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记忆增强-Embedding模型

方舟 Coding Plan 提供 Embedding 模型,可以为工具提供语义向量能力,将对话、文档与任务信息等转换为高维向量表示,实现基于语义相似度的高效检索。
相比传统关键词匹配,Embedding 检索在信息量大、对话长、资料分散的场景下,能够更准确地召回相关内容,显著降低遗漏与误判。同时,Embedding 为记忆检索、知识库问答与工具调用提供统一的语义检索层,帮助工具在不增加主模型推理成本的前提下,提升跨轮次上下文追踪能力与整体效果。

核心配置#

在 Coding Plan 中使用 Embedding 模型时,需要的核心配置如下:

  • 专属 Base URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3 (兼容 OpenAI 接口协议)
  • API Key:获取 API Key

配置 Embedding 模型#

OpenClaw#

OpenClaw 支持配置 Embedding 模型,解决大模型原生记忆有限、易产生幻觉、无法适配私有数据的问题,从而提升模型在处理复杂任务时的准确性和可靠性。

  1. 前提条件:已完成 OpenClaw 的安装与配置,步骤参见 安装和配置 OpenClaw。
  2. 选择以下任一方式配置 Embedding 模型。
  1. 执行以下命令打开 Web UI。
Bash
openclaw dashboard
  1. 在左侧菜单栏选择配置 - All Settings - Raw,在agents.defaults节点下增加 memorySearch相关配置信息,增加的配置信息如下。其中需要将<ARK_API_KEY>替换为您自己的 API Key。

    JSON
    {
      ...
      "agents": {
        "defaults": {
          ...
          "memorySearch": {
            "provider": "openai",
            "model": "doubao-embedding-vision",
            "remote": {
              "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",
              "apiKey": "<ARK_API_KEY>"
            }
          }
          ...
        }
      }
      ...
     }
    
  2. 配置完成后,先单击右上角 Save 保存,保存完成后单击 Update 更新配置。

  1. 在终端执行以下命令打开 OpenClaw 配置文件。
Bash
nano ~/.openclaw/openclaw.json
  1. 在agents.defaults节点下增加 memorySearch相关配置信息,增加的配置信息如下。其中需要将<ARK_API_KEY>替换为您自己的 API Key。

    JSON
    {
      ...
      "agents": {
        "defaults": {
          ...
          "memorySearch": {
            "provider": "openai",
            "model": "doubao-embedding-vision",
            "remote": {
              "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",
              "apiKey": "<ARK_API_KEY>"
            }
          }
          ...
        }
      }
      ...
    }
    
  2. 配置完成后,重启网关使配置生效。

    Bash
    openclaw gateway restart
    

OpenViking#

OpenViking 是专为 AI 智能体设计的开源上下文数据库,支持多模态 Embedding 模型的集成与接入,实现非结构化数据的向量化转换,并提供高效的语义相似度检索能力。

  1. 前提条件:已完成 OpenViking 的安装与基础配置,步骤参见 OpenViking。
  2. 在配置文件 ~/.openviking/ov.conf中新增embedding相关配置。其中需要将<ARK_API_KEY>替换为您自己的 API Key。
JSON
{
  ...
  "embedding": {
    "dense": {
      "api_base" : "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",
      "api_key"  : "<ARK_API_KEY>",
      "provider" : "volcengine",
      "dimension": 1024,
      "model"    : "doubao-embedding-vision"
    },
    "max_concurrent": 10
  }
  ...
}