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JianFeeeee 1a02971f88 feat(memory): 千问三段式 ONNX 嵌入补齐——可复现导出脚本 + Go 侧首次完整验证
此前三段式拆分后 ONNX 路径从未从 Go 侧跑通:embedder_onnx_test.go 仍引用
分段前的 API(e.renderInput、TextTower.onnx、旧目录),go vet -tags onnxruntime
直接编译失败。导出脚本只在 /tmp 且硬编码本机路径、从第三个目录拷贝固定形状的
Vision.onnx,完全不可复现。音频会被视觉塔编码,静默往统一空间灌入错误坐标。

本提交补齐这些缺口:

一、可复现导出脚本(scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py)
- 自动拉取模型(HuggingFace 优先,失败回落 ModelScope,支持 HF_ENDPOINT 镜像);
- 导出 TokenEmbedding + Transformer + Vision 三段图,图文共用同一 token
  embedding、28 层 Transformer、last-token 池化与 fingerprint;
- 双重自检(不可省):分段 PyTorch vs 完整模型 + 导出后的 ONNX vs 完整模型,
  cos < 0.999999 即非零退出——「能加载」不等于「算得对」;
- 默认把 L2 归一化后的冻结参考向量写入产物目录(qwen_reference.json)——
  Go 测试据此做逐维冻结回归,且「该目录是哪次导出的」从文件本身可追溯;
- --verify-only 校验既有产物不重新导出,可用来确认线上在用的图没坏。

关键实测结论(已写入 docs/zh/multimodal-space.md 与长期记忆):
原生多帧视频不可行——Qwen3-VL 视觉塔把 grid_thw 当 Python 值消费
(grid_thw.tolist()),legacy tracer 固化为常量,导出后图中根本没有 grid_thw
输入,换帧数调用直接 Invalid input name: grid_thw。故视觉塔固定 (1,48,48),
视频由上层抽帧后逐帧按图像编码(同模型/同维度/同 fingerprint),音频明确
unsupported。

二、模态边界(vector.ErrModalityUnsupported)
- 新增 vector.ErrModalityUnsupported:表示「该模态不在本统一空间的原生覆盖
  范围内」,与普通错误语义不同——调用方应把它当「永远不会有向量」而非
  「本次失败、下次重试」;
- qwen.EmbedImageDense 按 mime 拒绝 audio/* 与 video/*:此前它会拿视觉塔
  去解音频字节,往统一空间灌入语义错误的坐标且静默;
- reembedStaleMedia 对 ErrModalityUnsupported 不计失败、不重试、不用别的
  模型向量顶替(TestReembedStaleMedia_SkipsUnsupportedWithoutFaking 守住)。

三、Go ONNX 测试首次完整通过
- 重写 embedder_onnx_test.go:修复编译 + 文本冻结回归 + 图像冻结回归 +
  两条阴性对照(不同输入必须不同、图像与文本必须不同)+ 不支持模态断言;
- 参考值从产物目录的 qwen_reference.json 读取(不在测试里硬编码浮点);
- 用线上部署产物实测全部通过(text cos=0.999999940, image cos=0.999999762)。

四、.gitignore 修复
- /scripts/ 此前被列在「运行时产物」下,但它是作者维护的工具目录
  (模型导出、侧车、部署校验),deploy/systemd/embed-sidecar.service 直接
  引用 scripts/embed_sidecar.py,忽略它会让那份 unit 在别人的机器上指向
  不存在的文件。改为只忽略 __pycache__。

五、文档(docs/zh/multimodal-space.md)
- 获取/启用/产物契约/模态边界/验证/资源成本/与现有部署产物的等价性。

验证:go build ./...、go vet ./...、go vet -tags onnxruntime ./...、
go test -short 全部通过;ONNX 标签测试对线上部署产物全部通过。
2026-09-11 13:45:25 +08:00

200 lines
5.7 KiB
Go
Raw Blame History

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package core
import (
"errors"
"log"
"sync"
"sync/atomic"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
)
// 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, unsupported 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 {
switch err := a.reembedOne(d, fp); {
case err == nil:
atomic.AddInt64(&done, 1)
case errors.Is(err, vector.ErrModalityUnsupported):
// 该模态不在本空间内(如音频):不重试、不计失败,
// 也不拿另一个模型的向量顶替。
atomic.AddInt64(&unsupported, 1)
default:
failedMu.Lock()
failed++
failedMu.Unlock()
}
}
}()
}
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 不在本空间=%d 总计=%d fp=%s",
done, failed, unsupported, 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)。
//
// 模态不在本空间覆盖范围时返回 ErrModalityUnsupported调用方据此区分
// 「永久无向量」与「本次失败重试」。
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
}