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- DB: segments 用户输入文本（Alembic 0002） - Chat: 阶段检测/阶段提示/回复限制，编排与访谈/画像 prompts 调整 - Memoir: 忠实度检查 agent，叙事与分类等链路更新 - Core: agent 日志、Alembic 启动、LangChain/日志/配置等 - Story: time_hints；Memory 检索与相关测试 - Expo: 助手头像、会话页与消息拆分、实时会话与文案/i18n - Docs/scripts/tests: 迁移脚本、LLM JSON/记忆检索文档、新增单测
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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` | **FTS + 向量（pgvector）**，RRF 融合；facts；timeline；`relevant_summaries` / `relevant_stories` 当前多为占位空列表 |
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| **同步（Celery） | `retrieve_evidence_sync`（`app/features/memory/repo.py`） | **仅 FTS** chunks；confirmed **facts**；**timeline**；无向量（worker 内 ingest 不写 embedding） |
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## 为何 Celery 与 Hybrid 不完全一致
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- `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。
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- 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。
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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。
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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）。
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## Evidence 与叙事 Prompt
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`format_evidence_chunks_for_prompt` 仅拼接**实际返回**的 chunks、facts、timeline；不包含未实现的 summaries/stories，避免模型误以为有额外材料。
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