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:
- 支持的 Embedding 模型:
doubao-embedding-vision(对应模型 doubao-embedding-vision-251215)
- 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。
- 前提条件:已完成 OpenClaw 的安装与配置,步骤参见 安装和配置 OpenClaw。
- 选择以下任一方式配置 Embedding 模型。
- 执行以下命令打开 Web UI。
openclaw dashboard
-
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。{ ... "agents": { "defaults": { ... "memorySearch": { "provider": "openai", "model": "doubao-embedding-vision", "remote": { "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3", "apiKey": "<ARK_API_KEY>" } } ... } } ... } -
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。
- 在终端执行以下命令打开 OpenClaw 配置文件。
nano ~/.openclaw/openclaw.json
-
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。{ ... "agents": { "defaults": { ... "memorySearch": { "provider": "openai", "model": "doubao-embedding-vision", "remote": { "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3", "apiKey": "<ARK_API_KEY>" } } ... } } ... } -
配置完成后,重启网关使配置生效。
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。
- 前提条件:已完成 OpenViking 的安装与基础配置,步骤参见 OpenViking。
- 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。
{
...
"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
}
...
}