feat(vector): pluggable multimodal vector space

核心暴露 MultimodalEmbedder 接口,两条路径共享同一套 L0/L2/L3
向量缓存、media.Store 坐标、QueryMemoryMediaScored 检索:
  - onnx:内嵌 ONNX 模型(CLIP 等),通过 build tag 编译
  - http:外部向量 API 服务(Jina v5 / OpenAI / 自建)

跨模态融合权重改为 CrossModalFusionConfig 可配置结构体,
移除所有模型特定硬编码(CLIP/Jina),版本切换只需改配置。

模型切换自动迁移:
  - StaleVecDigestsAll 支持全模态(image+audio+video)
  - 启动时并发重算(ONNX 4 workers / API 8 workers)
  - 修复 SQL 运算符优先级导致 kind 过滤失效的 bug

实测对比(492 篇生产文档 + 3 张真实图片):
  - TF-IDF:MRR 0.457(精确匹配快,语义差)
  - fastText:MRR 0.530(语义中等,延迟 8ms)
  - Jina v5-omni:MRR 0.900(全面领先,延迟 40ms)
  - 中文文本→图片:Jina MRR 0.833 vs CLIP 0.611

See docs/embedding-comparison.md for full benchmark.
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JianFeeeee
2026-09-09 17:38:34 +08:00
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@ -655,7 +655,14 @@ func (r *ConfigRegistry) seedCoreDefs(dataDir string) {
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.gc_interval", Default: "6h", Type: "duration", DisplayName: "媒体 GC 间隔", Description: "清理无引用媒体的周期;0 表示不自动清理", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.gc_min_age", Default: "1h", Type: "duration", DisplayName: "媒体 GC 保护期", Description: "新入库媒体在此时长内不被清理。刚落盘还没来得及挂到记忆上的项引用计数也是 0,靠这个保护期避免被误删", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.describe_on_ingest", Default: "false", Type: "bool", DisplayName: "自动描述媒体", Description: "后台用视觉/音频模型给未描述的媒体生成文字描述。**描述文本才是持久语义记忆**——blob 会被容量 GC 淘汰,描述会随记忆各层一直留存并可检索。代价是消耗视觉模型配额(单张图实测约 10s),故默认关闭;开启后每 30s 最多处理 4 条,不跟对话抢额度", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.clip_model_dir", Default: "", Type: "string", DisplayName: "CLIP 模型目录", Description: "多模态嵌入的 CLIP ONNX 模型目录(含 text.onnx、vision.onnx、clip_config.json、tokenizer.json、merges.txt)。留空禁用多模态向量检索,只保留 fastText 文本路径;配置后图片入库时自动计算视觉向量并与文档混合检索。修改后需重启生效。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.clip_model_dir", Default: "", Type: "string", DisplayName: "CLIP ONNX 模型目录", Description: "多模态嵌入的 CLIP ONNX 模型目录(含 text.onnx、vision.onnx、clip_config.json、tokenizer.json、merges.txt)。multimodal_space.type=onnx 时从此目录加载内嵌模型;留空且 type=onnx 时禁用多模态向量检索。修改后需重启生效。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.type", Default: "", Type: "string", DisplayName: "多模态向量空间类型", Description: "可插拔多模态向量空间的实现类型。onnx = 内嵌 ONNX 模型(CLIP 等);http = 外部向量 API 服务。留空禁用多模态向量检索,只保留 fastText 文本路径。两条路径共享同一套 L0/L2/L3 向量缓存与检索基础设施。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.http.endpoint", Default: "", Type: "string", DisplayName: "外部向量 API 端点", Description: "外部多模态向量服务的 HTTP 端点 URL(POST,接受 modality/side/text/data/mime,返回 embedding)。type=http 时必填。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.http.api_key", Default: "", Type: "string", DisplayName: "外部向量 API 密钥", Description: "外部多模态向量服务的 API 密钥(作为 Bearer token 发送)。可选。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.http.model", Default: "", Type: "string", DisplayName: "外部向量模型标识", Description: "外部向量服务使用的模型名称,作为 vec_model 持久化。模型切换后历史向量会自动重算。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.http.dimension", Default: "0", Type: "int", DisplayName: "外部向量维度", Description: "外部向量服务返回的特征向量维度。必须与实际 API 返回值一致,否则运行时报错。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.http.timeout", Default: "30s", Type: "duration", DisplayName: "外部向量 API 超时", Description: "单次向量请求的超时时间。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.http.fingerprint", Default: "", Type: "string", DisplayName: "外部向量空间指纹", Description: "用于标识外部向量空间版本的字符串(留空时自动根据 model+dim 生成)。模型切换后若 fingerprint 变化,历史向量会被重算。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.knowledge.path", Default: filepath.Join(dataDir, "knowledge"), Type: "string", DisplayName: "知识库路径", Description: "知识库存储目录", Category: "paths"})
reg(ConfigDef{Key: "core.log.path", Default: filepath.Join(dataDir, "log"), Type: "string", DisplayName: "日志目录", Description: "日志文件输出目录", Category: "paths"})