD также задайте memory.qmd.sessions.enabled: true, чтобы
стенограммы экспортировались в коллекцию QMD. Подробности см. в
справочнике по конфигурации.
Устранение неполадок
Нет результатов? Запустите openclaw memory status, чтобы проверить
индекс. Если он пуст, выполните openclaw memory index --force.
Только совпадения по ключевым словам? Возможно, ваш провайдер эмбеддингов не
настроен. Проверьте openclaw memory status --deep.
Локальные эмбеддинги завершаются по тайм-ауту? ollama, lmstudio и
local по умолчанию используют более долгий встроенный тайм-аут пакетной
обработки. Если хост просто медленный, задайте
agents.defaults.memorySearch.sync.embeddingBatchTimeoutSeconds и повторно
запустите openclaw memory index --force.
Текст CJK не найден? Перестройте индекс FTS с помощью
openclaw memory index --force.
Дополнительные материалы
Связанное
