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https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
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68835c18db
生产实测：`[static_embedder] loaded 200000 words`(zh) + `378151 words`(en) = 57.8 万词 × 300 维， `map[string][]float64` 光向量本体就 **1.29GB**（外加 map 开销 ~0.1-0.2GB），占 homed 4.14GB RSS 的约三分之一。 源数据（fastText 文本格式）本身就是 float32 精度，用 float64 存没有任何收益： - `words map[string][]float32` / `unkVec []float32`； - 加载时按 `ParseFloat(..., 32)` 解析（与源精度一致）； - 相似度累加仍在 float64（`sum []float64`，读时提升），计算精度不受影响。 ⇒ 向量本体 1.29GB → 0.65GB，**省 0.65GB**。（与配置侧 `#topN` 可叠加： 生产把两份 vec 各限 5 万词后，向量降到 ~0.22GB。） 防复发：`TestStaticEmbedder_VectorMemIsFloat32` 用**编译期类型断言** （`var typed []float32 = vec`）+ 字节数断言（词数×维数×4）钉住 —— 改回 float64 会直接编译失败。 验证：`go test ./internal/memory/ ./internal/agent/core/ ./internal/nlp/` 全绿。