mirror of
https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
synced 2026-09-21 09:28:14 +00:00
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。
200 lines
5.7 KiB
Go
200 lines
5.7 KiB
Go
package core
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import (
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"errors"
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"log"
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"sync"
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"sync/atomic"
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"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
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"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
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)
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// 媒体与记忆块的生命周期辅助。
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// 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,
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// 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。
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// 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。
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// heldMediaDigests 汇总三层记忆当前持有的媒体 digest 集合。
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//
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// CAS 是全库字节存储,它的检索结果不等于「记忆里的媒体」——
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// 召回前用它把已无处可归的内容过滤掉。
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func (a *Agent) heldMediaDigests() map[string]bool {
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held := map[string]bool{}
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collect := func(blocks []memory.MemoryBlock) {
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for _, b := range blocks {
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if b.PayloadDigest != "" {
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held[b.PayloadDigest] = true
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}
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}
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}
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if a.context != nil {
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collect(a.context.Blocks())
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}
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if a.docStore != nil {
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collect(a.docStore.Blocks())
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}
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if a.memory != nil {
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if blocks, err := a.memory.MemoryBlocks(); err == nil {
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collect(blocks)
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}
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}
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return held
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}
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// payloadHeld 报告某个 digest 是否仍被三层记忆中的一等块持有。
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// 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。
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func (a *Agent) payloadHeld(digest string) bool {
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if digest == "" {
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return false
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}
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if a.context != nil {
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for _, b := range a.context.Blocks() {
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if b.PayloadDigest == digest {
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return true
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}
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}
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||
}
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if a.docStore != nil {
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for _, b := range a.docStore.Blocks() {
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if b.PayloadDigest == digest {
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return true
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}
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}
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||
}
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if a.memory != nil {
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if blocks, err := a.memory.MemoryBlocks(); err == nil {
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for _, b := range blocks {
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if b.PayloadDigest == digest {
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return true
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}
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}
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}
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}
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return false
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}
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// forgetPayloads 在记忆块被永久删除后删除它们的内容。
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//
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// 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
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// 时才删字节(同一张图可能被多个块引用)。
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func (a *Agent) forgetPayloads(digests []string) {
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if a.mediaStore == nil {
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return
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}
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for _, d := range digests {
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if d == "" || a.payloadHeld(d) {
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continue
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}
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if err := a.mediaStore.Delete(d); err != nil {
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log.Printf("[media] 删除内容失败 %s: %v", shortDigest(d), err)
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}
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}
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}
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// reembedStaleMedia 在启动时批量迁移历史媒体向量到当前向量空间。
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//
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// 触发场景(任一变化都会导致旧向量无法参与查询):
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// - 切换模型(模型 A→模型 B,fp 变了)
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// - 切换向量维度(ONNX→HTTP dim 512→1024)
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// - 首次部署嵌入服务(历史无向量的媒体补算)
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// - 嵌入服务离线后重新上线(失败条目 vec_model 仍为空)
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//
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// 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。
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// 并发数在 ONNX 内嵌路径下不超 CPU 核心数(避免 ONNX 并发限流),
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// 外部 API 路径下不超 8(避免打爆外部服务)。
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func (a *Agent) reembedStaleMedia() {
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if a.multimodalSpace == nil || a.mediaStore == nil {
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return
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}
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fp := a.multimodalSpace.Fingerprint()
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digests, err := a.mediaStore.StaleVecDigestsAll(fp)
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if err != nil {
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log.Printf("[media] 查询需重算向量的媒体失败: %v", err)
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return
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}
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if len(digests) == 0 {
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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))
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return
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}
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// 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)
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workers := 4
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if fp[:min(4, len(fp))] == "http:" {
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workers = 8
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}
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log.Printf("[media] 启动向量迁移: %d 条 → 新空间 fp=%s dim=%d workers=%d",
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len(digests), shortFP(fp), a.multimodalSpace.Dim(), workers)
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jobs := make(chan string, workers*2)
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var done, failed, unsupported int64
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var failedMu sync.Mutex
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var wg sync.WaitGroup
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for i := 0; i < workers; i++ {
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wg.Add(1)
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go func() {
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defer wg.Done()
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for d := range jobs {
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switch err := a.reembedOne(d, fp); {
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case err == nil:
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atomic.AddInt64(&done, 1)
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case errors.Is(err, vector.ErrModalityUnsupported):
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// 该模态不在本空间内(如音频):不重试、不计失败,
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// 也不拿另一个模型的向量顶替。
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atomic.AddInt64(&unsupported, 1)
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default:
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failedMu.Lock()
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failed++
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failedMu.Unlock()
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}
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}
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}()
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}
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for i, d := range digests {
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jobs <- d
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// 每迁移 20 条输出进度日志,让用户看到迁移在推进
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if (i+1)%20 == 0 {
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log.Printf("[media] 向量迁移进度: %d/%d (done=%d failed=%d)", i+1, len(digests), atomic.LoadInt64(&done), failed)
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}
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}
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close(jobs)
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||
wg.Wait()
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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",
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done, failed, unsupported, len(digests), shortFP(fp))
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}
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// 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)。
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//
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// 模态不在本空间覆盖范围时返回 ErrModalityUnsupported,调用方据此区分
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// 「永久无向量」与「本次失败重试」。
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func (a *Agent) reembedOne(digest, fp string) error {
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it, err := a.mediaStore.Stat(digest)
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if err != nil {
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return err
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}
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data, err := a.mediaStore.Get(digest)
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if err != nil {
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return err
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}
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mime := it.MIME
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if mime == "" {
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mime = "image/png"
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}
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vec, err := a.multimodalSpace.EmbedImageDense(data, mime)
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||
if err != nil {
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return err
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||
}
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return a.mediaStore.SetVec(digest, vec, fp)
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}
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// shortFP 截断 fingerprint 为可读日志格式。
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func shortFP(fp string) string {
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if len(fp) > 12 {
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return fp[:12]
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}
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return fp
|
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}
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