Пошук у пам’яті

memory_search знаходить релевантні нотатки з ваших файлів пам’яті, навіть якщо формулювання відрізняється від оригінального тексту. Він працює, індексуючи пам’ять у невеликі фрагменти та шукаючи в них за допомогою embeddings, ключових слів або обох підходів.

Швидкий старт

Якщо у вас налаштовано API-ключ OpenAI, Gemini, Voyage або Mistral, пошук у пам’яті працює автоматично. Щоб явно вказати провайдера:

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai", // or "gemini", "local", "ollama", etc.
      },
    },
  },
}

Для локальних embeddings без API-ключа використовуйте provider: "local" (потрібен node-llama-cpp).

Підтримувані провайдери

Провайдер	ID	Потрібен API-ключ	Примітки
OpenAI	`openai`	Так	Автовиявлення, швидко
Gemini	`gemini`	Так	Підтримує індексування зображень/аудіо
Voyage	`voyage`	Так	Автовиявлення
Mistral	`mistral`	Так	Автовиявлення
Ollama	`ollama`	Ні	Локальний, потрібно вказати явно
Local	`local`	Ні	Модель GGUF, завантаження ~0.6 ГБ

Як працює пошук

OpenClaw запускає два шляхи пошуку паралельно й об’єднує результати:

Векторний пошук знаходить нотатки зі схожим змістом («gateway host» відповідає «машина, на якій працює OpenClaw»).
Пошук за ключовими словами BM25 знаходить точні збіги (ID, рядки помилок, ключі конфігурації).

Якщо доступний лише один шлях (немає embeddings або FTS), окремо працює лише він.

Поліпшення якості пошуку

Дві необов’язкові функції допомагають, коли у вас велика історія нотаток:

Temporal decay

Старі нотатки поступово втрачають вагу в ранжуванні, щоб новіша інформація піднімалася вище. Із типовим періодом напіврозпаду 30 днів нотатка з минулого місяця матиме 50% від своєї початкової ваги. Evergreen-файли на кшталт MEMORY.md ніколи не піддаються зниженню ваги.

Увімкніть temporal decay, якщо ваш агент має щоденні нотатки за багато місяців і застаріла інформація постійно випереджає недавній контекст.

MMR (різноманітність)

Зменшує кількість повторюваних результатів. Якщо п’ять нотаток згадують ту саму конфігурацію роутера, MMR гарантує, що верхні результати охоплюватимуть різні теми замість повторень.

Увімкніть MMR, якщо memory_search постійно повертає майже однакові фрагменти з різних щоденних нотаток.

Увімкнення обох

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        query: {
          hybrid: {
            mmr: { enabled: true },
            temporalDecay: { enabled: true },
          },
        },
      },
    },
  },
}

Мультимодальна пам’ять

З Gemini Embedding 2 ви можете індексувати зображення та аудіофайли разом із Markdown. Пошукові запити лишаються текстовими, але зіставляються з візуальним та аудіовмістом. Див. довідник конфігурації пам’яті для налаштування.