OpenClaw Backup Bot
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# Memory Search 参考
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官方来源：
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- https://docs.openclaw.ai/concepts/memory-search
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- https://docs.openclaw.ai/reference/memory-config
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- https://docs.openclaw.ai/concepts/memory
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## 当前关键点
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- 默认 builtin 引擎使用 per-agent SQLite、FTS/BM25 与可选向量检索。
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- 通用 OpenAI-compatible embeddings 端点使用 `provider: "openai-compatible"`，避免继承 OpenAI chat 凭据。
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- provider 也可指向兼容的 `models.providers.<id>`。
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- 显式远程 provider 运行时不可用会 fail closed；`provider: "none"` 才是明确的 FTS-only。
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- 改 provider、model、输入类型、sources、scope、chunking 或 tokenizer 后需要显式重建索引。
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- API Key 使用 SecretRef；Codex OAuth 不能用于 embeddings。
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## 官方默认值
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- `chunking.tokens`: 400
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- `chunking.overlap`: 80
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- `query.maxResults`: 6
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- `query.minScore`: 0.35
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- `hybrid.enabled`: true
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- `hybrid.vectorWeight`: 0.7
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- `hybrid.textWeight`: 0.3
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- `hybrid.candidateMultiplier`: 4
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- `mmr.enabled`: false
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- `mmr.lambda`: 0.7
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- `temporalDecay.enabled`: false
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- `temporalDecay.halfLifeDays`: 30
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先用默认值。重复命中明显时启用 MMR；旧的 dated daily notes 经常压过新内容时启用 temporal decay。非日期文件和 `MEMORY.md` 不衰减。
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## 可选能力
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- 非对称 embeddings：设置 `queryInputType` 与 `documentInputType`。
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- session transcripts：同时启用 `experimental.sessionMemory` 并在 `sources` 加入 `sessions`；注意存储、隐私和索引成本。
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- QMD session search 还需 `memory.qmd.sessions.enabled: true`。
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- multimodal：仅对 `extraPaths` 下的图像/音频生效，需 Gemini embedding-2；会上传二进制内容，应明确确认。
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- local embeddings：需要官方 llama.cpp provider 插件；安装和原生构建必须单独安全审计与确认。
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## 排障
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- 无结果：`openclaw memory status`，必要时重建索引。
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- 只有关键词：用 `openclaw memory status --deep` 检查 embedding。
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- 显式 provider 不可用：修复认证/网络；不会静默退回 FTS。
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- CJK 检索异常：重建 FTS 索引。
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- `openclaw memory` 未注册：检查 active memory plugin，而不是直接重建。
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