配置

patch 里给 dsh-memory-local 传配置即可（默认值通常够用）：

- id: dsh-memory-local
  config:
    storeDir: '~/.dsh/memory-store'      # 默认 /.dsh/memory-store
    scopes: { global: true, project: true }
    retrieval:
      topK: 5
      vector:
        enabled: true
        endpoint: 'http://127.0.0.1:8078/v1/embeddings'
        model: bge-m3
        dims: 1024
        timeoutMs: 300            # 交互检索预算（要紧）
        writeTimeoutMs: 10000     # 保存时嵌整条记录
        backfillTimeoutMs: 30000  # 批量回填
        backfillMaxChars: 8000
      llm: { enabled: false }     # LLM 重排（可选）
    limits: { maxRecordsPerScope: 2000, maxRecordChars: 4000 }
    secrets: { enabled: true, mode: refuse }   # 拒绝写入疑似凭据

向量检索（可选，默认不启用）

不配任何东西也能用：检索自动降级为纯词法匹配（IDF + CJK bigram），保存/搜索/注入全部正常。向量检索是按配置启用的——写了 endpoint、配了 spawn、或面板里装了本地后端，才会去碰网络；否则一个请求都不发（不会白试、不会刷错误日志）。

三条启用路径，任选一条：

① 面板一键装（推荐给不想折腾的人）：设置页「记忆」→「向量服务」卡片 → 点 下载并配置。插件会下载 llama.cpp CPU 版运行时 + bge-m3 量化模型（约 440MB）到 retrieval.vector.autoInstall.dir（默认：显式配了 storeDir 时用它上一级目录，否则 ~/.dsh/memory-vector），解压后就地托管启动，下次开机自动拉起、退出自动关闭。

② 云端 / 自建 OpenAI 兼容服务（不用下模型）：

        vector:
          enabled: true
          endpoint: 'https://api.example.com/v1/embeddings'
          model: 'bge-m3'        # 服务端要求的模型名
          dims: 1024             # 必须与服务端输出维度一致

③ 自己管进程（手填路径）：

        vector:
          spawn:                    # 让插件托管 llama-server 进程（opt-in）
            enabled: true
            exe: '/path/to/llama-server.exe'
            model: '/path/to/bge-m3-Q4_K_M.gguf'
            cwd: '/path/to/llamacpp'   # 该目录须含 llama-server-impl.dll
            logFile: '/path/to/llama-server.log'
            threads: 6

路径 ①③ 都由插件托管进程：应用启动后台拉起、应用退出自动关闭；已在跑的实例（有 PID 文件）会被接管，没有 PID 文件的外部实例不接管。路径 ② 只调用、不启停（面板会标成「外部服务」）。
若 autoInstall.dir（或 storeDir 上一级）里已经存在 llamacpp/ + models/，插件会直接采用，面板只显示状态，不需要重新下载。
面板的开关只在"进程确实由本应用托管"时出现；未配置给下载按钮，外部服务只显示连通性，配置里关掉了就只解释原因——不会出现一个永远灰着的开关。

维护与卸载

面板底部有一个「维护」区，不可撤销的操作都走两步确认（第一次点击只是把按钮换成"确认…"）：

动作	做什么	安全边界
卸载向量服务	删掉插件下载的 llama.cpp 运行时 + 模型 + 日志（约 480 MB）	只删 `retrieval.vector.autoInstall.dir`（默认 storeDir 上一级）里的东西；绝不碰记忆数据目录；若 `spawn.exe` 指向该根目录之外（也就是你自己装的 llama.cpp），直接拒绝并说明原因
清空记忆数据	删除所有作用域的全部记录（走 store，JSONL 与 `.vec` 边车保持一致，不会删出半个库）	两步确认，且接口要求显式 `confirm: "delete"`，缺了不执行

卸载插件本身：在 DSH 的「插件 / 插件市场」里移除本包和 @restregular/dsh-memory-panel。

⚠️ DSH 卸载插件只是在 profile 里 pnpm remove 并去掉 bundles 条目：它不会给插件任何提问机会，也不会自动删除向量服务文件或记忆数据。所以"要不要留向量服务""要不要留记忆数据"这两件事要在卸载之前到面板「维护」区处理——插件卸载后那个面板也就没了。

手动清理路径：向量服务在 retrieval.vector.autoInstall.dir（默认 ~/.dsh/memory-vector；显式配了 storeDir 时是它的上一级目录），记忆数据在 storeDir。

Install

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配置

向量检索（可选，默认不启用）

维护与卸载