life-echo/api/docs/memory-retrieval.md

# 记忆检索：异步 API 与 Celery 同步路径

## 两条路径

| 路径 | 入口 | 检索能力 |
|------|------|----------|
| **异步（HTTP / MemoirService） | `MemoryService.retrieve` → `HybridRetriever` → `evidence.retrieve_evidence_bundle_async` | **FTS + 向量（pgvector）**，RRF 融合 chunks；facts / timeline 按 **query ILIKE**，无命中则 **fallback** 最近条；rolling + ILIKE **摘要**；**stories**（标题/摘要匹配） |
| **同步（Celery） | `retrieve_evidence_sync`（`repo` 薄封装 → `evidence.retrieve_evidence_bundle_sync`） | **仅 FTS** chunks；其余与上类似（无向量） |

证据组装在 `app/features/memory/evidence.py`；`memory/repo` 仅提供原子查询（chunk FTS、facts/timeline 搜索、摘要列表等），story 合并在 evidence 层完成。

## 为何 Celery 与 Hybrid 不完全一致

- `ingest_transcript_sync` 仅写入 chunk + **FTS**，**跳过 embedding**（见 `MemoryService.ingest_transcript_sync` 注释），与异步 ingest 行为对齐策略不同。
- 在 worker 中补齐同步向量检索需注入 `EmbeddingProvider` 与同会话查询，成本与可用性需单独评估。

业务上应假设：**线上章节生成任务**以 FTS 证据为主；**异步 API** 若配置了 embedding，检索语义更富。

## 空 query

- 默认：`relevant_*` 均为空（与历史行为一致）。
- 若设置 `memory_evidence_empty_query_include_rolling=true`：返回**无 chunk FTS**，但含 **rolling 摘要**、最近 facts / timeline（用于「浏览」模式）。

## 富化（ingest 后 LLM）

- `memory_enrichment_enabled`（默认 `true`）：`ingest_transcript` / `ingest_transcript_sync` 后执行摘要、事实、时间线；`false` 时跳过。
- `memory_enrichment_max_chars`：截断送入 LLM 的文本长度。
- 同一 `memory_source_id` 的时间线在重跑富化前会先删后插入，避免重复事件。

## Celery 任务中的顺序

`process_memoir_segments`（`app/tasks/memoir_tasks.py`）在**同一任务**内先执行 `ingest_transcript_sync`（并 `commit`），再执行 `MemoirOrchestrator` 与 `run_story_pipeline_for_category_batch`。因此 `retrieve_evidence_sync` 能看到**本批刚写入**的 memory chunks（无竞态）。

章节分类上，若模型返回 **none** 或命中零散档案启发式，Story 侧会统一落入 **`summary` 章节**并继续叙事落库，与「本批 transcript 已进 memory」一致，避免误以为内容被丢弃。

## Evidence 与叙事 Prompt

`format_evidence_chunks_for_prompt` 拼接 chunks、**摘要（若有）**、facts、timeline、**故事摘要（若有）**；模型应把摘录视为参考材料，非本段口述。