Перейти до основного вмісту

Пошук у сеансах

sessions_search шукає текст користувача й асистента у ваших попередніх сеансах. Кожен результат містить sessionKey, позначку часу, роль і короткий відповідний уривок. Передайте повернений sessionKey до sessions_history, коли потрібен контекст розмови.

Видимість і виведення

Пошук використовує ті самі правила видимості сеансів, що й sessions_history. Результати поза видимим для викликача деревом сеансів вилучаються до застосування обмежень на кількість результатів. Агенти в пісочниці й надалі мають доступ лише до породжених ними сеансів, якщо ввімкнено видимість породжених сеансів. Уривки редагуються для приховування чутливих даних перед поверненням моделі. Результати також обмежуються за кількістю, довжиною уривка та загальним розміром відповіді.

Життєвий цикл індексу

OpenClaw зберігає повнотекстовий індекс поруч із рядками транскрипту в базі даних SQLite кожного агента. Нові повідомлення користувача й асистента індексуються в межах тієї самої транзакції, яка їх зберігає, тому індекс ніколи не відстає від поточних розмов; результати інструментів, блоки міркувань і зображення виключаються. Пошук доступний лише в активній гілці транскрипту. Транскрипти, створені до появи індексу (наприклад, сеанси, імпортовані за допомогою openclaw doctor), і сеанси, активну гілку яких було перемотано назад, повторно індексуються фоновим узгодженням, що починається під час наступного пошуку. Тому відповідь із indexing: true може бути неповною; повторіть спробу після завершення індексування. Видалення сеансу вилучає його записи з індексу в межах тієї самої транзакції. Наразі пошук використовує токенізатор слів Unicode із SQLite з вилученням діакритичних знаків. Токенізація триграмами для пошуку підрядків у мовах CJK є майбутнім удосконаленням.

Пошук у сеансах і пошук у пам’яті

Використовуйте sessions_search для пошуку точних слів або фраз у необроблених транскриптах сеансів. Використовуйте memory_search для довготривалих файлів пам’яті та семантичного пригадування. Експериментальний корпус пам’яті сеансів семантично доповнює цей точний пошук у транскриптах.