Geheugen doorzoeken

memory_search vindt relevante notities in je geheugenbestanden, zelfs wanneer de formulering afwijkt van de oorspronkelijke tekst. Het verdeelt het geheugen in kleine stukken en doorzoekt deze met embeddings, trefwoorden of beide.

Snel aan de slag

OpenClaw gebruikt standaard OpenAI-embeddings. Stel een andere provider expliciet in om die te gebruiken:

{  memory: {    search: {      provider: "openai", // of "gemini", "voyage", "mistral", "bedrock", "local", "ollama", "lmstudio", "github-copilot", "openai-compatible"    },  },}

provider kan ook verwijzen naar een aangepaste models.providers.<id>-vermelding (bijvoorbeeld ollama-5080), zolang die vermelding api instelt op "ollama" of een andere provider-id met een adapter voor geheugenembeddings.

Installeer voor lokale embeddings zonder API-sleutel de officiële llama.cpp-providerplugin en stel provider: "local" in:

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

Voor broncodecheck-outs is nog steeds goedkeuring voor een native build vereist: pnpm approve-builds, daarna pnpm rebuild node-llama-cpp.

Sommige OpenAI-compatibele embedding-eindpunten vereisen asymmetrische input_type-labels, zoals "query" voor zoekopdrachten en "document"/"passage" voor geïndexeerde stukken. Stel deze in met queryInputType en documentInputType; zie Referentie voor geheugenconfiguratie.

Ondersteunde providers

Hoe zoeken werkt

OpenClaw voert twee ophaalpaden parallel uit en voegt de resultaten samen:

flowchart LR
    Q["Zoekopdracht"] --> E["Embedding"]
    Q --> T["Tokeniseren"]
    E --> VS["Vectorzoekopdracht"]
    T --> BM["BM25-zoekopdracht"]
    VS --> M["Gewogen samenvoeging"]
    BM --> M
    M --> R["Beste resultaten"]

• Vectorzoekopdracht zoekt naar vergelijkbare betekenissen ("gateway-host" komt overeen met "de machine waarop OpenClaw wordt uitgevoerd").
• BM25-trefwoordzoekopdracht zoekt naar exacte termen (ID's, foutteksten, configuratiesleutels).
• Bestandsnaamzoekopdracht indexeert paden afzonderlijk van de inhoud van notities. Exacte volledige paden, basisnamen en bestandsnaamstammen krijgen een hogere rang dan gedeeltelijke padovereenkomsten, terwijl fragmenten en trefwoordscores voor de inhoud nog steeds uit de notitie-inhoud komen.

Als slechts één pad beschikbaar is, wordt dat zelfstandig uitgevoerd.

Alleen-FTS-modus. Stel provider: "none" in om embeddings bewust uit te schakelen en alleen met trefwoorden te zoeken. Als provider niet is ingesteld of is ingesteld op "auto", wordt ook teruggevallen op rangschikking met alleen trefwoorden als geen embedding-authenticatie is geconfigureerd, zonder een fout te geven. Hetzelfde geldt voor provider: "local" (de GGUF/llama.cpp- provider) wanneer deze mislukt.

Expliciete provider niet beschikbaar. Als je een andere provider expliciet opgeeft (bijvoorbeeld openai, ollama, gemini) en deze tijdens de aanvraag niet beschikbaar wordt (onjuiste authenticatie, netwerkstoring), meldt memory_search dat het geheugen niet beschikbaar is in plaats van ongemerkt over te schakelen op resultaten met alleen FTS. Zo blijft een defecte geconfigureerde provider zichtbaar. Stel provider: "none" in voor bewust ophalen met alleen FTS, of herstel de provider-/authenticatieconfiguratie om semantische rangschikking te herstellen.

Zoekkwaliteit verbeteren

Twee optionele functies helpen bij een uitgebreide notitiegeschiedenis.

Temporeel verval

Oude notities verliezen geleidelijk gewicht in de rangschikking, zodat recente informatie als eerste verschijnt. Met de standaard halveringstijd van 30 dagen scoort een notitie van vorige maand 50% van het oorspronkelijke gewicht. MEMORY.md en andere bestanden zonder datum onder memory/ zijn blijvend relevant en vervallen nooit; alleen gedateerde memory/YYYY-MM-DD.md-bestanden vervallen.

MMR (diversiteit)

Vermindert redundante resultaten. Als vijf notities allemaal dezelfde routerconfiguratie vermelden, zorgt MMR ervoor dat de beste resultaten verschillende onderwerpen behandelen in plaats van zich te herhalen.

Beide inschakelen

{  memory: {    search: {      query: {        hybrid: {          mmr: { enabled: true },          temporalDecay: { enabled: true },        },      },    },  },}

Multimodaal geheugen

Met gemini-embedding-2-preview kun je naast Markdown ook afbeeldingen en audio indexeren. Dit geldt alleen voor bestanden onder memory.search.extraPaths; standaard geheugenhoofdmappen (MEMORY.md, memory/*.md) blijven uitsluitend voor Markdown. Zoekopdrachten blijven tekst, maar worden vergeleken met visuele en audio-inhoud. Zie Referentie voor geheugenconfiguratie voor de configuratie.

Zoeken in sessiegeheugen

Gebruik voor het exact opzoeken van volledige tekst uit sessietranscripten sessions_search en open daarna een resultaat met sessions_history. Zoeken in sessiegeheugen blijft de semantische, experimentele aanvulling.

Indexeer desgewenst sessietranscripten zodat memory_search eerdere gesprekken kan terugvinden. Dit is opt-in: stel experimental.sessionMemory: true in en voeg "sessions" toe aan sources (standaard is sources ["memory"]).

Sessieresultaten volgen tools.sessions.visibility: de standaardwaarde "tree" maakt de huidige sessie zichtbaar, de sessies die deze heeft gestart en groepssessies van dezelfde agent die via omgevingsbewustzijn voor groepen worden gevolgd. Met session.dmScope: "main" deelt een DM-configuratie voor meerdere gebruikers die hoofdsessie, zodat gebruikers die daarheen worden doorgestuurd inhoud uit de gevolgde groepen kunnen terugvinden. Gebruik een dmScope per gesprekspartner voor DM-isolatie, of stel de zichtbaarheid in op "self" om het lezen van gevolgde omgevingssessies uit te schakelen. Andere niet-gerelateerde sessies van dezelfde agent vereisen nog steeds zichtbaarheid met "agent".

Stel bij gebruik van de QMD-backend ook memory.qmd.sessions.enabled: true in, zodat transcripten naar de QMD-verzameling worden geëxporteerd; alleen experimental.sessionMemory en sources exporteren geen transcripten naar QMD. Zie de configuratiereferentie.

Problemen oplossen

Geen resultaten? Voer openclaw memory status uit om de index te controleren. Voer bij een lege index openclaw memory index --force uit.

Alleen trefwoordovereenkomsten? Je embedding-provider is mogelijk niet geconfigureerd. Controleer openclaw memory status --deep.

Time-out bij lokale embeddings? ollama, lmstudio en local gebruiken langere door de provider beheerde batchdeadlines. Controleer de status van de provider en voer openclaw memory index --force opnieuw uit.

CJK-tekst niet gevonden? Bouw de FTS-index opnieuw op met openclaw memory index --force.

Gerelateerd

• Geheugenoverzicht
• Active Memory
• Ingebouwde geheugenengine
• Referentie voor geheugenconfiguratie