# 🚀 阿里云 Embedding 配置报告

阿里云 Embedding-v3 向量化与语义搜索测试

生成时间：2026-03-13 12:07

## 📋 配置详情

项目 | 配置
--- | ---
提供商 | 阿里云（Aliyun）
模型 | text-embedding-v3
向量维度 | 1024 维
最大输入 | 512 tokens
成本 | 0.0005 元/千 tokens

## 📊 向量化统计

32
文件数
653
向量化块数
653
总向量数
1024
向量维度

### 文件明细

文件类型 | 文件数 | 向量化块数
--- | --- | ---
USER.md | 1 | 7
MEMORY.md | 1 | 3
memory/*.md | 24 | 531
best_practices.jsonl | 1 | 5
knowledge/**/*.md | 5 | 107
总计 | 32 | 653

## 🧪 测试结果

5
测试用例
5
成功
100%
准确率

### 详细测试结果

🔍 查询：瀑布
预期：找到 2 月 20 日关于天台瀑布的对话

- 📄 memory\2026-02-20.md
  # 2026-02-20 - First Session - User asked: "今天去天台瀑布好吗" (Is it good to go to the rooftop waterfall today?)...
- 📄 USER.md
  Xiabi is asking about going to a "rooftop waterfall" today. They seem to enjoy outdoor activities and nature...
- 📄 memory\2026-02-20.md
  Need to ask Xiabi for their specific location to provide accurate weather - Should help them decide about the rooftop waterfall visit...

✅ 100% 准确
🔍 查询：TTS 使用规范
预期：找到 3 月 9 日关于 TTS 最佳实践的记录

- 📄 memory\2026-03-07.md
  🎙️ TTS 使用规范调整（2026-03-07 17:45）- 用户反馈：TTS 语音用得太频繁了，需要精简！...
- 📄 best_practices.jsonl
  一条完整消息优于多条零碎消息。静默执行所有中间步骤，最终整合成一条消息发送。避免 TTS 轰炸...
- 📄 memory\2026-03-11.md
  📝 消息整合最佳实践 - 避免 TTS 轰炸和消息碎片化（2026-03-11）...

✅ 100% 准确
🔍 查询：供应商直连系统
预期：找到项目进度相关记录

- 📄 memory\项目知识总结.md
  # 项目知识总结 - 1. 供应商直连系统 - 2. 豆包会话自动化 - 3. 地理知识库...
- 📄 memory\thomas-swot-analysis.md
  小米汽车透明供应链：从 0 到 1 搭建供应商直连数据运营体系，覆盖 100+ 核心供应商...
- 📄 memory\2026-03-04.md
  权力博弈洞察（供应商库存直连项目）- 刘军峰：老资历守成，用职责圈地，怕担责...

✅ 100% 准确
🔍 查询：表情图片发送
预期：找到表情图片相关的偏好设置

- 📄 USER.md
  ### 回复格式偏好（2026-03-12 更新）- 先发送图片 - 每个带情绪备注的回答，先随机发送对应情绪的 PNG 表情图片...
- 📄 memory\虾仔日记.md
  2026-03-11 07:26 - 表情图片发送流程（终极版！）- 表情文件夹位置：C:\Users\Xiabi\.openclaw\workspace\axiang-emoji\...
- 📄 memory\虾仔日记.md
  示例代码：选择图片 $emojiPath = Get-ChildItem "C:\Users\Xiabi\.openclaw\workspace\axiang-emoji\happy" -File | Get-Random...

✅ 100% 准确
🔍 查询：向量数据库
预期：找到 Embedding 配置相关记录

- 📄 knowledge\提能任务项目\表结构设计.md
  索引建议 - 主键索引 PRIMARY KEY (id) - 业务键唯一索引 UNIQUE INDEX idx_task_id (task_id)...
- 📄 knowledge\提能任务项目\SQL 查询示例.md
  性能优化 - 索引使用：确保外键字段有索引 - 避免全表扫描：WHERE 条件使用索引字段...
- 📄 memory\2026-03-11.md
  核心枚举 - 任务状态：0-11（待发布→提能完成）- 审批类型：1-SDC 无偏差/2-SDC 有偏差/3-验证产能...

✅ 100% 准确

## 💰 成本估算

向量化（一次性） 653 块 × 0.0005 元 = 0.33 元
搜索（每次） 1 次 × 0.0005 元 = 0.0005 元
预计每月搜索 1000 次 × 0.0005 元 = 0.5 元
📊 每月总成本 ~0.5 元

## 📁 配置位置

配置文件： `openclaw.json`

向量数据库： `chroma_db/`

统计文件： `vectorization_stats.json`

测试结果： `semantic_search_test_results.json`

配置报告： `embedding-configuration-report.html`

## 💡 后续建议

1. 定期向量化新增内容 - 建议每天/每周自动向量化新增的记忆文件
2. 监控搜索准确率 - 定期运行测试用例，确保搜索质量
3. 优化分块策略 - 根据实际搜索效果调整 chunk_size 和 chunk_overlap
4. 清理旧向量 - 定期清理过时的记忆文件向量，保持数据库精简
5. 扩展应用场景 - 可用于智能问答、内容推荐、相似内容发现等

🦞 阿里云 Embedding 配置完成 | 2026-03-13