feat(memory,conversation): 记忆富化/证据包、时间线幂等字段与对话分段全链路

数据库
- 新增迁移 0003：timeline_events.memory_source_id 外键 → memory_sources，便于按 ingest 源做时间线幂等

后端 - 记忆
- 新增 ingest 后 LLM 富化（摘要/事实/时间线），可配置开关与最大字符数
- 新增证据包组装：合并 chunk、摘要、事实、时间线、故事等检索结果；支持空 query 时是否仍带 rolling 等开关
- repo/retriever/service/router/schemas/summarizer/timeline/extractor 等扩展；文档 memory-retrieval.md 更新

后端 - 对话 WS
- 增加 PING/PONG；分段 ASR 日志与空音频处理；转写失败与「无助手回复」错误提示更明确
- 助手多段回复持久化使用统一分隔符，与分段逻辑一致

后端 - Agent
- reply_limits：按 [SPLIT] 与段落拆段，并保证非空 fallback，供 WS 与 TTS 多段下发

后端 - 回忆录任务
- transcript ingest 记录 source_id；任务成功结?

api/app/features/memory/timeline.py

@@ -1,6 +1,76 @@
-"""Chronology organization — build and update timeline events (skeleton)."""
+"""由已抽取事实生成时间线事件（LLM + JSON）。"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from typing import Any
+
+from app.core.langchain_llm import ainvoke_json_object, invoke_json_object
+from app.core.logging import get_logger
+from app.features.memory.llm_schemas import (
+    TimelineEventsPayload,
+    parse_json_payload,
+    timeline_payload_to_dicts,
+)
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+MAX_FACTS_JSON = 20000
+
+
+def build_timeline_events_from_facts_sync(llm: Any, facts: list[dict]) -> list[dict]:
+    """facts 须含 id 字段（已落库）。"""
+    if not llm or not facts:
+        return []
+    payload = json.dumps(facts, ensure_ascii=False)[:MAX_FACTS_JSON]
+    prompt = (
+        "根据下列事实（含 id）生成时间线事件，用于回忆录展示。\n"
+        "每条含 event_year（整数或 null）、event_date（可选）、title、description、"
+        "source_fact_ids（必须来自输入中的 id 列表）。\n"
+        '只输出 JSON：{"events":[...]}，无事件则 {"events":[]}。最多 15 条。\n\n'
+        f"{payload}"
+    )
+    try:
+        raw = invoke_json_object(
+            llm, prompt, max_tokens=4096, agent="memory.timeline_events_sync"
+        )
+        parsed = parse_json_payload(raw, TimelineEventsPayload)
+        if parsed is None:
+            return []
+        return timeline_payload_to_dicts(parsed)
+    except (TypeError, ValueError) as e:
+        logger.warning("build_timeline_events_from_facts_sync 失败: {}", e)
+        return []
+
+
+async def build_timeline_events_from_facts_async(
+    llm: Any, facts: list[dict]
+) -> list[dict]:
+    if not llm or not facts:
+        return []
+    payload = json.dumps(facts, ensure_ascii=False)[:MAX_FACTS_JSON]
+    prompt = (
+        "根据下列事实（含 id）生成时间线事件。\n"
+        "每条含 event_year、event_date、title、description、source_fact_ids（来自输入 id）。\n"
+        '只输出 JSON：{"events":[...]}。\n\n'
+        f"{payload}"
+    )
+    try:
+        raw = await ainvoke_json_object(
+            llm, prompt, max_tokens=4096, agent="memory.timeline_events_async"
+        )
+        parsed = parse_json_payload(raw, TimelineEventsPayload)
+        if parsed is None:
+            return []
+        return timeline_payload_to_dicts(parsed)
+    except (TypeError, ValueError) as e:
+        logger.warning("build_timeline_events_from_facts_async 失败: {}", e)
+        return []
 
 
 async def build_timeline_events(facts: list[dict]) -> list[dict]:
-    """Organize facts into chronological timeline events."""
-    raise NotImplementedError
+    """兼容旧接口。"""
+    from app.core.dependencies import get_llm_provider
+
+    llm = get_llm_provider().langchain_llm
+    return await build_timeline_events_from_facts_async(llm, facts)