mirror of
https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
synced 2026-10-03 15:53:56 +00:00
fix(memory): 媒体归档三缺陷——数据丢失、L3 入库不可靠、L3 检索未接线
自动触发链实测（medialive）连续暴露的三个缺陷，全部是「手工调 API 的
单测无法发现」的类型。附带该实测本身。
## 缺陷一：三元组全被拒时仍释放引用并删文档（数据丢失）
archiveColdDocs 只检查 len(triples) > 0 就释放媒体引用、删除文档。
但 Commit 会静默跳过实体名不合法的三元组（validEntityName 要求
2–50 字符），于是「无错但一条也没写进去」真实发生：
[agent] doc→graph: doc_xxx → 0 entities, 0 relations
[media] 文档 doc_xxx 入图库，释放 1 个媒体引用（描述已留在图库）
被记忆引用的内容被 GC 删除了（清 1 条/318 字节）
图库里没有任何句子承载引用，文档也被删，blob 被 GC 回收 → 图片与描述
彻底消失。我在上一层写的注释「Commit 之后引用已挂到 graph_sentence」
是错的：ec=0 rc=0 时它什么也没挂。
修法（用户选定 B+A）：
B. ec==0 && rc==0 时保留文档、跳过归档——归档的实质是「信息从 L2
搬到 L3」，搬不过去就不该删源，下轮再试。
A. bindSentenceMedia 返回实际绑定数，commitTriplesWithMedia 透出为
mediaBound；释放前四路判断（查引用出错→保守不释放／本无引用→无需
释放／mediaBound==0→保留并记录原因／否则释放）。宁可留一条悬空
引用（内容还在，可由后续一致性检查清理）也不能丢内容。
反向验证：旧行为下新测试确实 FAIL，报「引用被释放了」+「GC 删掉了本该
保留的内容」；恢复修复后 PASS。
## 缺陷二：媒体入 L3 依赖 NLP 提取器运气（可靠性）
媒体能否进图库，取决于提取器碰巧从描述文本里提出合规三元组。实测 LLM
的 477 字图片描述只产出「水平 -分割-> 成」，obj 仅 1 字被拒 → 整条媒体
记忆进不了图库。表现为「阶段 5 时好时坏」，取决于描述文本。
但媒体自身的 digest / mime / 描述都是确定的，不该受提取器支配。
新增 parseMediaMarkers + mediaTriplesFromText：从文档正文的媒体标记
直接产出确定三元组，先于 NLP 提取。同一份真实文档由 0 entities 0
relations 变为 ec=4 rc=2 且拿到句子 id。
三个设计点：
- 实体名用「图片 <短digest>」而非描述：描述会被重新生成（换视觉模型、
补描述），若名字取自描述，同一张图会在图谱上留下多个节点。digest
不变则名字不变，长度也天然合规。
- SentenceText 用原始标记段，保证 bindSentenceMedia 的正则必然能反解
到 digest——绑定从概率事件变成确定行为。
- 描述为空时仍产出「类型」三元组：描述是后台异步补的，媒体节点不该
因为还没描述就不存在于图谱。
- summarizeForEntity 按 rune 截断而非字节：按字节切会破坏 UTF-8，
图库里会留下乱码实体名。同时清 Markdown 强调符。
这是过渡方案，用户已定：下个 feature 换多模态嵌入后不再依赖
「描述文本 → 提取三元组 → 图谱节点」这条链路。
## 缺陷三：L3 媒体检索没有任何调用方（接线缺失）
第四层实现的 RecallMediaForSentence / mediaContextForSentences 从未被
调用——媒体能存进 L3、能反查，但 agent 拿不出来。实测第二轮 agent 显式
调了 doc_query，回答「没有找到那张图片的任何记录」。
接两个入口：
- buildMemoryContext（自动注入，每次 LLM 调用都走）
- memory_recall 工具结果末尾（显式查询）
关系行只有实体名和关系类型，看不出「这条记忆当时还带了一张图」，
媒体挂在句子上，必须经 关系→句子→media_refs 反查。
一处折返：最初直接用 injected.Relations 取 sentence_id，测试失败。
Indexer.BuildContext 刻意把 Relations 置 nil（自动注入只给实体索引以省
token，细节留给 memory_recall）。改为用命中的实体名再查一次关系，
深度固定 1——媒体是「这条记忆当时带的图」，顺关系网扩散只会带出无关
媒体并挤占 token。
## medialive 自动触发链实测
internal/agent/core/medialive_test.go，medialive build tag，默认
go test 不收录。源/模型/密钥全部由调用方经环境变量显式指定，缺任何一项
Skip 并列出缺哪个——刻意不提供 fallback，猜一个 base_url 可能打到调用者
机器上不相干的服务，而失败会被误报成「媒体记忆有问题」。
MEDIALIVE_BASE_URL=... MEDIALIVE_API_KEY=... \
MEDIALIVE_MODEL=... MEDIALIVE_ADAPTER=... \
go test -tags medialive ./internal/agent/core/ -run TestMediaLive -v
只注入一个 image 事件，之后七个阶段全由生产代码自己触发：CAS 落盘 →
引用绑定 → 描述生成 → L0→L2 转移 → L2→L3 绑定 → GC 保护 → 第二轮召回。
另有阴性对照：不给记忆时不该「记得」，否则阳性用例的通过可能只是模型
猜常见配色。上游不可用时 Skip 而非假 PASS。
真实 claude-opus-5 实测通过：第二轮不给图，agent 答出
「上：紫罗兰色 #8800DD / 中：蓝色 #0055EE / 下：纯红 #EE0000」。
## 测试
graphmedia_test.go 新增 8 例：数据丢失回归（反向验证过）、mediaBound
计数、媒体标记解析、实体名生成、描述截断、确定性三元组必然可入库、
关系→句子映射、L3 检索接线（自动注入与显式查询两路）。
全仓 go build / go vet / go test 通过，internal/agent/core 与
internal/memory 全绿，SDK 冻结 diff = 0。
This commit is contained in:
JianFeeeee
@ -3,9 +3,12 @@ package core
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||||
import (
|
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"path/filepath"
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||||
"strconv"
|
||||
"strings"
|
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"testing"
|
||||
"time"
|
||||
|
||||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
|
||||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
|
||||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
|
||||
)
|
||||
|
||||
@ -136,7 +139,7 @@ func TestBindSentenceMedia_RoundTrip(t *testing.T) {
|
||||
Subject: "图片", Relation: "内容", Object: "三色带", SentenceText: sentence,
|
||||
}}
|
||||
|
||||
if _, _, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, "s1", 0); err != nil {
|
||||
if _, _, _, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, "s1", 0); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -211,7 +214,7 @@ func TestCommitTriplesWithMedia_FallsBackWithoutStore(t *testing.T) {
|
||||
defer g.Close()
|
||||
|
||||
a := &Agent{memory: g}
|
||||
ec, rc, err := a.commitTriplesWithMedia([]memory.Triple{
|
||||
ec, rc, _, err := a.commitTriplesWithMedia([]memory.Triple{
|
||||
{Subject: "张三", Relation: "喜欢", Object: "咖啡"},
|
||||
}, "s1", 0)
|
||||
if err != nil {
|
||||
@ -355,3 +358,343 @@ func TestResolvePrefix_AmbiguityIsError(t *testing.T) {
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestArchiveColdDocs_KeepsDocWhenGraphWriteEmpty(t *testing.T) {
|
||||
// 数据丢失回归：三元组全被实体名校验拒绝时（Commit 无错但 0 entities
|
||||
// 0 relations），文档不能删、媒体引用不能释放。
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||||
//
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||||
// 该缺陷曾真实发生：LLM 生成的 456 字图片描述提不出合规实体名
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||||
//（validEntityName 要求 2–50 字符），archiveColdDocs 只检查
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// len(triples) > 0 就释放引用并删文档 → GC 清掉 blob → 图片与描述全丢。
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||||
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
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||||
|
||||
dir := t.TempDir()
|
||||
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"))
|
||||
if err := ds.Start(); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
defer ds.Stop()
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||||
a.docStore = ds
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||||
a.embedder = memory.NewStaticEmbedder()
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||||
|
||||
content := []byte("image bytes")
|
||||
digest, err := ms.Put(content, media.Item{MIME: "image/png"})
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 精确构造「三元组非空 + Commit 全部拒绝」这个状态。
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||||
//
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||||
// 用超长 Source 而不是指望 NLP 提取器：docToTriples 在
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||||
// Source != "context_archived" 时会写一条 {文档 -来源-> Source}，
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||||
// Source 超过 validEntityName 的 50 字符上限 → Commit 静默跳过
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||||
// → len(triples)==1 但 ec=0 rc=0。这正是生产上 456 字 LLM 描述
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||||
// 造成的同一状态，但构造是确定的，不依赖提取器的具体行为
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||||
//（提取器行为随版本变化，测试不该押在它身上）。
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||||
longSource := strings.Repeat("超长来源名", 20) // 100 字，远超 50 字符上限
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||||
// Summary 也必须超长：docToTriples 会为合理 summary 写一条
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||||
// {文档 -主题-> summary}，那条能通过校验，ec/rc 就不为 0 了。
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||||
// 这里要的是「三元组全部被拒」这一个状态。
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||||
longSummary := strings.Repeat("超长摘要文本", 20) // >80 字，触发长度门槛被跳过
|
||||
doc := &document.Doc{
|
||||
ID: "doc_keep",
|
||||
Summary: longSummary,
|
||||
Content: "[image/png " + shortDigest(digest) + "] 一张图片的描述",
|
||||
Source: longSource,
|
||||
CreatedAt: time.Now().Add(-200 * time.Hour),
|
||||
LastAccess: time.Now().Add(-200 * time.Hour),
|
||||
AccessCount: 0,
|
||||
}
|
||||
if err := ds.Insert(doc); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
// Insert 会把 LastAccess 覆写成 now、AccessCount 置 1，
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||||
// 于是 FindColdDocs(72h, 2) 一篇都找不到。插入后再改回来，
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||||
// 让文档真正满足"冷"的条件——这是触发归档路径的前提。
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||||
for _, d := range ds.RecentDocs(10) {
|
||||
if d.ID == doc.ID {
|
||||
d.LastAccess = time.Now().Add(-200 * time.Hour)
|
||||
d.AccessCount = 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerDocument, doc.ID); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
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||||
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||||
a.archiveColdDocs()
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||||
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||||
// 关键断言三连：内容在、引用在、文档在
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||||
if _, err := ms.Get(digest); err != nil {
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||||
t.Fatalf("图库未写入任何实体/关系，内容却丢了: %v", err)
|
||||
}
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||||
refs, err := ms.Refs(media.OwnerDocument, doc.ID)
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
if len(refs) == 0 {
|
||||
t.Error("引用被释放了——图库没有句子承载它，释放后 GC 会删掉内容")
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||||
}
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||||
if removed, _, err := ms.GC(0); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
} else if _, err := ms.Stat(digest); err != nil {
|
||||
t.Fatalf("GC(清 %d 条) 删掉了本该保留的内容", removed)
|
||||
}
|
||||
}
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||||
|
||||
func TestCommitTriplesWithMedia_ReportsBoundCount(t *testing.T) {
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||||
// mediaBound 必须反映真实绑定数：归档路径靠它决定能否释放旧引用。
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||||
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
|
||||
|
||||
digest, err := ms.Put([]byte("img"), media.Item{MIME: "image/png"})
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
short := shortDigest(digest)
|
||||
|
||||
// 句子含可反解的短 digest → 应绑定 1 个
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||||
_, _, bound, err := a.commitTriplesWithMedia([]memory.Triple{{
|
||||
Subject: "图片", Relation: "内容", Object: "三色带",
|
||||
SentenceText: "[image/png " + short + "] 一张三色带图",
|
||||
}}, "s1", 0)
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
if bound != 1 {
|
||||
t.Fatalf("应绑定 1 个媒体引用，实际 %d", bound)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 句子无 digest → 绑定 0 个
|
||||
_, _, bound2, err := a.commitTriplesWithMedia([]memory.Triple{{
|
||||
Subject: "张三", Relation: "喜欢", Object: "咖啡",
|
||||
SentenceText: "张三喜欢咖啡",
|
||||
}}, "s2", 0)
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
if bound2 != 0 {
|
||||
t.Fatalf("无媒体标记的句子不该绑定引用，实际 %d", bound2)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestSentenceIDsFromRelations(t *testing.T) {
|
||||
// 关系行不持有媒体，媒体挂在句子上。这个函数负责"关系→句子"这一跳，
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||||
// 去重与去零都不能少：sentence_id=0 表示该关系没有关联句子，
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||||
// 拿 0 去查 media_refs 会命中一个不存在的 owner。
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||||
rels := []memory.Relation{
|
||||
{ID: 1, SentenceID: 5},
|
||||
{ID: 2, SentenceID: 0}, // 无句子
|
||||
{ID: 3, SentenceID: 5}, // 重复
|
||||
{ID: 4, SentenceID: 7},
|
||||
}
|
||||
got := sentenceIDsFromRelations(rels)
|
||||
if len(got) != 2 {
|
||||
t.Fatalf("应得 2 个去重后的句子 id，实际 %v", got)
|
||||
}
|
||||
if got[0] != 5 || got[1] != 7 {
|
||||
t.Fatalf("句子 id 或顺序不对: %v", got)
|
||||
}
|
||||
if n := sentenceIDsFromRelations(nil); n != nil {
|
||||
t.Fatalf("空输入应返回 nil，实际 %v", n)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestMediaContextForRelations_SurfacesMediaToAgent(t *testing.T) {
|
||||
// L3 检索接线回归：媒体描述进了图库，agent 必须拿得出来。
|
||||
//
|
||||
// 第四层做完了"存和反查的能力"（RecallMediaForSentence /
|
||||
// mediaContextForSentences），但那两个函数一度没有任何调用方——
|
||||
// 媒体能进 L3，进去之后 agent 检索不到。这个测试守住那条接线。
|
||||
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
|
||||
|
||||
digest, err := ms.Put([]byte("img bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
if err := ms.Describe(digest, "一张紫蓝红三色带图", "visionllm"); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerGraphSentence, "5"); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 命中的关系挂着 5 号句子 → 应产出媒体说明
|
||||
out := a.mediaContextForRelations([]memory.Relation{{ID: 1, SentenceID: 5}})
|
||||
if out == "" {
|
||||
t.Fatal("关系挂着有媒体的句子，却没产出媒体说明——L3 检索接线断了")
|
||||
}
|
||||
if !contains(out, "一张紫蓝红三色带图") {
|
||||
t.Errorf("媒体说明里应含描述文本: %q", out)
|
||||
}
|
||||
if !contains(out, shortDigest(digest)) {
|
||||
t.Errorf("媒体说明里应含短 digest 供反查: %q", out)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 没挂媒体的关系不该产出噪声
|
||||
if out := a.mediaContextForRelations([]memory.Relation{{ID: 2, SentenceID: 99}}); out != "" {
|
||||
t.Errorf("无媒体的句子不该产出说明: %q", out)
|
||||
}
|
||||
if out := a.mediaContextForRelations(nil); out != "" {
|
||||
t.Errorf("空关系不该产出说明: %q", out)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestBuildMemoryContext_IncludesMediaSection(t *testing.T) {
|
||||
// buildMemoryContext 是自动注入路径（每次 LLM 调用都走）。
|
||||
// 媒体说明必须出现在这里，否则 agent 只有显式调 memory_recall 才知道有图。
|
||||
a, graph, ms := newGraphMediaAgent(t)
|
||||
|
||||
digest, err := ms.Put([]byte("auto inject"), media.Item{MIME: "image/png"})
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
if err := ms.Describe(digest, "自动注入用的测试图", "visionllm"); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
sentence := "用户发来的图片 [image/png " + shortDigest(digest) + "] 自动注入用的测试图"
|
||||
sids, _, _, err := graph.CommitWithMedia([]memory.Triple{{
|
||||
Subject: "测试图片", Relation: "包含", Object: "三色带", SentenceText: sentence,
|
||||
}}, "auto", 0)
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
sid := sids[sentence]
|
||||
if sid == 0 {
|
||||
t.Fatal("拿不到句子 id")
|
||||
}
|
||||
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerGraphSentence, strconv.FormatInt(sid, 10)); err != nil {
|
||||
t.Fatal(err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
a.indexer = memory.NewIndexer(graph)
|
||||
if err := a.indexer.Sync(); err != nil {
|
||||
t.Fatalf("indexer sync: %v", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
out := a.buildMemoryContext("测试图片", 0)
|
||||
if out == "" {
|
||||
t.Skip("图库召回未命中（indexer 检索策略所致），无法验证媒体段注入")
|
||||
}
|
||||
if !contains(out, "【关联媒体】") {
|
||||
t.Errorf("自动注入的记忆上下文缺少媒体段: %q", out)
|
||||
}
|
||||
if !contains(out, "自动注入用的测试图") {
|
||||
t.Errorf("媒体段里应含描述文本: %q", out)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestParseMediaMarkers(t *testing.T) {
|
||||
// 与 mediaSummaryForEvent 的输出格式严格对应
|
||||
text := "用户发来图片\n媒体内容：\n" +
|
||||
"[image/png a1b2c3d4e5f6] 一张紫蓝红三色带图\n" +
|
||||
"[audio/wav bbbbccccdddd] 一段三秒的钢琴声\n" +
|
||||
"[image/png a1b2c3d4e5f6] 重复的同一张图"
|
||||
|
||||
ms := parseMediaMarkers(text)
|
||||
if len(ms) != 2 {
|
||||
t.Fatalf("应解析出 2 条去重后的标记，实际 %d: %+v", len(ms), ms)
|
||||
}
|
||||
if ms[0].label != "image/png" || ms[0].shortDigest != "a1b2c3d4e5f6" {
|
||||
t.Errorf("第一条解析错误: %+v", ms[0])
|
||||
}
|
||||
if ms[0].description != "一张紫蓝红三色带图" {
|
||||
t.Errorf("描述应取到行尾且不跨行: %q", ms[0].description)
|
||||
}
|
||||
if ms[1].label != "audio/wav" {
|
||||
t.Errorf("第二条 label 错误: %+v", ms[1])
|
||||
}
|
||||
// raw 用作 SentenceText，必须含 digest 才能被 bindSentenceMedia 反解
|
||||
if !contains(ms[0].raw, "a1b2c3d4e5f6") {
|
||||
t.Errorf("raw 必须含 digest: %q", ms[0].raw)
|
||||
}
|
||||
if n := parseMediaMarkers("没有任何标记的普通文本"); n != nil {
|
||||
t.Errorf("无标记应返回 nil，实际 %+v", n)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestMediaEntityName(t *testing.T) {
|
||||
// 实体名必须由 digest 而非描述构成：描述会被重新生成，
|
||||
// 若名字取自描述，同一张图会在图谱上留下多个节点。
|
||||
cases := []struct{ label, digest, want string }{
|
||||
{"image/png", "a1b2c3d4e5f6", "图片 a1b2c3d4e5f6"},
|
||||
{"audio/wav", "bbbbccccdddd", "音频 bbbbccccdddd"},
|
||||
{"video/mp4", "ccccddddeeee", "视频 ccccddddeeee"},
|
||||
{"application/octet-stream", "ddddeeeeffff", "媒体 ddddeeeeffff"},
|
||||
}
|
||||
for _, c := range cases {
|
||||
got := mediaEntityName(c.label, c.digest)
|
||||
if got != c.want {
|
||||
t.Errorf("mediaEntityName(%q,%q) = %q，期望 %q", c.label, c.digest, got, c.want)
|
||||
}
|
||||
// 必须过 validEntityName 的 2–50 字符门槛，否则 Commit 会静默跳过
|
||||
if n := len([]rune(got)); n < 2 || n > 50 {
|
||||
t.Errorf("实体名长度 %d 不在 2–50 之间: %q", n, got)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestSummarizeForEntity(t *testing.T) {
|
||||
cases := []struct{ in, want string }{
|
||||
{"一张紫蓝红三色带图。还有更多内容。", "一张紫蓝红三色带图"},
|
||||
{"**整体构成**：正方形画布", "整体构成：正方形画布"}, // Markdown 强调符被清掉
|
||||
{"", ""},
|
||||
{"短", ""}, // 单字过不了 validEntityName，宁可不写
|
||||
// 无句子边界时按 rune 截到 40（不是按字节，否则切坏 UTF-8 会在图库里留乱码）
|
||||
{"没有句子边界的一长串文字需要按 rune 截断以免切坏 UTF-8 编码导致图库里出现乱码实体名字符",
|
||||
"没有句子边界的一长串文字需要按 rune 截断以免切坏 UTF-8 编码导致图库"},
|
||||
}
|
||||
for _, c := range cases {
|
||||
got := summarizeForEntity(c.in, 40)
|
||||
if got != c.want {
|
||||
t.Errorf("summarizeForEntity(%q) = %q，期望 %q", c.in, got, c.want)
|
||||
}
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}
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}
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func TestMediaTriplesFromText_DeterministicRegardlessOfNLP(t *testing.T) {
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// 核心回归：媒体入 L3 不再依赖 NLP 提取器的运气。
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//
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// 实测 LLM 的 477 字图片描述经提取器只产出「水平 -分割-> 成」，
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// obj 仅 1 字被 validEntityName 拒掉 → ec=0 rc=0 → 媒体记忆进不了图库，
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// 且时好时坏取决于描述文本。这里验证确定性路径。
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longDesc := "这张图片是一张纯色块构成的抽象图像，不包含任何文字、人物、物体或可识别的场景。" +
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"整体构成：一个小尺寸的正方形图像，被水平分割成三条颜色条带。"
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text := "媒体内容：\n[image/png 89e293b42546] " + longDesc
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triples := mediaTriplesFromText(text)
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if len(triples) < 2 {
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t.Fatalf("应至少产出类型+内容两条三元组，实际 %d", len(triples))
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}
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// 每条都必须能通过 validEntityName（经 Commit 实证）
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g, err := memory.NewGraphDB(filepath.Join(t.TempDir(), "g.db"))
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if err != nil {
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t.Fatal(err)
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}
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defer g.Close()
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sids, ec, rc, err := g.CommitWithMedia(triples, "det", 0)
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if err != nil {
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t.Fatal(err)
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}
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if ec == 0 || rc == 0 {
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t.Fatalf("确定性三元组应能写入图库，实际 ec=%d rc=%d", ec, rc)
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}
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if len(sids) == 0 {
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t.Fatal("应返回句子 id 供 bindSentenceMedia 绑定")
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}
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// SentenceText 必须含 digest，否则绑定还是断的
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for st := range sids {
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if !contains(st, "89e293b42546") {
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t.Errorf("句子必须含短 digest 供反解: %q", st)
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}
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}
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// 描述为空时仍应产出类型三元组——媒体节点不能因为没描述就不存在
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bare := mediaTriplesFromText("[image/png 89e293b42546]")
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if len(bare) != 1 {
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t.Fatalf("无描述时应只有类型三元组，实际 %d 条", len(bare))
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}
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if bare[0].Relation != "类型" {
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t.Errorf("无描述时那条应是类型三元组: %+v", bare[0])
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}
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}
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