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JianFeeeee 98365f3a55 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
2026-09-09 10:23:31 +08:00

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package core
import (
"log"
"runtime/debug"
"time"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
)
// 媒体记忆的两条后台循环。
//
// mediaGCLoop 清理无人引用的 blob,让容量上限真正生效。
// mediaDescribeLoop 给未描述的媒体生成文字描述(方案 C 的另一半)。
//
// 为何描述要走后台而不是入库时同步做:视觉模型一次调用在生产实测 9.6s
// (see_video 6 帧批量 23s)。放在对话路径上会让每张图都给回复加十几秒,
// 而描述的价值是**几个月后还能检索到这张图**,不是这一轮对话——
// 这一轮模型本来就直接看着图。
const (
// mediaDescribeBatch 是单轮描述的媒体条数上限。
//
// 取 4:既有回退链的 modalFallbackMaxBlocks 是 6(一次请求最多带 6 个媒体),
// 这里留出余量,且每条单独请求以便逐条落库——批量描述拿回来一整段文字
// 无法可靠切分回各自的 digest。
mediaDescribeBatch = 4
// mediaDescribeMinInterval 是两轮描述之间的最小间隔。
//
// 描述是纯后台的锦上添花,不该跟对话抢视觉模型配额。取 30s 让它
// 慢慢消化积压,而不是一上线就把几百条历史媒体全打过去。
mediaDescribeMinInterval = 30 * time.Second
)
// mediaGCLoop 周期清理无引用的媒体内容。
//
// 不做这件事的后果:容量上限形同虚设。CAS 的 GC 只在被显式调用时执行,
// 而 Put 路径不触发它——一次 see_video 抽 10 帧,帧本身没人引用(工具
// 结果被 Prune 掉之后),若无人清理就会一直堆在磁盘上。
func (a *Agent) mediaGCLoop() {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
log.Printf("[agent] mediaGCLoop panic recovered: %v\n%s", r, debug.Stack())
time.Sleep(time.Second)
go a.mediaGCLoop()
}
}()
if a.mediaStore == nil || a.mediaGCInterval <= 0 {
return
}
ticker := time.NewTicker(a.mediaGCInterval)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ticker.C:
removed, freed, err := a.mediaStore.GC(a.mediaGCMinAge)
if err != nil {
log.Printf("[media] GC 失败: %v", err)
continue
}
if removed > 0 {
st := a.mediaStore.Stats()
log.Printf("[media] GC 清理 %d 条(释放 %d 字节),剩余 %v 条 / %v 字节",
removed, freed, st["count"], st["total_bytes"])
}
case <-a.ctx.Done():
return
}
}
}
// mediaDescribeLoop 给未描述的媒体补文字描述。
//
// 描述文本才是持久语义记忆:blob 会被容量 GC 淘汰,而描述留在 media 表里,
// 并经 mediaSummaryForEvent 写进 L0 事件、随归档进 L2 文档、经蒸馏进 L3 图库。
// 于是「那张紫蓝红三色带图」在原始字节早已被清掉之后仍然可被检索到。
func (a *Agent) mediaDescribeLoop() {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
log.Printf("[agent] mediaDescribeLoop panic recovered: %v\n%s", r, debug.Stack())
time.Sleep(time.Second)
go a.mediaDescribeLoop()
}
}()
if a.mediaStore == nil || !a.mediaDescribe {
return
}
ticker := time.NewTicker(mediaDescribeMinInterval)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ticker.C:
a.describePendingMedia()
case <-a.ctx.Done():
return
}
}
}
// describePendingMedia 取一批未描述的媒体逐条描述。
//
// 逐条而非批量:批量拿回来是一整段文字,无法可靠切分回各自的 digest
// (模型未必按序号输出,也可能把两张图合并成一句)。宁可多几次往返
// 也要保证「描述 ↔ digest」的对应关系是确定的。
func (a *Agent) describePendingMedia() {
pending, err := a.mediaStore.Pending(mediaDescribeBatch)
if err != nil {
log.Printf("[media] 取待描述项失败: %v", err)
return
}
if len(pending) == 0 {
return
}
for _, it := range pending {
select {
case <-a.ctx.Done():
return
default:
}
kind := "image"
if it.Kind == media.KindAudio {
kind = "audio"
} else if it.Kind != media.KindImage {
// 视频帧以 image 入库;其余大类没有可用的描述通道,
// 标记成"不可描述"以免每轮都被 Pending 取出来重试。
if err := a.mediaStore.Describe(it.Digest, "", "unsupported"); err != nil {
log.Printf("[media] 标记不可描述失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), err)
}
continue
}
p, srcName := a.resolveModalFallback(kind)
if p == nil {
// 没有声明该模态能力的源——这一轮整体跳过,不逐条重试。
// 配置好之后自然会被下一轮捡起来。
log.Printf("[media] 无可用的 %s 描述源,跳过本轮(%d 条待描述)", kind, len(pending))
return
}
data, err := a.mediaStore.Get(it.Digest)
if err != nil {
// blob 已被 GC 清掉但元数据还在(GC 会同删,此处属异常路径):
// 标记一下避免死循环。
log.Printf("[media] 读内容失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), err)
if e := a.mediaStore.Describe(it.Digest, "", "content-missing"); e != nil {
log.Printf("[media] 标记内容缺失失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), e)
}
continue
}
mime := it.MIME
if mime == "" {
mime = "image/png"
}
url := media.DataURL(mime, data)
desc, err := a.chatModalFallbackBatch(p, kind, []string{url}, []string{"high"})
if err != nil {
// 失败不标记:可能是网络抖动或配额,下一轮该重试。
log.Printf("[media] 描述失败 %s (源=%s): %v", shortDigest(it.Digest), srcName, err)
continue
}
if desc == "" {
// 空回复通常意味着上游把媒体剥离了——与 modalfallback 里的判断
// 同一个道理,视作失败而非"没什么可说的"。
log.Printf("[media] 描述为空 %s (源=%s),视作失败", shortDigest(it.Digest), srcName)
continue
}
if err := a.mediaStore.Describe(it.Digest, desc, srcName); err != nil {
log.Printf("[media] 写描述失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), err)
continue
}
log.Printf("[media] 已描述 %s (%s, %d 字, 源=%s)", shortDigest(it.Digest), kind, len([]rune(desc)), srcName)
// 描述成功后,若 CLIP 嵌入器可用且是图片,计算视觉向量。
// 这是"描述 + 向量"两步同步完成的路径;对于历史已有描述但无向量的媒体,
// 由启动时的 reembedStaleMedia 补算。
if a.clipEmb != nil && kind == "image" && it.Kind == media.KindImage {
vec, err := a.clipEmb.EmbedImageDense(data, mime)
if err != nil {
log.Printf("[media] 视觉嵌入失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), err)
} else if err := a.mediaStore.SetVec(it.Digest, vec, a.clipEmb.Fingerprint()); err != nil {
log.Printf("[media] 写向量失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), err)
} else {
log.Printf("[media] 已嵌入 %s (dim=%d)", shortDigest(it.Digest), len(vec))
}
}
}
}
// reembedStaleMedia 在启动时为历史已有描述但无 CLIP 向量的图片补算视觉向量。
// 避免安装 CLIP 后,旧图片永远只有描述文本、没有视觉向量,直到下次 Describe 才能写入。
func (a *Agent) reembedStaleMedia() {
if a.clipEmb == nil || a.mediaStore == nil {
return
}
fp := a.clipEmb.Fingerprint()
digests, err := a.mediaStore.StaleVecDigests(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] 无历史媒体需要补算视觉向量")
return
}
log.Printf("[media] 启动补算视觉向量: %d 条 (fp=%s...)", len(digests), fp[:min(12, len(fp))])
done := 0
for _, d := range digests {
it, err := a.mediaStore.Stat(d)
if err != nil {
continue
}
data, err := a.mediaStore.Get(d)
if err != nil {
continue
}
mime := it.MIME
if mime == "" {
mime = "image/png"
}
vec, err := a.clipEmb.EmbedImageDense(data, mime)
if err != nil {
log.Printf("[media] 启动补算失败 %s: %v", shortDigest(d), err)
continue
}
if err := a.mediaStore.SetVec(d, vec, fp); err != nil {
log.Printf("[media] 启动写入向量失败 %s: %v", shortDigest(d), err)
continue
}
done++
}
log.Printf("[media] 启动补算完成: %d/%d", done, len(digests))
}