Hass/xiaozhi-esp32-server
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2026-01-08 23:52:19 +08:00
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commit 2bf1123647
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docs/powermem-integration.md
+30 -12
View File
@@ -59,7 +59,9 @@ Memory:
llm_model: qwen-plus
# 嵌入模型配置
embedding_api_key: 你的嵌入模型API密钥
embedding_model: text-embedding-v3
embedding_model: text-embedding-v4
# 可选：自定义嵌入服务地址（OpenAI兼容模式）
# embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
```
### 配置参数详解
@@ -72,10 +74,21 @@ Memory:
| `embedding_provider` | 嵌入模型提供商 | `qwen` | `qwen`, `zhipu`, `openai`, 等 |
| `llm_api_key` | LLM API 密钥 | - | - |
| `llm_model` | LLM 模型名称 | - | 根据提供商选择 |
| `llm_base_url` | LLM API 地址（可选） | - | - |
| `llm_base_url` | LLM API 地址（可选） | - | 根据provider自动选择参数名 |
| `embedding_api_key` | 嵌入模型 API 密钥 | - | - |
| `embedding_model` | 嵌入模型名称 | - | 根据提供商选择 |
| `embedding_base_url` | 嵌入模型 API 地址（可选） | - | - |
| `embedding_base_url` | 嵌入模型 API 地址（可选） | - | 通用配置，根据provider自动选择 |
| `embedding_openai_base_url` | OpenAI兼容的嵌入服务地址（可选） | - | 优先级高于 embedding_base_url |
| `embedding_dashscope_base_url` | 阿里云灵积嵌入服务地址（可选） | - | 优先级高于 embedding_base_url |
#### Base URL 配置优先级
| 配置项 | 优先级 | 适用 Provider |
|--------|--------|---------------|
| `embedding_openai_base_url` | 最高 | openai |
| `embedding_dashscope_base_url` | 最高 | qwen |
| `embedding_base_url` | 中 | 通用，根据 provider 自动选择 |
| 默认值 | 最低 | 使用 provider 的默认服务地址 |
### 记忆模式说明
@@ -102,7 +115,9 @@ Memory:
llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
llm_model: qwen-plus
embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
embedding_model: text-embedding-v3
embedding_model: text-embedding-v4
# 可选：使用 OpenAI 兼容模式的服务地址
embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
```
### 使用智谱免费 LLM（完全免费方案）
@@ -118,14 +133,14 @@ Memory:
powermem:
type: powermem
database_provider: sqlite
llm_provider: zhipu
embedding_provider: zhipu
llm_provider: openai # 使用 openai 兼容模式
embedding_provider: openai # 使用 openai 兼容模式
llm_api_key: xxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
llm_model: glm-4-flash
llm_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
embedding_api_key: xxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
embedding_model: embedding-3
embedding_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
embedding_openai_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
```
### 使用 OpenAI
@@ -142,7 +157,7 @@ Memory:
llm_base_url: https://api.openai.com/v1
embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
embedding_model: text-embedding-3-small
embedding_base_url: https://api.openai.com/v1
embedding_openai_base_url: https://api.openai.com/v1
```
### 使用 OceanBase（最佳性能方案）
@@ -164,7 +179,8 @@ Memory:
llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
llm_model: qwen-plus
embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
embedding_model: text-embedding-v3
embedding_model: text-embedding-v4
embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
# OceanBase 数据库连接配置
vector_store:
provider: oceanbase
@@ -198,10 +214,11 @@ Memory:
model: qwen-plus
# 嵌入模型配置
embedder:
provider: qwen
provider: openai # 使用 OpenAI 兼容模式
config:
api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
model: text-embedding-v3
model: text-embedding-v4
openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
```
## 设备记忆隔离
@@ -231,7 +248,8 @@ Memory:
llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
llm_model: qwen-plus
embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
embedding_model: text-embedding-v3
embedding_model: text-embedding-v4
embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
# OceanBase 数据库连接配置
vector_store:
provider: oceanbase
main/xiaozhi-server/config.yaml
+7 -1
View File
@@ -301,9 +301,15 @@ Memory:
# 智谱AI(免费): https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
llm_api_key: 你的LLM API密钥
llm_model: qwen-plus
# llm_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 # 可选，自定义LLM服务地址
# 嵌入模型配置 (使用通义千问为例)
embedding_api_key: 你的嵌入模型API密钥
embedding_model: text-embedding-v3
embedding_model: text-embedding-v4
embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # OpenAI兼容的嵌入服务地址
# embedding_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 # 可选，自定义嵌入模型服务地址
# 或使用独立的base_url配置（优先级更高）:
# embedding_openai_base_url: https://api.openai.com/v1 # OpenAI兼容的嵌入服务地址
# embedding_dashscope_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1 # 阿里云灵积嵌入服务地址
nomem:
# 不想使用记忆功能，可以使用nomem
type: nomem
main/xiaozhi-server/core/providers/memory/powermem/powermem.py
+24 -5
View File
@@ -84,8 +84,18 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
llm_config["api_key"] = config["llm_api_key"]
if "llm_model" in config:
llm_config["model"] = config["llm_model"]
# Handle base_url based on provider type
# - qwen provider uses dashscope_base_url
# - openai provider uses openai_base_url
if "llm_base_url" in config:
llm_config["base_url"] = config["llm_base_url"]
if llm_provider == "qwen":
llm_config["dashscope_base_url"] = config["llm_base_url"]
else:
llm_config["openai_base_url"] = config["llm_base_url"]
if "openai_base_url" in config:
llm_config["openai_base_url"] = config["openai_base_url"]
if "dashscope_base_url" in config:
llm_config["dashscope_base_url"] = config["dashscope_base_url"]
powermem_config["llm"] = {
"provider": llm_provider,
"config": llm_config
@@ -100,8 +110,20 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
embedder_config["api_key"] = config["embedding_api_key"]
if "embedding_model" in config:
embedder_config["model"] = config["embedding_model"]
# Handle base_url based on provider type
# - qwen provider uses dashscope_base_url
# - openai provider uses openai_base_url
# Priority: embedding_xxx_base_url > embedding_base_url > xxx_base_url
if "embedding_base_url" in config:
embedder_config["base_url"] = config["embedding_base_url"]
if embedding_provider == "qwen":
embedder_config["dashscope_base_url"] = config["embedding_base_url"]
else:
embedder_config["openai_base_url"] = config["embedding_base_url"]
# Embedding-specific base_url (higher priority)
if "embedding_openai_base_url" in config:
embedder_config["openai_base_url"] = config["embedding_openai_base_url"]
if "embedding_dashscope_base_url" in config:
embedder_config["dashscope_base_url"] = config["embedding_dashscope_base_url"]
powermem_config["embedder"] = {
"provider": embedding_provider,
"config": embedder_config
@@ -294,6 +316,3 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
logger.bind(tag=TAG).debug(f"Detailed error: {traceback.format_exc()}")
return ""
# Register the memory provider instance
powermem = MemoryProvider({})