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refactor(memory): 拆除描述式媒体索引，媒体成为一等块并按原生向量融合
背景：此前媒体是靠「生成的描述文本」将就进记忆的——写 marker 进正文、
再由正则反解成 media_refs 与图库里的 type=Media 实体。这条链路有三个
致命缺陷：描述由异步模型生成（未生成前媒体等于不存在）、语义检索实质上
只搜描述文字、图库里的「媒体节点」是描述文本的投影而不是媒体本身。
本提交把这条链路整体拆除，媒体改为按自己的原生向量参与记忆：
一、描述链彻底删除（无残留、无兼容分支）
- media.Item 去掉 Description/DescribedBy 与对应列；
- 删除 Store.Describe / Store.Search / Store.Pending；
- 删除 Agent.mediaDescribeLoop / describePendingMedia 与配置项
core.memory.media.describe_on_ingest；
- SDK 侧 MediaAttachment 去掉 Description（见 SDK 仓独立提交）。
二、marker 机制删除，媒体归属改为结构化块边
- 删除 mediaMarkerLine/parseMediaMarkers/mediaEntityName/mediaTriplesFromText/
extractMediaDigests/sentenceWithMediaMarkers/docMediaContext；
- memory.Triple 新增 MediaDigests 结构化字段；句子文本保持原样，
不再被 marker 污染；
- 块以 sentence --contains--> block / document --contains--> block 结构边
挂到承载节点（新增 documents 表与 document 节点种类）；
- 模型未给原句时用「主谓宾。」拼一句自然语言作落点，不造 marker 文本。
三、旧数据迁移（幂等）
- 新增 GraphDB.MigrateLegacyMediaEntities：把 type=Media 的旧实体按短 digest
还原成原生块、挂回原句子、删除旧实体与描述关系；Agent 启动时执行；
- CleanupOrphanedSentences 同时看关系引用与块边，避免把只靠块存活的句子
连同块边一起删掉。
四、向量融合：媒体按图本身被召回
- 新增 vector.FuseVectors（逐维求和 + L2 归一化）；
- Doc.DenseVec = 文本向量 ⊕ 文档块的媒体向量（同 fingerprint 才融合），
新增 Doc.DenseFP，指纹变化触发重算；
- ContextEvent.DenseVec 同理融合事件块；事件新增 DenseFP，Prune 只在
同一统一空间内比稠密余弦；
- 跨模态视觉路只召回「仍被某层记忆块持有」的媒体，CAS 全库字节不再
直接充当记忆检索结果。
五、同时纳入本分支既有的嵌入基础改造（此前工作区未提交，缺它 HEAD 不可构建）
- internal/tfidf 懒回退包、千问三段式多模态 ONNX 空间的 Go 侧
（qwen/embedder.go、image.go、model_input.go）、CLIP 移除、
sdk.NewStore 分词器签名与调用点、embed 侧车 systemd 单元。
验证：go build ./... 、go vet ./...（含 -tags medialive）均通过；
在 HEAD 的独立 worktree 上重放本次暂存集后 go test -short ./internal/...
全部通过（端口冲突类用例在隔离环境中亦通过）。未提交工作区中与本改造
无关的改动（HarmonyOS、waiter、devicebridge、plan.md 等）。
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2026-09-11 11:45:24 +08:00 |
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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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2026-09-09 17:38:34 +08:00 |
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feat(clip): 多模态向量器（CLIP ONNX）——文本/图像 512 维共享空间 + 媒体向量写入与重算
- internal/memory/clip：CLIP ONNX 向量器（onnxruntime 构建标签控制，默认构建不链接 ONNX）
- clip.New(modelDir) 加载 text.onnx/vision.onnx（输出 text_embed/image_embed [batch,512]）
- 实现 vector.Vectorizer + vector.MultimodalEmbedder（Vectorize/EmbedImage + Dense 变体）
- 词级 BPE tokenizer：merges 合并后词末片段带 </w> 查 vocab，与官方 encode 逐 id 对齐
- EmbedImage：解码→resize 224→NCHW→normalize→vision session
- Fingerprint（text+vision 文件 sha256）供模型切换检测
- stub 版（无 onnxruntime 标签）保持默认构建行为不变
- vector/store.go：新增 MultimodalEmbedder 接口
- media.Store：新增 StaleVecDigests(currentModel)——查 vec_model 不匹配/缺失的图片
- agent core：AgentConfig.ClipEmbedder + Agent.clipEmb 接线；
describePendingMedia 描述成功后 EmbedImageDense→SetVec；
新增 reembedStaleMedia 启动补算历史无向量图片
- config：core.memory.media.clip_model_dir（未配置退化为现有 fastText/TF-IDF 行为）
- cmd/homed：读 clip_model_dir 加载 CLIP，失败仅记日志不阻塞启动
测试：TestSmokeLoadAndEncode（文本语义 cat>dog 0.914>physics 0.740）、
TestCrossModalAlignment（red-image vs red-text 0.063>blue -0.009，与 Python 一致）、
TestTokEnd（与官方 encode 逐 id 对齐）、TestStaleVecDigests，含 -race 全绿
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2026-09-09 10:23:31 +08:00 |
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feat(media): media.Store 加向量存储与跨模态检索
media.Item 新增 Vec []float64 和 VecModel 字段，视觉嵌入向量以 JSON
TEXT 存库（为什么不存 BLOB：Go 的 json.Marshal 对 []float64 是自然的，
而 SQLite BLOB 是 []byte 多一层序列化；单条最多 23KB，TEXT 够用）。
initSchema 加 ALTER TABLE 迁移 vec/vec_model 两列（幂等）。scanItem
扩展读回。新增 SetVec 和 QueryMedia 方法。
QueryMedia 对所有已嵌入媒体做余弦相似度检索，维度不一致的项自动跳过
——这是跨模态检索的核心：查询可以是图片也可以是文本，被查的媒体库
里每个 item 也有视觉向量，两者在同一空间比对，谁的相似度更高就召回谁。
配套 5 个单测覆盖：基本相似度排序、无向量项被跳过、维度不匹配过滤、
空查询安全、向量持久化正确性。
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2026-09-07 22:31:39 +08:00 |
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