QMD 是 Shopify 创始人 Tobi Lütke 开发的本地语义搜索引擎，专为 AI Agent 设计。本指南介绍在 OpenClaw 中启用 QMD 记忆后端的完整安装与配置流程。
QMD 是 Shopify 创始人 Tobi Lütke 开发的本地语义搜索引擎，专为 AI Agent 设计（）。它采用三层混合搜索机制：BM25 关键词匹配 + 向量语义搜索 + LLM 重排序。
启用 QMD 后：无论历史记录有多长，每次只提取最相关的几句话（通常削减 95% 以上）。
在安装 QMD 之前，若网络受限或希望离线部署，可先将三个 GGUF 模型下载到默认缓存目录（如 或 ）。
操作：按 中的方式（huggingface-cli 或浏览器/wget）下载三个 文件到该目录。文件名可为带 前缀或简短名，QMD/node-llama-cpp 会按需解析。
若跳过本步，QMD 首次运行 或首次搜索时会自动从 HuggingFace 下载并缓存。
若机器没有 NVIDIA GPU，或希望强制使用 CPU，应在安装 QMD 之前设置环境变量：
持久生效可写入 或 ：
任选一种方式即可：
方式一：使用 Bun（推荐）
方式二：使用 npm
需已安装 Node.js 22+，然后全局安装官方 npm 包：
方式三：直接运行（无需安装）
与 OpenClaw 联用时，需让手动执行的 QMD 与 Gateway 调起的 QMD 使用同一套索引与模型，因此将 XDG 指向 OpenClaw 的 agent 目录：
后续所有 命令（status、collection、update、embed、query）均应在已设置上述两个环境变量的同一 shell 中执行。
若你已在默认目录（如 ）预下载了 GGUF 模型，需要把它们放到 OpenClaw 使用的缓存目录，否则 Gateway 调起的 QMD 找不到模型：
确保三个模型（嵌入、重排序、查询扩展）的 文件均在 下。
QMD 通过 XDG_CACHE_HOME 确定模型目录，默认从 读取，无需单独创建 config.json。完成「三、配置 XDG 目录」和「四、迁移模型文件」后，模型路径即已正确。
若 QMD 官方后续支持通过配置文件显式指定本地模型路径，可参考 进行可选配置。
在已设置 、 的 shell 中执行：
成功标志：能正常输出状态；若已建集合并做过索引，会看到 。若需预热索引并触发首次模型加载，可接着执行：
在实际安装配置过程中，QMD 集合会由 OpenClaw 根据配置自动创建，并已使用固定集合名，例如：
因此一般无需手动执行 。完成「三、配置 XDG 目录」并启动或配置 OpenClaw 后，集合即会就绪。
查看已有集合：
确认列表中已有上述集合名后，即可进行索引与搜索；集合名（如 ）在搜索时使用（）。
可选：手动补充集合（若需额外路径或 OpenClaw 未自动创建时）：
集合由 OpenClaw 自动创建后，在相同 XDG 环境下更新文件索引并生成向量嵌入：
首次运行 时，若未预先放置模型，会从 HuggingFace 自动下载 GGUF 模型。完成后再次执行 应看到索引数量增加。
在相同 XDG 环境下测试检索：
能返回与「遗留问题」相关的片段即表示 QMD 与索引工作正常。
基础配置（最小化）：
完整配置（推荐）：
配置说明：
Docker 环境：
如需回退到内置 SQLite 记忆系统：编辑 ，删除或注释 （或改为 ），然后执行 。
提示：当 QMD 子进程异常或 JSON 解析失败时，OpenClaw 会自动回退到内置 SQLite 管理器，记忆工具仍可用；诊断时可查看 （为 时表示当前由 QMD 提供结果）。
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