Chuyển đến nội dung chính

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.openclaw.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

Công cụ tích hợp là backend bộ nhớ mặc định. Nó lưu chỉ mục bộ nhớ của bạn trong cơ sở dữ liệu SQLite riêng cho từng agent và không cần phụ thuộc bổ sung để bắt đầu.

Công cụ này cung cấp gì

  • Tìm kiếm từ khóa thông qua lập chỉ mục toàn văn FTS5 (chấm điểm BM25).
  • Tìm kiếm vector thông qua embedding từ bất kỳ nhà cung cấp nào được hỗ trợ.
  • Tìm kiếm kết hợp kết hợp cả hai để có kết quả tốt nhất.
  • Hỗ trợ CJK thông qua tách token trigram cho tiếng Trung, tiếng Nhật và tiếng Hàn.
  • Tăng tốc sqlite-vec cho truy vấn vector trong cơ sở dữ liệu (tùy chọn).

Bắt đầu

Nếu bạn có khóa API cho OpenAI, Gemini, Voyage, Mistral hoặc DeepInfra, công cụ tích hợp sẽ tự phát hiện và bật tìm kiếm vector. Không cần cấu hình. Để đặt nhà cung cấp rõ ràng:
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}
Nếu không có nhà cung cấp embedding, chỉ có tìm kiếm từ khóa khả dụng. Để buộc dùng nhà cung cấp embedding cục bộ tích hợp, hãy cài đặt gói runtime tùy chọn node-llama-cpp bên cạnh OpenClaw, rồi trỏ local.modelPath đến một tệp GGUF:
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "local",
        fallback: "none",
        local: {
          modelPath: "~/.node-llama-cpp/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",
        },
      },
    },
  },
}

Nhà cung cấp embedding được hỗ trợ

Nhà cung cấpIDTự phát hiệnGhi chú
OpenAIopenaiMặc định: text-embedding-3-small
GeminigeminiHỗ trợ đa phương thức (ảnh + âm thanh)
Voyagevoyage
Mistralmistral
DeepInfradeepinfraMặc định: BAAI/bge-m3
OllamaollamaKhôngCục bộ, đặt rõ ràng
Cục bộlocalCó (đầu tiên)Runtime node-llama-cpp tùy chọn
Tự phát hiện chọn nhà cung cấp đầu tiên có thể phân giải được khóa API, theo thứ tự được hiển thị. Đặt memorySearch.provider để ghi đè.

Cách lập chỉ mục hoạt động

OpenClaw lập chỉ mục MEMORY.mdmemory/*.md thành các đoạn (~400 token với phần chồng lặp 80 token) và lưu chúng trong cơ sở dữ liệu SQLite riêng cho từng agent.
  • Vị trí chỉ mục: ~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite
  • Bảo trì lưu trữ: Các tệp phụ SQLite WAL được giới hạn bằng checkpoint định kỳ và khi tắt.
  • Theo dõi tệp: thay đổi đối với tệp bộ nhớ kích hoạt lập chỉ mục lại có debounce (1,5 giây).
  • Tự động lập chỉ mục lại: khi nhà cung cấp embedding, mô hình hoặc cấu hình chia đoạn thay đổi, toàn bộ chỉ mục được tự động xây dựng lại.
  • Lập chỉ mục lại theo yêu cầu: openclaw memory index --force
Bạn cũng có thể lập chỉ mục các tệp Markdown bên ngoài workspace bằng memorySearch.extraPaths. Xem tham chiếu cấu hình.

Khi nào nên dùng

Công cụ tích hợp là lựa chọn phù hợp cho hầu hết người dùng:
  • Hoạt động ngay mà không cần phụ thuộc bổ sung.
  • Xử lý tốt tìm kiếm từ khóa và vector.
  • Hỗ trợ tất cả nhà cung cấp embedding.
  • Tìm kiếm kết hợp kết hợp điểm mạnh nhất của cả hai cách truy xuất.
Cân nhắc chuyển sang QMD nếu bạn cần xếp hạng lại, mở rộng truy vấn, hoặc muốn lập chỉ mục các thư mục bên ngoài workspace. Cân nhắc Honcho nếu bạn muốn bộ nhớ xuyên phiên với mô hình hóa người dùng tự động.

Khắc phục sự cố

Tìm kiếm bộ nhớ bị tắt? Kiểm tra openclaw memory status. Nếu không phát hiện nhà cung cấp nào, hãy đặt một nhà cung cấp rõ ràng hoặc thêm khóa API. Không phát hiện nhà cung cấp cục bộ? Xác nhận đường dẫn cục bộ tồn tại và chạy:
openclaw memory status --deep --agent main
openclaw memory index --force --agent main
Cả lệnh CLI độc lập và Gateway đều dùng cùng id nhà cung cấp local. Nếu nhà cung cấp được đặt thành auto, embedding cục bộ chỉ được xét đầu tiên khi memorySearch.local.modelPath trỏ đến một tệp cục bộ hiện có. Kết quả cũ? Chạy openclaw memory index --force để xây dựng lại. Trình theo dõi có thể bỏ lỡ thay đổi trong một số trường hợp hiếm gặp. sqlite-vec không tải? OpenClaw tự động quay về tính độ tương đồng cosine trong tiến trình. Kiểm tra nhật ký để biết lỗi tải cụ thể.

Cấu hình

Để thiết lập nhà cung cấp embedding, tinh chỉnh tìm kiếm kết hợp (trọng số, MMR, suy giảm theo thời gian), lập chỉ mục theo lô, bộ nhớ đa phương thức, sqlite-vec, đường dẫn bổ sung và mọi núm cấu hình khác, xem tham chiếu cấu hình Bộ nhớ.

Liên quan