--- read_when: - Вы настраиваете Plugin memory-lancedb - Вам нужна долговременная память на базе LanceDB с автоматическим вызовом из памяти или автоматическим захватом - Вы используете локальные OpenAI-совместимые эмбеддинги, такие как Ollama sidebarTitle: Memory LanceDB summary: Настройте официальный внешний Plugin памяти LanceDB, включая локальные Ollama-совместимые эмбеддинги title: Память LanceDB x-i18n: generated_at: "2026-06-28T23:18:58Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 4142a755e788418a8b9c64a6ff3a8ce3c520bd6be09b685929478ae0754f7d39 source_path: plugins/memory-lancedb.md workflow: 16 --- `memory-lancedb` — официальный внешний плагин памяти, который хранит долговременную память в LanceDB и использует эмбеддинги для поиска. Он может автоматически вспоминать релевантные воспоминания перед ходом модели и сохранять важные факты после ответа. Используйте его, когда вам нужна локальная векторная база данных для памяти, требуется OpenAI-совместимая конечная точка эмбеддингов или вы хотите хранить базу памяти вне стандартного встроенного хранилища памяти. ## Установка Установите `memory-lancedb` перед настройкой `plugins.slots.memory = "memory-lancedb"`: ```bash openclaw plugins install @openclaw/memory-lancedb ``` Плагин опубликован в npm и не включен в образ среды выполнения OpenClaw. Установщик записывает запись плагина и переключает слот памяти, если им не владеет другой плагин. `memory-lancedb` — плагин активной памяти. Включите его, выбрав слот памяти с помощью `plugins.slots.memory = "memory-lancedb"`. Сопутствующие плагины, такие как `memory-wiki`, могут работать рядом с ним, но активным слотом памяти владеет только один плагин. ## Быстрый старт ```json5 { plugins: { slots: { memory: "memory-lancedb", }, entries: { "memory-lancedb": { enabled: true, config: { embedding: { provider: "openai", model: "text-embedding-3-small", }, autoRecall: true, autoCapture: false, }, }, }, }, } ``` Перезапустите Gateway после изменения конфигурации плагина: ```bash openclaw gateway restart ``` Затем убедитесь, что плагин загружен: ```bash openclaw plugins list ``` ## Эмбеддинги на базе провайдеров `memory-lancedb` может использовать те же адаптеры провайдеров эмбеддингов памяти, что и `memory-core`. Укажите `embedding.provider` и опустите `embedding.apiKey`, чтобы использовать настроенный профиль аутентификации провайдера, переменную окружения или `models.providers..apiKey`. ```json5 { plugins: { slots: { memory: "memory-lancedb", }, entries: { "memory-lancedb": { enabled: true, config: { embedding: { provider: "openai", model: "text-embedding-3-small", }, autoRecall: true, }, }, }, }, } ``` Этот путь работает с профилями аутентификации провайдера, которые предоставляют учетные данные для эмбеддингов. Например, GitHub Copilot можно использовать, когда профиль/план Copilot поддерживает эмбеддинги: ```json5 { plugins: { slots: { memory: "memory-lancedb", }, entries: { "memory-lancedb": { enabled: true, config: { embedding: { provider: "github-copilot", model: "text-embedding-3-small", }, }, }, }, }, } ``` OpenAI Codex / ChatGPT OAuth не является учетными данными для эмбеддингов OpenAI Platform. Для эмбеддингов OpenAI используйте профиль аутентификации с ключом OpenAI API, `OPENAI_API_KEY` или `models.providers.openai.apiKey`. Пользователи только с OAuth могут использовать другого провайдера с поддержкой эмбеддингов, например GitHub Copilot или Ollama. ## Эмбеддинги Ollama Для эмбеддингов Ollama предпочитайте встроенного провайдера эмбеддингов Ollama. Он использует нативную конечную точку Ollama `/api/embed` и следует тем же правилам аутентификации/base URL, что и провайдер Ollama, описанный в [Ollama](/ru/providers/ollama). ```json5 { plugins: { slots: { memory: "memory-lancedb", }, entries: { "memory-lancedb": { enabled: true, config: { embedding: { provider: "ollama", baseUrl: "http://127.0.0.1:11434", model: "mxbai-embed-large", dimensions: 1024, }, recallMaxChars: 400, autoRecall: true, autoCapture: false, }, }, }, }, } ``` Укажите `dimensions` для нестандартных моделей эмбеддингов. OpenClaw знает размерности для `text-embedding-3-small` и `text-embedding-3-large`; для пользовательских моделей значение нужно указать в конфигурации, чтобы LanceDB могла создать векторный столбец. Для небольших локальных моделей эмбеддингов уменьшите `recallMaxChars`, если видите ошибки длины контекста от локального сервера. ## OpenAI-совместимые провайдеры Некоторые OpenAI-совместимые провайдеры эмбеддингов отклоняют параметр `encoding_format`, а другие игнорируют его и всегда возвращают векторы `number[]`. Поэтому `memory-lancedb` опускает `encoding_format` в запросах эмбеддингов и принимает как ответы с массивами чисел с плавающей точкой, так и ответы float32 в кодировке base64. Если у вас есть сырая OpenAI-совместимая конечная точка эмбеддингов без встроенного адаптера провайдера, опустите `embedding.provider` (или оставьте `openai`) и укажите `embedding.apiKey` вместе с `embedding.baseUrl`. Это сохраняет прямой OpenAI-совместимый путь клиента. Укажите `embedding.dimensions` для провайдеров, размерности моделей которых не встроены. Например, ZhiPu `embedding-3` использует размерность `2048`: ```json5 { plugins: { entries: { "memory-lancedb": { enabled: true, config: { embedding: { apiKey: "${ZHIPU_API_KEY}", baseUrl: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", model: "embedding-3", dimensions: 2048, }, }, }, }, }, } ``` ## Ограничения поиска и захвата У `memory-lancedb` есть два отдельных ограничения текста: | Параметр | По умолчанию | Диапазон | Применяется к | | ----------------- | ------------ | -------- | ------------------------------------------------------- | | `recallMaxChars` | `1000` | 100-10000 | тексту, отправляемому в API эмбеддингов для поиска | | `captureMaxChars` | `500` | 100-10000 | длине сообщения, подходящей для автоматического захвата | | `customTriggers` | `[]` | 0-50 | буквальным фразам, из-за которых автозахват рассматривает сообщение | `recallMaxChars` управляет автоматическим вспоминанием, инструментом `memory_recall`, путем запроса `memory_forget` и `openclaw ltm search`. Автоматическое вспоминание предпочитает последнее сообщение пользователя из хода и возвращается к полному промпту только тогда, когда сообщение пользователя недоступно. Это не допускает попадания метаданных канала и больших блоков промпта в запрос эмбеддинга. `captureMaxChars` определяет, достаточно ли короток ответ, чтобы рассматривать его для автоматического захвата. Он не ограничивает эмбеддинги поисковых запросов. `customTriggers` позволяет добавлять буквальные фразы для автоматического захвата без написания регулярных выражений. Встроенные триггеры включают распространенные фразы памяти на английском, чешском, китайском, японском и корейском языках. ## Команды Когда `memory-lancedb` является активным Plugin памяти, он регистрирует пространство имен CLI `ltm`: ```bash openclaw ltm list openclaw ltm search "project preferences" openclaw ltm stats ``` Подкоманда `query` выполняет невекторный запрос напрямую к таблице LanceDB: ```bash openclaw ltm query --cols id,text,createdAt --limit 20 openclaw ltm query --filter "category = 'preference'" --order-by createdAt:desc ``` - `--cols `: список разрешенных столбцов через запятую (по умолчанию `id`, `text`, `importance`, `category`, `createdAt`). - `--filter `: SQL-подобное условие WHERE; ограничено 200 символами и допускает только буквы и цифры, операторы сравнения, кавычки, скобки и небольшой набор безопасной пунктуации. - `--limit `: положительное целое число; по умолчанию `10`. - `--order-by :`: сортировка в памяти, применяемая после фильтра; столбец сортировки автоматически включается в проекцию. Агенты также получают инструменты памяти LanceDB от активного Plugin памяти: - `memory_recall` для вызова из памяти на базе LanceDB - `memory_store` для сохранения важных фактов, предпочтений, решений и сущностей - `memory_forget` для удаления совпадающих воспоминаний ## Хранилище По умолчанию данные LanceDB находятся в `~/.openclaw/memory/lancedb`. Переопределите путь с помощью `dbPath`: ```json5 { plugins: { entries: { "memory-lancedb": { enabled: true, config: { dbPath: "~/.openclaw/memory/lancedb", embedding: { apiKey: "${OPENAI_API_KEY}", model: "text-embedding-3-small", }, }, }, }, }, } ``` `storageOptions` принимает строковые пары ключ/значение для бэкендов хранилища LanceDB и поддерживает раскрытие `${ENV_VAR}`: ```json5 { plugins: { entries: { "memory-lancedb": { enabled: true, config: { dbPath: "s3://memory-bucket/openclaw", storageOptions: { access_key: "${AWS_ACCESS_KEY_ID}", secret_key: "${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}", endpoint: "${AWS_ENDPOINT_URL}", }, embedding: { apiKey: "${OPENAI_API_KEY}", model: "text-embedding-3-small", }, }, }, }, }, } ``` ## Зависимости времени выполнения `memory-lancedb` зависит от нативного пакета `@lancedb/lancedb`. Упакованный OpenClaw рассматривает этот пакет как часть пакета Plugin. Запуск Gateway не исправляет зависимости Plugin; если зависимость отсутствует, переустановите или обновите пакет Plugin и перезапустите Gateway. Если более старая установка при загрузке Plugin записывает в журнал ошибку об отсутствующем `dist/package.json` или отсутствующем `@lancedb/lancedb`, обновите OpenClaw и перезапустите Gateway. Если Plugin сообщает в журнале, что LanceDB недоступен на `darwin-x64`, используйте на этой машине бэкенд памяти по умолчанию, перенесите Gateway на поддерживаемую платформу или отключите `memory-lancedb`. ## Устранение неполадок ### Длина ввода превышает длину контекста Обычно это означает, что модель эмбеддингов отклонила запрос вызова из памяти: ```text memory-lancedb: recall failed: Error: 400 the input length exceeds the context length ``` Задайте меньшее значение `recallMaxChars`, затем перезапустите Gateway: ```json5 { plugins: { entries: { "memory-lancedb": { config: { recallMaxChars: 400, }, }, }, }, } ``` Для Ollama также проверьте, что сервер эмбеддингов доступен с хоста Gateway: ```bash curl http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"mxbai-embed-large","input":"hello"}' ``` ### Неподдерживаемая модель эмбеддингов Без `dimensions` известны только встроенные размерности эмбеддингов OpenAI. Для локальных или пользовательских моделей эмбеддингов задайте `embedding.dimensions` равным размеру вектора, который сообщает эта модель. ### Plugin загружается, но воспоминания не появляются Проверьте, что `plugins.slots.memory` указывает на `memory-lancedb`, затем выполните: ```bash openclaw ltm stats openclaw ltm search "recent preference" ``` Если `autoCapture` отключен, Plugin будет вызывать существующие воспоминания, но не будет автоматически сохранять новые. Используйте инструмент `memory_store` или включите `autoCapture`, если вам нужен автоматический захват. ## См. также - [Обзор памяти](/ru/concepts/memory) - [Active Memory](/ru/concepts/active-memory) - [Поиск в памяти](/ru/concepts/memory-search) - [Вики памяти](/ru/plugins/memory-wiki) - [Ollama](/ru/providers/ollama)