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6327578693 fix(media): 支持 webp 解码 + 向量迁移失败必须留下原因
## 生产现状(2026-10-23 排查)

启动日志只有一行,没有任何细节:

    [media] 启动向量迁移: 4 个图像块 → fp=cd2a495cf990 dim=512 workers=4
    [media] 向量迁移完成: 成功=0 失败=4 总计=4

反查 `memory/graph.db` 才找到根因:

| mime | 块数 | fingerprint |
|---|---|---|
| image/jpeg | 153 | 当前 fp |
| image/png | 394 | 当前 fp |
| **image/webp** | **4** | **空**(从未嵌入成功) |

而 `providers/chineseclip/image.go` 只注册了 gif/jpeg/png:

    _ "image/gif"
    _ "image/jpeg"
    _ "image/png"

⇒ `image.Decode` 对 webp 返回 `image: unknown format` ⇒ 这 4 个块
**永远**拿不到向量 ⇒ 语义检索永远搜不到它们,且没有任何报错。

## 两个独立缺陷

### ① 功能缺口:webp 不可解码

加 `_ "golang.org/x/image/webp"`。这是纯 Go 实现、无 cgo,不改变二进制形态。

代价:`x/image v0.25.0` 硬性要求 `x/text >= v0.23.0`,因此 `x/text` 从
`v0.3.8` 升到 `v0.23.0`。已实测 `providers/chineseclip` 全绿(分词器用
`x/text/unicode/norm` 做 NFC 归一化,升级未改变行为)。

### ② 可观测性缺口:失败被 `continue` 吞掉

原实现:

    if err := a.reembedOneBlock(b, fp); err != nil {
        atomic.AddInt64(&failed, 1)
        continue          ← 原因就此消失
    }

现在按 `mime | error` 聚合后打印(不逐条打,上千张图会刷屏):

    [media] 向量迁移完成: 成功=0 失败=0 不支持=4 总计=4 fp=cd2a495cf990
    [media] 失败原因分类(按 mime | error 聚合):
    [media]   4 个: image/webp | chineseclip: 解码图像: image: unknown format

同时区分 `ErrModalityUnsupported`(**永久**无向量,重试无意义)与临时失败,
单独计为 `不支持=N` —— 混在"失败"里会让人以为重试就能恢复。

## 判据(4 条,全部变异自证)

| 判据 | 覆盖 | 变异 |
|---|---|---|
| `TestWebpIsDecodable` | webp 能被 `image.Decode` 识别 | 注释掉 webp 注册 ⇒ 红并指名「image.go 里缺少 ...」 |
| `TestWebpPreprocessProducesTensor` | webp 能走完整预处理(缩放+归一化),不只解码 | 同上 ⇒ 红 |
| `TestPngStillDecodable` | 注册表改动没弄坏 png | — |
| `TestReembedStaleMedia_LogsFailureReasons` | 失败原因(mime + 错误原文 + 计数)必须进日志 | 删掉打印 ⇒ 红 |
| `TestReembedStaleMedia_SeparatesUnsupportedFromFailed` | 不支持模态单独计数 | — |

webp 夹具用 ffmpeg 生成的真实 2×2 webp(44 字节)。手写字节序列构造不出
合法容器——第一版手写就失败了,这是实测教训。

## 验证

- `providers/chineseclip` / `internal/agent/core` / `internal/memory/vector` 全绿
- `go build ./...` / `go vet ./...` 干净
- 全量回归:见提交后 CI
2026-10-23 15:50:59 +08:00
84988d9337 feat(memory): 新增 chineseclip provider —— text+image 的小体积可商用向量空间
## 为什么

用户决定「本轮不覆盖 video,先支持 text+image」。这一刀正好解锁了此前
「小 + 可商用 + 覆盖视频」三者不可兼得的僵局:不要求视频后,唯一同时满足
**小、可商用、中文原生** 的选项是 Chinese-CLIP ViT-B/16。

实测对比(同机、真实跑出来的数字):

| | Chinese-CLIP | jina-v5-omni-nano | Qwen3-VL-Emb-2B |
|---|---|---|---|
| 参数量 | 188M | 1.04B | 2B |
| 产物 / 常驻内存 | 754MB / **1.15GB** | ~2GB / 2.23GB | 8GB / 9.4GB |
| 维度 | 512 | 768 | 2048 |
| 许可 | **Apache-2.0** | CC BY-NC(不可商用) | Apache-2.0 |
| 视频 | 无 | 有 | 有 |

本机可用内存只有 5.3GB,Qwen 的 9.4GB 无法进程内使用;而 ORT format + mmap
那条路被证实当前不通(转换器对三段图段错误;走通还需同时升 ORT 运行时与
Go 绑定,v1.36 要求 API 29 而本机只有 28)。1.15GB 则可以直接进程内跑。

**代价已写进包注释与文档**:CLIP 是双塔对比学习,text↔image 是强项,但纯文本
语义明显弱于 MLLM 型嵌入器;文本检索仍由既有词向量/TF-IDF 路径兜底。
需要更强文本语义或视频时切回 qwen3vl。

## 内容

- `providers/chineseclip/`:按公共 SPI 实现的 provider(注册名 `chineseclip`),
  含 BERT WordPiece 分词器、图像预处理、ONNX 双塔推理、无标签 stub。
- `scripts/export_chineseclip_onnx.py`:从官方权重导出规范产物 + 冻结参考,
  自带逐用例 PyTorch 对比与覆盖度断言(计划集合≠执行集合即非零退出)。
- `cmd/homed/main.go`:空白导入两个 provider,由配置选其一。
- `go.mod`:`golang.org/x/text` 由间接依赖转为直接依赖(删音标需要 NFD)。

## 实现要点

- **分词器逐 token 对齐官方**。第一版探针自己拼 BertTokenizer(只给 vocab.txt、
  没删音标、中文没逐字切),中文被整体切成 [UNK],三个不同句子产出几乎相同的
  向量(余弦 0.98)——差点把「模型坏了」当成结论。官方配置是 do_lower_case=true
  + 删音标生效 + 中文逐字切分;`TestTokenizerMatchesOfficialReference` 钉住
  逐 token 一致。
- **图像缩放自写 bicubic**(复刻 PIL 的 precompute_coeffs + a=-0.5 核),不引
  golang.org/x/image:它未进本机模块缓存,且最新版要求把整个工具链升到 Go 1.26,
  为一个缩放函数动工具链不划算。
- **归一化在 provider 侧**(两个塔的图里都没归一化),检索按余弦。
- **指纹覆盖全部影响语义的产物**:两个 ONNX 图 + vocab.txt + embed_config.json,
  读不到就写 MISSING(跳过等于对缺件不敏感)。
- 会话 Run 用 runMu 串行化(ORT 会话不保证并发安全),创建/销毁用 mu。

## 模态范围

只声明 `text` 与 `image`;`audio`/`video` 明确返回 `ErrUnsupportedModality`,
绝不用别的模型向量冒充(这是「音频明确 unsupported」纪律的落地)。

## 验证(实测)

导出侧:10 个用例(5 文本 + 5 图像)ONNX vs 官方 PyTorch 全部
`cos = 1.000000000`,覆盖度断言 10/10 通过。

Go 侧(`CHINESECLIP_MODEL_DIR=... go test -tags onnxruntime ./providers/chineseclip/ -v`):
11/11 通过,其中
- 文本 5 用例 `cos = 1.000000000000`(逐位一致)
- 图像 4 纯色用例 `cos = 1.000000`(与官方预处理在 6 位小数内一致)
- 跨模态判别:红图对「红色」文本高于「蓝色」文本
- 模态拒绝 / 空输入 / 指纹稳定 / 产物缺失报错

顺带修掉测试自身的一个假通过:参考向量是**未归一化**的原始输出(模长 10~36),
原先「点积当余弦 + 单侧下界」会让 13.6 也判过,已改为真余弦 + 双侧容差。

构建矩阵:`go build/vet ./...` 与 `-tags onnxruntime` 两种都过;
`providers/... pkg/... internal/config/... internal/memory/vector/...` 回归通过
(qwen3vl 的 TestVideoModelInputMRope 需要 QWEN_ONNX_MODEL_DIR 指向含视频档的
v3 目录,缺该环境变量时用的是只有文本+图像的目录,与本改动无关)。

## 未做(明确记录)

- 发行版默认 provider 与构建标签变更:留下一提交(涉及打包与模型分发策略)。
- 模型产物(754MB)不进仓库,由导出脚本生成。
2026-09-11 23:58:53 +08:00