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QMD 메모리 엔진

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내장 기능 대비 추가되는 점

• 더 나은 재현율을 위한 리랭킹 및 쿼리 확장.
• 추가 디렉터리 인덱싱 — 프로젝트 문서, 팀 노트, 디스크에 있는 모든 것.
• 세션 기록 인덱싱 — 이전 대화를 다시 찾기.
• 완전 로컬 — Bun + node-llama-cpp를 통해 실행되며, GGUF 모델을 자동으로 다운로드합니다.
• 자동 폴백 — QMD를 사용할 수 없으면 OpenClaw가 내장 엔진으로 원활하게 폴백합니다.

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시작하기

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사전 요구 사항

• QMD 설치: npm install -g @tobilu/qmd 또는 bun install -g @tobilu/qmd
• 확장을 허용하는 SQLite 빌드(macOS에서는 brew install sqlite).
• QMD가 gateway의 PATH에 있어야 합니다.
• macOS와 Linux는 별도 설정 없이 동작합니다. Windows는 WSL2를 통해 가장 잘 지원됩니다.

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활성화

{
  memory: {
    backend: "qmd",
  },
}

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사이드카 작동 방식

• OpenClaw는 워크스페이스 메모리 파일과 설정된 memory.qmd.paths에서 컬렉션을 생성한 다음, 부팅 시와 주기적으로(기본값: 5분마다) qmd update + qmd embed를 실행합니다.
• 기본 워크스페이스 컬렉션은 MEMORY.md와 memory/ 트리를 추적합니다. 소문자 memory.md는 별도의 QMD 컬렉션이 아니라 부트스트랩 폴백으로 유지됩니다.
• 부팅 시 새로 고침은 채팅 시작을 막지 않도록 백그라운드에서 실행됩니다.
• 검색은 설정된 searchMode(기본값: search; vsearch 및 query도 지원)를 사용합니다. 어떤 모드가 실패하면 OpenClaw는 qmd query로 재시도합니다.
• QMD가 완전히 실패하면 OpenClaw는 내장 SQLite 엔진으로 폴백합니다.

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모델 재정의

export QMD_EMBED_MODEL="hf:Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF/Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf"
export QMD_RERANK_MODEL="/absolute/path/to/reranker.gguf"
export QMD_GENERATE_MODEL="/absolute/path/to/generator.gguf"

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추가 경로 인덱싱

{
  memory: {
    backend: "qmd",
    qmd: {
      paths: [{ name: "docs", path: "~/notes", pattern: "**/*.md" }],
    },
  },
}

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세션 기록 인덱싱

{
  memory: {
    backend: "qmd",
    qmd: {
      sessions: { enabled: true },
    },
  },
}

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검색 범위

{
  memory: {
    qmd: {
      scope: {
        default: "deny",
        rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }],
      },
    },
  },
}

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인용

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사용해야 하는 경우

• 더 높은 품질의 결과를 위한 리랭킹.
• 워크스페이스 외부의 프로젝트 문서나 노트 검색.
• 과거 세션 대화 다시 찾기.
• API 키가 필요 없는 완전 로컬 검색.

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문제 해결

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구성