提供的功能
- 通过 FTS5 全文索引（BM25 评分）进行关键词搜索。
- 通过任意受支持提供商的嵌入进行向量搜索。
- 结合两者以获得最佳结果的混合搜索。
- 通过三元组分词支持中文、日文和韩文的 CJK 支持。
- 使用 sqlite-vec 加速数据库内向量查询（可选）。
入门指南
默认情况下，内置引擎使用 OpenAI 嵌入。如果已配置OPENAI_API_KEY 或
models.providers.openai.apiKey，则无需额外的记忆配置即可使用向量搜索。
要显式设置提供商：
local.modelPath 指向 GGUF 文件：
支持的嵌入提供商
设置
memory.search.provider 可不再使用 OpenAI。
索引的工作原理
OpenClaw 将MEMORY.md 和 memory/*.md 划分为分块（默认每块 400 个词元，
重叠 80 个词元），并将其存储在每个智能体各自的 SQLite 数据库中。
- **索引位置：**所属智能体的数据库，位于
~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite - **存储维护：**通过定期检查点和 关闭时检查点限制 SQLite WAL 辅助文件的大小。
- **文件监视：**记忆文件的更改会触发防抖重新索引 （默认 1.5 秒）。
- **自动重新索引：**当嵌入 提供商、模型、分块配置、已配置的数据源或作用域发生变化时，索引会自动重建。
- 按需重新索引：
openclaw memory index --force
你还可以使用
memory.search.extraPaths 为工作区之外的 Markdown 文件建立索引。请参阅
配置参考。适用场景
内置引擎适合大多数用户：- 无需额外依赖即可开箱即用。
- 能够很好地处理关键词搜索和向量搜索。
- 支持所有嵌入提供商。
- 混合搜索结合了两种检索方式的优势。
故障排查
**记忆搜索已禁用？**检查openclaw memory status。如果未检测到提供商，
请显式设置一个提供商或添加 API key。
**未检测到本地提供商？**确认本地路径存在，然后运行：
local 提供商 ID。
如需使用本地嵌入，请设置 memory.search.provider: "local"。
**结果已过时？**运行 openclaw memory index --force 以重建索引。在极少数边缘情况下，
监视器可能会遗漏更改。
**sqlite-vec 无法加载？**OpenClaw 会自动回退到进程内余弦
相似度计算。openclaw memory status --deep 会将本地
向量存储与嵌入提供商分别报告，因此 Vector store: unavailable 指向 sqlite-vec 加载问题，而 Embeddings: unavailable
指向提供商/身份验证或模型就绪状态。请检查日志以了解具体的加载
错误。