补充相关信息

main/xiaozhi-server/config.yaml

@@ -289,7 +289,6 @@ Memory:
     # - true: 使用用户画像模式(UserMemory)，自动提取用户信息
     # 用户画像功能支持: oceanbase、seekdb、sqlite (powermem 0.3.0+)
     enable_user_profile: true
-    
     # ========== LLM 配置 ==========
     # 通义千问: https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key
     # 智谱AI(免费): https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
@@ -299,7 +298,6 @@ Memory:
         api_key: 你的LLM API密钥
         model: qwen-plus
         # openai_base_url: https://api.openai.com/v1  # 可选，自定义服务地址
-    
     # ========== Embedding 配置 ==========
     embedder:
       provider: openai  # 可选: qwen, openai 等
@@ -307,7 +305,6 @@ Memory:
         api_key: 你的嵌入模型API密钥
         model: text-embedding-v4
         openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
-    
     # ========== Database 配置 ==========
     # oceanbase(推荐,最佳性能), seekdb(推荐,AI应用存储一体), postgres, sqlite(轻量备选)
     # 用户画像功能支持: oceanbase、seekdb、sqlite
@@ -322,8 +319,8 @@ Memory:
       #   user: root@test
       #   password: your_password
       #   db_name: powermem
-      #   collection_name: memories  # 默认值
-      #   embedding_model_dims: 1536  # 嵌入向量维度，必需参数
+      #   collection_name: memories  # 默认表名，如创建维度错误请删除此表或更改名称
+      #   embedding_model_dims: 1024  # 嵌入向量维度，注意跟使用模型适配，以智普为例：embedding-2的维度是1024，embedding-3的维度是2048
   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

@@ -135,11 +135,11 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
                 memory_mode = "AsyncMemory (普通记忆模式)"
 
             self.use_powermem = True
-            
+
             logger.bind(tag=TAG).info(
                 f"PowerMem initialized successfully: mode={memory_mode}, "
-                f"database={database_provider}, llm={llm_provider}, embedding={embedding_provider}"
-            )
+                f"database={powermem_config['vector_store']['provider']}, llm={powermem_config['llm']['provider']}, embedding={powermem_config['embedder']['provider']}"
+            )            
             
         except ImportError as e:
             logger.bind(tag=TAG).error(