memory_search tìm các ghi chú liên quan trong tệp bộ nhớ của bạn, ngay cả khi
cách diễn đạt khác với văn bản gốc. Tính năng này chia bộ nhớ thành các phần nhỏ và
tìm kiếm chúng bằng embedding, từ khóa hoặc cả hai.
Bắt đầu nhanh
OpenClaw mặc định sử dụng embedding của OpenAI. Để sử dụng nhà cung cấp khác, hãy đặt
rõ ràng:
provider cũng có thể tham chiếu một mục models.providers.<id> tùy chỉnh (ví dụ:
ollama-5080), miễn là mục đó đặt api thành "ollama" hoặc
một ID nhà cung cấp khác có bộ điều hợp embedding bộ nhớ.
Để dùng embedding cục bộ mà không cần khóa API, hãy cài đặt plugin nhà cung cấp llama.cpp
chính thức và đặt provider: "local":
Các bản checkout mã nguồn vẫn cần phê duyệt bản dựng native: pnpm approve-builds, sau đó
pnpm rebuild node-llama-cpp.
Một số endpoint embedding tương thích với OpenAI yêu cầu các nhãn input_type
bất đối xứng, chẳng hạn như "query" cho tìm kiếm và "document"/"passage" cho các
phần đã lập chỉ mục. Đặt các giá trị này bằng queryInputType và documentInputType; xem
Tham chiếu cấu hình bộ nhớ.
Nhà cung cấp được hỗ trợ
Cách hoạt động của tìm kiếm
OpenClaw chạy song song hai luồng truy xuất và hợp nhất kết quả:
- Tìm kiếm vector đối sánh ý nghĩa tương tự (“máy chủ gateway” khớp với “máy
chạy OpenClaw”).
- Tìm kiếm từ khóa BM25 đối sánh các thuật ngữ chính xác (ID, chuỗi lỗi, khóa
cấu hình).
- Tìm kiếm tên tệp lập chỉ mục đường dẫn riêng biệt với nội dung ghi chú. Đường dẫn đầy đủ
chính xác, tên cơ sở và phần thân tên tệp được xếp hạng cao hơn các kết quả khớp một phần với đường dẫn,
trong khi đoạn trích và điểm từ khóa trong nội dung vẫn lấy từ nội dung ghi chú.
Nếu chỉ có một luồng khả dụng, luồng đó sẽ chạy độc lập.
Chế độ chỉ FTS. Đặt provider: "none" để chủ động tắt embedding
và chỉ tìm kiếm bằng từ khóa. Nếu để trống provider hoặc đặt thành "auto",
hệ thống cũng chuyển sang xếp hạng chỉ bằng từ khóa khi chưa cấu hình xác thực embedding
mà không báo lỗi; provider: "local" (nhà cung cấp GGUF/llama.cpp)
cũng hoạt động như vậy khi gặp lỗi.
Nhà cung cấp được chỉ định rõ ràng không khả dụng. Nếu bạn chỉ định rõ ràng bất kỳ nhà cung cấp nào khác
(ví dụ: openai, ollama, gemini) và nhà cung cấp đó không khả dụng tại
thời điểm yêu cầu (xác thực không hợp lệ, lỗi mạng), memory_search sẽ báo bộ nhớ
không khả dụng thay vì âm thầm hạ cấp xuống kết quả chỉ FTS. Điều này giúp
hiển thị rõ nhà cung cấp đã cấu hình nhưng đang bị lỗi. Đặt provider: "none" để chủ động
truy hồi chỉ bằng FTS, hoặc sửa cấu hình nhà cung cấp/xác thực để khôi phục xếp hạng
ngữ nghĩa.
Cải thiện chất lượng tìm kiếm
Hai tính năng tùy chọn giúp xử lý lịch sử ghi chú lớn.
Suy giảm theo thời gian
Trọng số xếp hạng của ghi chú cũ giảm dần để thông tin gần đây xuất hiện trước.
Với chu kỳ bán rã mặc định là 30 ngày, ghi chú từ tháng trước có điểm bằng 50% trọng số
ban đầu. MEMORY.md và các tệp không ghi ngày khác trong memory/ có giá trị
lâu dài và không bao giờ bị suy giảm; chỉ các tệp memory/YYYY-MM-DD.md có ghi ngày mới bị suy giảm.
Bật tính năng này nếu tác nhân của bạn có nhiều tháng ghi chú hằng ngày và thông tin cũ
liên tục xếp hạng cao hơn ngữ cảnh gần đây.
MMR (tính đa dạng)
Giảm kết quả trùng lặp. Nếu năm ghi chú đều đề cập đến cùng một cấu hình bộ định tuyến,
MMR bảo đảm các kết quả hàng đầu bao quát nhiều chủ đề khác nhau thay vì lặp lại.
Bật tính năng này nếu memory_search liên tục trả về các đoạn trích gần như trùng lặp từ
các ghi chú hằng ngày khác nhau.
Bật cả hai
Bộ nhớ đa phương thức
Với gemini-embedding-2-preview, bạn có thể lập chỉ mục hình ảnh và âm thanh cùng với
Markdown. Tính năng này chỉ áp dụng cho các tệp trong memorySearch.extraPaths; các thư mục gốc
bộ nhớ mặc định (MEMORY.md, memory/*.md) vẫn chỉ hỗ trợ Markdown. Truy vấn tìm kiếm
vẫn là văn bản nhưng có thể đối sánh với nội dung hình ảnh và âm thanh. Xem
Tham chiếu cấu hình bộ nhớ
để biết cách thiết lập.
Tìm kiếm bộ nhớ phiên
Để truy hồi toàn văn chính xác từ bản ghi phiên, hãy sử dụng sessions_search
rồi mở một kết quả bằng sessions_history. Tìm kiếm bộ nhớ phiên vẫn là phần bổ trợ
ngữ nghĩa mang tính thử nghiệm.
Bạn có thể tùy chọn lập chỉ mục bản ghi phiên để memory_search có thể truy hồi các
cuộc hội thoại trước đó. Tính năng này yêu cầu chủ động bật: đặt experimental.sessionMemory: true và thêm
"sessions" vào sources (sources mặc định là ["memory"]).
Các kết quả phiên tuân theo tools.sessions.visibility: "tree" mặc định hiển thị
phiên hiện tại, các phiên do phiên đó khởi tạo và các phiên nhóm của cùng tác nhân được theo dõi
thông qua nhận biết nhóm xung quanh. Với session.dmScope: "main", cấu hình DM nhiều người dùng
chia sẻ phiên chính đó, vì vậy người dùng được định tuyến đến đó có thể truy hồi nội dung
từ các nhóm mà phiên theo dõi. Sử dụng dmScope riêng cho từng người ngang hàng để cô lập DM, hoặc đặt
khả năng hiển thị thành "self" để không đọc các phiên được theo dõi xung quanh. Các
phiên khác không liên quan của cùng tác nhân vẫn yêu cầu khả năng hiển thị "agent".
Khi sử dụng backend QMD, cũng hãy đặt memory.qmd.sessions.enabled: true để
bản ghi được xuất vào bộ sưu tập QMD; chỉ experimental.sessionMemory
và sources sẽ không xuất bản ghi vào QMD. Xem
tham chiếu cấu hình.
Khắc phục sự cố
Không có kết quả? Chạy openclaw memory status để kiểm tra chỉ mục. Nếu trống, hãy chạy
openclaw memory index --force.
Chỉ khớp từ khóa? Nhà cung cấp embedding của bạn có thể chưa được cấu hình. Hãy kiểm tra
openclaw memory status --deep.
Embedding cục bộ hết thời gian chờ? ollama, lmstudio và local mặc định sử dụng
thời gian chờ lô nội tuyến dài hơn. Nếu máy chủ chỉ đơn giản là chậm, hãy đặt
agents.defaults.memorySearch.sync.embeddingBatchTimeoutSeconds và chạy lại
openclaw memory index --force.
Không tìm thấy văn bản CJK? Tạo lại chỉ mục FTS bằng
openclaw memory index --force.
Liên quan
