---
read_when:
    - '`memory_search`''ün nasıl çalıştığını anlamak istiyorsunuz'
    - Bir gömme sağlayıcısı seçmek istiyorsunuz
    - Arama kalitesini ayarlamak istiyorsunuz
summary: Bellek araması, gömmeler ve hibrit erişim kullanarak ilgili notları nasıl bulur
title: Bellek Araması
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-15T14:40:33Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: f5757aa8fe8f7fec30ef5c826f72230f591ce4cad591d81a091189d50d4262ed
    source_path: concepts/memory-search.md
    workflow: 15
---

# Bellek Araması

`memory_search`, ifade biçimi özgün metinden farklı olsa bile bellek dosyalarınızdan ilgili notları bulur. Bunu, belleği küçük parçalara ayırıp dizinleyerek ve bu parçaları gömmeler, anahtar kelimeler ya da her ikisini kullanarak arayarak yapar.

## Hızlı başlangıç

GitHub Copilot aboneliğiniz ya da yapılandırılmış bir OpenAI, Gemini, Voyage veya Mistral API anahtarınız varsa, bellek araması otomatik olarak çalışır. Bir sağlayıcıyı açıkça ayarlamak için:

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai", // veya "gemini", "local", "ollama" vb.
      },
    },
  },
}
```

API anahtarı olmadan yerel gömmeler için `provider: "local"` kullanın (`node-llama-cpp` gerektirir).

## Desteklenen sağlayıcılar

| Sağlayıcı       | Kimlik           | API anahtarı gerekir | Notlar                                               |
| --------------- | ---------------- | -------------------- | ---------------------------------------------------- |
| Bedrock         | `bedrock`        | Hayır                | AWS kimlik bilgisi zinciri çözüldüğünde otomatik algılanır |
| Gemini          | `gemini`         | Evet                 | Görüntü/ses dizinlemeyi destekler                    |
| GitHub Copilot  | `github-copilot` | Hayır                | Otomatik algılanır, Copilot aboneliğini kullanır     |
| Local           | `local`          | Hayır                | GGUF modeli, ~0.6 GB indirme                         |
| Mistral         | `mistral`        | Evet                 | Otomatik algılanır                                   |
| Ollama          | `ollama`         | Hayır                | Yerel, açıkça ayarlanmalıdır                         |
| OpenAI          | `openai`         | Evet                 | Otomatik algılanır, hızlıdır                         |
| Voyage          | `voyage`         | Evet                 | Otomatik algılanır                                   |

## Arama nasıl çalışır

OpenClaw, iki erişim yolunu paralel olarak çalıştırır ve sonuçları birleştirir:

```mermaid
flowchart LR
    Q["Query"] --> E["Embedding"]
    Q --> T["Tokenize"]
    E --> VS["Vector Search"]
    T --> BM["BM25 Search"]
    VS --> M["Weighted Merge"]
    BM --> M
    M --> R["Top Results"]
```

- **Vektör araması**, benzer anlama sahip notları bulur ("gateway host", "OpenClaw'ı çalıştıran makine" ile eşleşir).
- **BM25 anahtar kelime araması**, tam eşleşmeleri bulur (kimlikler, hata dizeleri, yapılandırma anahtarları).

Yalnızca bir yol kullanılabiliyorsa (gömme yoksa veya FTS yoksa), diğeri tek başına çalışır.

Gömmeler kullanılamadığında, OpenClaw yalnızca ham tam eşleşme sıralamasına geri dönmek yerine yine de FTS sonuçları üzerinde sözcüksel sıralama kullanır. Bu düşük özellikli mod, sorgu terimlerini daha güçlü kapsayan ve ilgili dosya yollarına sahip parçaları öne çıkarır; bu da `sqlite-vec` veya bir gömme sağlayıcısı olmadan bile geri çağırmayı kullanışlı tutar.

## Arama kalitesini iyileştirme

Büyük bir not geçmişiniz varsa, iki isteğe bağlı özellik yardımcı olur:

### Zamansal azalma

Eski notlar zamanla sıralama ağırlığını kademeli olarak kaybeder; böylece yeni bilgiler önce görünür. Varsayılan 30 günlük yarı ömürle, geçen aydan bir not özgün ağırlığının %50'si kadar puan alır. `MEMORY.md` gibi kalıcı dosyalara hiçbir zaman azalma uygulanmaz.

<Tip>
Ajanınızın aylarca birikmiş günlük notları varsa ve eski bilgiler sürekli daha yeni bağlamın önüne geçiyorsa zamansal azalmayı etkinleştirin.
</Tip>

### MMR (çeşitlilik)

Yinelenen sonuçları azaltır. Beş notun da aynı yönlendirici yapılandırmasından bahsetmesi durumunda, MMR en üstteki sonuçların tekrar etmek yerine farklı konuları kapsamasını sağlar.

<Tip>
`memory_search` farklı günlük notlardan birbirine çok benzeyen parçaları sürekli döndürüyorsa MMR'yi etkinleştirin.
</Tip>

### Her ikisini de etkinleştirme

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        query: {
          hybrid: {
            mmr: { enabled: true },
            temporalDecay: { enabled: true },
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

## Çok modlu bellek

Gemini Embedding 2 ile, Markdown'un yanında görüntüleri ve ses dosyalarını da dizinleyebilirsiniz. Arama sorguları metin olarak kalır, ancak görsel ve ses içeriğiyle eşleşir. Kurulum için [Bellek yapılandırma başvurusu](/tr/reference/memory-config) bölümüne bakın.

## Oturum belleği araması

İsterseniz oturum dökümlerini dizinleyebilirsiniz; böylece `memory_search` önceki konuşmaları hatırlayabilir. Bu özellik `memorySearch.experimental.sessionMemory` üzerinden isteğe bağlı olarak etkinleştirilir. Ayrıntılar için [yapılandırma başvurusu](/tr/reference/memory-config) bölümüne bakın.

## Sorun giderme

**Sonuç yok mu?** Dizini kontrol etmek için `openclaw memory status` çalıştırın. Boşsa `openclaw memory index --force` çalıştırın.

**Yalnızca anahtar kelime eşleşmeleri mi var?** Gömme sağlayıcınız yapılandırılmamış olabilir. `openclaw memory status --deep` ile kontrol edin.

**CJK metni bulunamıyor mu?** FTS dizinini `openclaw memory index --force` ile yeniden oluşturun.

## Daha fazla bilgi

- [Active Memory](/tr/concepts/active-memory) -- etkileşimli sohbet oturumları için alt ajan belleği
- [Bellek](/tr/concepts/memory) -- dosya düzeni, arka uçlar, araçlar
- [Bellek yapılandırma başvurusu](/tr/reference/memory-config) -- tüm yapılandırma seçenekleri
