火山方舟
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火山方舟Coding Plan 个人版专属权益记忆增强-Embedding模型
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问问助手方舟 Coding Plan 提供 Embedding 模型，可以为工具提供语义向量能力，将对话、文档与任务信息等转换为高维向量表示，实现基于语义相似度的高效检索。
相比传统关键词匹配，Embedding 检索在信息量大、对话长、资料分散的场景下，能够更准确地召回相关内容，显著降低遗漏与误判。同时，Embedding 为记忆检索、知识库问答与工具调用提供统一的语义检索层，帮助工具在不增加主模型推理成本的前提下，提升跨轮次上下文追踪能力与整体效果。
核心配置
在 Coding Plan 中使用 Embedding 模型时，需要的核心配置如下：
- 支持的 Embedding 模型：doubao-embedding-vision（对应模型 doubao-embedding-vision-251215）
注意
建议固定使用同一版本的 Embedding 模型，请勿混用不同版本。
- 专属 Base URL：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3 （兼容 OpenAI 接口协议）
- API Key：获取 API Key
配置 Embedding 模型
注意
Embedding 模型与其他模型一致，均会消耗套餐额度，按模型调用次数进行估算。
OpenClaw
OpenClaw 支持配置 Embedding 模型，解决大模型原生记忆有限、易产生幻觉、无法适配私有数据的问题，从而提升模型在处理复杂任务时的准确性和可靠性。
- 前提条件：已完成 OpenClaw 的安装与配置，步骤参见安装和配置 OpenClaw。
- 选择以下任一方式配置 Embedding 模型。
- 执行以下命令打开 Web UI。
- 在左侧菜单栏选择配置 - All Settings - Raw，在agents.defaults节点下增加 memorySearch相关配置信息，增加的配置信息如下。其中需要将<ARK_API_KEY>替换为您自己的 API Key。
- 配置完成后，先单击右上角 Save 保存，保存完成后单击 Update 更新配置。
- 在终端执行以下命令打开 OpenClaw 配置文件。
- 在agents.defaults节点下增加 memorySearch相关配置信息，增加的配置信息如下。其中需要将<ARK_API_KEY>替换为您自己的 API Key。
- 配置完成后，重启网关使配置生效。
OpenViking
OpenViking 是专为 AI 智能体设计的开源上下文数据库，支持多模态 Embedding 模型的集成与接入，实现非结构化数据的向量化转换，并提供高效的语义相似度检索能力。
- 前提条件：已完成 OpenViking 的安装与基础配置，步骤参见 OpenViking。
- 在配置文件 ~/.openviking/ov.conf中新增embedding相关配置。其中需要将<ARK_API_KEY>替换为您自己的 API Key。
最近更新时间：2026.04.14 18:48:10
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