---
read_when:
    - تريد فهم الواجهة الخلفية الافتراضية للذاكرة
    - تريد تكوين موفري embeddings أو البحث الهجين
summary: محرك الذاكرة الافتراضي المستند إلى SQLite مع البحث بالكلمات المفتاحية، والمتجهي، والهجين
title: محرك الذاكرة المضمن
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-05T12:40:21Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: 181c40a43332315bf915ff6f395d9d5fd766c889e1a8d1aa525f9ba0198d3367
    source_path: concepts/memory-builtin.md
    workflow: 15
---

# محرك الذاكرة المضمن

المحرك المضمن هو الواجهة الخلفية الافتراضية للذاكرة. وهو يخزن فهرس الذاكرة الخاص بك
في قاعدة بيانات SQLite لكل وكيل على حدة، ولا يحتاج إلى أي تبعيات إضافية للبدء.

## ما الذي يقدمه

- **البحث بالكلمات المفتاحية** عبر فهرسة النص الكامل FTS5 (تقييم BM25).
- **البحث المتجهي** عبر embeddings من أي مزود مدعوم.
- **البحث الهجين** الذي يجمع بين الاثنين للحصول على أفضل النتائج.
- **دعم CJK** عبر تقسيم trigram للغات الصينية واليابانية والكورية.
- **تسريع sqlite-vec** لاستعلامات المتجهات داخل قاعدة البيانات (اختياري).

## البدء

إذا كان لديك مفتاح API لـ OpenAI أو Gemini أو Voyage أو Mistral، فسيكتشف
المحرك المضمن ذلك تلقائيًا ويُفعّل البحث المتجهي. لا حاجة إلى أي تكوين.

لتعيين مزود بشكل صريح:

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
      },
    },
  },
}
```

من دون مزود embeddings، لا يتوفر سوى البحث بالكلمات المفتاحية.

## موفرو embeddings المدعومون

| المزود  | المعرّف   | يُكتشف تلقائيًا | ملاحظات                             |
| ------- | --------- | --------------- | ----------------------------------- |
| OpenAI  | `openai`  | نعم             | الافتراضي: `text-embedding-3-small` |
| Gemini  | `gemini`  | نعم             | يدعم الوسائط المتعددة (الصورة + الصوت) |
| Voyage  | `voyage`  | نعم             |                                     |
| Mistral | `mistral` | نعم             |                                     |
| Ollama  | `ollama`  | لا              | محلي، ويجب تعيينه صراحةً            |
| Local   | `local`   | نعم (الأول)     | نموذج GGUF، تنزيل بحجم ~0.6 GB      |

يختار الاكتشاف التلقائي أول مزود يمكن حل مفتاح API الخاص به، وفقًا
للترتيب المعروض. اضبط `memorySearch.provider` لتجاوزه.

## كيف تعمل الفهرسة

يقوم OpenClaw بفهرسة `MEMORY.md` و`memory/*.md` إلى مقاطع (~400 token مع
تداخل 80 token) ويخزنها في قاعدة بيانات SQLite لكل وكيل على حدة.

- **موقع الفهرس:** `~/.openclaw/memory/<agentId>.sqlite`
- **مراقبة الملفات:** تؤدي التغييرات في ملفات الذاكرة إلى إعادة فهرسة مؤجلة (1.5 ثانية).
- **إعادة الفهرسة التلقائية:** عندما يتغير مزود embeddings أو النموذج أو إعدادات
  تقسيم المقاطع، يُعاد بناء الفهرس بالكامل تلقائيًا.
- **إعادة الفهرسة عند الطلب:** `openclaw memory index --force`

<Info>
يمكنك أيضًا فهرسة ملفات Markdown خارج مساحة العمل باستخدام
`memorySearch.extraPaths`. راجع
[مرجع التكوين](/reference/memory-config#additional-memory-paths).
</Info>

## متى تستخدمه

يُعد المحرك المضمن الخيار المناسب لمعظم المستخدمين:

- يعمل مباشرةً من دون أي تبعيات إضافية.
- يتعامل جيدًا مع البحث بالكلمات المفتاحية والبحث المتجهي.
- يدعم جميع موفري embeddings.
- يجمع البحث الهجين أفضل ما في نهجي الاسترجاع.

فكّر في التبديل إلى [QMD](/concepts/memory-qmd) إذا كنت تحتاج إلى إعادة ترتيب النتائج، أو
توسيع الاستعلام، أو تريد فهرسة أدلة خارج مساحة العمل.

وفكّر في [Honcho](/concepts/memory-honcho) إذا كنت تريد ذاكرة عبر الجلسات مع
نمذجة تلقائية للمستخدم.

## استكشاف الأخطاء وإصلاحها

**هل تم تعطيل البحث في الذاكرة؟** تحقق من `openclaw memory status`. إذا لم يتم
اكتشاف أي مزود، فعيّنه صراحةً أو أضف مفتاح API.

**هل النتائج قديمة؟** شغّل `openclaw memory index --force` لإعادة البناء. فقد
تفوّت أداة المراقبة التغييرات في حالات نادرة.

**هل لا يتم تحميل sqlite-vec؟** يعود OpenClaw تلقائيًا إلى تشابه جيب التمام
داخل العملية. تحقق من السجلات لمعرفة خطأ التحميل المحدد.

## التكوين

لإعداد مزود embeddings، وضبط البحث الهجين (الأوزان، وMMR، والانخفاض
الزمني)، والفهرسة الدفعية، والذاكرة متعددة الوسائط، وsqlite-vec، والمسارات الإضافية، وكل
خيارات التكوين الأخرى، راجع
[مرجع تكوين الذاكرة](/reference/memory-config).
