内蔵メモリ

Memoh に標準搭載されているデフォルトのメモリバックエンドで、Memoh の抽出／検索フローに接続します。次をサポートします。

• 会話からのメモリ抽出
• チャット時のセマンティック検索
• 手動での作成・編集
• メモリ圧縮とストア全体の再構築

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動作のしくみ

内蔵プロバイダーは graph モードで動作します。メモリのノードとエッジは唯一の正となるデータとして PostgreSQL に保存され、そこから Markdown ビュー（Bot ワークスペース内の memory/ bundle と MEMORY.md）が派生して、Agent が読み書きできます。

セマンティック検索は、その上に重ねる任意のレイヤーです。

レイヤー	ストレージ	必要なもの	提供されるもの
Graph（常時有効）	PostgreSQL のメモリノード／エッジ	メインデータベースのみ	構造化されたリコール、メモリ間の関係、圧縮、再構築
セマンティックインデックス（任意）	pgvector データベース	Compose スタックの [pgvector] データベースに加えて、プロバイダーで embedding モデルを選択していること	メモリノードに対するベクトル類似度検索

embedding モデルを選んでいない場合や pgvector を設定していない場合でも、プロバイダーは graph のみのモードでそのまま動作し、セマンティック検索だけがスキップされます。

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作成する

1. Memory Providers を開きます。
2. Add Memory Provider をクリックします。
3. Name を入力し、Provider Type で builtin を選びます。
4. Create をクリックします。

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設定

フィールド	説明
Embedding Model	任意。いずれかのモデルプロバイダーの embedding モデルです。選択すると（かつ pgvector が利用可能なら）メモリノードがベクトル化され、セマンティック検索が有効になります。空のままにすると graph のみのモードです。

Edit と Delete は通常どおり使えます。

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依存関係

graph のみ

メインの PostgreSQL 以外に追加の依存はありません。

セマンティックインデックス

デフォルトの Docker Compose スタックには pgvector サービスが含まれており、config.toml にも対応するセクションがあります。

[pgvector]
enabled = true
host = "pgvector"
port = 5432
user = "memoh"
password = "memoh123"
database = "memoh_vector"
sslmode = "disable"

その上で、プロバイダーで Embedding Model を 1 つ選びます。ベクトルは選択したモデルプロバイダー（OpenAI、Gemini、Ollama など）で生成されるため、そのプロバイダーで embedding モデルが利用できる必要があります。

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Bot に割り当てる

1. Bots → Bot
2. 一般 → Memory Provider
3. 保存

選択していない場合、実行時にこのプロバイダーは使われません。

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設定後

個々のメモリは、Bot の メモリ タブで管理します。

• 手動で新規作成
• 会話から抽出
• 検索・編集・削除
• メモリストアの圧縮・再構築

日常の操作は 長期メモリ を参照してください。