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HomeAgent/internal/agent/core/medialoop.go
JianFeeeee 5836c2ce5c 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)。
2026-09-11 11:45:24 +08:00

190 lines
5.2 KiB
Go
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package core
import (
"log"
"sync"
"sync/atomic"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
)
// 媒体与记忆块的生命周期辅助。
//
// 媒体不单独做生命周期管理(没有 GC、没有引用计数blob 是记忆块的内容,
// 块的创建/迁移/删除由记忆系统本身决定,块被永久删除时内容随之删除。
// 图片不靠文本描述索引——它只按自己的统一空间向量被检索。
// heldMediaDigests 汇总三层记忆当前持有的媒体 digest 集合。
//
// CAS 是全库字节存储,它的检索结果不等于「记忆里的媒体」——
// 召回前用它把已无处可归的内容过滤掉。
func (a *Agent) heldMediaDigests() map[string]bool {
held := map[string]bool{}
collect := func(blocks []memory.MemoryBlock) {
for _, b := range blocks {
if b.PayloadDigest != "" {
held[b.PayloadDigest] = true
}
}
}
if a.context != nil {
collect(a.context.Blocks())
}
if a.docStore != nil {
collect(a.docStore.Blocks())
}
if a.memory != nil {
if blocks, err := a.memory.MemoryBlocks(); err == nil {
collect(blocks)
}
}
return held
}
// payloadHeld 报告某个 digest 是否仍被三层记忆中的一等块持有。
// 这是删除前的一次活查询(不是持久化账本):同一份字节可能同时被多个块共享。
func (a *Agent) payloadHeld(digest string) bool {
if digest == "" {
return false
}
if a.context != nil {
for _, b := range a.context.Blocks() {
if b.PayloadDigest == digest {
return true
}
}
}
if a.docStore != nil {
for _, b := range a.docStore.Blocks() {
if b.PayloadDigest == digest {
return true
}
}
}
if a.memory != nil {
if blocks, err := a.memory.MemoryBlocks(); err == nil {
for _, b := range blocks {
if b.PayloadDigest == digest {
return true
}
}
}
}
return false
}
// forgetPayloads 在记忆块被永久删除后删除它们的内容。
//
// 与文本块一致:删除块即删除内容。只有确认没有任何存活块仍共享该 digest
// 时才删字节(同一张图可能被多个块引用)。
func (a *Agent) forgetPayloads(digests []string) {
if a.mediaStore == nil {
return
}
for _, d := range digests {
if d == "" || a.payloadHeld(d) {
continue
}
if err := a.mediaStore.Delete(d); err != nil {
log.Printf("[media] 删除内容失败 %s: %v", shortDigest(d), err)
}
}
}
// reembedStaleMedia 在启动时批量迁移历史媒体向量到当前向量空间。
//
// 触发场景(任一变化都会导致旧向量无法参与查询):
// - 切换模型(模型 A→模型 Bfp 变了)
// - 切换向量维度ONNX→HTTP dim 512→1024
// - 首次部署嵌入服务(历史无向量的媒体补算)
// - 嵌入服务离线后重新上线(失败条目 vec_model 仍为空)
//
// 并发策略:启动时用 worker pool 并行迁移,避免上千张图片串行耗时过长。
// 并发数在 ONNX 内嵌路径下不超 CPU 核心数(避免 ONNX 并发限流),
// 外部 API 路径下不超 8避免打爆外部服务
func (a *Agent) reembedStaleMedia() {
if a.multimodalSpace == nil || a.mediaStore == nil {
return
}
fp := a.multimodalSpace.Fingerprint()
digests, err := a.mediaStore.StaleVecDigestsAll(fp)
if err != nil {
log.Printf("[media] 查询需重算向量的媒体失败: %v", err)
return
}
if len(digests) == 0 {
log.Printf("[media] 无需迁移向量(所有媒体已与当前空间对齐 fp=%s", shortFP(fp))
return
}
// 并发度ONNX 内嵌不超过 4外部 API 不超过 8由配置或实际环境动态定
workers := 4
if fp[:min(4, len(fp))] == "http:" {
workers = 8
}
log.Printf("[media] 启动向量迁移: %d 条 → 新空间 fp=%s dim=%d workers=%d",
len(digests), shortFP(fp), a.multimodalSpace.Dim(), workers)
jobs := make(chan string, workers*2)
var done, failed int64
var failedMu sync.Mutex
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < workers; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for d := range jobs {
if err := a.reembedOne(d, fp); err != nil {
failedMu.Lock()
failed++
failedMu.Unlock()
continue
}
atomic.AddInt64(&done, 1)
}
}()
}
for i, d := range digests {
jobs <- d
// 每迁移 20 条输出进度日志,让用户看到迁移在推进
if (i+1)%20 == 0 {
log.Printf("[media] 向量迁移进度: %d/%d (done=%d failed=%d)", i+1, len(digests), atomic.LoadInt64(&done), failed)
}
}
close(jobs)
wg.Wait()
log.Printf("[media] 向量迁移完成: 成功=%d 失败=%d 总计=%d fp=%s",
done, failed, len(digests), shortFP(fp))
}
// reembedOne 为单条媒体重新计算向量并写入stat/get 失败时跳过该条目)。
func (a *Agent) reembedOne(digest, fp string) error {
it, err := a.mediaStore.Stat(digest)
if err != nil {
return err
}
data, err := a.mediaStore.Get(digest)
if err != nil {
return err
}
mime := it.MIME
if mime == "" {
mime = "image/png"
}
vec, err := a.multimodalSpace.EmbedImageDense(data, mime)
if err != nil {
return err
}
return a.mediaStore.SetVec(digest, vec, fp)
}
// shortFP 截断 fingerprint 为可读日志格式。
func shortFP(fp string) string {
if len(fp) > 12 {
return fp[:12]
}
return fp
}