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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）。
52 lines
1.2 KiB
Go
52 lines
1.2 KiB
Go
package vector
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import "math"
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// FuseVectors 把同一统一空间里的多个向量融合为一个向量：
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// 逐维求和后重新 L2 归一化。
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//
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// 用途：文档/上下文事件既带文本、又带若干一等记忆块（图片/视频），
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// 二者的向量来自同一模型、同一 fingerprint、同一维度。融合后，
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// 一篇文档既能按文字、也能按它携带的图片内容被召回——
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// 图片由自己的向量参与检索，不依赖任何生成的描述文本。
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//
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// 约定：调用方传入的向量应已是 L2 归一化的同空间向量。长度不一致的
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// 向量会被跳过（不同模型/维度的残留）；全空或全零返回 nil。
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func FuseVectors(vectors ...[]float64) []float64 {
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dim := 0
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for _, v := range vectors {
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if len(v) > dim {
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dim = len(v)
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}
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}
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if dim == 0 {
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return nil
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}
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out := make([]float64, dim)
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used := 0
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for _, v := range vectors {
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if len(v) != dim {
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continue
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}
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for i, x := range v {
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out[i] += x
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}
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used++
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}
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if used == 0 {
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return nil
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}
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var norm float64
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for _, x := range out {
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norm += x * x
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}
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if norm == 0 {
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return nil
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}
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norm = math.Sqrt(norm)
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for i := range out {
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out[i] /= norm
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}
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return out
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}
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