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synced 2026-09-29 22:12:52 +00:00
refactor(memory): 核心不再适配具体模型——公共 embedding provider SPI + 注册表
问题：cmd/homed 里 `case "onnx": qwen.New(modelDir)` 把模型适配写进了核心， `type=onnx` 名义上是格式、实际写死了一个模型家族；2117 行 Qwen 专属代码 （BPE、chat template、M-RoPE、Vision_gN 命名）住在内核树里，还带着一对 `//go:build onnxruntime` 的 stub。加任何新模型都要改内核。 现在核心只认一个模型无关的公共契约（pkg/embedding）： - 输入是不透明的 Data+MIME，解码/预处理/时序分组全归 provider - 能力是数据（Info.Modalities），不是接口方法——新增模态无需改核心接口 - 不支持的模态返回 embedding.ErrUnsupportedModality（可 errors.Is 识别） - 按名字注册，重复注册 panic；Options 是 provider 私有命名空间，核心不解释 改动： - 新增 pkg/embedding：Modality/Purpose/Input/Info/Provider/Config + 注册表 （Open 校验 Info，ValidateVector 在入库前拦下维度错与非有限值） - providers/qwen3vl：Qwen 实现整体移出内核（git mv），实现公共 SPI 并自注册 - internal/memory/vector：新增 ProviderAdapter（公共 SPI → 内部小接口）； ErrModalityUnsupported 改为公共哨兵别名；删除 VideoEmbedder 可选接口 （那正是「核心为每个新模态长方法」的坏味道） - http embedder 也变成普通 provider（注册名 http） - cmd/homed：删除 qwen import 与 onnx/http 分支，改为按 provider 名打开 + 透传 options.*；provider 打开失败只警告并禁用多模态检索，不影响启动 - config：multimodal_space.type/onnx./http.* → provider + options.* - 删除 internal/memory/qwen（整体搬迁） 测试： - pkg/embedding：注册表隔离/未知名字/非法 Info 自动关闭/ValidateVector - vector：适配器原样透传字节与 MIME、维度错被拦、Close 幂等且停止使用、 两个哨兵 errors.Is 互通 - providers/qwen3vl：新增公共 SPI 全链路集成测试（Open→Info→Embed→ 未知模态哨兵），并明确断言 Info 不声明 video 已知未完成（不得当作已验证）： - 视频冻结回归 TestEmbedderVideoMatchesONNXReference **显式跳过**：Go 侧 video 模板缺少 processor 按时间组插入的字面时间戳文本 （<0.0 seconds>/<1.0 seconds>），同一输入 Python seq=1190(1152+38)、 Go 只有 22 个文本 token。时间戳也占 M-RoPE 位置，故现有 M-RoPE 自洽断言 通过不能证明与官方实现一致。修复属 provider 内部工作。 - 视觉侧三档已导出并逐档校验通过（cos 1.000000119/1.000000119/1.000000000） 验证：go build ./... ；go vet -tags onnxruntime ./... ； go test -short ./internal/memory/... ./internal/agent/core/... ./internal/sdk/... ./pkg/... ；onnxruntime 下 providers/qwen3vl 全绿（视频为显式 skip）
This commit is contained in:
JianFeeeee
@ -14,10 +14,13 @@ multimodal context 的相关性裁剪/淘汰。
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产物约 8 GB（含外部权重），**不进仓库**；用导出脚本自动拉取模型并导出：
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```bash
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# 自动拉取（HuggingFace 优先，失败回落 ModelScope）+ 导出 + 自检
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# 默认导出 图像 + 视频 G=2,3,4（即 4/6/8 帧）
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python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py \
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--out /home/newqqagent/models/qwen3-vl-embed-multimodal-onnx
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# 只要 4 帧的视频档（省磁盘、省内存）
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python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py --video-groups 2 --out ...
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# 已下载过模型：跳过拉取
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python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py \
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--model-dir /path/to/Qwen3-VL-Embedding-2B \
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@ -42,14 +45,28 @@ python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py --model-dir ... --out ...
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| `TokenEmbedding.onnx` | `input_ids` int64 `[1,seq]` | `hidden` float `[1,seq,2048]` |
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| `Transformer.onnx` | `hidden`、`deepstack_0/1/2` `[1,seq,2048]`、`rotary_cos/sin` `[1,seq,128]`、`causal_mask` `[1,1,seq,seq]` | `embedding` `[1,2048]` |
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| `Vision.onnx(+.data)` | `pixel_values` `[2304,1536]` | `deepstack_feature_0/1/2`、`vision_hidden_states` `[576,2048]` |
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| `Vision_g{N}.onnx` | `pixel_values` `[N×2304,1536]` | 同上，`[N×576,2048]` |
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外加 `tokenizer.json`、`tokenizer_config.json`、`chat_template.jinja`、`embed_config.json`。
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外加 `tokenizer.json`、`tokenizer_config.json`、`chat_template.jinja`、`embed_config.json`、
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`qwen_reference.json`。
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`Vision.onnx` 是图像（单时间组）；`Vision_g{N}.onnx` 是视频（N 个时间组 = 2N 帧）。
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**没有 `Vision_g1.onnx`**——单组就是图像那张。
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三段只是部署形式，不是三个向量空间：图文共用同一 token embedding、同一 28 层
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Transformer、同一 last-token 池化。RoPE 与视觉特征散射故意留在 Go 计算，
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因为旧式 tracer 会把 `seq=598 / visual=576` 烘焙进图里——签名上写着 dynamic
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axis，实际却只能用导出的那个长度运行。
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### ⚠️ max_length 必须按最大视频档推导
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`embed_config.json` 的 `max_length` 是**整条序列**的上限，包含视觉占位符：
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图像只需 598 token（1×576 + 模板），而视频是 G×576——G=2 就要 1190，G=4 要 2342。
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沿用图像的 1024 会让处理器静默截断，然后在 transformers 内部报
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`Mismatch in video token count between text and input_ids`。
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导出脚本因此用 `max_length_for(video_groups) = max(1024, max(G)×576 + 256)` 自动推导，
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并在构造视觉输入后显式断言视觉 token 数，把错误提前到导出阶段。
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### 导出脚本自检（不可省）
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脚本内部跑两道校验，任一道 cos < 0.999999 就以非零码退出：
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@ -61,44 +78,146 @@ axis，实际却只能用导出的那个长度运行。
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## 二、启用
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核心不识别任何具体模型：它只按配置里的 **provider 名**从公共注册表
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（`pkg/embedding`）打开一个 provider，并把 `options.*` 原样交给它。
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模型文件布局、预处理、媒体解码、运行时都在 provider 内部。
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```bash
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# 配置库（config.db）或 WebUI 设置页
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core.memory.multimodal_space.type = onnx
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core.memory.multimodal_space.onnx.model_dir = /home/newqqagent/models/qwen3-vl-embed-multimodal-onnx
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core.memory.multimodal_space.provider = qwen3vl
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core.memory.multimodal_space.options.model_dir = /home/newqqagent/models/qwen3-vl-embed-multimodal-onnx
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# 或换成一个外部向量服务（任何语言写的都行）
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core.memory.multimodal_space.provider = http
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core.memory.multimodal_space.options.endpoint = http://127.0.0.1:18999/embed
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core.memory.multimodal_space.options.dimension = 2048
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```
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`options.*` 是 provider 自己的命名空间，核心不做任何解释（对 `qwen3vl` 是
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`model_dir`，对 `http` 是 `endpoint`/`dimension`/`api_key`/…）。第三方 provider
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可以定义自己的选项，无需改核心。
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注意事项：
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- `homed` 必须带 `onnxruntime` build tag 构建，且 `libonnxruntime.so` 可被找到
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（`/opt/onnxruntime/libonnxruntime.so` 等）。未带 tag 时 `qwen` 是 no-op stub。
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- 内置 provider `qwen3vl` 要求 `homed` 带 `onnxruntime` build tag 构建，且
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`libonnxruntime.so` 可被找到（`/opt/onnxruntime/libonnxruntime.so` 等）。
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未带 tag 时该 provider 会注册但打开时报「requires build tag」，而不是静默降级。
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- `provider` 为空时禁用多模态向量检索，退回纯 fastText 文本路径。
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- 改配置后需重启进程生效。
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- 未配置时优雅降级：文档层退到 TF-IDF 稀疏检索，媒体块仍按结构边关联，只是没有跨模态召回。
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## 二·补、给核心接自己的模型
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核心只依赖一个很小的公共接口（`pkg/embedding`）：
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```go
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// 输入对核心是不透明字节：modality 决定语义，Data+MIME 由 provider 解释。
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type Input struct {
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Modality Modality // text / image / audio / video / …
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Purpose Purpose // query / document
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Text string
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Data []byte
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MIME string
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Metadata map[string]string
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}
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type Provider interface {
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Embed(ctx context.Context, in Input) ([]float64, error)
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Info() Info // Dimension, Fingerprint, Modalities
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Close()
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}
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```
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接入步骤：新建一个包，在 `init()` 里 `embedding.Register("your-model", factory)`，
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再把这个包空白导入你的发行版 `main`（或替换内置 provider 的导入行）。
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分词、预处理、解码、显存/内存管理、模型文件命名全部由你的 provider 决定。
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两条原则值得强调：
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- **能力是数据，不是接口方法**：支持哪些模态写在 `Info().Modalities` 里。
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这样新增模态不需要改核心接口，核心也不需要为每个新模态做类型断言。
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- **不支持的模态返回 `embedding.ErrUnsupportedModality`**，而不要拿别的模型顶替，
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也不要降级成一个普通错误——调用方靠它区分「永远不会有向量」与「本次失败可重试」。
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## 三、模态覆盖范围
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### Qwen3-VL-Embedding-2B（本空间，2048 维）
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模型卡明载支持 **Text / images / screenshots / videos**；`config.json` 有
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`image_token_id` 与 `video_token_id`，**没有 `audio_token_id`/`audio_config`**。
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| 模态 | 状态 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 文本 | ✅ 原生 | `VectorizeDense` |
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| 图像 | ✅ 原生 | `EmbedImageDense`，固定 768×768 视觉塔 |
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| 视频 | ⚠️ 逐帧 | 上层抽帧后**逐帧按图像编码**，同模型/同维度/同 fingerprint；不做跨帧时序注意力 |
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| 音频 | ❌ 明确不支持 | 返回 `vector.ErrModalityUnsupported` |
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| 图像 | ✅ 原生 | `EmbedImageDense`，`Vision.onnx`，固定 768×768 |
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| 视频 | ⚠️ 视觉侧已导出并校验，**Go 模板未完成** | `EmbedVideoDense` + `Vision_g{N}.onnx`；见下节 |
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| 音频 | ❌ 本轮明确不做 | 决策结果；该模型也不具备（无 `audio_token_id`） |
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**音频不得用视觉塔硬编码**，也**不得**拿另一个模型的向量顶替——那会把两套坐标系
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混进同一空间，检索出的相似度没有任何意义，而且错误是静默的。未来接入真正的统一
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音频模型后再扩展。
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### 视频：帧 → 时间组 → M-RoPE（均已实测对齐）
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### 为什么视频不做原生时序（已实测，勿重复尝试）
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| 项 | 值 | 验证方式 |
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|---|---|---|
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| 占位符 | `<|video_pad|>` = **151656**（图像是 `<|image_pad|>` = 151655） | 处理器实测 |
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| 模板 | 与图像同构，只换占位符 | `apply_chat_template` repr 逐字符比对 |
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| 帧→槽位 | 组 g 的 tp0←帧2g、tp1←帧2g+1 | PyTorch `torch.equal == True`，maxdiff=0；反向对照 False |
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| patch 布局 | `[G,24,24,2,2,3,2,16,16]`，即图像排列以 grid_t 为最外层堆叠 | 纯色视频于图像张量 `torch.equal == True` |
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| 视觉 token | `G×576` | 处理器实测（G=2 → 1152） |
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| M-RoPE | 每组独立：`base=start+24g`；`t=base`、`h=base+j/24`、`w=base+j%24` | 对应 `get_rope_index` 把 video grid 展开成 G 个 `t=1` 项 |
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| 用错档 | onnxruntime 报 `InvalidArgument`（维度不符） | 实验实测，**不会静默算错** |
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Qwen3-VL 视觉塔把 `grid_thw` 当 Python 值消费（源码里是 `grid_thw.tolist()`）。
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legacy tracer（`dynamo=False`）会把它固化成常量：实测导出后 ONNX 图里**根本没有**
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`grid_thw` 输入，用别的帧数调用直接报 `Invalid input name: grid_thw`；
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导出时的 TracerWarning 明确提示 `Converting a tensor to a Python list might cause
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the trace to be incorrect`。
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同步注意事项：
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因此视觉塔固定 `grid=(1,48,48)`。要做到原生多帧需要换 `torch.export`/dynamo 路径，
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而该路径此前已产生过「形状看似动态、实际错误」的静默故障（Core.onnx 的
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`3 by 23 / 3 by 598` 广播错误），在时序维度上重试的收益不足以抵消风险。
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视频价值由「逐帧进入同一空间」提供：帧是真实媒体块，按自己的向量被召回。
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- **帧数必须恰好是 `2×G`**（G 取已导出的档）。奇数帧时只用得上前 `2×floor(n/2)` 帧，
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多出的丢弃——不补重复帧，那会改变跳帧注意力看到的运动。
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- **`video/*`（视频文件）不能直接喂给图像入口**：Go 侧没有视频解码器，
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`EmbedImageDense(raw, "video/mp4")` 返回 `ErrModalityUnsupported`。调用方必须先抽帧。
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- 视觉图按需懒加载（每张约 1.6GB），未用到的档位不占内存。
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### 导出视频时踩过的两个坑（都已加断言）
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两个坑都会让产物「看起来正常、实际是错的」，且都不会在导出时报错：
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1. **处理器会静默重采样帧**。不给 `video_metadata` 时它回落到 `fps=24`，
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把**任何**帧数都改成 `grid_t=2`：实测 4/6/8 帧全部得到 1152 个视觉 token。
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修法：`processor(..., videos=[frames], do_sample_frames=False)`。
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2. **`max_length` 只按图像算是不够的**。它是整条序列（含视觉占位符）的上限：
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图像只需 598 token，而视频是 `G×576`——G=2 要 1190、G=4 要 2342。
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沿用 1024 会截断并报
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`Mismatch in video token count between text and input_ids`。
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修法：`max_length_for(G) = max(1024, max(G)×576 + 256)`。
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两个坑都会在导出脚本里显式断言（视觉 token 数、`video_grid_thw` 的组数），
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把错误提前到导出阶段而不是留给运行时。
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### 音频（本轮决策：不加）
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**Qwen3-VL 不支持音频**，由模型卡与 `config.json` 双重确认：
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```
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模型卡：Supported Input Modalities: Text, images, screenshots, videos, and …
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config：image_token_id ✓ / video_token_id ✓ / audio_token_id ✗ / audio_config ✗
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```
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本机有音频能力的是另一个模型（**jina-v5-omni-nano**，768 维，含
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`modeling_llava_eurobert_audio.py` 与 `audio_token_id=128256`），与 Qwen 空间
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**不同维度、不同坐标系，绝不可互相比较**。决定：**本轮不接入**；
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其侧车（`scripts/embed_sidecar.py`）也仍只实现 `text`/`image`，`audio` 返回 400。
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无论何时接入，都**不允许**：拿视觉塔去编码音频字节、或用另一个模型的向量
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冒充某空间的音频向量——那会把两套坐标系混进同一空间，且错误是静默的。
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音频在原空间返回 `vector.ErrModalityUnsupported`，使调用方区分
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「永远不会有向量」与「本次失败可重试」。
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Qwen3-VL 视觉塔把 `grid_thw` 当 Python 值消费（源码里是 `grid_thw.tolist()`），
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legacy tracer（`dynamo=False`）会把它固化成常量：实测把 `grid_thw` 声明为图输入后，
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导出的 ONNX 图里**根本没有该输入**，换帧数调用直接报 `Invalid input name: grid_thw`；
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导出时的 TracerWarning 明确提示
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`Converting a tensor to a Python list might cause the trace to be incorrect`。
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因此视频的可行做法是：**在导出时固定时间组数 G，每个 G 一张 Vision 图**
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（grid = `[G, 48, 48]`），Go 侧按实际帧数选用匹配的图；用 G=2 的图去喂 G=3 的
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数据属于未定义行为。视频文件本身不能直接喂进本空间（`video/*` 返回
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`ErrModalityUnsupported`），必须由上层先抽帧。
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## 四、验证
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@ -151,3 +270,33 @@ fingerprint 变化，从而触发一次全量向量重算。重算不会**算错
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（ONNX 路径 4 worker）。
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- fingerprint 由三段图 + `embed_config.json` + 外部权重文件名/大小共同决定；
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换模型或重新导出都会让它变化，从而触发历史向量重算——这是预期行为。
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## 视频：当前状态（未完成，不得当作已验证）
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**视觉侧**：`Vision_g2/g3/g4.onnx` 已导出，且每一档都与完整 PyTorch 模型逐档对过
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（`cos` 分别为 1.000000119 / 1.000000119 / 1.000000000，覆盖度断言通过）。
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**Go 侧模板**：与 HuggingFace processor 产出**不相等**，因此冻结回归
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（`TestEmbedderVideoMatchesONNXReference`）当前**显式跳过**并注明原因，不算通过。
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已定位的差异：processor 会按时间组插入字面时间戳文本。逐 token 实测：
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```
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<|vision_start|> <0.0 seconds> <|vision_start|> {576×<|video_pad|>} <|vision_end|>
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<1.0 seconds> <|vision_start|> {576×<|video_pad|>} <|vision_end|>
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```
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而 Go 侧只生成 `<|vision_start|>{G×576 pads}<|vision_end|>`。同一输入下
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Python `seq=1190`（1152 视觉 + **38** 文本），Go 侧只有 **22** 个文本 token。
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注意两点：
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- 时间戳文本**也占用 M-RoPE 位置**，所以 `TestVideoModelInputMRope` 的自洽断言
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通过**不能**证明与官方实现一致（它是拿自己算的序列验自己算的位置）。
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- 修复位置在 provider 内部（模型专属模板本就属于 provider），不是核心。
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另外，公共 provider 契约把 `Data+MIME` 交给 provider 自行解码；本 provider
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没有视频解码器（Go 标准库不含 H.264/MP4），因此 `Info().Modalities` **不声明 video**，
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`Embed(video)` 返回 `ErrUnsupportedModality`。视频走 provider 自己的
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`EmbedVideoDense`（接收已解码帧）。待核心有了对 provider 不透明的多帧容器后，
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再把视频纳入公共契约。
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