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Embedding 端口增加 is_available()，聊天和回忆录日志用统一方式表示向量是否真能调用。 记忆整理（compaction）支持 Beat 定期扫用户； 事实抽取提示与 subject 归一化，减少同一人多种称呼；
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# 记忆检索：异步 API 与 Celery 同步路径
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## 两条路径
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| 路径 | 入口 | 检索能力 |
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| **异步（HTTP / MemoirService）** | `MemoryService.retrieve` → `HybridRetriever` → `evidence.retrieve_evidence_bundle_async` | **向量（pgvector）** 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） |
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| **同步（Celery）** | `retrieve_evidence_sync`（注入 `get_embedding_provider()` → `evidence.retrieve_evidence_bundle_sync`） | **向量** chunks + 同上元数据；与异步路径对齐 |
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证据组装在 `app/features/memory/evidence.py`；`memory/repo` 提供原子查询（chunk 向量、facts/timeline 搜索、摘要列表等），story 合并在 evidence 层完成。
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## 依赖 embedding
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- 未配置 `ZHIPU_API_KEY`（或 provider `_client` 为空）时，chunk 检索为空列表，仍会返回 facts/timeline/summaries/stories（按 query ILIKE）。
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- 日志：`HybridRetriever` / `retrieve_evidence_bundle_sync` 在无 provider 或空向量时会打 warning。
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## 空 query
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- 默认：`relevant_*` 均为空（与历史行为一致）。
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- 若设置 `memory_evidence_empty_query_include_rolling=true`：返回**无 chunk**，但含 **rolling 摘要**、最近 facts / timeline（用于「浏览」模式）。
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## 富化（ingest 后 LLM）
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- `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。
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- `memory_enrichment_max_chars`：截断送入 LLM 的文本长度。
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- 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。
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- Ingest 写入 **embedding**（best-effort）；历史 FTS 列 `content_tsv` 已由迁移 `0007_drop_chunk_content_tsv` 删除。
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## Celery 任务中的顺序
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`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），前提是 embedding API 已成功写入向量。
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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。
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## Evidence 与叙事 Prompt
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`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。
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