Openclaw，知识图谱，向量搜索，文本搜索，记忆衰减等等，这是openclaw的使用密码，是关键，折腾了几天，又回到起点，先后试了两个插件。有一个插件叫“graph-memory”，我看了网上的视频，它的安装挺复杂的，要配置嵌入模型，还要配置大语言llm模型，还要有配套的数据库管理系统neo4j，想到光是模型配置就需要在主模型的基础上另加两个内嵌的模型，如果在网上再订两个api，那还是有点不划算，所以我就在本地装了一个ollama，跑两个内嵌于graph-memory中间的模型，专门用于记忆模块管理。另外安装了neo4j图谱数据库，这样，再在百度购买一个api ，openclaw就搞定了。但是后来发现，这样用起来，电脑有点卡，越往后用越不满意，最后想换一个插件试试，但是结果没有成功，因为找的这个叫精英永久记忆插件，它的配置方法根本没说清楚，还得网上去找他的视频看，太麻烦了，后来搞了一阵就放弃了。怎么办？我又翻到openclaw官网，看了官网的关于原生的openclaw是如何管理记忆的，我终于发现，哪还用得着装什么插件？就把官方的这个功能用好就差不多了。直接开干，我翻到官网上的文档，从概念开始学习，再到配置大框架，再到具体的配置reference，一步一步，搞了一天，终于成功了！不过这个其实还可以继续优化。目前语义和文本搜索都是可以用的，还可以以混合模式搜索，还可以设置记忆生命周期，还可以设置模糊搜索的程度比例，搜索结果的多样性与准确性也是可以权衡选择，真的是非常强大。最重要的是，这个也不需要多花tokens，只要一个主要的api就可以了，关键是电脑不卡顿了，不但电脑节省，电也节省了，人也节省精力了，真是一举多得！[呲牙][呲牙][呲牙]