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HomeAgent/internal/memory/media/media_vec_test.go
JianFeeeee 5836c2ce5c refactor(memory): 拆除描述式媒体索引,媒体成为一等块并按原生向量融合
背景:此前媒体是靠「生成的描述文本」将就进记忆的——写 marker 进正文、
再由正则反解成 media_refs 与图库里的 type=Media 实体。这条链路有三个
致命缺陷:描述由异步模型生成(未生成前媒体等于不存在)、语义检索实质上
只搜描述文字、图库里的「媒体节点」是描述文本的投影而不是媒体本身。

本提交把这条链路整体拆除,媒体改为按自己的原生向量参与记忆:

一、描述链彻底删除(无残留、无兼容分支)
- media.Item 去掉 Description/DescribedBy 与对应列;
- 删除 Store.Describe / Store.Search / Store.Pending;
- 删除 Agent.mediaDescribeLoop / describePendingMedia 与配置项
  core.memory.media.describe_on_ingest;
- SDK 侧 MediaAttachment 去掉 Description(见 SDK 仓独立提交)。

二、marker 机制删除,媒体归属改为结构化块边
- 删除 mediaMarkerLine/parseMediaMarkers/mediaEntityName/mediaTriplesFromText/
  extractMediaDigests/sentenceWithMediaMarkers/docMediaContext;
- memory.Triple 新增 MediaDigests 结构化字段;句子文本保持原样,
  不再被 marker 污染;
- 块以 sentence --contains--> block / document --contains--> block 结构边
  挂到承载节点(新增 documents 表与 document 节点种类);
- 模型未给原句时用「主谓宾。」拼一句自然语言作落点,不造 marker 文本。

三、旧数据迁移(幂等)
- 新增 GraphDB.MigrateLegacyMediaEntities:把 type=Media 的旧实体按短 digest
  还原成原生块、挂回原句子、删除旧实体与描述关系;Agent 启动时执行;
- CleanupOrphanedSentences 同时看关系引用与块边,避免把只靠块存活的句子
  连同块边一起删掉。

四、向量融合:媒体按图本身被召回
- 新增 vector.FuseVectors(逐维求和 + L2 归一化);
- Doc.DenseVec = 文本向量 ⊕ 文档块的媒体向量(同 fingerprint 才融合),
  新增 Doc.DenseFP,指纹变化触发重算;
- ContextEvent.DenseVec 同理融合事件块;事件新增 DenseFP,Prune 只在
  同一统一空间内比稠密余弦;
- 跨模态视觉路只召回「仍被某层记忆块持有」的媒体,CAS 全库字节不再
  直接充当记忆检索结果。

五、同时纳入本分支既有的嵌入基础改造(此前工作区未提交,缺它 HEAD 不可构建)
- internal/tfidf 懒回退包、千问三段式多模态 ONNX 空间的 Go 侧
  (qwen/embedder.go、image.go、model_input.go)、CLIP 移除、
  sdk.NewStore 分词器签名与调用点、embed 侧车 systemd 单元。

验证:go build ./... 、go vet ./...(含 -tags medialive)均通过;
在 HEAD 的独立 worktree 上重放本次暂存集后 go test -short ./internal/...
全部通过(端口冲突类用例在隔离环境中亦通过)。未提交工作区中与本改造
无关的改动(HarmonyOS、waiter、devicebridge、plan.md 等)。
2026-09-11 11:45:24 +08:00

177 lines
5.1 KiB
Go
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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"})
d2, _ := s.Put([]byte("img2"), Item{MIME: "image/jpeg"})
d3, _ := s.Put([]byte("aud1"), Item{MIME: "audio/wav"})
// 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 img20.9 vs d1 的 1.0?不,这里算清楚)
// vec1·vec2 与 vec1·vec1 比较:
// sim(vec1,vec1) = 1.0img1 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()
// 有向量且 vec_model 匹配 → 非 stale
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png"})
s.SetVec(d1, []float64{0.1}, "space-a")
// 有向量但 vec_model 旧 → stale
d2, _ := s.Put([]byte("img2"), Item{MIME: "image/png"})
s.SetVec(d2, []float64{0.2}, "space-old")
// 从未嵌入vec_model 空)→ stale
d3, _ := s.Put([]byte("img3"), Item{MIME: "image/png"})
// 与向量/描述无关的图片同样应被迁移:图片独立参与向量空间
d4, _ := s.Put([]byte("img4"), Item{MIME: "image/png"})
// 音频不参与图片迁移StaleVecDigests 只查 kind='image'
s.Put([]byte("aud1"), Item{MIME: "audio/wav"})
stale, err := s.StaleVecDigests("space-a")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// d1 匹配模型 → 非 staled2 旧模型 + d3 未嵌入 + d4 无描述图片 = 3 staleaud1 不算
if len(stale) != 3 {
t.Fatalf("expected 3 stale digests (d2 旧模型 + d3 未嵌入 + d4 无描述), got %d: %v", len(stale), stale)
}
got := map[string]bool{}
for _, d := range stale {
got[d] = true
}
if !got[d2] || !got[d3] || !got[d4] {
t.Errorf("expected d2, d3, d4 stale, got %v", stale)
}
if got[d1] {
t.Errorf("d1 (匹配模型) 不应 stale")
}
}