local-memory-search

ローカルメモリ検索（オフライン）

このスキルは、OpenClaw のメモリファイル向けにローカルセマンティック検索のワークフローを追加します。

• MEMORY.md
• memory/*.md

小規模な sentence-transformers 埋め込みモデルを使って、ローカルのベクトルインデックス（FAISS）を構築します。

必要条件

• PATH に Python 3.10 以降があること（python --version）

バックエンドを選択（ユーザーが選択）

A）軽量（推奨）：lsa（TF‑IDF + SVD）

• ニューラルモデルは不要です
• HuggingFace からのダウンロードは不要です
• 「セマンティックに近い」マッチングが可能です（単純なキーワード検索より優れています）

cd $env:USERPROFILE\.openclaw\workspace\skills\local-memory-search
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -U pip
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r .\scripts\requirements-lsa.txt

B）高機能（セマンティック検索に最適）：sentence-transformers（Torch）

• 真のニューラル埋め込みを使用します
• インストールサイズが大きく（torch）、モデルのダウンロードも必要です

cd $env:USERPROFILE\.openclaw\workspace\skills\local-memory-search
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -U pip
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r .\scripts\requirements-sentence-transformers.txt

インデックスの構築／更新

デフォルト（軽量な LSA バックエンド）：

.\.venv\Scripts\python.exe .\scripts\index_memory.py --workspace "$env:USERPROFILE\.openclaw\workspace" --backend lsa

高機能バックエンドの例：

.\.venv\Scripts\python.exe .\scripts\index_memory.py --workspace "$env:USERPROFILE\.openclaw\workspace" --backend sentence-transformers --model "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"

デフォルトのワークフロー：移動して引用（推奨）

推奨される運用パターンに沿っています。

1. 最適なチャンクにセマンティック検索で移動する
2. ソースファイルを開く
3. 正確な行を（少し前後の文脈を含めて）表示する

# Minimal output (default): prints just the best-matching lines
.\.venv\Scripts\python.exe .\scripts\jump_memory.py --query "o365 timezone config" --top 1

# If you want provenance:
.\.venv\Scripts\python.exe .\scripts\jump_memory.py --query "o365 timezone config" --top 1 --show-source --show-line-numbers --context 2

Tip: for cleaner quotes, re-index with default overlap 0 (the default).

検索（セマンティック検索のみ）

.\.venv\Scripts\python.exe .\scripts\search_memory.py --query "o365 timezone config" --top 5

インデックスが別のバックエンド／モデルで構築されている場合、search_memory.py はインデックスのメタデータを自動的に使用します。次のように指定して上書きできます。

.\.venv\Scripts\python.exe .\scripts\search_memory.py --backend fastembed --model "BAAI/bge-small-en-v1.5" --query "..."

注意事項

• インデックスは次の場所に保存されます：~/.openclaw/credentials/local-memory-search/
• メモリファイルを編集した後は、インデックスを再構築してください。
• これは、OpenClaw 組み込みの memory_search ツールのローカルな代替手段です。