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feat(doc): dense vector index for unified text+media retrieval
文档层引入稠密向量索引,与媒体检索共享同一多模态空间:
- Doc 加 DenseVec 字段(json:-,运行时计算)
- Consume/QueryScored 优先使用 denseSearchScored(brute-force cosine),
未配置时退化到 TF-IDF 倒排检索
- buildDenseIndex 在 Agent 启动时为全部文档一次性计算稠密向量
- L0 RelevanceContext 支持 denseSpace(Prune 使用稠密余弦),
退化到 fastText 稀疏余弦
vector 包新增 DenseCosine([]float64 brute-force cosine)。
验证:492 篇文档 brute-force ~300ms,全部测试通过。
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2026-09-09 18:56:44 +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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refactor(clip): CLIP 收敛为稠密 MultimodalEmbedder,不污染稀疏 Vectorizer/TF-IDF 语义
文本相似度检索是层次化系统:TF-IDF 高频削弱加权(idf<0.1 丢弃)+
倒排剪枝(只召回共享特征者)+ cosine。CLIP 512 维稠密向量若以
map[string]float64 稀疏形式实现 vector.Vectorizer 并塞进 vector.Store,
会让 512 维全部成为倒排 key → 候选集≈全库、剪枝失效,且绕过 TF-IDF
高频削弱,与既有文本检索语义错配。
收敛:
- vector.MultimodalEmbedder 改为独立稠密接口(VectorizeDense/
EmbedImageDense/Fingerprint/Dim/Loaded/Close),不再继承稀疏 Vectorizer
- clip.Embedder 删除稀疏垫片 Vectorize/EmbedImage/denseToVector,
只产出稠密向量;文档/知识/上下文层继续用 TF-IDF/fastText 稀疏路径
- 分层明确:文本→文本走 TF-IDF/fastText;文本↔图像、图像↔图像走
CLIP 稠密 QueryMedia(媒体层独立稠密余弦,原样保留)
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2026-09-09 10:26:10 +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(vector): Vectorizer 接口加 EmbedImage,支持多模态嵌入扩展
Vectorizer 新增可选的 EmbedImage(img []byte, mime string) (Vector, error):
支持视觉嵌入的实现者(如 CLIP/MobileCLIP)覆写此方法;不支持的
(StaticEmbedder、TFIDFVectorizer)返回 ErrNotSupported 调用方按文本降级。
这是路线 3(完整跨模态检索)的接口基础:后续在 media.Store 里,
Describe 时同时算视觉向量并存库,QueryMedia 做跨模态混合检索。
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2026-09-07 17:00:29 +08:00 |
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sdk: embed non-toolchain SDK in third_party, add NoMemory/Cleaner support
- Embed sdk/, example/, meta/, go.mod from homeagent-sdk (no .git)
- Core .gitignore excludes SDK toolchain: bin/, tools/, package/
- RegisterInputChannel + ChannelDef(NoMemory, Cleaner) in SDK
- IOManager input channel registry with GetInputChannelDef
- eventloop: apply channel Cleaner/NoMemory to interrupt text
- context engine: channelDefLookup applied in textForVector
- document store: ChannelCleaner param for archive functions
- All callers/adapters updated with ChannelDef{} default
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2026-07-29 14:48:23 +08:00 |
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feat: 完整实现 NLP 三元组提取系统 + token budget 上下文分配
- 重写 extractor.go: 分句、17条 POS 模板、依存模板 + COO 链、ATT合并
- parser.go: 分句循环 + TransE 向量验证(h+r≈t)
- fallback.go: jieba POS 降级解析器
- bridge.go: nlp.Triple ↔ memory.Triple 转换
- pipeline.go: extractKeyTriples 改用 NLP 提取器, 删除5条旧前缀规则
- distill.go: docToTriples 改用 NLP 提取器
- reorgGraph: 语义相似度增强检测, 保持纯 LLM 决断
- Provider 接口加 MaxContextTokens() + 模型窗口映射表
- tokenbudget.go: 中文 token 估算器 + budget 分配(80%利用率)
- process.go/buildSystemPrompt: 按 token 预算截断 memory+timeline
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2026-07-27 15:26:23 +08:00 |
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4495447b85
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fix(document memory): dedup graph sync, filter terminal output from archive, add min relevance threshold
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2026-07-19 14:21:04 +08:00 |
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refactor: remove IO route mapping, add HTTP API tests, system prompt update
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2026-07-02 15:47:16 +08:00 |
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bc26850b50
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feat: complete HomeAgent architecture v2
- IO abstraction layer with OutputChannel routing and capability validation
- Three-layer memory (Context-Document-Graph) with TF-IDF relevance pruning
- OneBot V11 QQ protocol plugin with Reverse WebSocket client
- Plugin system with hot-reload (SKILL.md + native factories)
- Knowledge system with TF-IDF vector indexing
- Personality system (personal.md)
- Text memory (JSONL with rotation)
- Change tracker (overlayfs) with rollback
- Lua adapter VM
- Design document (DESIGN.md)
Module: gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent
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2026-07-02 12:04:36 +08:00 |
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