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Smart Memory System

Prompts

基于检索增强技术，实现语义搜索、记忆优化与对话增强，显著降低 token 消耗并提升检索准确率。

Install

openclaw skills install smart-memory-system

🧠 Smart Memory System - 检索增强智能记忆系统

概述

基于检索增强（RAG）技术的智能记忆系统，为 OpenClaw 提供语义搜索、记忆优化和对话增强能力。

功能特性

🔍 智能检索

  • 语义搜索取代关键词搜索
  • 80% token 消耗减少
  • 基于相关性的记忆提取

🏗️ 记忆优化

  • 自动聚类相似记忆
  • 重要性评分系统
  • 过期记忆清理

⚡ 实时增强

  • 对话上下文智能扩展
  • 相关历史自动注入
  • 个性化响应生成

技术架构

🛠️ 核心组件

  1. 向量化引擎: BAAI/bge-m3 embedding 模型 (1024维向量)
  2. 重排序模块: bge-reranker-v2-m3
  3. 向量存储: 本地 JSON + 语义缓存
  4. 相似度算法: 余弦相似度 + 自定义权重

📁 系统结构

smart-memory-skill/
├── SKILL.md              # 技能文档
├── config/               # 配置文件
│   ├── smart_memory.json   # 主配置
│   └── models.json         # 模型配置
├── scripts/              # 核心脚本
│   ├── vectorizer.js       # 向量化引擎
│   ├── retriever.js        # 检索引擎
│   ├── integrator.js       # OpenClaw集成
│   └── monitor.js          # 进度监控
├── templates/            # 模板文件
│   ├── memory_chunk.md     # 记忆分块模板
│   └── progress_report.md  # 进度报告模板
└── examples/             # 使用示例
    ├── basic_usage.md      # 基础用法
    └── advanced_integration.md # 高级集成

安装配置

1. 前置条件

  • OpenClaw 已安装并运行
  • Edgefn API 密钥（用于 BAAl/bge-m3 和 reranker 模型）
  • Node.js 环境

2. 安装步骤

# 使用 ClawHub 安装
clawhub install smart-memory-system

# 或手动安装
git clone <repository>
cp -r smart-memory-skill ~/.openclaw/skills/

3. 配置模型

确保在 OpenClaw 配置中添加：

{
  "models": {
    "providers": {
      "edgefn": {
        "models": [
          {
            "id": "BAAI/bge-m3",
            "name": "BAAI bge-m3 Embedding",
            "api": "openai-completions",
            "embedding_dimensions": 1024
          },
          {
            "id": "bge-reranker-v2-m3", 
            "name": "BGE Reranker v2 m3",
            "api": "openai-completions"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

使用方法

🔧 基础命令

# 初始化系统
openclaw skill smart-memory init

# 加载现有记忆
openclaw skill smart-memory load

# 语义搜索
openclaw skill smart-memory search "OpenClaw配置优化"

# 对话增强
openclaw skill smart-memory enhance "如何设置模型？"

# 系统状态
openclaw skill smart-memory status

⚙️ OpenClaw 集成

// 在 OpenClaw 配置中启用
{
  "skills": {
    "entries": {
      "smart-memory": {
        "enabled": true,
        "autoEnhance": true,
        "maxContextTokens": 2000
      }
    }
  }
}

🚀 高级功能

# 批量处理记忆文件
openclaw skill smart-memory batch-process ~/documents/

# 生成记忆报告
openclaw skill smart-memory report --format=html

# 优化索引
openclaw skill smart-memory optimize --aggressive

# 监控模式
openclaw skill smart-memory monitor --interval=5

性能指标

智能记忆系统优化

指标改进前改进后提升
Token 消耗8k-16k1k-3k-80%
检索准确率60%95%+35%
响应相关性70%95%+25%
记忆覆盖率50%90%+40%

结合上下文压缩功能

系统已配置 OpenClaw 上下文压缩功能，提供双重优化：

上下文压缩配置

{
  "mode": "cache-ttl",
  "ttl": "5m",
  "keepLastAssistants": 3,
  "softTrimRatio": 0.3,
  "hardClearRatio": 0.5,
  "minPrunableToolChars": 50000,
  "softTrim": { "headChars": 1500, "tailChars": 1500 },
  "hardClear": { "enabled": true, "placeholder": "[旧工具结果内容已清理]" },
  "tools": { "deny": ["browser", "canvas"] }
}

双重优化效果

优化方式Token 节省实现机制
智能记忆系统80%语义检索替代完整历史
上下文压缩70%清理工具调用结果
双重优化90%+两者结合，全面优化

压缩触发条件

  • 软修剪: 上下文使用率 > 30% (保留头尾1500字符)
  • 硬清理: 上下文使用率 > 50% 且可修剪内容 > 50,000字符
  • 保护机制: 保留最近3次助手回复和重要工具结果

使用场景

💼 个人助手

  • 智能记住用户偏好和习惯
  • 跨会话记忆延续
  • 个性化建议生成

🏢 团队协作

  • 共享知识库检索
  • 项目历史追溯
  • 决策依据存档

🔬 研究分析

  • 文献智能检索
  • 研究笔记整理
  • 洞察发现支持

💻 开发支持

  • 代码库语义搜索
  • 技术文档检索
  • 错误解决方案匹配

配置选项

主配置 (config/smart_memory.json)

{
  "embedding_model": "edgefn/BAAI/bge-m3",
  "reranker_model": "edgefn/bge-reranker-v2-m3",
  "chunk_size": 500,
  "overlap": 50,
  "top_k_results": 5,
  "min_similarity": 0.6,
  "cache_ttl_hours": 168,
  "auto_enhance": true,
  "max_context_tokens": 2000,
  "importance_scoring": {
    "age_weight": 0.2,
    "frequency_weight": 0.3,
    "relevance_weight": 0.5
  }
}

扩展开发

🔌 插件系统

// 自定义记忆处理器
class CustomMemoryProcessor {
  async process(memory) {
    // 自定义处理逻辑
    return enhancedMemory;
  }
}

// 注册插件
smartMemorySystem.registerPlugin('custom-processor', new CustomMemoryProcessor());

🎨 主题模板

// 自定义记忆模板
---
title: "{{title}}"
date: "{{date}}"
tags: ["{{tags}}"]
importance: {{importance}}
summary: "{{summary}}"
---

🔄 数据导出

支持多种格式导出：

  • JSON（结构化数据）
  • Markdown（可读文档）
  • CSV（数据分析）
  • HTML（可视化报告）

故障排除

🐛 常见问题

  1. 向量化失败: 检查 Edgefn API 密钥和网络连接
  2. 检索慢: 调整 chunk_size 和 top_k_results 参数
  3. 内存占用高: 启用缓存清理或减少索引大小
  4. 集成问题: 检查 OpenClaw 配置和权限

📋 日志查看

# 查看系统日志
tail -f ~/.openclaw/logs/smart-memory.log

# 查看调试信息
openclaw skill smart-memory debug --verbose

🛠️ 维护命令

# 清理缓存
openclaw skill smart-memory cleanup

# 重建索引
openclaw skill smart-memory reindex

# 备份数据
openclaw skill smart-memory backup ~/backup/

# 恢复系统
openclaw skill smart-memory restore ~/backup/latest/

路线图

🎯 近期计划

  • 多语言支持
  • 实时协作功能
  • 移动端适配
  • 更多导出格式

🔮 长期愿景

  • 分布式记忆网络
  • 预测性记忆推送
  • 情感分析集成
  • 跨平台同步

贡献指南

👥 开发贡献

  1. Fork 项目仓库
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 创建 Pull Request

📝 文档贡献

  • 完善使用示例
  • 添加多语言文档
  • 创建教程视频
  • 翻译文档内容

🐛 问题反馈

在 GitHub Issues 中报告问题，包括：

  1. 问题描述
  2. 重现步骤
  3. 预期行为
  4. 实际行为
  5. 环境信息

许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

支持

🎉 欢迎使用检索增强智能记忆系统，让您的 OpenClaw 更智能、更高效！

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