หน่วยความจำ LanceDB

memory-lancedb เป็น Plugin หน่วยความจำภายนอกอย่างเป็นทางการที่จัดเก็บหน่วยความจำระยะยาวใน LanceDB และใช้ embedding เพื่อเรียกคืนข้อมูล สามารถเรียกคืนหน่วยความจำที่เกี่ยวข้อง ก่อนรอบการทำงานของโมเดล และบันทึกข้อเท็จจริงสำคัญหลังการตอบกลับได้โดยอัตโนมัติ

ใช้เมื่อคุณต้องการฐานข้อมูลเวกเตอร์ภายในเครื่องสำหรับหน่วยความจำ ต้องการ endpoint embedding ที่เข้ากันได้กับ OpenAI หรือต้องการเก็บฐานข้อมูลหน่วยความจำไว้นอก พื้นที่จัดเก็บหน่วยความจำในตัวที่เป็นค่าเริ่มต้น

การติดตั้ง

ติดตั้ง memory-lancedb ก่อนตั้งค่า plugins.slots.memory = "memory-lancedb":

openclaw plugins install @openclaw/memory-lancedb

Plugin นี้เผยแพร่บน npm และไม่ได้ถูกรวมไว้ในอิมเมจ runtime ของ OpenClaw ตัวติดตั้งจะเขียนรายการ Plugin และสลับสล็อตหน่วยความจำเมื่อยังไม่มี Plugin อื่นเป็นเจ้าของสล็อตนั้น

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

{  plugins: {    slots: {      memory: "memory-lancedb",    },    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          embedding: {            provider: "openai",            model: "text-embedding-3-small",          },          autoRecall: true,          autoCapture: false,        },      },    },  },}

รีสตาร์ท Gateway หลังจากเปลี่ยนการกำหนดค่า Plugin:

openclaw gateway restart

จากนั้นตรวจสอบว่าโหลด Plugin แล้ว:

openclaw plugins list

embedding ที่มีผู้ให้บริการรองรับ

memory-lancedb สามารถใช้อะแดปเตอร์ผู้ให้บริการ embedding ของหน่วยความจำเดียวกับ memory-core ได้ ตั้งค่า embedding.provider และละ embedding.apiKey เพื่อใช้ โปรไฟล์การยืนยันตัวตนที่กำหนดค่าไว้ของผู้ให้บริการ ตัวแปรสภาพแวดล้อม หรือ models.providers.<provider>.apiKey

{  plugins: {    slots: {      memory: "memory-lancedb",    },    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          embedding: {            provider: "openai",            model: "text-embedding-3-small",          },          autoRecall: true,        },      },    },  },}

เส้นทางนี้ใช้งานได้กับโปรไฟล์การยืนยันตัวตนของผู้ให้บริการที่เปิดเผยข้อมูลประจำตัวสำหรับ embedding ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ GitHub Copilot ได้เมื่อโปรไฟล์/แพ็กเกจของ Copilot รองรับ embedding:

{  plugins: {    slots: {      memory: "memory-lancedb",    },    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          embedding: {            provider: "github-copilot",            model: "text-embedding-3-small",          },        },      },    },  },}

OpenAI Codex / ChatGPT OAuth ไม่ใช่ข้อมูลประจำตัว embedding ของ OpenAI Platform สำหรับ OpenAI embedding ให้ใช้โปรไฟล์การยืนยันตัวตนด้วยคีย์ OpenAI API, OPENAI_API_KEY หรือ models.providers.openai.apiKey ผู้ใช้ที่มีเฉพาะ OAuth สามารถใช้ ผู้ให้บริการรายอื่นที่รองรับ embedding เช่น GitHub Copilot หรือ Ollama

Ollama embedding

สำหรับ Ollama embedding แนะนำให้ใช้ผู้ให้บริการ embedding ของ Ollama ที่ถูกรวมมาให้ ใช้ endpoint Ollama แบบเนทีฟ /api/embed และปฏิบัติตามกฎการยืนยันตัวตน/base URL เดียวกับ ผู้ให้บริการ Ollama ที่บันทึกไว้ใน Ollama

{  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,        },      },    },  },}

ตั้งค่า dimensions สำหรับโมเดล embedding ที่ไม่ใช่มาตรฐาน OpenClaw รู้ค่า dimensions สำหรับ text-embedding-3-small และ text-embedding-3-large; โมเดลแบบกำหนดเอง ต้องมีค่านี้ในการกำหนดค่าเพื่อให้ LanceDB สร้างคอลัมน์เวกเตอร์ได้

สำหรับโมเดล embedding ภายในเครื่องขนาดเล็ก ให้ลด recallMaxChars หากคุณเห็นข้อผิดพลาด ความยาวบริบทจากเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่อง

ผู้ให้บริการที่เข้ากันได้กับ OpenAI

ผู้ให้บริการ embedding ที่เข้ากันได้กับ OpenAI บางรายปฏิเสธพารามิเตอร์ encoding_format ขณะที่บางรายละเลยพารามิเตอร์นี้และส่งคืนเวกเตอร์ number[] เสมอ ดังนั้น memory-lancedb จึงละ encoding_format ในคำขอ embedding และ ยอมรับได้ทั้งคำตอบแบบอาร์เรย์ float หรือคำตอบ float32 ที่เข้ารหัส base64

หากคุณมี endpoint embedding แบบดิบที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งไม่มี อะแดปเตอร์ผู้ให้บริการที่ถูกรวมมา ให้ละ embedding.provider (หรือปล่อยไว้เป็น openai) และ ตั้งค่า embedding.apiKey พร้อมกับ embedding.baseUrl วิธีนี้จะรักษาเส้นทางไคลเอนต์ ที่เข้ากันได้กับ OpenAI โดยตรงไว้

ตั้งค่า embedding.dimensions สำหรับผู้ให้บริการที่ค่า dimensions ของโมเดลไม่ได้ถูกรวมไว้ ตัวอย่างเช่น ZhiPu embedding-3 ใช้ dimensions 2048:

{  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,          },        },      },    },  },}

ขีดจำกัดการเรียกคืนและการบันทึก

memory-lancedb มีขีดจำกัดข้อความแยกกันสองรายการ:

recallMaxChars ควบคุมการเรียกคืนอัตโนมัติ เครื่องมือ memory_recall เส้นทางคิวรี memory_forget และ openclaw ltm search การเรียกคืนอัตโนมัติจะเลือก ข้อความผู้ใช้ล่าสุดจากรอบการทำงานก่อน และจะย้อนกลับไปใช้พรอมป์ทั้งหมดเฉพาะเมื่อไม่มี ข้อความผู้ใช้ให้ใช้ วิธีนี้ช่วยกันข้อมูลเมตาของช่องทางและบล็อกพรอมป์ขนาดใหญ่ ออกจากคำขอ embedding

captureMaxChars ควบคุมว่าคำตอบสั้นพอที่จะถูกพิจารณา สำหรับการบันทึกอัตโนมัติหรือไม่ ไม่ได้จำกัด embedding ของคิวรีเรียกคืน

customTriggers ช่วยให้คุณเพิ่มวลีการบันทึกอัตโนมัติแบบตรงตัวโดยไม่ต้องเขียน regular expression ทริกเกอร์ในตัวประกอบด้วยวลีเกี่ยวกับหน่วยความจำที่พบบ่อยในภาษาอังกฤษ เช็ก จีน ญี่ปุ่น และเกาหลี

คำสั่ง

เมื่อ memory-lancedb เป็น Plugin หน่วยความจำที่ใช้งานอยู่ จะลงทะเบียน namespace ltm ของ CLI:

openclaw ltm listopenclaw ltm search "project preferences"openclaw ltm stats

คำสั่งย่อย query จะรันคิวรีแบบไม่ใช้เวกเตอร์กับตาราง LanceDB โดยตรง:

openclaw ltm query --cols id,text,createdAt --limit 20openclaw ltm query --filter "category = 'preference'" --order-by createdAt:desc

• --cols <columns>: รายการคอลัมน์ที่อนุญาตแบบคั่นด้วยจุลภาค (ค่าเริ่มต้นคือ id, text, importance, category, createdAt)
• --filter <condition>: ส่วนคำสั่ง WHERE แบบ SQL; จำกัดที่ 200 อักขระ และจำกัดเฉพาะตัวอักษรและตัวเลข ตัวดำเนินการเปรียบเทียบ เครื่องหมายคำพูด วงเล็บ และเครื่องหมายวรรคตอนที่ปลอดภัยชุดเล็ก
• --limit <n>: จำนวนเต็มบวก; ค่าเริ่มต้น 10
• --order-by <column>:<asc|desc>: การเรียงลำดับในหน่วยความจำที่ใช้หลังตัวกรอง; คอลัมน์ที่ใช้เรียงลำดับจะถูกรวมในการ projection โดยอัตโนมัติ

Agent ยังได้รับเครื่องมือหน่วยความจำ LanceDB จาก Plugin หน่วยความจำที่ใช้งานอยู่ด้วย:

• memory_recall สำหรับการเรียกคืนที่มี LanceDB รองรับ
• memory_store สำหรับบันทึกข้อเท็จจริงสำคัญ ค่ากำหนด การตัดสินใจ และเอนทิตี
• memory_forget สำหรับลบหน่วยความจำที่ตรงกัน

พื้นที่จัดเก็บ

โดยค่าเริ่มต้น ข้อมูล LanceDB จะอยู่ใต้ ~/.openclaw/memory/lancedb แทนที่ พาธด้วย dbPath:

{  plugins: {    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          dbPath: "~/.openclaw/memory/lancedb",          embedding: {            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",            model: "text-embedding-3-small",          },        },      },    },  },}

storageOptions รับคู่คีย์/ค่าสตริงสำหรับ backend พื้นที่จัดเก็บของ LanceDB และ รองรับการขยาย ${ENV_VAR}:

{  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",          },        },      },    },  },}

การขึ้นต่อกันของ runtime

memory-lancedb ขึ้นต่อแพ็กเกจเนทีฟ @lancedb/lancedb OpenClaw แบบแพ็กเกจ ถือว่าแพ็กเกจนั้นเป็นส่วนหนึ่งของแพ็กเกจ Plugin การเริ่มต้น Gateway จะไม่ซ่อมแซม dependency ของ Plugin; หาก dependency หายไป ให้ติดตั้งใหม่หรือ อัปเดตแพ็กเกจ Plugin แล้วรีสตาร์ท Gateway

หากการติดตั้งเก่าบันทึกข้อผิดพลาดว่าไม่มี dist/package.json หรือไม่มี @lancedb/lancedb ระหว่างโหลด Plugin ให้อัปเกรด OpenClaw และรีสตาร์ท Gateway

หาก Plugin บันทึกว่า LanceDB ไม่พร้อมใช้งานบน darwin-x64 ให้ใช้ backend หน่วยความจำเริ่มต้นบนเครื่องนั้น ย้าย Gateway ไปยังแพลตฟอร์มที่รองรับ หรือ ปิดใช้งาน memory-lancedb

การแก้ไขปัญหา

ความยาวอินพุตเกินความยาวบริบท

โดยปกติหมายความว่าโมเดล embedding ปฏิเสธคิวรีเรียกคืน:

memory-lancedb: recall failed: Error: 400 the input length exceeds the context length

ตั้งค่า recallMaxChars ให้ต่ำลง แล้วรีสตาร์ท Gateway:

{  plugins: {    entries: {      "memory-lancedb": {        config: {          recallMaxChars: 400,        },      },    },  },}

สำหรับ Ollama ให้ตรวจสอบด้วยว่าเซิร์ฟเวอร์ embedding เข้าถึงได้จากโฮสต์ Gateway:

curl http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"model":"mxbai-embed-large","input":"hello"}'

โมเดล embedding ไม่รองรับ

หากไม่มี dimensions จะรู้เฉพาะค่า dimensions ของ OpenAI embedding ในตัวเท่านั้น สำหรับโมเดล embedding ภายในเครื่องหรือแบบกำหนดเอง ให้ตั้งค่า embedding.dimensions เป็นขนาดเวกเตอร์ ที่โมเดลนั้นรายงาน

โหลด Plugin แล้วแต่ไม่มีหน่วยความจำปรากฏ

ตรวจสอบว่า plugins.slots.memory ชี้ไปที่ memory-lancedb แล้วรัน:

openclaw ltm statsopenclaw ltm search "recent preference"

หากปิดใช้งาน autoCapture Plugin จะเรียกคืนหน่วยความจำที่มีอยู่ แต่จะ ไม่จัดเก็บหน่วยความจำใหม่โดยอัตโนมัติ ใช้เครื่องมือ memory_store หรือเปิดใช้งาน autoCapture หากคุณต้องการการบันทึกอัตโนมัติ

ที่เกี่ยวข้อง

• ภาพรวมหน่วยความจำ
• Active Memory
• การค้นหาหน่วยความจำ
• Memory Wiki
• Ollama