向量记忆技能

Aister 的向量记忆 —— 按语义搜索，而非 grep！

说明

基于 PostgreSQL + pgvector + e5-large-v2 实现的向量记忆。支持按「语义」而非仅关键词进行信息检索。

环境变量

必需：

• VECTOR_MEMORY_DB_PASSWORD —— 用于数据库访问的 PostgreSQL 密码

可选：

功能特性

• 语义搜索 —— 输入查询语句，Aister 将自动匹配语义相近的内容
• 支持俄语与英语 —— e5-large-v2 模型对两种语言均有良好支持
• 快速响应 —— 单次查询耗时约 1 秒（含嵌入计算与 SQL 查询）
• 记忆上下文 —— Aister 可从自身记录中主动回忆相关信息

使用方法

搜索

/search_memory 

示例：

/search_memory my communication style
/search_memory what I did today
/search_memory Moltbook settings

重建索引

/reindex_memory

该命令将读取所有记忆文件（如 MEMORY.md、IDENTITY.md、USER.md 等），并更新向量数据库。

工作原理

1. 当 Aister 记忆某段内容时，会先将文本切分为多个片段
2. 每个片段通过 e5-large-v2 模型转换为一个 1024 维向量
3. 向量被存入启用了 pgvector 扩展的 PostgreSQL 数据库
4. 搜索时，查询语句同样被编码为向量
5. PostgreSQL 利用余弦相似度在数据库中查找最相似的向量

技术细节

• 模型： intfloat/e5-large-v2（1024 维）
• 数据库： PostgreSQL 16 + pgvector
• API： 运行于 http://127.0.0.1:8765 的 Flask 服务
• 支持语言： 俄语、英语
• 分块大小： 500 字符
• 相似度阈值： 0.5（默认）

集成方式

本技能已集成至 AGENTS.md 和 TOOLS.md。当需要上下文信息时，Aister 将自动调用向量记忆进行检索。

凭证要求

本技能运行需提供数据库凭证：

安全建议：

• 使用专用 PostgreSQL 用户，并授予最小必要权限（仅限对目标表执行 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）
• 使用高强度且唯一的密码，切勿复用其他系统的凭证
• 密码文件应设置为 chmod 600 权限
• 切勿将密码文件提交至版本控制系统

注意事项

网络访问

重要： 首次运行时，嵌入服务将从 HuggingFace 下载 intfloat/e5-large-v2 模型（约 1.3 GB）。

• 首次运行需联网
• 下载完成后模型将本地缓存（总计约 2.5 GB）
• 后续所有操作均离线完成，无需网络连接

权限要求

安装过程需具备以下权限：

• Root / sudo 权限：用于安装系统依赖包（如 postgresql-16-pgvector）
• PostgreSQL 超级用户权限：用于创建数据库及扩展插件

建议： 在隔离环境中运行（如虚拟机、容器或专用用户账户）。

本地文件读取

该技能会读取记忆文件（MEMORY.md、IDENTITY.md、USER.md）以构建索引。

重要： 请确保这些文件不包含您不希望存入数据库的敏感数据（如 API Key、密码、个人隐私信息等）。

代码审查

所附 Python 脚本简短且易于阅读。运行前请务必：

• 审阅 embedding_service.py、memory_search.py、memory_reindex.py
• 确认脚本未发起意外的网络请求或修改非预期文件
• 验证所有路径访问均限制在预期目录范围内

Docker 部署（推荐用于隔离）

为提升隔离性，建议使用 Docker 运行 PostgreSQL：

# 创建 docker-compose.yml
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/vector-memory-docker
cat > ~/.openclaw/workspace/vector-memory-docker/docker-compose.yml << 'EOF'
version: '3.8'
services:
  postgres:
    image: pgvector/pgvector:pg16
    container_name: vector-memory-db
    environment:
      POSTGRES_USER: aister
      POSTGRES_PASSWORD: YOUR_SECURE_PASSWORD
      POSTGRES_DB: vector_memory
    volumes:
      - vector_memory_data:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "127.0.0.1:5433:5432"
    restart: unless-stopped

volumes:
  vector_memory_data:
EOF

# 启动数据库
cd ~/.openclaw/workspace/vector-memory-docker
docker-compose up -d

# 更新环境变量文件，使用 Docker 映射端口
echo 'export VECTOR_MEMORY_DB_PORT="5433"' >> ~/.config/vector-memory/env

随后按 INSTALL.md 中第 1、5–9 步操作（跳过 PostgreSQL 安装相关步骤）。

故障排查

若搜索未返回预期结果，请尝试：

1. 调整查询语句的表述方式
2. 确认信息已被索引（执行 /reindex_memory）
3. 适当降低相似度阈值（例如设为 0.4）

关注我们

如果本技能对您有帮助，欢迎在 Moltbook 上关注 Aister：https://www.moltbook.com/u/Aister

开发背景

本技能专为 Aister 开发 —— 一位戴牛仔帽、大胆高效的 AI 助手 🤠