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Moteur de mémoire intégré

Le moteur intégré est le backend de mémoire par défaut. Il stocke votre index de mémoire dans une base de données SQLite par agent et ne nécessite aucune dépendance supplémentaire pour démarrer.

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Ce qu’il fournit

  • Recherche par mots-clés via l’indexation plein texte FTS5 (score BM25).
  • Recherche vectorielle via des embeddings de n’importe quel fournisseur pris en charge.
  • Recherche hybride qui combine les deux pour de meilleurs résultats.
  • Prise en charge CJK via la tokenisation trigramme pour le chinois, le japonais et le coréen.
  • Accélération sqlite-vec pour les requêtes vectorielles en base de données (facultatif).

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Pour commencer

Si vous avez une clé API pour OpenAI, Gemini, Voyage ou Mistral, le moteur intégré la détecte automatiquement et active la recherche vectorielle. Aucune configuration n’est nécessaire. Pour définir explicitement un fournisseur : 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}
Sans fournisseur d’embeddings, seule la recherche par mots-clés est disponible.

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Fournisseurs d’embeddings pris en charge

FournisseurIDDétection automatiqueRemarques
OpenAIopenaiOuiPar défaut : text-embedding-3-small
GeminigeminiOuiPrend en charge le multimodal (image + audio)
VoyagevoyageOui
MistralmistralOui
OllamaollamaNonLocal, à définir explicitement
LocallocalOui (en premier)Modèle GGUF, téléchargement d’environ 0,6 Go
La détection automatique choisit le premier fournisseur dont la clé API peut être résolue, dans l’ordre indiqué. Définissez memorySearch.provider pour la remplacer.

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Fonctionnement de l’indexation

OpenClaw indexe MEMORY.md et memory/*.md en segments (~400 jetons avec un chevauchement de 80 jetons) et les stocke dans une base de données SQLite par agent.
  • Emplacement de l’index : ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
  • Surveillance des fichiers : les modifications des fichiers mémoire déclenchent une réindexation temporisée (1,5 s).
  • Réindexation automatique : lorsque le fournisseur d’embeddings, le modèle ou la configuration de segmentation changent, l’index entier est automatiquement reconstruit.
  • Réindexation à la demande : openclaw memory index --force
Vous pouvez également indexer des fichiers Markdown en dehors de l’espace de travail avec memorySearch.extraPaths. Voir la référence de configuration.

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Quand l’utiliser

Le moteur intégré est le bon choix pour la plupart des utilisateurs :
  • Fonctionne immédiatement sans dépendances supplémentaires.
  • Gère bien la recherche par mots-clés et la recherche vectorielle.
  • Prend en charge tous les fournisseurs d’embeddings.
  • La recherche hybride combine le meilleur des deux approches de récupération.
Envisagez de passer à QMD si vous avez besoin d’un reranking, d’une expansion de requête ou si vous voulez indexer des répertoires en dehors de l’espace de travail. Envisagez Honcho si vous voulez une mémoire intersessions avec une modélisation automatique des utilisateurs.

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Résolution des problèmes

Recherche mémoire désactivée ? Vérifiez openclaw memory status. Si aucun fournisseur n’est détecté, définissez-en un explicitement ou ajoutez une clé API. Résultats obsolètes ? Exécutez openclaw memory index --force pour reconstruire l’index. Le surveillant peut manquer des modifications dans de rares cas limites. sqlite-vec ne se charge pas ? OpenClaw repasse automatiquement à la similarité cosinus en processus. Vérifiez les journaux pour l’erreur de chargement spécifique.

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Configuration

Pour la configuration du fournisseur d’embeddings, le réglage de la recherche hybride (poids, MMR, décroissance temporelle), l’indexation par lot, la mémoire multimodale, sqlite-vec, les chemins supplémentaires et tous les autres paramètres de configuration, voir la référence de configuration de la mémoire.