Sessions and memory

अंतर्निहित मेमोरी इंजन

अंतर्निर्मित इंजन डिफ़ॉल्ट मेमोरी बैकएंड है। यह आपकी मेमोरी इंडेक्स को प्रति-एजेंट SQLite डेटाबेस में संग्रहीत करता है और शुरू करने के लिए किसी अतिरिक्त निर्भरता की आवश्यकता नहीं होती।

यह क्या प्रदान करता है

FTS5 फुल-टेक्स्ट इंडेक्सिंग (BM25 स्कोरिंग) के जरिए कीवर्ड खोज।
किसी भी समर्थित प्रदाता से embeddings के जरिए वेक्टर खोज।
हाइब्रिड खोज, जो सर्वोत्तम परिणामों के लिए दोनों को जोड़ती है।
चीनी, जापानी और कोरियाई के लिए ट्राइग्राम टोकनाइज़ेशन के जरिए CJK समर्थन।
इन-डेटाबेस वेक्टर क्वेरी के लिए sqlite-vec त्वरण (वैकल्पिक)।

शुरुआत करना

डिफ़ॉल्ट रूप से, अंतर्निर्मित इंजन OpenAI embeddings का उपयोग करता है। यदि आपने पहले से OPENAI_API_KEY या models.providers.openai.apiKey कॉन्फ़िगर किया है, तो वेक्टर खोज बिना अतिरिक्त मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन के काम करती है।

किसी प्रदाता को स्पष्ट रूप से सेट करने के लिए:

json5

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "openai",      },    },  },}

embedding प्रदाता के बिना, केवल कीवर्ड खोज उपलब्ध होती है।

स्थानीय GGUF embeddings को बाध्य करने के लिए, आधिकारिक llama.cpp प्रदाता Plugin इंस्टॉल करें, फिर local.modelPath को किसी GGUF फ़ाइल की ओर इंगित करें:

bash

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

json5

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "local",        fallback: "none",        local: {          modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",        },      },    },  },}

समर्थित embedding प्रदाता

प्रदाता	ID	नोट्स
Bedrock	`bedrock`	AWS क्रेडेंशियल चेन का उपयोग करता है
DeepInfra	`deepinfra`	डिफ़ॉल्ट: `BAAI/bge-m3`
Gemini	`gemini`	मल्टीमॉडल (इमेज + ऑडियो) का समर्थन करता है
GitHub Copilot	`github-copilot`	Copilot सदस्यता का उपयोग करता है
Local	`local`	`@openclaw/llama-cpp-provider`
Mistral	`mistral`
Ollama	`ollama`	स्थानीय/स्व-होस्टेड
OpenAI	`openai`	डिफ़ॉल्ट: `text-embedding-3-small`
OpenAI-संगत	`openai-compatible`	सामान्य `/v1/embeddings` endpoint
Voyage	`voyage`

OpenAI से अलग जाने के लिए memorySearch.provider सेट करें।

इंडेक्सिंग कैसे काम करती है

OpenClaw MEMORY.md और memory/*.md को खंडों (~400 टोकन, जिनमें 80-टोकन ओवरलैप होता है) में इंडेक्स करता है और उन्हें प्रति-एजेंट SQLite डेटाबेस में संग्रहीत करता है।

इंडेक्स स्थान: स्वामी एजेंट डेटाबेस ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite
स्टोरेज रखरखाव: SQLite WAL sidecars को आवधिक और शटडाउन checkpoints के साथ सीमित रखा जाता है।
फ़ाइल वॉचिंग: मेमोरी फ़ाइलों में बदलाव debounced reindex (1.5s) को ट्रिगर करते हैं।
स्वचालित रीइंडेक्स: जब embedding प्रदाता, मॉडल, या chunking कॉन्फ़िगरेशन बदलता है, तो पूरा इंडेक्स अपने आप फिर से बनाया जाता है।
मांग पर रीइंडेक्स: openclaw memory index --force

कब उपयोग करें

अंतर्निर्मित इंजन अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए सही विकल्प है:

बिना अतिरिक्त निर्भरता के तुरंत काम करता है।
कीवर्ड और वेक्टर खोज को अच्छी तरह संभालता है।
सभी embedding प्रदाताओं का समर्थन करता है।
हाइब्रिड खोज दोनों retrieval तरीकों की सर्वोत्तम खूबियों को जोड़ती है।

यदि आपको reranking, query expansion की आवश्यकता है, या workspace के बाहर directories को इंडेक्स करना चाहते हैं, तो QMD पर स्विच करने पर विचार करें।

यदि आप स्वचालित user modeling के साथ cross-session मेमोरी चाहते हैं, तो Honcho पर विचार करें।

समस्या निवारण

मेमोरी खोज अक्षम है? openclaw memory status जांचें। यदि कोई प्रदाता पता नहीं चलता, तो एक को स्पष्ट रूप से सेट करें या API key जोड़ें।

स्थानीय प्रदाता पता नहीं चला? पुष्टि करें कि स्थानीय path मौजूद है और चलाएं:

bash

openclaw memory status --deep --agent mainopenclaw memory index --force --agent main

Standalone CLI commands और Gateway दोनों समान local प्रदाता id का उपयोग करते हैं। जब आप स्थानीय embeddings चाहते हैं, तो memorySearch.provider: "local" सेट करें।

पुराने परिणाम? फिर से बनाने के लिए openclaw memory index --force चलाएं। watcher दुर्लभ edge cases में बदलावों को चूक सकता है।

sqlite-vec लोड नहीं हो रहा? OpenClaw अपने आप in-process cosine similarity पर fallback करता है। openclaw memory status --deep स्थानीय वेक्टर store को embedding प्रदाता से अलग रिपोर्ट करता है, इसलिए Vector store: unavailable sqlite-vec loading की ओर संकेत करता है, जबकि Embeddings: unavailable प्रदाता/auth या मॉडल readiness की ओर संकेत करता है। विशिष्ट load error के लिए logs जांचें।

कॉन्फ़िगरेशन

embedding प्रदाता setup, हाइब्रिड खोज tuning (weights, MMR, temporal decay), batch indexing, multimodal memory, sqlite-vec, extra paths, और अन्य सभी config knobs के लिए मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ देखें।