百度语义记忆库

技能简介

Memory Baidu Embedding DB 是 Clawdbot 的语义记忆系统，采用百度 Embedding-V1 模型实现基于含义而非关键词的记忆存储与检索。作为 LanceDB 等传统向量数据库的本地安全替代方案，所有数据处理均在本地完成。

业务背景

解决传统关键词搜索无法理解语义的痛点，让AI助手真正

落地案例：某技术支持团队使用该系统沉淀过往解决方案。当工程师输入

能做什么

• 通过自然语言查询语义相关的历史记忆
• 使用自定义标签和元数据组织记忆内容
• 在对话中保持用户偏好和上下文连贯性
• 以 SQLite 本地文件形式持久化存储向量数据
• 无缝替换现有的 memory-lancedb 记忆系统

使用说明

安装步骤：

1. 将技能文件放置于 ~/clawd/skills/ 目录
2. 配置百度千帆 API 凭证环境变量：

   export BAIDU_API_STRING='${BAIDU_API_STRING}'
   export BAIDU_SECRET_KEY='${BAIDU_SECRET_KEY}'

3. 确保 Python 版本为 3.8 或以上

基础调用示例：

from memory_baidu_embedding_db import MemoryBaiduEmbeddingDB

memory_db = MemoryBaiduEmbeddingDB()

# 添加记忆
memory_db.add_memory(
    content="用户偏好简洁回复，喜欢技术讨论",
    tags=["user-preference", "communication-style"],
    metadata={"importance": "high"}
)

# 语义搜索
results = memory_db.search_memories("用户有什么偏好？", limit=3)

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 需妥善保管百度 API 密钥，避免泄露
• 依赖百度云端 API，网络中断时无法生成新向量
• 大规模数据下 SQLite 性能可能下降
• 向量维度固定为 384，与其他模型不兼容

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/xqicxx/memory-baidu-embedding-db/SKILL.md
来源类型：GitHub 开源仓库