AskaEth
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- P0-3 持久向量索引**不再空壳**：Store.Add 落库后真做 Embed+Add（失败只记日志、绝不让记忆写入失败）； NewRetriever 拿到 WithVectorIndex 时**自动接上写入路径**（无需改组合根）；索引无命中 → WARN + **回退内存余弦**； 新增每进程一次的**回填**（索引确实为空时把已落库条目向量化，分批 64、上限 512） - P0-4 工作记忆**按会话接线**：回合落定时写入（owner 会话 + 带会话 id 的窗口，LRU 上限 64）， 组装上下文时按会话读取 ⇒ 前导块真的出现；原单窗口 API 语义不变 - P0-17 L4 学习回环**真回写**：新增 capacity.Judge（只跑判定、不施人格覆盖/不发事件/不改状态）； loop 在回合落定"只写 owner 会话 + 跳过子代理分支"，写 ScopeUser（L4 的读域）+ 结构化溯源 - 顺带红线加固：意图记录是主人**原话**的机器可读形态 ⇒ **绝不注入群聊/陌生人块**（design/03 §5） - 复核：三条各自的包 build/vet/test 绿；「真生效」断言含生产构造路径（vector.New + 真实 SQLite 后端 + n-gram embedder）、跑完一轮窗口非空、L4 回写后能唤醒一个自身无强信号的表达； **5 条变异反证**（其中两条专门打「受限会话零写入」与「群聊不泄露主人原话」）均已还原 - 未做（登记）：Index.Search 无 ID 过滤（客户端按候选集过滤，极端情况走回退）；每条记忆一次 Embed
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1.5 KiB
Go
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package memory
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import (
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"math"
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"git.yeij.top/AskaEth/Cyrene_v2/internal/runtime/embedding"
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)
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// 本文件收拢语义打分的辅助件：内存余弦相似度与「索引没答上、改走
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// 内存回退」的一次性告警。它们的用量小但分散，独立成文件是为了让
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// retrieve.go 保持可读（文件 ≤500 行，AGENTS §10）。
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// cosineSim 计算两个向量的余弦相似度，由调用方夹到 [0,1]。
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// 长度为零或不一致的向量得 0。
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func cosineSim(a, b embedding.Vector) float64 {
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if len(a) == 0 || len(b) == 0 || len(a) != len(b) {
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return 0
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}
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var dot, na, nb float64
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for i := range a {
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dot += float64(a[i]) * float64(b[i])
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na += float64(a[i]) * float64(a[i])
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nb += float64(b[i]) * float64(b[i])
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}
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if na == 0 || nb == 0 {
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return 0
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}
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return dot / (math.Sqrt(na) * math.Sqrt(nb))
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}
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// warnSemanticFallback 报告一次「接入了向量索引但在候选集内无命中，
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// 已改走内存余弦」。它每个检索器只报一次：该状态在一次运行里
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// 基本不变（索引尚未写入或 embedder 维度不匹配），逐次 Retrieve
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// 重复告警只会淹没有用日志。索引报错本身由 vectorIndexScores 以
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// Warn 记录，这里用 Debug 区分「已知会回退」与「真的出错了」。
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func (r *Retriever) warnSemanticFallback() {
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r.seedMu.Lock()
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defer r.seedMu.Unlock()
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if r.fallbackWarned {
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return
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}
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r.fallbackWarned = true
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r.log.Debug("memory: vector index had no candidate hit, using in-memory cosine fallback")
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}
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