# 오픈클로 메모리 임베딩 모델 업데이트 방법

[멀티모달 임베딩 모델](https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/embedding-2?hl=ko)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20260314/051231_D3QA0zb61MbqBNYK3J?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

### 기본 메모리 임베딩 모델 확인 방법

`openclaw memory status` 

### 기존 메모리 설정을 바꾸는 명령어

gemeni embedding2로 변경하기

- 제미니로 변경

`openclaw config set agents.defaults.memorySearch.provider gemini` 

- gemini-embedding-2-preview 모델 지정

`openclaw config set agents.defaults.memorySearch.model gemini-embedding-2-preview`` ` 

- 차원을 3072로 고정

`openclaw config set agents.defaults.memorySearch.outputDimensionality 3072 --strict-json`` ` 

- 기존 Ollama baseUrl 제거: 기존에 `remote.baseUrl`이 Ollama로 남아 있으면 Gemini 기본 엔드포인트 대신 잘못된 곳을 바라볼 수 있다.

- 3072말고 768을 사용하면 공간을 아낄수 있다.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20260320/063619_jK3lD3mLF3IqjHjJz4?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

gemini-embedding-2-preview (멀티모달)

무료 티어에서는 호출량 제한이 있지만, Google Developers 데이터가 Google 제품 개선에 활용된다. 유료 티어에서는 데이터가 모델 학습에 사용되지 않으므로 google 민감한 데이터를 처리할 때는 반드시 유료 티어를 사용해야 한다. 배치 API를 활용하면 비동기 처리로 비용을 50% 절감

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20260320/063536_ca5CeAYdtkyjo3yj5e?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

`openclaw config unset ``[agents.defaults.memorySearch.remote.baseUrl](https://agents.defaults.memorySearch.remote.baseUrl)` 

- gemini api 키 넣기

`openclaw config set agents.defaults.memorySearch.remote.apiKey "YOUR_GEMINI_API_KEY"`` ` 

- 설정 검증

`openclaw config validate`` ` 

- 메모리 인덱싱 방법

`openclaw memory index --force`` ` 

스킬문서를 주고 한번에 작업가능

SKILL.md

For the site tree, see the [root Markdown](https://slashpage.com/conanssam.md).