ChromaDB 记忆模块

基于 ChromaDB 和本地 Ollama 嵌入的长期语义记忆。零云依赖。

功能说明

• 自动回忆: 在每次智能体响应前，会用用户消息查询 ChromaDB，并自动注入相关上下文
• chromadb_search工具: 对您的 ChromaDB 集合进行手动语义搜索
• 100% 本地化: 使用 Ollama (nomic-embed-text) 进行嵌入，ChromaDB 进行向量存储

先决条件

1. ChromaDB正在运行（推荐使用 Docker）：

   docker run -d --name chromadb -p 8100:8000 chromadb/chroma:latest
   

2. Ollama并已加载嵌入模型：

   ollama pull nomic-embed-text
   

3. 已索引文档存在于 ChromaDB 中。请使用任何与 ChromaDB 兼容的索引工具来填充您的集合。

安装

# 1. Copy the plugin extension
mkdir -p ~/.openclaw/extensions/chromadb-memory
cp {baseDir}/scripts/index.ts ~/.openclaw/extensions/chromadb-memory/
cp {baseDir}/scripts/openclaw.plugin.json ~/.openclaw/extensions/chromadb-memory/

# 2. Add to your OpenClaw config (~/.openclaw/openclaw.json):

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "chromadb-memory": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "chromaUrl": "http://localhost:8100",
          "collectionName": "longterm_memory",
          "ollamaUrl": "http://localhost:11434",
          "embeddingModel": "nomic-embed-text",
          "autoRecall": true,
          "autoRecallResults": 3,
          "minScore": 0.5
        }
      }
    }
  }
}

# 4. Restart the gateway
openclaw gateway restart

配置选项

工作原理

1. 您发送一条消息
2. 插件通过Ollama（nomic-embed-text，768维）嵌入您的消息
3. 查询ChromaDB寻找最近邻
4. 高于最小得分的结果被注入到代理的上下文中，作为<chromadb-memories>
5. 代理利用可用的相关长期上下文进行回复

令牌成本

自动召回在最坏情况下每轮增加约275个令牌（3个结果×约300字符+包装器）。相对于20万以上的上下文窗口，这可以忽略不计。

调优

• 结果噪声太多？提高最小得分至0.6或0.7
• 缺少上下文？降低最小得分至0.4，并增加自动召回结果数到5
• 仅需手动操作？设置自动召回：关闭，使用chromadb搜索工具

架构

User Message → Ollama (embed) → ChromaDB (query) → Context Injection
                                                  ↓
                                          Agent Response

无需OpenAI。无需云端。您的记忆数据仅保存在您的硬件设备上。