Files
HomeAgent/internal/memory/media/media_vec_test.go
JianFeeeee f8a35d1647 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

176 lines
5.1 KiB
Go
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

package media
import (
"math"
"testing"
)
func TestQueryMedia_BasicSimilarity(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
// 入库三张带向量的媒体:两张图、一段音频
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png", Description: "紫蓝红三色带"})
d2, _ := s.Put([]byte("img2"), Item{MIME: "image/jpeg", Description: "蓝紫红渐变"})
d3, _ := s.Put([]byte("aud1"), Item{MIME: "audio/wav", Description: "一段语音"})
// 模拟视觉嵌入:img1 和 img2 向量接近,aud1 远离
vec1 := []float64{0.9, 0.1, 0.0, 0.0}
vec2 := []float64{0.8, 0.2, 0.0, 0.0} // 与 vec1 相似
vec3 := []float64{0.0, 0.0, 0.9, 0.1} // 与前两个完全不同
s.SetVec(d1, vec1, "test-clip")
s.SetVec(d2, vec2, "test-clip")
s.SetVec(d3, vec3, "test-clip")
// 用 vec1 作为查询:vec2 最相似,vec3 与 vec1 正交(相似度 0,被阈值过滤)
results, err := s.QueryMedia(vec1, "test-clip", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// vec3 与 vec1 正交(余弦相似度 0),被 0.05 阈值正确剔除 → 只召回 2 个
if len(results) != 2 {
t.Fatalf("expected 2 results (正交的 aud1 被阈值过滤), got %d", len(results))
}
// 第一个应该是 img2(0.9 vs d1 的 1.0?不,这里算清楚)
// vec1·vec2 与 vec1·vec1 比较:
// sim(vec1,vec1) = 1.0(img1 与自身),sim(vec1,vec2) = 0.9*0.8+0.1*0.2 = 0.74
// 所以 img1(自相似 1.0)排第一,img2 排第二
if results[0].Digest != d1 {
t.Errorf("expected d1 (自相似 1.0) as first, got %s", results[0].Digest)
}
if results[1].Digest != d2 {
t.Errorf("expected d2 as second, got %s", results[1].Digest)
}
// 验证分数:img1 与自身是 1.0
selfScore := cosineSimilaritySlice(vec1, vec1)
if math.Abs(selfScore-1.0) > 1e-10 {
t.Errorf("self-similarity should be 1.0, got %f", selfScore)
}
// img1 与 aud1 的相似度应该很低
crossScore := cosineSimilaritySlice(vec1, vec3)
if crossScore > 0.1 {
t.Errorf("cross-modality similarity should be low, got %f", crossScore)
}
}
func TestQueryMedia_EmptyVecSkipped(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png"})
_, _ = s.Put([]byte("img2"), Item{MIME: "image/png"})
// d1 有向量,d2 没有
s.SetVec(d1, []float64{0.5, 0.5}, "test")
// d2 留空
results, err := s.QueryMedia([]float64{0.5, 0.5}, "test", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(results) != 1 {
t.Fatalf("expected 1 result (d2 has no vec), got %d", len(results))
}
if results[0].Digest != d1 {
t.Errorf("expected d1, got %s", results[0].Digest)
}
}
func TestQueryMedia_DimensionMismatchSkipped(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png"})
s.SetVec(d1, []float64{0.5, 0.5}, "model-A") // 2 维
// 查询用 3 维向量:维度不匹配,应该返回空
results, err := s.QueryMedia([]float64{0.3, 0.3, 0.3}, "model-A", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(results) != 0 {
t.Fatalf("expected 0 results (dim mismatch), got %d", len(results))
}
}
func TestQueryMedia_EmptyQueryReturnsNil(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
results, err := s.QueryMedia(nil, "", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if results != nil {
t.Fatalf("expected nil, got %d results", len(results))
}
}
func TestSetVec_PersistsCorrectly(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
d, _ := s.Put([]byte("hello"), Item{MIME: "image/png"})
vec := []float64{0.1, 0.2, 0.3, 0.4}
s.SetVec(d, vec, "clip-vit-b32")
it, err := s.Stat(d)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if it.VecModel != "clip-vit-b32" {
t.Errorf("VecModel = %q, want clip-vit-b32", it.VecModel)
}
if len(it.Vec) != 4 {
t.Fatalf("Vec len = %d, want 4", len(it.Vec))
}
for i, v := range vec {
if math.Abs(it.Vec[i]-v) > 1e-10 {
t.Errorf("Vec[%d] = %f, want %f", i, it.Vec[i], v)
}
}
}
func TestStaleVecDigests(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
// 有描述且 vec_model 匹配 → 非 stale
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png", Description: "图一"})
s.SetVec(d1, []float64{0.1}, "clip-vit-b32")
// 有描述但 vec_model 旧 → stale
d2, _ := s.Put([]byte("img2"), Item{MIME: "image/png", Description: "图二"})
s.SetVec(d2, []float64{0.2}, "clip-vit-b14")
// 有描述但从未嵌入(vec_model 空)→ stale
d3, _ := s.Put([]byte("img3"), Item{MIME: "image/png", Description: "图三"})
// 无描述 → 不参与(描述流程外)
s.Put([]byte("img4"), Item{MIME: "image/png"})
// 音频不属于图片 → 不算 stale
s.Put([]byte("aud1"), Item{MIME: "audio/wav", Description: "语音"})
stale, err := s.StaleVecDigests("clip-vit-b32")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(stale) != 2 {
t.Fatalf("expected 2 stale digests (d2 旧模型 + d3 未嵌入), got %d: %v", len(stale), stale)
}
got := map[string]bool{}
for _, d := range stale {
got[d] = true
}
if !got[d2] || !got[d3] {
t.Errorf("expected d2 and d3 stale, got %v", stale)
}
if got[d1] {
t.Errorf("d1 (匹配模型) 不应 stale")
}
}