Ana içeriğe atla

​
Yerleşik Bellek Motoru

Yerleşik motor, varsayılan bellek arka ucudur. Bellek dizininizi aracı başına bir SQLite veritabanında saklar ve başlamak için ek bağımlılık gerektirmez.

​
Sağladıkları

  • FTS5 tam metin dizinleme (BM25 puanlama) aracılığıyla anahtar sözcük araması.
  • Desteklenen herhangi bir sağlayıcıdan embedding’ler aracılığıyla vektör araması.
  • En iyi sonuçlar için ikisini birleştiren hibrit arama.
  • Çince, Japonca ve Korece için trigram tokenizasyonu aracılığıyla CJK desteği.
  • Veritabanı içi vektör sorguları için sqlite-vec hızlandırması (isteğe bağlı).

​
Başlangıç

OpenAI, Gemini, Voyage veya Mistral için bir API anahtarınız varsa, yerleşik motor bunu otomatik olarak algılar ve vektör aramayı etkinleştirir. Yapılandırma gerekmez. Bir sağlayıcıyı açıkça ayarlamak için: 
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}
Bir embedding sağlayıcısı olmadan yalnızca anahtar sözcük araması kullanılabilir.

​
Desteklenen embedding sağlayıcıları

SağlayıcıKimlikOtomatik algılanırNotlar
OpenAIopenaiEvetVarsayılan: text-embedding-3-small
GeminigeminiEvetÇok modluyu destekler (görüntü + ses)
VoyagevoyageEvet
MistralmistralEvet
OllamaollamaHayırYerel, açıkça ayarlanmalıdır
LocallocalEvet (ilk)GGUF modeli, ~0.6 GB indirme
Otomatik algılama, yukarıda gösterilen sırayla API anahtarı çözümlenebilen ilk sağlayıcıyı seçer. Geçersiz kılmak için memorySearch.provider ayarlayın.

​
Dizinleme nasıl çalışır

OpenClaw, MEMORY.md ve memory/*.md dosyalarını parçalar hâlinde (~400 token, 80 token çakışma ile) dizinler ve bunları aracı başına bir SQLite veritabanında saklar.
  • Dizin konumu: ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
  • Dosya izleme: bellek dosyalarındaki değişiklikler gecikmeli bir yeniden dizinlemeyi tetikler (1.5 sn).
  • Otomatik yeniden dizinleme: embedding sağlayıcısı, model veya parçalama yapılandırması değiştiğinde tüm dizin otomatik olarak yeniden oluşturulur.
  • İstek üzerine yeniden dizinleme: openclaw memory index --force
memorySearch.extraPaths ile çalışma alanı dışındaki Markdown dosyalarını da dizinleyebilirsiniz. Bkz. yapılandırma başvurusu.

​
Ne zaman kullanılmalı

Yerleşik motor, çoğu kullanıcı için doğru seçimdir:
  • Ek bağımlılık olmadan kutudan çıktığı gibi çalışır.
  • Anahtar sözcük ve vektör aramasını iyi şekilde işler.
  • Tüm embedding sağlayıcılarını destekler.
  • Hibrit arama, her iki getirme yaklaşımının en iyi yönlerini birleştirir.
Yeniden sıralama, sorgu genişletme gerekiyorsa veya çalışma alanı dışındaki dizinleri dizinlemek istiyorsanız QMD’ye geçmeyi değerlendirin. Otomatik kullanıcı modelleme ile oturumlar arası bellek istiyorsanız Honcho’yu değerlendirin.

​
Sorun giderme

Bellek araması devre dışı mı? openclaw memory status komutunu kontrol edin. Hiçbir sağlayıcı algılanmıyorsa birini açıkça ayarlayın veya bir API anahtarı ekleyin. Sonuçlar eski mi? Yeniden oluşturmak için openclaw memory index --force çalıştırın. İzleyici nadir uç durumlarda değişiklikleri kaçırabilir. sqlite-vec yüklenmiyor mu? OpenClaw otomatik olarak işlem içi cosine similarity kullanımına geri döner. Belirli yükleme hatası için günlükleri kontrol edin.

​
Yapılandırma

Embedding sağlayıcı kurulumu, hibrit arama ayarı (ağırlıklar, MMR, zamansal azalma), toplu dizinleme, çok modlu bellek, sqlite-vec, ek yollar ve diğer tüm yapılandırma seçenekleri için bkz. Bellek yapılandırma başvurusu.