หน่วยความจำ LanceDB

memory-lancedb เป็น Plugin ภายนอกอย่างเป็นทางการที่จัดเก็บหน่วยความจำระยะยาวใน LanceDB พร้อมการค้นหาแบบเวกเตอร์ โดยสามารถเรียกคืนหน่วยความจำที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติก่อน รอบการทำงานของโมเดล และบันทึกข้อเท็จจริงสำคัญโดยอัตโนมัติหลังการตอบกลับ

ใช้ Plugin นี้เมื่อต้องการฐานข้อมูลเวกเตอร์ภายในเครื่อง ปลายทางการฝังข้อมูลที่เข้ากันได้กับ OpenAI หรือ ที่เก็บหน่วยความจำที่อยู่นอกแบ็กเอนด์หน่วยความจำในตัวซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น

การติดตั้ง

openclaw plugins install @openclaw/memory-lancedb

Plugin นี้เผยแพร่บน npm และไม่ได้รวมอยู่ในอิมเมจรันไทม์ของ OpenClaw การติดตั้งจะเขียนรายการ Plugin เปิดใช้งาน และเปลี่ยน plugins.slots.memory เป็น memory-lancedb หากมี Plugin อื่นครอบครอง สล็อตหน่วยความจำอยู่ Plugin นั้นจะถูกปิดใช้งานพร้อมคำเตือน

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

{  plugins: {    slots: {      memory: "memory-lancedb",    },    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          embedding: {            provider: "openai",            model: "text-embedding-3-small",          },          autoRecall: true,          autoCapture: false,        },      },    },  },}

รีสตาร์ต Gateway หลังเปลี่ยนการกำหนดค่า Plugin แล้วตรวจสอบว่าโหลดสำเร็จ:

openclaw gateway restartopenclaw plugins list

การกำหนดค่าการฝังข้อมูล

จำเป็นต้องระบุ embedding และต้องมีอย่างน้อยหนึ่งฟิลด์ provider มีค่าเริ่มต้นเป็น openai และ model มีค่าเริ่มต้นเป็น text-embedding-3-small

มีเส้นทางคำขอสองแบบ:

• เส้นทางอะแดปเตอร์ของผู้ให้บริการ (ค่าเริ่มต้น): กำหนด embedding.provider และไม่ระบุ embedding.apiKey/embedding.baseUrl Plugin จะค้นหาโปรไฟล์การยืนยันตัวตน ที่กำหนดค่าไว้ของผู้ให้บริการ ตัวแปรสภาพแวดล้อม หรือ models.providers.<provider>.apiKey ผ่านอะแดปเตอร์การฝังข้อมูลหน่วยความจำเดียวกับที่ memory-core ใช้ เส้นทางนี้ใช้สำหรับ github-copilot, ollama และผู้ให้บริการในตัวรายอื่นที่รองรับการฝังข้อมูล
• เส้นทางไคลเอนต์โดยตรงที่เข้ากันได้กับ OpenAI: ไม่ต้องกำหนด embedding.provider (หรือกำหนดเป็น "openai") และระบุ embedding.apiKey พร้อม embedding.baseUrl ใช้เส้นทางนี้ สำหรับปลายทางการฝังข้อมูลที่เข้ากันได้กับ OpenAI โดยตรงซึ่งไม่มีอะแดปเตอร์ผู้ให้บริการในตัว

OAuth ของ OpenAI Codex / ChatGPT ไม่ใช่ข้อมูลประจำตัวสำหรับการฝังข้อมูลของ OpenAI Platform สำหรับการฝังข้อมูลของ OpenAI ให้ใช้โปรไฟล์การยืนยันตัวตนด้วยคีย์ OpenAI API, OPENAI_API_KEY หรือ models.providers.openai.apiKey ผู้ใช้ที่มีเฉพาะ OAuth ควรเลือกผู้ให้บริการอื่น ที่รองรับการฝังข้อมูล เช่น github-copilot หรือ ollama

{  plugins: {    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          embedding: {            provider: "github-copilot",            model: "text-embedding-3-small",          },        },      },    },  },}

ปลายทางการฝังข้อมูลที่เข้ากันได้กับ OpenAI บางรายการปฏิเสธพารามิเตอร์ encoding_format ส่วนบางรายการจะเพิกเฉยและส่งคืน number[] เสมอ memory-lancedb จะไม่ส่ง encoding_format ในคำขอ และยอมรับทั้งการตอบกลับแบบอาร์เรย์เลขทศนิยมและ เลขทศนิยม 32 บิตที่เข้ารหัสแบบ base64 ดังนั้นการตอบกลับทั้งสองรูปแบบจึงทำงานได้โดยไม่ต้องกำหนดค่าเพิ่มเติม

จำนวนมิติ

OpenClaw มีจำนวนมิติในตัวเฉพาะสำหรับ text-embedding-3-small (1536) และ text-embedding-3-large (3072) เท่านั้น โมเดลอื่นทั้งหมดต้องระบุ embedding.dimensions อย่างชัดเจน เพื่อให้ LanceDB สร้างคอลัมน์เวกเตอร์ได้ ตัวอย่างเช่น ZhiPu embedding-3 ที่มี 2048 มิติ:

{  plugins: {    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          embedding: {            apiKey: "${ZHIPU_API_KEY}",            baseUrl: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",            model: "embedding-3",            dimensions: 2048,          },        },      },    },  },}

การฝังข้อมูลด้วย Ollama

ใช้เส้นทางอะแดปเตอร์ผู้ให้บริการ Ollama ในตัว (embedding.provider: "ollama") เส้นทางนี้เรียกปลายทางดั้งเดิม /api/embed ของ Ollama และใช้กฎการยืนยันตัวตน/URL ฐาน เดียวกับผู้ให้บริการ Ollama

{  plugins: {    slots: {      memory: "memory-lancedb",    },    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          embedding: {            provider: "ollama",            baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",            model: "mxbai-embed-large",            dimensions: 1024,          },          recallMaxChars: 400,          autoRecall: true,          autoCapture: false,        },      },    },  },}

mxbai-embed-large ไม่มีอยู่ในตารางจำนวนมิติในตัว จึงจำเป็นต้องระบุ dimensions สำหรับโมเดลการฝังข้อมูลภายในเครื่องขนาดเล็ก ให้ลด recallMaxChars หาก เซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่องส่งคืนข้อผิดพลาดเกี่ยวกับความยาวบริบท

ขีดจำกัดการเรียกคืนและการบันทึก

recallMaxChars จำกัดคิวรีเรียกคืนอัตโนมัติของ before_prompt_build เครื่องมือ memory_recall เส้นทางคิวรี memory_forget และ openclaw ltm search การเรียกคืนอัตโนมัติจะฝังข้อมูลข้อความล่าสุดของผู้ใช้จากรอบการทำงาน และ จะใช้พรอมต์ทั้งหมดแทนเฉพาะเมื่อไม่มีข้อความของผู้ใช้ เพื่อไม่ให้ข้อมูลเมตาของช่องทาง และบล็อกพรอมต์ขนาดใหญ่รวมอยู่ในคำขอการฝังข้อมูล

captureMaxChars ใช้กำหนดว่าข้อความของผู้ใช้จากเหตุการณ์ agent_end ของรอบการทำงานสั้นพอที่จะได้รับการพิจารณาสำหรับการบันทึกอัตโนมัติหรือไม่ โดยไม่มีผลต่อ คิวรีการเรียกคืน

customTriggers เพิ่มวลีตามตัวอักษรสำหรับการบันทึกอัตโนมัติโดยไม่ใช้ regex ทริกเกอร์ในตัว ครอบคลุมวลีเกี่ยวกับหน่วยความจำที่พบบ่อยในภาษาอังกฤษ เช็ก จีน ญี่ปุ่น และเกาหลี (remember, prefer, 记住, 覚えて, 기억해 และวลีที่คล้ายกัน)

การบันทึกอัตโนมัติจะปฏิเสธข้อความที่ดูเหมือนข้อมูลเมตาของซองข้อความ/การรับส่ง เพย์โหลดการแทรกพรอมต์ หรือบริบท <relevant-memories> ที่แทรกไว้แล้ว และจำกัดการบันทึกไว้สูงสุด 3 หน่วยความจำต่อรอบการทำงานของเอเจนต์

คำสั่ง

memory-lancedb ลงทะเบียนเนมสเปซ CLI ltm ทุกครั้งที่ติดตั้ง (ไม่ใช่เฉพาะเมื่อครอบครองสล็อตหน่วยความจำที่ใช้งานอยู่):

openclaw ltm list [--limit <n>] [--order-by-created-at]openclaw ltm search <query> [--limit <n>]openclaw ltm stats

ltm query เรียกใช้คิวรีที่ไม่ใช่เวกเตอร์กับตาราง LanceDB โดยตรง:

openclaw ltm query --cols id,text,createdAt --limit 20openclaw ltm query --filter "category = 'preference'" --order-by createdAt:desc

เอเจนต์ได้รับเครื่องมือสามรายการจาก Plugin หน่วยความจำที่ใช้งานอยู่:

• memory_recall: ค้นหาแบบเวกเตอร์ในหน่วยความจำที่จัดเก็บไว้
• memory_store: บันทึกข้อเท็จจริง ค่ากำหนด การตัดสินใจ หรือเอนทิตี (ปฏิเสธข้อความ ที่ดูเหมือนเพย์โหลดการแทรกพรอมต์ และข้ามการจัดเก็บข้อมูลที่เกือบซ้ำกัน)
• memory_forget: ลบด้วย memoryId หรือด้วย query (ลบผลลัพธ์เดียวโดยอัตโนมัติ เมื่อคะแนนสูงกว่า 90% มิฉะนั้นจะแสดงรายการรหัสที่เป็นไปได้เพื่อขจัดความกำกวม)

พื้นที่จัดเก็บ

ข้อมูล LanceDB มีตำแหน่งเริ่มต้นที่ ~/.openclaw/memory/lancedb เปลี่ยนได้ด้วย dbPath:

{  plugins: {    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          dbPath: "~/.openclaw/memory/lancedb",          embedding: {            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",            model: "text-embedding-3-small",          },        },      },    },  },}

storageOptions ยอมรับคู่คีย์/ค่าแบบสตริงสำหรับแบ็กเอนด์พื้นที่จัดเก็บของ LanceDB (เช่น พื้นที่จัดเก็บออบเจ็กต์ที่เข้ากันได้กับ S3) และรองรับการขยาย ${ENV_VAR}:

{  plugins: {    entries: {      "memory-lancedb": {        enabled: true,        config: {          dbPath: "s3://memory-bucket/openclaw",          storageOptions: {            access_key: "${AWS_ACCESS_KEY_ID}",            secret_key: "${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}",            endpoint: "${AWS_ENDPOINT_URL}",          },          embedding: {            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",            model: "text-embedding-3-small",          },        },      },    },  },}

การขึ้นต่อกันของรันไทม์และการรองรับแพลตฟอร์ม

memory-lancedb ขึ้นต่อแพ็กเกจเนทีฟ @lancedb/lancedb ซึ่งเป็นความรับผิดชอบของ แพ็กเกจ Plugin (ไม่ใช่ดิสทริบิวชันหลักของ OpenClaw) การเริ่มต้น Gateway จะไม่ซ่อมแซม การขึ้นต่อกันของ Plugin หากการขึ้นต่อกันแบบเนทีฟหายไปหรือโหลดไม่สำเร็จ ให้ติดตั้งใหม่หรืออัปเดตแพ็กเกจ Plugin แล้วรีสตาร์ต Gateway

@lancedb/lancedb ไม่เผยแพร่บิลด์เนทีฟสำหรับ darwin-x64 (Mac รุ่น Intel) บนแพลตฟอร์มดังกล่าว Plugin จะบันทึกในล็อกว่า LanceDB ไม่พร้อมใช้งานขณะโหลด ให้ใช้แบ็กเอนด์หน่วยความจำเริ่มต้น เรียกใช้ Gateway บนแพลตฟอร์ม/สถาปัตยกรรม ที่รองรับ หรือปิดใช้งาน memory-lancedb

การแก้ไขปัญหา

ความยาวอินพุตเกินความยาวบริบท

โมเดลการฝังข้อมูลปฏิเสธคิวรีการเรียกคืน:

memory-lancedb: recall failed: Error: 400 the input length exceeds the context length

ลด recallMaxChars แล้วรีสตาร์ต Gateway:

{  plugins: {    entries: {      "memory-lancedb": {        config: {          recallMaxChars: 400,        },      },    },  },}

สำหรับ Ollama ให้ตรวจสอบเพิ่มเติมว่าเซิร์ฟเวอร์การฝังข้อมูลสามารถเข้าถึงได้จากโฮสต์ของ Gateway โดยใช้ปลายทางการฝังข้อมูลแบบเนทีฟ:

curl http://127.0.0.1:11434/api/embed \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"model":"mxbai-embed-large","input":"hello"}'

โมเดลการฝังข้อมูลที่ไม่รองรับ

หากไม่มี embedding.dimensions ระบบจะทราบเฉพาะจำนวนมิติการฝังข้อมูลของ OpenAI ที่มีอยู่ในตัว (text-embedding-3-small, text-embedding-3-large) สำหรับโมเดลอื่น ให้กำหนด embedding.dimensions เป็นขนาดเวกเตอร์ที่โมเดลนั้นรายงาน

Plugin โหลดสำเร็จแต่ไม่มีหน่วยความจำปรากฏ

ยืนยันว่า plugins.slots.memory ชี้ไปที่ memory-lancedb จากนั้นเรียกใช้:

openclaw ltm statsopenclaw ltm search "recent preference"

หากปิดใช้ autoCapture Plugin จะยังคงเรียกคืนความทรงจำที่มีอยู่ แต่จะไม่จัดเก็บความทรงจำใหม่โดยอัตโนมัติ ให้ใช้เครื่องมือ memory_store หรือเปิดใช้ autoCapture

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

• ภาพรวมความทรงจำ
• Active Memory
• การค้นหาความทรงจำ
• วิกิความทรงจำ
• Ollama