--- read_when: - Bellek arama sağlayıcılarını veya gömme modellerini yapılandırmak istiyorsunuz - QMD arka ucunu kurmak istiyorsunuz - Hibrit aramayı, MMR'yi veya zamansal zayıflamayı ayarlamak istiyorsunuz - Çok modlu bellek indekslemeyi etkinleştirmek istiyorsunuz sidebarTitle: Memory config summary: Bellek araması, gömme sağlayıcıları, QMD, hibrit arama ve çok modlu dizinleme için tüm yapılandırma ayarları title: Bellek yapılandırması başvurusu x-i18n: generated_at: "2026-06-28T22:33:54Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: de7d1c23cd415293001ef59ae2572cd7bfe9a88c70c1e4cf138ee60664ff0ac2 source_path: reference/memory-config.md workflow: 16 --- Bu sayfa, OpenClaw bellek araması için her yapılandırma ayarını listeler. Kavramsal genel bakışlar için bkz.: Belleğin nasıl çalıştığı. Varsayılan SQLite arka ucu. Yerel öncelikli yan süreç. Arama işlem hattı ve ayarlama. Etkileşimli oturumlar için bellek alt ajanı. Aksi belirtilmedikçe tüm bellek araması ayarları `openclaw.json` içinde `agents.defaults.memorySearch` altında bulunur. **aktif bellek** özellik anahtarını ve alt ajan yapılandırmasını arıyorsanız, bu `memorySearch` yerine `plugins.entries.active-memory` altında bulunur. Aktif bellek iki kapılı bir model kullanır: 1. Plugin etkin olmalı ve geçerli ajan kimliğini hedeflemelidir 2. İstek, uygun bir etkileşimli kalıcı sohbet oturumu olmalıdır Etkinleştirme modeli, Plugin tarafından sahiplenilen yapılandırma, transkript kalıcılığı ve güvenli kullanıma alma deseni için [Active Memory](/tr/concepts/active-memory) bölümüne bakın. --- ## Sağlayıcı seçimi | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ---------- | --------- | ------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `provider` | `string` | `"openai"` | `bedrock`, `deepinfra`, `gemini`, `github-copilot`, `local`, `mistral`, `ollama`, `openai`, `openai-compatible` veya `voyage` gibi gömme bağdaştırıcısı kimliği; `api` değeri bir bellek gömme bağdaştırıcısına veya OpenAI uyumlu model API'sine işaret eden yapılandırılmış bir `models.providers.` de olabilir | | `model` | `string` | sağlayıcı varsayılanı | Gömme modeli adı | | `fallback` | `string` | `"none"` | Birincil başarısız olduğunda kullanılacak yedek bağdaştırıcı kimliği | | `enabled` | `boolean` | `true` | Bellek aramasını etkinleştir veya devre dışı bırak | `provider` ayarlanmadığında OpenClaw, OpenAI gömmelerini kullanır. Gemini, Voyage, Mistral, DeepInfra, Bedrock, GitHub Copilot, Ollama, yerel bir GGUF modeli veya OpenAI uyumlu bir `/v1/embeddings` uç noktası kullanmak için `provider` değerini açıkça ayarlayın. Hâlâ `provider: "auto"` diyen eski yapılandırmalar `openai` olarak çözümlenir. Gömme sağlayıcısını, modeli, sağlayıcı ayarlarını, kaynakları, kapsamı, parçalamayı veya tokenizer'ı değiştirmek mevcut SQLite vektör dizinini uyumsuz hâle getirebilir. OpenClaw, her şeyi otomatik olarak yeniden gömmek yerine vektör aramasını duraklatır ve bir dizin kimliği uyarısı bildirir. Hazır olduğunuzda `openclaw memory status --index --agent ` veya `openclaw memory index --force --agent ` ile yeniden oluşturun. `provider` ayarlanmamışsa, eski `provider: "auto"` mevcutsa veya `provider: "none"` bilinçli olarak yalnızca FTS modunu seçiyorsa, gömmeler kullanılamadığında bellek geri çağırma yine de sözcüksel FTS sıralamasını kullanabilir. Açık yerel olmayan sağlayıcılar kapalı biçimde başarısız olur. `memorySearch.provider` değerini OpenAI, Gemini, Voyage, Mistral, Bedrock, GitHub Copilot, DeepInfra, Ollama, LM Studio veya OpenAI uyumlu özel bir sağlayıcı gibi somut bir uzak destekli sağlayıcıya ayarlarsanız ve bu sağlayıcı çalışma zamanında kullanılamazsa, `memory_search` sessizce yalnızca FTS geri çağırmasına geçmek yerine kullanılamaz sonucu döndürür. Sağlayıcı/kimlik doğrulama yapılandırmasını düzeltin, erişilebilir bir sağlayıcıya geçin veya bilinçli olarak yalnızca FTS geri çağırması istiyorsanız `provider: "none"` ayarlayın. ### Özel sağlayıcı kimlikleri `memorySearch.provider`, `ollama` gibi belleğe özel sağlayıcı bağdaştırıcıları veya `openai-responses` / `openai-completions` gibi OpenAI uyumlu model API'leri için özel bir `models.providers.` girdisine işaret edebilir. OpenClaw, uç nokta, kimlik doğrulama ve model öneki işleme için özel sağlayıcı kimliğini korurken gömme bağdaştırıcısı için bu sağlayıcının `api` sahibini çözümler. Bu, çoklu GPU veya çoklu ana makine kurulumlarının bellek gömmelerini belirli bir yerel uç noktaya ayırmasını sağlar: ```json5 { models: { providers: { "ollama-5080": { api: "ollama", baseUrl: "http://gpu-box.local:11435", apiKey: "ollama-local", models: [{ id: "qwen3-embedding:0.6b" }], }, }, }, agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "ollama-5080", model: "qwen3-embedding:0.6b", }, }, }, } ``` ### API anahtarı çözümleme Uzak gömmeler bir API anahtarı gerektirir. Bedrock bunun yerine AWS SDK varsayılan kimlik bilgisi zincirini kullanır (örnek rolleri, SSO, erişim anahtarları). | Sağlayıcı | Ortam değişkeni | Yapılandırma anahtarı | | -------------- | -------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Bedrock | AWS kimlik bilgisi zinciri | API anahtarı gerekmez | | DeepInfra | `DEEPINFRA_API_KEY` | `models.providers.deepinfra.apiKey` | | Gemini | `GEMINI_API_KEY` | `models.providers.google.apiKey` | | GitHub Copilot | `COPILOT_GITHUB_TOKEN`, `GH_TOKEN`, `GITHUB_TOKEN` | Cihaz oturum açma yoluyla auth profili | | Mistral | `MISTRAL_API_KEY` | `models.providers.mistral.apiKey` | | Ollama | `OLLAMA_API_KEY` (yer tutucu) | -- | | OpenAI | `OPENAI_API_KEY` | `models.providers.openai.apiKey` | | Voyage | `VOYAGE_API_KEY` | `models.providers.voyage.apiKey` | Codex OAuth yalnızca sohbet/tamamlama işlemlerini kapsar ve gömme isteklerini karşılamaz. --- ## Uzak uç nokta yapılandırması Genel OpenAI sohbet kimlik bilgilerini devralmaması gereken genel bir OpenAI uyumlu `/v1/embeddings` sunucusu için `provider: "openai-compatible"` kullanın. Özel API temel URL'si. API anahtarını geçersiz kıl. Ek HTTP üst bilgileri (sağlayıcı varsayılanlarıyla birleştirilir). ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "openai-compatible", model: "text-embedding-3-small", remote: { baseUrl: "https://api.example.com/v1/", apiKey: "YOUR_KEY", }, }, }, }, } ``` --- ## Sağlayıcıya özel yapılandırma | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ---------------------- | -------- | ---------------------- | --------------------------------------------- | | `model` | `string` | `gemini-embedding-001` | `gemini-embedding-2-preview` de desteklenir | | `outputDimensionality` | `number` | `3072` | Embedding 2 için: 768, 1536 veya 3072 | Modeli veya `outputDimensionality` değerini değiştirmek dizin kimliğini değiştirir. OpenClaw, bellek dizinini açıkça yeniden oluşturana kadar vektör aramasını duraklatır. OpenAI uyumlu gömme uç noktaları, sağlayıcıya özel `input_type` istek alanlarını kullanmayı seçebilir. Bu, sorgu ve belge gömmeleri için farklı etiketler gerektiren asimetrik gömme modellerinde kullanışlıdır. | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ------------------- | -------- | ---------- | ---------------------------------------------------- | | `inputType` | `string` | ayarlanmamış | Sorgu ve belge gömmeleri için paylaşılan `input_type` | | `queryInputType` | `string` | ayarlanmamış | Sorgu zamanı `input_type`; `inputType` değerini geçersiz kılar | | `documentInputType` | `string` | ayarlanmamış | Dizin/belge `input_type`; `inputType` değerini geçersiz kılar | ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "openai-compatible", remote: { baseUrl: "https://embeddings.example/v1", apiKey: "${EMBEDDINGS_API_KEY}", }, model: "asymmetric-embedder", queryInputType: "query", documentInputType: "passage", }, }, }, } ``` Bu değerleri değiştirmek, sağlayıcı toplu dizinleme için gömme önbelleği kimliğini etkiler ve yukarı akış modeli etiketleri farklı işlediğinde bunun ardından bellek yeniden dizinleme yapılmalıdır. ### Bedrock gömme yapılandırması Bedrock, AWS SDK varsayılan kimlik bilgisi zincirini kullanır; API anahtarı gerekmez. OpenClaw, Bedrock etkin bir örnek rolüyle EC2 üzerinde çalışıyorsa yalnızca sağlayıcıyı ve modeli ayarlayın: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "bedrock", model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", }, }, }, } ``` | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ---------------------- | -------- | ----------------------------- | ------------------------------ | | `model` | `string` | `amazon.titan-embed-text-v2:0` | Herhangi bir Bedrock gömme model kimliği | | `outputDimensionality` | `number` | model varsayılanı | Titan V2 için: 256, 512 veya 1024 | **Desteklenen modeller** (aile algılama ve boyut varsayılanlarıyla): | Model Kimliği | Sağlayıcı | Varsayılan Boyutlar | Yapılandırılabilir Boyutlar | | ------------------------------------------ | ---------- | ------------ | -------------------- | | `amazon.titan-embed-text-v2:0` | Amazon | 1024 | 256, 512, 1024 | | `amazon.titan-embed-text-v1` | Amazon | 1536 | -- | | `amazon.titan-embed-g1-text-02` | Amazon | 1536 | -- | | `amazon.titan-embed-image-v1` | Amazon | 1024 | -- | | `amazon.nova-2-multimodal-embeddings-v1:0` | Amazon | 1024 | 256, 384, 1024, 3072 | | `cohere.embed-english-v3` | Cohere | 1024 | -- | | `cohere.embed-multilingual-v3` | Cohere | 1024 | -- | | `cohere.embed-v4:0` | Cohere | 1536 | 256-1536 | | `twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0` | TwelveLabs | 512 | -- | | `twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0` | TwelveLabs | 1024 | -- | Aktarım hızı sonekli varyantlar (ör. `amazon.titan-embed-text-v1:2:8k`) temel modelin yapılandırmasını devralır. **Kimlik doğrulama:** Bedrock kimlik doğrulaması standart AWS SDK kimlik bilgisi çözümleme sırasını kullanır: 1. Ortam değişkenleri (`AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`) 2. SSO token önbelleği 3. Web kimliği token kimlik bilgileri 4. Paylaşılan kimlik bilgileri ve yapılandırma dosyaları 5. ECS veya EC2 metadata kimlik bilgileri Bölge `AWS_REGION`, `AWS_DEFAULT_REGION`, `amazon-bedrock` sağlayıcısının `baseUrl` değerinden çözümlenir veya varsayılan olarak `us-east-1` kullanılır. **IAM izinleri:** IAM rolü veya kullanıcısı şunlara ihtiyaç duyar: ```json { "Effect": "Allow", "Action": "bedrock:InvokeModel", "Resource": "*" } ``` En düşük ayrıcalık için `InvokeModel` kapsamını belirli modelle sınırlandırın: ``` arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0 ``` | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | --------------------- | ------------------ | ---------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `local.modelPath` | `string` | otomatik indirilir | GGUF model dosyasının yolu | | `local.modelCacheDir` | `string` | node-llama-cpp varsayılanı | İndirilen modeller için önbellek dizini | | `local.contextSize` | `number \| "auto"` | `4096` | Gömme bağlamı için bağlam penceresi boyutu. 4096, ağırlık dışı VRAM'i sınırlarken tipik parçaları (128-512 token) kapsar. Kısıtlı ana makinelerde 1024-2048'e düşürün. `"auto"` modelin eğitilmiş maksimumunu kullanır; 8B+ modeller için önerilmez (Qwen3-Embedding-8B: 40 960 token -> ~32 GB VRAM, 4096'da ~8.8 GB). | Önce resmi llama.cpp sağlayıcısını kurun: `openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider`. Varsayılan model: `embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf` (~0.6 GB, otomatik indirilir). Kaynak checkout'ları hâlâ yerel derleme onayı gerektirir: `pnpm approve-builds`, ardından `pnpm rebuild node-llama-cpp`. Gateway'in kullandığı aynı sağlayıcı yolunu doğrulamak için bağımsız CLI'yi kullanın: ```bash openclaw memory status --deep --agent main openclaw memory index --force --agent main ``` Yerel GGUF gömmeleri için `provider: "local"` değerini açıkça ayarlayın. Açık yerel yapılandırmalar için `hf:` ve HTTP(S) model referansları desteklenir, ancak varsayılan sağlayıcıyı değiştirmezler. ### Satır içi gömme zaman aşımı Bellek indeksleme sırasında satır içi gömme toplu işlemleri için zaman aşımını geçersiz kılın. Ayarlanmamışsa sağlayıcı varsayılanı kullanılır: `local`, `ollama` ve `lmstudio` gibi yerel/kendi barındırılan sağlayıcılar için 600 saniye, barındırılan sağlayıcılar için 120 saniye. Yerel CPU'ya bağlı gömme toplu işlemleri sağlıklı ama yavaş olduğunda bunu artırın. --- ## Karma arama yapılandırması Tümü `memorySearch.query.hybrid` altında: | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | --------------------- | --------- | ------- | ---------------------------------- | | `enabled` | `boolean` | `true` | Karma BM25 + vektör aramasını etkinleştir | | `vectorWeight` | `number` | `0.7` | Vektör puanları için ağırlık (0-1) | | `textWeight` | `number` | `0.3` | BM25 puanları için ağırlık (0-1) | | `candidateMultiplier` | `number` | `4` | Aday havuzu boyutu çarpanı | | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ------------- | --------- | ------- | ------------------------------------ | | `mmr.enabled` | `boolean` | `false` | MMR yeniden sıralamayı etkinleştir | | `mmr.lambda` | `number` | `0.7` | 0 = maksimum çeşitlilik, 1 = maksimum alaka | | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ---------------------------- | --------- | ------- | ------------------------- | | `temporalDecay.enabled` | `boolean` | `false` | Güncellik artışını etkinleştir | | `temporalDecay.halfLifeDays` | `number` | `30` | Puan her N günde yarıya iner | Kalıcı dosyalar (`MEMORY.md`, `memory/` içindeki tarihsiz dosyalar) hiçbir zaman zayıflatılmaz. ### Tam örnek ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { query: { hybrid: { vectorWeight: 0.7, textWeight: 0.3, mmr: { enabled: true, lambda: 0.7 }, temporalDecay: { enabled: true, halfLifeDays: 30 }, }, }, }, }, }, } ``` --- ## Ek bellek yolları | Anahtar | Tür | Açıklama | | ------------ | ---------- | --------------------------------------------- | | `extraPaths` | `string[]` | Dizine eklenecek ek dizinler veya dosyalar | ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { extraPaths: ["../team-docs", "/srv/shared-notes"], }, }, }, } ``` Yollar mutlak veya çalışma alanına göre olabilir. Dizinler `.md` dosyaları için özyinelemeli olarak taranır. Sembolik bağlantı işleme etkin arka uca bağlıdır: yerleşik motor sembolik bağlantıları yok sayar, QMD ise alttaki QMD tarayıcı davranışını izler. Ajan kapsamlı ajanlar arası döküm araması için `memory.qmd.paths` yerine `agents.list[].memorySearch.qmd.extraCollections` kullanın. Bu ek koleksiyonlar aynı `{ path, name, pattern? }` biçimini izler, ancak ajan başına birleştirilir ve yol geçerli çalışma alanının dışını gösterdiğinde açık paylaşılan adları koruyabilir. Aynı çözümlenmiş yol hem `memory.qmd.paths` hem de `memorySearch.qmd.extraCollections` içinde görünürse, QMD ilk girdiyi tutar ve yineleneni atlar. --- ## Çok modlu bellek (Gemini) Gemini Embedding 2 kullanarak görselleri ve sesi Markdown ile birlikte dizine ekleyin: | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ------------------------ | ---------- | ---------- | ------------------------------------- | | `multimodal.enabled` | `boolean` | `false` | Çok modlu dizinlemeyi etkinleştir | | `multimodal.modalities` | `string[]` | -- | `["image"]`, `["audio"]` veya `["all"]` | | `multimodal.maxFileBytes` | `number` | `10000000` | Dizinleme için en büyük dosya boyutu | Yalnızca `extraPaths` içindeki dosyalara uygulanır. Varsayılan bellek kökleri yalnızca Markdown olarak kalır. `gemini-embedding-2-preview` gerektirir. `fallback` `"none"` olmalıdır. Desteklenen biçimler: `.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.webp`, `.gif`, `.heic`, `.heif` (görseller); `.mp3`, `.wav`, `.ogg`, `.opus`, `.m4a`, `.aac`, `.flac` (ses). --- ## Gömme önbelleği | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ----------------- | --------- | ---------- | ------------------------------------- | | `cache.enabled` | `boolean` | `true` | Parça gömmelerini SQLite içinde önbelleğe al | | `cache.maxEntries` | `number` | `50000` | En fazla önbelleğe alınmış gömme | Yeniden dizinleme veya döküm güncellemeleri sırasında değişmemiş metnin yeniden gömülmesini önler. --- ## Toplu dizinleme | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ---------------------------- | --------- | ---------- | ------------------------------ | | `remote.nonBatchConcurrency` | `number` | `4` | Paralel satır içi gömmeler | | `remote.batch.enabled` | `boolean` | `false` | Toplu gömme API'sini etkinleştir | | `remote.batch.concurrency` | `number` | `2` | Paralel toplu işler | | `remote.batch.wait` | `boolean` | `true` | Toplu işlemin tamamlanmasını bekle | | `remote.batch.pollIntervalMs` | `number` | -- | Yoklama aralığı | | `remote.batch.timeoutMinutes` | `number` | -- | Toplu işlem zaman aşımı | `openai`, `gemini` ve `voyage` için kullanılabilir. OpenAI toplu işlemi, büyük geriye dönük doldurmalar için genellikle en hızlı ve en ucuz seçenektir. `remote.nonBatchConcurrency`, sağlayıcı toplu API'leri etkin olmadığında yerel/kendi barındırılan sağlayıcılar ve barındırılan sağlayıcılar tarafından kullanılan satır içi gömme çağrılarını denetler. Ollama, daha küçük yerel ana makineleri aşırı yüklememek için toplu olmayan dizinlemede varsayılan olarak `1` kullanır; daha büyük makinelerde daha yüksek bir değer ayarlayın. Bu, satır içi gömme çağrıları için zaman aşımını denetleyen `sync.embeddingBatchTimeoutSeconds` ayarından ayrıdır. --- ## Oturum belleği araması (deneysel) Oturum dökümlerini dizine ekleyin ve `memory_search` aracılığıyla kullanıma sunun: | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | --------------------------- | ---------- | ----------- | ------------------------------------- | | `experimental.sessionMemory` | `boolean` | `false` | Oturum dizinlemeyi etkinleştir | | `sources` | `string[]` | `["memory"]` | Dökümleri dahil etmek için `"sessions"` ekleyin | | `sync.sessions.deltaBytes` | `number` | `100000` | Yeniden dizinleme için bayt eşiği | | `sync.sessions.deltaMessages` | `number` | `50` | Yeniden dizinleme için ileti eşiği | Oturum dizinleme isteğe bağlıdır ve eşzamansız çalışır. Sonuçlar biraz eski olabilir. Oturum günlükleri diskte bulunur, bu nedenle dosya sistemi erişimini güven sınırı olarak değerlendirin. Oturum transkripti isabetleri de [`tools.sessions.visibility`](/tr/gateway/config-tools#toolssessions) ayarına uyar. Varsayılan `tree` görünürlüğü yalnızca mevcut oturumu ve onun başlattığı oturumları açığa çıkarır. DM gibi farklı bir oturumdan, ilgisiz ama aynı ajana ait Gateway tarafından gönderilmiş bir oturumu geri çağırmak için görünürlüğü bilinçli olarak `agent` değerine genişletin (`all` yalnızca ajanlar arası geri çağırma da gerektiğinde ve ajandan ajana ilke buna izin verdiğinde kullanılmalıdır). Aşağıdaki örnekler bu ayarları `agents.defaults` altına yerleştirir. Yalnızca bir ajanın oturum transkriptlerini dizine eklemesi ve araması gerekiyorsa, eşdeğer `memorySearch` ayarlarını ajan başına geçersiz kılmada da uygulayabilirsiniz. Aynı ajan Gateway'den DM'ye geri çağırma için: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { experimental: { sessionMemory: true }, sources: ["memory", "sessions"], }, }, }, tools: { sessions: { visibility: "agent" }, }, } ``` ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { experimental: { sessionMemory: true }, sources: ["memory", "sessions"], }, }, }, memory: { backend: "qmd", qmd: { sessions: { enabled: true }, }, }, tools: { sessions: { visibility: "agent" }, }, } ``` QMD kullanırken, `agents.defaults.memorySearch.experimental.sessionMemory` ve `sources: ["sessions"]` tek başlarına transkriptleri QMD'ye dışa aktarmaz. Ayrıca `memory.qmd.sessions.enabled: true` değerini de ayarlayın. --- ## SQLite vektör hızlandırma (sqlite-vec) | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ---------------------------- | --------- | ------------- | ----------------------------------------- | | `store.vector.enabled` | `boolean` | `true` | Vektör sorguları için sqlite-vec kullan | | `store.vector.extensionPath` | `string` | birlikte gelen | sqlite-vec yolunu geçersiz kıl | sqlite-vec kullanılamadığında, OpenClaw otomatik olarak süreç içi kosinüs benzerliğine geri döner. --- ## Dizin depolama Yerleşik bellek dizinleri, her ajanın OpenClaw SQLite veritabanında `agents//agent/openclaw-agent.sqlite` konumunda bulunur. | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | --------------------- | -------- | ---------- | ----------------------------------------- | | `store.fts.tokenizer` | `string` | `unicode61` | FTS5 belirteçleyici (`unicode61` veya `trigram`) | --- ## QMD arka uç yapılandırması Etkinleştirmek için `memory.backend = "qmd"` ayarlayın. Tüm QMD ayarları `memory.qmd` altında bulunur: | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ----------------------- | --------- | ---------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | | `command` | `string` | `qmd` | QMD çalıştırılabilir dosya yolu; hizmet `PATH` değeri kabuğunuzdan farklıysa mutlak yol ayarlayın | | `searchMode` | `string` | `search` | Arama komutu: `search`, `vsearch`, `query` | | `rerank` | `boolean` | -- | QMD yeniden sıralamasını atlamak için `searchMode: "query"` ve QMD 2.1+ ile `false` olarak ayarlayın | | `includeDefaultMemory` | `boolean` | `true` | `MEMORY.md` + `memory/**/*.md` öğelerini otomatik dizine ekle | | `paths[]` | `array` | -- | Ek yollar: `{ name, path, pattern? }` | | `sessions.enabled` | `boolean` | `false` | Oturum transkriptlerini QMD'ye dışa aktar | | `sessions.retentionDays` | `number` | -- | Transkript saklama | | `sessions.exportDir` | `string` | -- | Dışa aktarma dizini | `searchMode: "search"` yalnızca sözcüksel/BM25'tir. OpenClaw bu mod için, `memory status --deep` sırasında da dahil olmak üzere, semantik vektör hazır olma yoklamaları veya QMD gömme bakımı çalıştırmaz; `vsearch` ve `query` QMD vektör hazırlığı ve gömmeler gerektirmeye devam eder. `rerank: false` yalnızca QMD `query` modunu değiştirir ve QMD 2.1 veya daha yenisini gerektirir. Doğrudan CLI modunda OpenClaw `--no-rerank` geçirir; mcporter destekli MCP modunda QMD'nin birleşik sorgu aracına `rerank: false` geçirir. QMD'nin varsayılan sorgu yeniden sıralama davranışını kullanmak için ayarı boş bırakın. OpenClaw güncel QMD koleksiyonu ve MCP sorgu biçimlerini tercih eder, ancak gerektiğinde uyumlu koleksiyon desen bayraklarını ve daha eski MCP araç adlarını deneyerek eski QMD sürümlerini çalışır durumda tutar. QMD birden çok koleksiyon filtresi desteği sunduğunu bildirdiğinde, aynı kaynaklı koleksiyonlar tek bir QMD süreciyle aranır; daha eski QMD derlemeleri koleksiyon başına uyumluluk yolunu korur. Aynı kaynaklı, kalıcı bellek koleksiyonlarının birlikte gruplandığı anlamına gelir; oturum transkripti koleksiyonları ise ayrı bir grup olarak kalır, böylece kaynak çeşitlendirmesi hâlâ iki girdiye de sahip olur. QMD model geçersiz kılmaları OpenClaw yapılandırmasında değil, QMD tarafında kalır. QMD'nin modellerini genel olarak geçersiz kılmanız gerekiyorsa, Gateway çalışma zamanı ortamında `QMD_EMBED_MODEL`, `QMD_RERANK_MODEL` ve `QMD_GENERATE_MODEL` gibi ortam değişkenlerini ayarlayın. | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ------------------------- | --------- | ---------- | ------------------------------------- | | `update.interval` | `string` | `5m` | Yenileme aralığı | | `update.debounceMs` | `number` | `15000` | Dosya değişikliklerini debounce et | | `update.onBoot` | `boolean` | `true` | Uzun ömürlü QMD yöneticisi açıldığında yenile; anlık önyükleme güncellemesini atlamak için false olarak ayarlayın | | `update.startup` | `string` | `off` | İsteğe bağlı Gateway başlangıcı QMD başlatması: `off`, `idle` veya `immediate` | | `update.startupDelayMs` | `number` | `120000` | `startup: "idle"` yenilemesi çalışmadan önceki gecikme | | `update.waitForBootSync` | `boolean` | `false` | İlk yenilemesi tamamlanana kadar yöneticinin açılmasını engelle | | `update.embedInterval` | `string` | -- | Ayrı embed ritmi | | `update.commandTimeoutMs` | `number` | -- | QMD komutları için zaman aşımı | | `update.updateTimeoutMs` | `number` | -- | QMD güncelleme işlemleri için zaman aşımı | | `update.embedTimeoutMs` | `number` | -- | QMD embed işlemleri için zaman aşımı | | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | ------------------------- | -------- | ---------- | -------------------------- | | `limits.maxResults` | `number` | `6` | En fazla arama sonucu | | `limits.maxSnippetChars` | `number` | -- | Snippet uzunluğunu sınırla | | `limits.maxInjectedChars` | `number` | -- | Toplam enjekte edilen karakterleri sınırla | | `limits.timeoutMs` | `number` | `4000` | Arama zaman aşımı | Hangi oturumların QMD arama sonuçlarını alabileceğini denetler. [`session.sendPolicy`](/tr/gateway/config-agents#session) ile aynı şemadır: ```json5 { memory: { qmd: { scope: { default: "deny", rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }], }, }, }, } ``` Gönderilen varsayılan, doğrudan ve kanal oturumlarına izin verirken grupları reddetmeye devam eder. Varsayılan yalnızca DM'dir. `match.keyPrefix` normalleştirilmiş oturum anahtarıyla eşleşir; `match.rawKeyPrefix`, `agent::` dahil ham anahtarla eşleşir. `memory.citations` tüm backend'lere uygulanır: | Değer | Davranış | | ---------------- | --------------------------------------------------- | | `auto` (varsayılan) | Snippet'lere `Source: ` alt bilgisini dahil et | | `on` | Alt bilgiyi her zaman dahil et | | `off` | Alt bilgiyi atla (yol yine de dahili olarak aracıya iletilir) | Gateway başlangıcında QMD başlatması etkinleştirildiğinde, OpenClaw QMD'yi yalnızca uygun aracılar için başlatır. `update.onBoot` true ise ve hiçbir aralık/embed bakımı yapılandırılmamışsa, başlangıç önyükleme yenilemesi için tek seferlik bir yönetici kullanır ve bunu kapatır. Bir güncelleme veya embed aralığı yapılandırılmışsa, başlangıç uzun ömürlü QMD yöneticisini açar; böylece izleyicinin ve aralık zamanlayıcılarının sahibi olabilir. `update.onBoot: false` yalnızca anlık önyükleme yenilemesini atlar. ### Tam QMD örneği ```json5 { memory: { backend: "qmd", citations: "auto", qmd: { includeDefaultMemory: true, update: { interval: "5m", debounceMs: 15000 }, limits: { maxResults: 6, timeoutMs: 4000 }, scope: { default: "deny", rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }], }, paths: [{ name: "docs", path: "~/notes", pattern: "**/*.md" }], }, }, } ``` --- ## Dreaming Dreaming, `agents.defaults.memorySearch` altında değil, `plugins.entries.memory-core.config.dreaming` altında yapılandırılır. Dreaming tek bir zamanlanmış tarama olarak çalışır ve uygulama ayrıntısı olarak dahili light/deep/REM aşamalarını kullanır. Kavramsal davranış ve slash komutları için bkz. [Dreaming](/tr/concepts/dreaming). ### Kullanıcı ayarları | Anahtar | Tür | Varsayılan | Açıklama | | -------------------------------------- | --------- | -------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `enabled` | `boolean` | `false` | Dreaming'i tamamen etkinleştir veya devre dışı bırak | | `frequency` | `string` | `0 3 * * *` | Tam Dreaming taraması için isteğe bağlı Cron ritmi | | `model` | `string` | varsayılan model | İsteğe bağlı Dream Diary alt aracı model geçersiz kılması | | `phases.deep.maxPromotedSnippetTokens` | `number` | `160` | `MEMORY.md` içine yükseltilen her kısa süreli geri çağırma snippet'inden korunan en fazla tahmini token; kaynak meta verileri görünür kalır | ### Örnek ```json5 { plugins: { entries: { "memory-core": { subagent: { allowModelOverride: true, allowedModels: ["anthropic/claude-sonnet-4-6"], }, config: { dreaming: { enabled: true, frequency: "0 3 * * *", model: "anthropic/claude-sonnet-4-6", }, }, }, }, }, } ``` - Dreaming makine durumunu `memory/.dreams/` içine yazar. - Dreaming insan tarafından okunabilir anlatı çıktısını `DREAMS.md` dosyasına (veya mevcut `dreams.md` dosyasına) yazar. - `dreaming.model` mevcut Plugin alt aracı güven kapısını kullanır; etkinleştirmeden önce `plugins.entries.memory-core.subagent.allowModelOverride: true` olarak ayarlayın. - Dream Diary, yapılandırılmış model kullanılamadığında oturumun varsayılan modeliyle bir kez yeniden dener. Güven veya izin listesi hataları günlüğe kaydedilir ve sessizce yeniden denenmez. - light/deep/REM aşama politikası ve eşikleri dahili davranıştır, kullanıcıya yönelik yapılandırma değildir. ## İlgili - [Yapılandırma referansı](/tr/gateway/configuration-reference) - [Belleğe genel bakış](/tr/concepts/memory) - [Bellek araması](/tr/concepts/memory-search)