Skip to content

Arhitectura memoriei OpenClaw

Ultima actualizare: 2026-03-12

Modelul curent de memorie

  • Traseul bridge/sesiune determină domeniul de aplicare (scope) efectiv al memoriei pentru o conversație.
  • Căutarea în memorie OpenClaw este un canal de configurare separat față de generarea chat-ului OpenClaw.
  • Furnizorul curent pentru căutarea în memorie este gemini cu modelul gemini-embedding-001.
  • Modelele de fallback pentru căutarea în memorie sunt tratate separat de lanțul de fallback pentru chat.

Embedding-ul pentru documente RAG este un pipeline separat

  • Pipeline-ul de preluare a documentelor (PDF, DOCX, PPTX, JSON, HTML, Google Docs/Drive) folosește propriul canal experimental de embedding pentru indexarea semantică în pgvector. Modelul specific și dimensiunea sunt determinate într-un stadiu de evaluare (evaluation spike) și nu au devenit încă politica standard.
  • Acest proces este distinct de canalul de căutare în memorie OpenClaw de mai sus, care utilizează gemini-embedding-001 (768 dimensiuni) pentru a obține istoricul conversațional.
  • Cele două fluxuri împart același nivel de stocare (pgvector), dar folosesc zone de stocare vectoriale separate.

De ce contează acest lucru

  • Previne confuzia dintre modelele de generare a chat-ului, modelele de căutare în memorie și modelele RAG pentru documente.
  • Păstrează explicite comportamentul de scope și spațiile de nume (namespace).
  • Explică de ce modificările configurării memoriei nu echivalează cu modificările modelului de chat sau ale embedding-urilor pentru documente.

Referințe publice asociate