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read_when:
    - आप memory-lancedb Plugin को कॉन्फ़िगर कर रहे हैं
    - आप स्वतः-स्मरण या स्वतः-कैप्चर वाली LanceDB-समर्थित दीर्घकालिक मेमोरी चाहते हैं
    - आप Ollama जैसी स्थानीय OpenAI-संगत एम्बेडिंग का उपयोग कर रहे हैं
sidebarTitle: Memory LanceDB
summary: स्थानीय Ollama-संगत एम्बेडिंग सहित आधिकारिक बाहरी LanceDB मेमोरी Plugin कॉन्फ़िगर करें
title: मेमोरी LanceDB
x-i18n:
    generated_at: "2026-07-27T18:42:35Z"
    model: gpt-5.6
    postprocess_version: locale-links-v1
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    provider: openai
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    source_path: plugins/memory-lancedb.md
    workflow: 16
---

`memory-lancedb` एक आधिकारिक बाहरी Plugin है, जो वेक्टर खोज के साथ
LanceDB में दीर्घकालिक मेमोरी संग्रहीत करता है। यह मॉडल टर्न से पहले प्रासंगिक
मेमोरी को अपने-आप पुनः प्राप्त कर सकता है और प्रतिक्रिया के बाद महत्वपूर्ण तथ्यों को अपने-आप कैप्चर कर सकता है।

इसे स्थानीय वेक्टर डेटाबेस, OpenAI-संगत एम्बेडिंग एंडपॉइंट या
डिफ़ॉल्ट अंतर्निहित मेमोरी बैकएंड से बाहर किसी मेमोरी स्टोर के लिए उपयोग करें।

## इंस्टॉलेशन

```bash
openclaw plugins install @openclaw/memory-lancedb
```

Plugin npm पर प्रकाशित है; यह OpenClaw रनटाइम
इमेज में बंडल नहीं है। इसे इंस्टॉल करने पर Plugin प्रविष्टि लिखी जाती है, इसे सक्षम किया जाता है और
`plugins.slots.memory` को `memory-lancedb` पर स्विच किया जाता है। यदि वर्तमान में कोई अन्य Plugin
मेमोरी स्लॉट का स्वामी है, तो चेतावनी के साथ उस Plugin को अक्षम कर दिया जाता है।

<Note>
`memory-wiki` जैसे सहायक Plugin, `memory-lancedb` के साथ चल सकते हैं,
लेकिन एक समय में केवल एक Plugin सक्रिय मेमोरी स्लॉट का स्वामी होता है।
</Note>

<Note>
LanceDB के `memory_recall` को `memory.search.rememberAcrossConversations` द्वारा उपयोग किया जाने वाला
संरक्षित निजी ट्रांसक्रिप्ट प्राधिकरण प्राप्त नहीं होता। LanceDB के
`autoRecall` या उसके `memory_recall` टूल का उपयोग
[उन्नत Active Memory](/hi/concepts/active-memory#lancedb-memory) के माध्यम से करें।
वर्तमान मेमोरी प्रदाता के साथ सभी वार्तालापों में याद रखना अनुपलब्ध होने पर
`openclaw doctor` इसकी सूचना देता है।
</Note>

## त्वरित शुरुआत

```json5
{
  plugins: {
    slots: {
      memory: "memory-lancedb",
    },
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "openai",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
          autoRecall: true,
          autoCapture: false,
        },
      },
    },
  },
}
```

Plugin कॉन्फ़िगरेशन बदलने के बाद Gateway को पुनः आरंभ करें, फिर सत्यापित करें कि वह लोड हुआ है:

```bash
openclaw gateway restart
openclaw plugins list
```

## एम्बेडिंग कॉन्फ़िगरेशन

`embedding` आवश्यक है और इसमें कम-से-कम एक फ़ील्ड होना चाहिए। `provider`
का डिफ़ॉल्ट `openai` है; `model` का डिफ़ॉल्ट `text-embedding-3-small` है।

| फ़ील्ड                  | प्रकार          | टिप्पणियाँ                                                                    |
| ---------------------- | ------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
| `embedding.provider`   | स्ट्रिंग        | एडाप्टर आईडी, जैसे `openai`, `github-copilot`, `ollama`। डिफ़ॉल्ट `openai`। |
| `embedding.model`      | स्ट्रिंग        | डिफ़ॉल्ट `text-embedding-3-small`।                                        |
| `embedding.apiKey`     | स्ट्रिंग        | वैकल्पिक; `${ENV_VAR}` विस्तार का समर्थन करता है।                               |
| `embedding.baseUrl`    | स्ट्रिंग        | वैकल्पिक; `${ENV_VAR}` विस्तार का समर्थन करता है।                               |
| `embedding.dimensions` | पूर्णांक (>=1) | अंतर्निहित तालिका में मौजूद नहीं होने वाले मॉडल के लिए आवश्यक (नीचे देखें)।               |

अनुरोध के दो पथ उपलब्ध हैं:

- **प्रदाता एडाप्टर पथ** (डिफ़ॉल्ट): `embedding.provider` सेट करें और
  `embedding.apiKey`/`embedding.baseUrl` को छोड़ दें। Plugin उसी मेमोरी एम्बेडिंग
  एडाप्टर के माध्यम से प्रदाता की कॉन्फ़िगर की गई प्रमाणीकरण प्रोफ़ाइल, पर्यावरण चर या
  `models.providers.<provider>.apiKey` को हल करता है, जिनका उपयोग `memory-core` करता है।
  यह `github-copilot`, `ollama` और एम्बेडिंग समर्थन वाले किसी भी अन्य
  बंडल प्रदाता का पथ है।
- **प्रत्यक्ष OpenAI-संगत क्लाइंट पथ**: `embedding.provider` को सेट न करें
  (या `"openai"`) और `embedding.apiKey` के साथ `embedding.baseUrl` सेट करें। इसका उपयोग
  ऐसे कच्चे OpenAI-संगत एम्बेडिंग एंडपॉइंट के लिए करें जिसका कोई बंडल प्रदाता
  एडाप्टर नहीं है।

OpenAI Codex / ChatGPT OAuth, OpenAI Platform की एम्बेडिंग क्रेडेंशियल नहीं है।
OpenAI एम्बेडिंग के लिए OpenAI API कुंजी प्रमाणीकरण प्रोफ़ाइल, `OPENAI_API_KEY` या
`models.providers.openai.apiKey` का उपयोग करें। केवल OAuth का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं को
`github-copilot` या `ollama` जैसा कोई अन्य एम्बेडिंग-सक्षम प्रदाता चुनना चाहिए।

```json5
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          embedding: {
            provider: "github-copilot",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

कुछ OpenAI-संगत एम्बेडिंग एंडपॉइंट `encoding_format`
पैरामीटर को अस्वीकार करते हैं; अन्य इसे अनदेखा करके हमेशा `number[]` लौटाते हैं। `memory-lancedb`
अनुरोधों में `encoding_format` को छोड़ देता है और फ़्लोट-ऐरे या
base64-एन्कोडेड float32 प्रतिक्रियाएँ स्वीकार करता है, इसलिए दोनों प्रतिक्रिया संरचनाएँ बिना कॉन्फ़िगरेशन के काम करती हैं।

### आयाम

OpenClaw में केवल `text-embedding-3-small` (1536) और
`text-embedding-3-large` (3072) के लिए अंतर्निहित आयाम हैं। किसी भी अन्य मॉडल को स्पष्ट
`embedding.dimensions` चाहिए, ताकि LanceDB वेक्टर कॉलम बना सके, उदाहरण के लिए
2048 आयाम वाला ZhiPu `embedding-3`:

```json5
{
  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,
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

## Ollama एम्बेडिंग

बंडल किए गए Ollama प्रदाता एडाप्टर पथ (`embedding.provider: "ollama"`) का उपयोग करें।
यह Ollama के मूल `/api/embed` एंडपॉइंट को कॉल करता है और [Ollama](/hi/providers/ollama)
प्रदाता के समान प्रमाणीकरण/base URL नियमों का पालन करता है।

```json5
{
  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` अंतर्निहित आयाम तालिका में नहीं है, इसलिए `dimensions`
आवश्यक है। छोटे स्थानीय एम्बेडिंग मॉडल के लिए, यदि स्थानीय सर्वर संदर्भ-लंबाई त्रुटियाँ
लौटाता है, तो `recallMaxChars` को कम करें।

## पुनः प्राप्ति और कैप्चर की सीमाएँ

| सेटिंग           | डिफ़ॉल्ट | सीमा                        | इन पर लागू                                                 |
| ----------------- | ------- | ---------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| `recallMaxChars`  | `1000`  | 100-10000                    | पुनः प्राप्ति के लिए एम्बेडिंग API को भेजा गया टेक्स्ट।                 |
| `captureMaxChars` | `500`   | 100-10000                    | अपने-आप कैप्चर के योग्य संदेश की लंबाई।                  |
| `customTriggers`  | `[]`    | 0-50 आइटम, प्रत्येक <=100 वर्ण | शाब्दिक वाक्यांश जिनसे अपने-आप कैप्चर किसी संदेश पर विचार करता है। |

`recallMaxChars`, `before_prompt_build` की स्वचालित पुनः प्राप्ति क्वेरी,
`memory_recall` टूल, `memory_forget` क्वेरी पथ और `openclaw ltm
search` को सीमित करता है। स्वचालित पुनः प्राप्ति टर्न से नवीनतम उपयोगकर्ता संदेश को एम्बेड करती है और
केवल उपयोगकर्ता संदेश न होने पर पूर्ण प्रॉम्प्ट का उपयोग करती है, जिससे चैनल
मेटाडेटा और बड़े प्रॉम्प्ट ब्लॉक एम्बेडिंग अनुरोध से बाहर रहते हैं।

`captureMaxChars` यह नियंत्रित करता है कि टर्न के `agent_end`
इवेंट से प्राप्त उपयोगकर्ता संदेश अपने-आप कैप्चर के लिए विचार किए जाने हेतु पर्याप्त छोटा है या नहीं;
यह पुनः प्राप्ति क्वेरी को प्रभावित नहीं करता।

`customTriggers` रेगुलर एक्सप्रेशन के बिना शाब्दिक अपने-आप कैप्चर वाक्यांश जोड़ता है। अंतर्निहित
ट्रिगर सामान्य अंग्रेज़ी, चेक, चीनी, जापानी और कोरियाई मेमोरी
वाक्यांशों (`remember`, `prefer`, `记住`, `覚えて`, `기억해` और इसी प्रकार के) को कवर करते हैं।

अपने-आप कैप्चर ऐसे टेक्स्ट को भी अस्वीकार करता है जो एनवेलप/ट्रांसपोर्ट मेटाडेटा,
प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन पेलोड या पहले से इंजेक्ट किए गए `<relevant-memories>` संदर्भ जैसा दिखता है,
और प्रति एजेंट टर्न अधिकतम 3 मेमोरी कैप्चर करता है।

प्रत्येक मेमोरी का स्वामी एक एजेंट होता है। पुनः प्राप्ति, डुप्लिकेट पहचान, कैप्चर,
सूचीकरण, कच्ची क्वेरी और हटाना—सभी पंक्तियाँ लौटाने या संशोधित करने से पहले उस स्वामी को
लागू करते हैं। जिस एजेंट की `agents.entries.*`
प्रविष्टि में `memory.search.enabled: false` है या जिसे अक्षम शीर्ष-स्तरीय खोज विरासत में मिलती है,
उसे `memory_recall`, `memory_store` या `memory_forget` में से कोई भी टूल नहीं मिलता
और वह स्वचालित पुनः प्राप्ति या कैप्चर में भाग नहीं लेता, भले ही Plugin-स्तरीय
`autoRecall`/`autoCapture` फ़्लैग चालू हों।

## कमांड

`memory-lancedb` इंस्टॉल होने पर हमेशा `ltm` CLI नेमस्पेस पंजीकृत करता है
(केवल तभी नहीं जब वह सक्रिय मेमोरी स्लॉट का स्वामी हो):

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

`ltm query` सीधे LanceDB तालिका पर एक गैर-वेक्टर क्वेरी चलाता है:

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

| फ़्लैग                              | डिफ़ॉल्ट                                 | टिप्पणियाँ                                                                                                                                     |
| --------------------------------- | --------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `--agent <id>`                    | कॉन्फ़िगर किया गया डिफ़ॉल्ट एजेंट                | निजी एजेंट नेमस्पेस चुनता है। `list`, `search`, `query` और `stats` पर उपलब्ध।                                                 |
| `--cols <columns>`                | `id,text,importance,category,createdAt` | कॉमा से अलग की गई कॉलम अनुमति-सूची।                                                                                                         |
| `--filter <condition>`            | कोई नहीं                                    | आउटपुट कॉलम पर एक तुलना, जैसे `category = 'preference'` या `importance >= 0.8`। स्ट्रिंग मान उद्धरण चिह्नों में होने चाहिए।             |
| `--limit <n>`                     | `10`                                    | धनात्मक पूर्णांक।                                                                                                                         |
| `--order-by <column>:<asc\|desc>` | कोई नहीं                                    | फ़िल्टर चलने के बाद मेमोरी में क्रमबद्ध; सॉर्ट कॉलम प्रोजेक्शन में अपने-आप जोड़ा जाता है और यदि उसका अनुरोध नहीं किया गया था तो आउटपुट से हटा दिया जाता है। |

एजेंटों को सक्रिय मेमोरी Plugin से तीन टूल मिलते हैं:

- `memory_recall`: संग्रहीत मेमोरी पर वेक्टर खोज।
- `memory_store`: तथ्य, प्राथमिकता, निर्णय या इकाई सहेजता है (ऐसे टेक्स्ट को अस्वीकार करता है
  जो प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन पेलोड जैसा दिखता है; लगभग-डुप्लिकेट भंडारण को छोड़ देता है)।
- `memory_forget`: `memoryId` या `query` द्वारा हटाता है (90% स्कोर से ऊपर का एकल
  मिलान अपने-आप हटा देता है, अन्यथा अस्पष्टता दूर करने के लिए संभावित आईडी सूचीबद्ध करता है)।

## स्टोरेज

LanceDB डेटा का डिफ़ॉल्ट `~/.openclaw/memory/lancedb` है। `dbPath` से इसे ओवरराइड करें:

```json5
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        enabled: true,
        config: {
          dbPath: "~/.openclaw/memory/lancedb",
          embedding: {
            apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
            model: "text-embedding-3-small",
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

Plugin एक LanceDB तालिका रखता है और प्रत्येक पंक्ति पर सामान्यीकृत एजेंट स्वामी
संग्रहीत करता है। यह स्टोरेज सीमा है, खोज के बाद का फ़िल्टर नहीं: एजेंट स्वामित्व
वेक्टर रैंकिंग से पहले लागू किया जाता है और सूची, क्वेरी, गणना तथा हटाने के
प्रेडिकेट में शामिल होता है। `ltm query --filter` सार्वजनिक आउटपुट कॉलम पर
एक सत्यापित तुलना स्वीकार करता है। स्टोर उस तुलना को अनिवार्य स्वामी
प्रेडिकेट से अलग बनाता है, इसलिए कोई फ़िल्टर क्वेरी को किसी अन्य एजेंट तक
विस्तृत नहीं कर सकता।

प्रति-एजेंट स्वामित्व से पहले बनाए गए डेटाबेस में पंक्ति की विश्वसनीय उत्पत्ति नहीं होती।
अपग्रेड पर, `openclaw doctor --fix` उन लेगेसी पंक्तियों को एक बार
कॉन्फ़िगर किए गए डिफ़ॉल्ट एजेंट को सौंपता है। माइग्रेशन पूरा होने तक रनटाइम पहुँच
बंद रहते हुए विफल होती है; अन्य एजेंटों को पुरानी साझा पंक्तियाँ कभी विरासत में नहीं मिलतीं।

`storageOptions` LanceDB स्टोरेज बैकएंड के लिए स्ट्रिंग कुंजी/मान युग्म स्वीकार करता है
(जैसे S3-संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज) और `${ENV_VAR}` विस्तार का समर्थन करता है:

```json5
{
  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",
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

## रनटाइम निर्भरताएँ और प्लेटफ़ॉर्म समर्थन

`memory-lancedb` नेटिव `@lancedb/lancedb` पैकेज पर निर्भर करता है, जिसका स्वामित्व
Plugin पैकेज के पास है (OpenClaw कोर dist के पास नहीं)। Gateway स्टार्टअप
Plugin निर्भरताओं को सुधारता नहीं है; यदि नेटिव निर्भरता अनुपलब्ध है या लोड होने में विफल रहती है,
तो Plugin पैकेज को फिर से इंस्टॉल या अपडेट करें और Gateway को पुनः आरंभ करें।

`@lancedb/lancedb`, `darwin-x64` (Intel
Mac) के लिए नेटिव बिल्ड प्रकाशित नहीं करता। उस प्लेटफ़ॉर्म पर Plugin लोड
होते समय लॉग करता है कि LanceDB अनुपलब्ध है; डिफ़ॉल्ट मेमोरी बैकएंड का उपयोग करें, Gateway को किसी समर्थित
प्लेटफ़ॉर्म/आर्किटेक्चर पर चलाएँ, या `memory-lancedb` को अक्षम करें।

## समस्या निवारण

### इनपुट की लंबाई संदर्भ लंबाई से अधिक है

एम्बेडिंग मॉडल ने रिकॉल क्वेरी अस्वीकार कर दी:

```text
memory-lancedb: रिकॉल विफल: त्रुटि: 400 इनपुट की लंबाई संदर्भ लंबाई से अधिक है
```

`recallMaxChars` को कम करें, फिर Gateway को पुनः आरंभ करें:

```json5
{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-lancedb": {
        config: {
          recallMaxChars: 400,
        },
      },
    },
  },
}
```

Ollama के लिए, यह भी सत्यापित करें कि एम्बेडिंग सर्वर अपने नेटिव एम्बेड एंडपॉइंट का उपयोग करके Gateway
होस्ट से पहुँच योग्य है:

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

### असमर्थित एम्बेडिंग मॉडल

`embedding.dimensions` के बिना, केवल अंतर्निहित OpenAI एम्बेडिंग आयाम
ज्ञात होते हैं (`text-embedding-3-small`, `text-embedding-3-large`)। किसी अन्य
मॉडल के लिए, `embedding.dimensions` को उस मॉडल द्वारा रिपोर्ट किए गए वेक्टर आकार पर सेट करें।

### Plugin लोड होता है लेकिन कोई मेमोरी दिखाई नहीं देती

पुष्टि करें कि `plugins.slots.memory`, `memory-lancedb` की ओर संकेत करता है, फिर चलाएँ:

```bash
openclaw ltm stats
openclaw ltm search "recent preference"
```

यदि `autoCapture` अक्षम है, तो Plugin मौजूदा मेमोरी को अब भी रिकॉल करता है, लेकिन
नई मेमोरी को स्वचालित रूप से संग्रहीत नहीं करता। `memory_store` टूल का उपयोग करें, या
`autoCapture` को सक्षम करें।

## संबंधित

- [मेमोरी का अवलोकन](/hi/concepts/memory)
- [Active Memory](/hi/concepts/active-memory)
- [मेमोरी खोज](/hi/concepts/memory-search)
- [मेमोरी विकि](/hi/plugins/memory-wiki)
- [Ollama](/hi/providers/ollama)