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Run embedding on-device with ONNX Runtime. Build from source, model selection, offline mode. Use when setting up local embedding without an API key.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/matrixorigin/Memoria --skill local-embeddingコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
| name | local-embedding |
| description | Run embedding on-device with ONNX Runtime. Build from source, model selection, offline mode. Use when setting up local embedding without an API key. |
Pre-built binaries do NOT include local embedding.
cd Memoria
make build-local
sudo cp memoria/target/release/memoria /usr/local/bin/
Binary is ~50-80MB (bundles ONNX Runtime). Expected.
memoria init --tool kiro # No --embedding-* flags needed
Leave EMBEDDING_* env vars empty in mcp.json → local embedding is the default.
~/.cache/fastembed/ (~30MB default)| Model | Dim | Size | Notes |
|---|---|---|---|
all-MiniLM-L6-v2 | 384 | ~30MB | Default. Fast, English |
BAAI/bge-m3 | 1024 | ~1.2GB | Best quality, multilingual |
Change model in mcp.json env block:
{ "EMBEDDING_MODEL": "BAAI/bge-m3", "EMBEDDING_DIM": "1024" }
⚠️ Choose BEFORE first startup. Dimension is locked into schema.
| Local | Remote (OpenAI/SiliconFlow) | |
|---|---|---|
| Privacy | ✅ Offline | ⚠️ Text sent to API |
| Cost | Free | API key |
| First query | ~3-5s | Fast |
| Build | From source | Pre-built works |
| Offline | ✅ | ❌ |
Recommendation: Use remote unless you need offline/strict privacy.
| Problem | Fix |
|---|---|
| "compiled without local-embedding" | Build from source: make build-local |
| Model download fails | Set HF_ENDPOINT for mirror, or manually download to ~/.cache/fastembed/ |
| High memory | Default ~100MB. bge-m3 ~1-2GB. Choose based on available RAM |
Memoria REST API endpoints, request/response formats, auth, rate limits. Use when calling or implementing API endpoints.
Use Memoria as OpenClaw's durable memory slot. Triggers: "remember this", "save to memory", "what do you remember", "continue from last time", "forget this", "correct memory", "take a snapshot", "rollback memory", "branch memory", "merge memory", "use long-term memory".
Install Memoria and configure MCP for AI tools (Kiro, Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI). Decision tree for Cloud vs self-hosted mode, database, embedding provider. Use when helping users set up Memoria.