如何快速加强应用小龙虾 OpenClaw 持久记忆和知识库

前言

• OpenClaw memory 机制支持混合搜索：A（全文FTS5索引、关键词BM25搜索）+ B（向量索引、语义搜索）
• memory-search，memory-get -> memory-core (源数据格式 .md，位置有固定的，有可配的)
• A -> Builtin（基于 sqlite，内置、默认）
• B -> sqlite-vec(基于 sqlite，内置、默认) -> 向量嵌入引擎 + 向量嵌入模型（自由选择，灵活配置，主要参考主机配置 + 个人应用场景/企业规模）
• 如果系统检测发现 B. 功能的“向量嵌入引擎 + 向量嵌入模型”已配置，则自动启用混合搜索
• 本方案主要针对个人/小企业，中大型企业务必选择其它方案
• 查看记忆系统当前状态，openclaw memory status (--deep)

node-ollama-cpp 插件方案（向量嵌入引擎 + 向量嵌入模型）

• 安装 node-ollama-cpp 插件

  • npm install -g node-llama-cpp

• 下载向量嵌入模型（必须参数适中，GGUF格式，适合本地部署）

  • 根据主机内存和GPU情况 + OpenClaw实际应用场景，让大模型给出选项，此处推荐 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
  • 国外下载地址：huggingface
  • 国内下载地址：魔搭modelscope

• 修改配置
  {
  "agents": {
  "defaults": {
  "memorySearch": {
  "enabled": true,
  "provider": "ollama",
  "model": "nomic-embed-text",
  "remote": {
  "baseUrl": "http://localhost:11434"
  }
  }
  }
  }
  }

ollama 独立服务方案（向量嵌入引擎 + 向量嵌入模型）

• 安装 ollama
  curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

• 下载向量嵌入模型

• 修改配置
  {
  "agents": {
  "defaults": {
  "memorySearch": {
  "provider": "ollama",
  "model": "nomic-embed-text"
  }
  }
  }
  }

备注

1. openclaw config validate
2. openclaw memory status (--deep)
3. openclaw gateway restart
4. openclaw memory index (--force)
   which，whereis，find都可以找到软件的位置，但locate指令最快最全（需要安装 apt install plocate）