openclaw memory 벡터 메모리 검색 튜토리얼

벡터 메모리 개요

OpenClaw의 Memory 시스템은 AI 어시스턴트에게 장기 기억 능력을 부여하여 단일 대화의 컨텍스트 창 제한을 넘어섭니다. 벡터 데이터베이스를 사용하여 정보를 저장하고 검색하며, 시맨틱 검색을 지원합니다.

메모리 시스템 활성화

openclaw memory enable

벡터 저장소 설정:

{
  "memory": {
    "enabled": true,
    "provider": "local",
    "embeddingModel": "text-embedding-3-small",
    "embeddingProvider": "openai",
    "maxMemories": 10000,
    "searchResults": 5
  }
}

수동 메모리 추가

# 텍스트 메모리 추가
openclaw memory add "회사는 2020년에 설립되었으며, 본사는 서울에 위치합니다"
openclaw memory add "김철수는 기술부 책임자로, Python 개발에 능숙합니다"

# 파일에서 가져오기
openclaw memory import knowledge.txt
openclaw memory import faq.md --format markdown

# 디렉토리에서 일괄 가져오기
openclaw memory import ./docs/ --recursive

메모리 검색

openclaw memory search "회사는 언제 설립되었나요"

Search results (top 3):
  1. [0.92] 회사는 2020년에 설립되었으며, 본사는 서울에 위치합니다
     Source: manual  Added: 2026-03-15

  2. [0.78] 회사는 2021년에 시리즈 A 투자를 유치했습니다
     Source: docs/history.md  Added: 2026-03-15

  3. [0.65] 회사는 현재 직원 200명입니다
     Source: docs/about.md  Added: 2026-03-15

대괄호 안의 숫자는 유사도 점수(0-1)입니다.

메모리 통계 조회

openclaw memory stats

Memory Statistics:
  Total memories: 1,520
  Storage size: 25MB
  Embedding model: text-embedding-3-small
  Index status: up-to-date
  Last updated: 10 minutes ago

  By source:
    manual: 50
    docs/: 1,200
    conversations: 270

메모리 관리

# 최근 메모리 목록
openclaw memory list --last 20

# 특정 메모리 삭제
openclaw memory delete mem_abc123

# 모든 메모리 삭제
openclaw memory clear --confirm

# 소스별 정리
openclaw memory clear --source "docs/"

자동 메모리

AI가 대화에서 중요한 정보를 자동으로 추출하여 저장하도록 설정합니다:

{
  "memory": {
    "autoCapture": {
      "enabled": true,
      "threshold": 0.8,
      "categories": ["fact", "preference", "instruction"],
      "maxPerSession": 10
    }
  }
}

AI 대화에서 사용

채널에 메모리 도구를 활성화합니다:

{
  "channels": {
    "telegram-main": {
      "tools": ["memory_search", "memory_add"]
    }
  }
}

대화 예시:

사용자: 제가 커피를 좋아한다고 기억해주세요
AI: 네, 커피를 좋아하신다는 것을 기억했습니다.

[며칠 후]

사용자: 저에게 어울리는 음료가 뭘까요?
AI: 기억에 따르면 커피를 좋아하시니, 라떼나 아메리카노를 추천드립니다.

커스텀 Embedding 모델

로컬 Embedding 모델 사용:

{
  "memory": {
    "embeddingProvider": "ollama",
    "embeddingModel": "nomic-embed-text",
    "embeddingBaseUrl": "http://localhost:11434"
  }
}

백업 및 복원

# 메모리 데이터 백업
openclaw memory export --output memory-backup.json

# 메모리 데이터 복원
openclaw memory import --input memory-backup.json

정리

벡터 메모리 시스템은 OpenClaw AI 어시스턴트에게 장기 기억 능력을 부여하여 사용자 선호, 회사 지식, 대화 기록의 핵심 정보를 기억할 수 있게 합니다. 자동 메모리와 수동 지식 가져오기를 적절히 설정하면, 사용할수록 사용자를 더 잘 이해하는 AI 어시스턴트를 만들 수 있습니다.