OpenClaw 向量数据库：长期记忆太庞大，如何从 Markdown 迁移到 ChromaDB 加速全库检索？
当对话积累超过数万条时，纯文本 RAG 检索会变得极慢。OpenClaw 支持外接向量数据库。使用 Docker 本地启动 ChromaDB 或 Milvus，在插件中心安装 `@openclaw/plugin-vector-chroma`。运行迁移命令 `openclaw memory vectorize –target chroma`。系统会在后台使用 Embedding 模型（如 `text-embedding-3-small`）将历史知识切片并向量化，从而实现毫秒级的语义检索。
