fix(frontend): 同步 main 并修复 phase2 关闭审阅意见
This commit is contained in:
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@@ -2,6 +2,10 @@
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本目录集中保存团队开发期间需要长期维护的架构、接口、实现、协作和问题复盘文档。文档按用途分类,避免设计约束、开发记录与故障复盘混放。
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当前文档基线为 2026-09-05:第一阶段和第二阶段 A~F 工程范围已经合并到 `main`,当前可运行形态仍为 Vue/Vite Web 前端与 FastAPI AI Core。Tauri/Rust Host、Stronghold、原生多 Vault 文件系统、生产级 MCP 沙箱和 Sync Server 尚未接入。
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仓库入口文档:[项目 README](../README.md)、[前端 README](../frontend/README.md)、[后端 README](../backend/README.md)。
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## 目录分类
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| 目录 | 内容 | 适用场景 |
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@@ -29,7 +33,7 @@
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## development:开发说明
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- [多模态管线与模型运行开发说明](development/多模态管线与模型运行开发说明.md)
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- [阶段 F 收尾验收记录](development/阶段F收尾验收记录.md)
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- [AI Core 与 Agent Core 开发说明](development/AI-Core与Agent-Core开发说明.md)
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- [Knowledge 与 Retrieval Core 开发说明](development/Knowledge与Retrieval-Core开发说明.md)
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- [Benchmark 开发说明](development/Benchmark开发说明.md)
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@@ -5,7 +5,7 @@
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> 适用范围:桌面客户端、本地知识库、RAG、Agent、Skill、多模型接入、多模态处理与可选云同步
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> 目标读者:前端、Rust 桌面端、Python AI Core、算法、测试与后续接手项目的开发成员
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> 实施状态更新:2026-09-04。本文同时包含目标架构、当前实现和第二阶段接口基线。第一阶段已完成 Vue Web 联调前端、FastAPI、Knowledge/Retrieval、Agent/Tool/Permission、Skill/Plugin 声明式运行时、Mock/OpenAI-Compatible/Ollama Provider、DeepSeek/OpenAI 预设、模型发现及开发阶段 Fernet 凭据存储。Web Workspace 已通过 FastAPI 接入后端配置的真实单 Vault;第二阶段 Agent Trace 持久化、分页快照、可恢复 SSE、stdio MCP Bridge、隔离 Plugin Host、Plugin Command 与 Plugin Settings/Secret Contract 已完成。阶段 E 已完成 Responses/Anthropic 协议、国内 logo 预设、Provider 配置恢复和 Embedding/转写/声纹 API 路由;本地语音模型仍为阶段 F 接口预留。RAG Benchmark 检索评测(Dataset 加载、异步运行、SSE 进度、指标聚合与报告)已完成,Agent Benchmark 暂缓。后续继续接入真实音频处理、文档导出、主题包、Trace 可视化、Mermaid 和函数图像。Tauri/Rust Host、Stronghold、原生多 Vault 文件系统和 Sync Server 仍未实现。
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> 实施状态更新:2026-09-05。本文同时包含目标架构、当前实现和第二阶段接口基线。第一阶段及第二阶段 A~F 工程范围已经合并到 `main`:Vue Web 联调前端、FastAPI、真实单 Vault、Knowledge/Retrieval、知识库 Chat、Agent/Tool/Permission、Skill/Plugin、MCP 配置与调用、Provider 多协议与国内 logo 预设、RAG Benchmark、本地 Embedding、音频转写、片段级声纹聚类、CPU/CUDA 运行管理及用量诊断均已实现。当前生产 Embedding 使用固定 revision 的 Bekko A8M,Granite 97M Multilingual r2 可选;音频本地链路使用 Qwen3-ASR-0.6B 与 ERes2NetV2。Tauri/Rust Host、Stronghold、原生多 Vault 文件系统、生产级 MCP 沙箱和 Sync Server 仍未实现;逐字强制对齐、重叠语音分离及带标注长音频质量验收尚未完成。
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@@ -47,17 +47,17 @@
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| 元数据 | SQLite | 笔记元数据、Block、标签、会话、Trace、任务、索引状态 |
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| 全文检索 | SQLite FTS5 | 关键词、标题、术语、标签等文本检索 |
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| 向量检索 | sqlite-vec + VectorStore | 本地语义检索 |
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| Embedding | 可插拔 EmbeddingProvider,默认本地 BGE-M3 类模型 | 为 Note Block 生成向量 |
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| Reranker | BGE reranker 类 Cross-Encoder | 对候选检索结果进行精排 |
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| Embedding | 可插拔 EmbeddingProvider;默认 Bekko A8M,可选 Granite 97M Multilingual r2 | 为 Note Block 生成 384 维向量,并按模型空间隔离索引 |
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| Reranker | 当前 `LexicalReranker`;保留 `RerankerProvider` 替换边界 | 对 RRF 候选进行词面重叠与原始分数加权精排 |
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| Agent | 自研 Agent Runtime | 模型推理、工具选择、工具调用、结果回灌、运行控制 |
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| Skill | 自研声明式 Skill Runtime | 复用提示词、工具集合、权限和检索配置 |
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| Plugin | 自研 Plugin Runtime + Plugin Manifest + MCP Bridge | 扩展程序能力、Tool、外部服务集成和受控 UI Contribution |
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| Theme | Theme Manifest + Design Token + 受限 CSS | 本地主题包导入、预览、启停与社区格式兼容 |
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| LLM | 自研 Provider Adapter | 统一不同模型服务商的输入、输出、Streaming 与 Tool Calling |
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| 模型协议 | OpenAI Responses / Chat Completions compatible / Anthropic Messages / Ollama | 用户自定义模型接入 |
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| ASR | faster-whisper | 音频转写 |
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| 说话人分离 | pyannote.audio | 课堂、会议等多人音频中的说话人区分 |
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| 情感识别 | emotion2vec | 可选音频分析能力 |
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| ASR | Qwen3-ASR-0.6B | 本地音频转写与语言识别,返回片段级时间边界 |
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| 声纹匹配与片段聚类 | ERes2NetV2 中文声纹模型 | 两段音频相似度与转写片段 speaker 聚类 |
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| 情感识别 | Provider 接口预留,尚未选择运行模型 | 后续可选音频分析能力 |
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| 文档导出 | Document AST + Exporter Adapter | Markdown 到 HTML、PDF、DOCX,并保留图表、公式和代码块 |
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| 密钥存储 | 当前 Fernet 开发存储;目标 Tauri Stronghold | Web 联调期避免明文落盘,桌面集成后保存模型 API Key 和同步凭证 |
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| 云同步 | 独立 Sync Server:FastAPI + PostgreSQL + S3/MinIO | 可选自托管,多设备 Vault 同步、版本管理和设备管理 |
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@@ -675,13 +675,15 @@ class EmbeddingProvider(Protocol):
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async def embed_query(self, query: str) -> list[float]: ...
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```
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目标默认配置使用本地 BGE-M3 类模型。当前第一阶段实现是 128 维 `HashEmbeddingProvider`,只用于离线跑通向量存储、索引更新和 Hybrid 链路,不代表真实语义召回质量。第二阶段接入真实 Embedding 时继续实现相同接口,上层 Retrieval Core 不依赖具体模型运行时。
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生产默认配置使用 `hotchpotch/bekko-embedding-v1-a8m`,可选 `ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2`,两者均输出 384 维向量。模型权重使用代码目录中审阅过的固定 revision,下载后校验,推理阶段离线读取。`HashEmbeddingProvider` 仅供测试显式注入,不进入生产检索回退。
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Embedding 支持 Provider API 与本地模型路由:配置可用 API 时优先调用,响应失败或无效时回退本地模型;未配置 API 时直接使用本地模型;`local_only` 禁止远程调用。索引和查询冻结同一份模型与设备配置,并记录实际来源和回退原因。
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索引记录需要保存 embedding model id、模型版本、向量维度和归一化方式。用户更换模型或任一索引兼容字段变化后,索引服务必须将旧向量标记为不可用并要求重建,禁止把不同模型生成的向量写入同一索引空间。
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### 9.5 RRF 与 Reranker
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FTS5 和 Vector Search 分别产生候选集合,经 RRF 进行排名融合。融合后的候选交给 BGE reranker 类 Cross-Encoder 进行精排。
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FTS5 和 Vector Search 分别产生候选集合,经 RRF 进行排名融合。当前 `LexicalReranker` 使用词面重叠和归一化原始分数做确定性精排;`RerankerProvider` 接口保留后续替换 Cross-Encoder 的边界,当前阶段没有随本地模型运行环境安装独立 Reranker 权重。
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初始参数可以采用:
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@@ -1268,7 +1270,7 @@ enabled
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→ 返回连接测试结果
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```
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当前设置页已经提供 OpenAI、DeepSeek 与 Ollama 预设,保存后通过 `/api/providers/{provider_id}/models` 自动发现模型。Credential API 只返回配置状态,不提供任何明文读取接口。
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当前设置页提供 OpenAI、DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱、豆包、腾讯混元、百度千帆、MiniMax、阶跃星辰、硅基流动和 Ollama 等带 logo 预设,也支持自定义兼容服务。保存后通过 `/api/providers/{provider_id}/models` 自动发现模型;聊天、Embedding、转写和声纹能力可独立绑定。Credential API 只返回配置状态,不提供任何明文读取接口。
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日志中不记录完整 API Key。请求异常信息在进入前端前过滤 Authorization Header 和密钥片段。
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@@ -1282,16 +1284,19 @@ enabled
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```mermaid
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flowchart LR
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A["Audio"] --> D["pyannote.audio"]
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D --> S["Speaker Segments"]
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S --> W["faster-whisper"]
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W --> T["Timestamped Transcript"]
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A["Audio"] --> X["PyAV Decode · 16 kHz Mono"]
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X --> V["Energy Segmentation"]
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V --> W["Qwen3-ASR-0.6B"]
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V --> S["ERes2NetV2 Embeddings"]
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W --> T["Segment Transcript"]
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S --> SC["Speaker Clustering"]
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SC --> T
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T --> C["Content Structuring"]
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C --> M["Markdown Note"]
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M --> I["Index Pipeline"]
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```
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pyannote.audio 生成说话人区间;faster-whisper 对各区间进行转写。最终 Transcript 至少包含:
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PyAV 将音轨解码为 16 kHz 单声道,能量分段后由 Qwen3-ASR-0.6B 转写;ERes2NetV2 为片段提取 192 维声纹并按相似度聚类。最终 Transcript 至少包含:
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```text
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speaker
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@@ -1317,7 +1322,9 @@ status
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error
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```
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`pyannote.audio` 和 `faster-whisper` 通过独立 Adapter 加载,模型下载、设备选择、精度、批量大小和缓存目录由配置管理。缺少说话人模型时可以只返回时间戳转写,但必须明确标记 diarization 不可用;模型失败不能生成伪造的 completed 结果。
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本地模型由独立运行环境和子进程按需加载,模型下载、固定 revision、设备、超时、内存预算和缓存目录由配置管理。转写与声纹也可以绑定 Provider API;API 无配置或返回无效时回退本地,`local_only` 请求禁止远程调用。缺少声纹模型时只能返回没有 speaker 的片段并明确标记 diarization 不可用,模型失败不能生成伪造的 completed 结果。
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当前时间信息为能量分段产生的片段级边界,不是逐字强制对齐。ERes2NetV2 聚类不能处理同一片段内多人或重叠发言,因此不将当前能力描述为完整说话人分离。
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### 14.2 OCR
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@@ -1325,9 +1332,9 @@ OCR 作为 Media Pipeline 的输入适配能力,用于图片笔记、白板照
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OCR 引擎在当前技术栈中尚未固定,调用接口先定义为 `OCRProvider`,具体实现完成 PoC 后确定。
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### 14.3 emotion2vec
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### 14.3 音频情感分析
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emotion2vec 作为音频扩展分析模块。输出可以附加到音频段元数据,不参与核心 RAG 索引和 Agent 启动流程。
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音频情感分析保留 Provider/Adapter 扩展位置,当前阶段未选定或集成本地运行模型。未来输出可以附加到片段元数据,但不参与核心 RAG 索引和 Agent 启动流程。
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### 14.4 Document AST 与多格式导出
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@@ -1630,7 +1637,7 @@ Agent 中间运行状态
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设备级性能配置
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```
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例如 Client A 使用本地 BGE-M3,Client B 使用另一种 Embedding Provider。服务器只同步 Markdown。Client B 收到文件后按照自己的 Embedding 配置生成向量,并写入本机 VectorStore。
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例如 Client A 使用本地 Bekko A8M,Client B 使用 Granite 或 API Embedding Provider。服务器只同步 Markdown。Client B 收到文件后按照自己的 Embedding 配置生成向量,并写入本机对应的隔离向量空间。
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### 16.5 多设备同步流程
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@@ -2010,7 +2017,7 @@ SQLite
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Git
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Rust Toolchain 与 Tauri CLI 只在桌面容器阶段安装。当前轻量 Embedding/Reranker 不要求 CUDA;接入 faster-whisper、pyannote.audio 或真实本地模型时再按所选运行时增加 CPU/GPU 依赖。
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Rust Toolchain 与 Tauri CLI 只在桌面容器阶段安装。本地模型依赖与 API 环境分离,默认使用 CPU;Windows 可以通过设置页或 `backend/scripts/install-model-runtime.ps1 -Device cuda` 显式安装 PyTorch 2.9.1 cu128 运行组件。CPU 与 CUDA 环境可并存,安装脚本不安装或修改 NVIDIA 驱动,也不要求 vLLM 或 FlashAttention。
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### 19.2 本地开发
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@@ -2233,10 +2240,11 @@ Agent Runtime
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```text
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Audio
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→ pyannote.audio
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→ Speaker Segments
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→ faster-whisper
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→ Timestamped Transcript
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→ PyAV 解码为 16 kHz 单声道
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→ 能量分段
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→ Qwen3-ASR-0.6B 片段转写
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→ ERes2NetV2 声纹提取与片段聚类
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→ 片段级时间戳 Transcript
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→ Content Structuring
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→ Markdown
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→ Note Core
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@@ -2333,14 +2341,17 @@ Markdown Workspace
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第一阶段 Plugin Runtime 已完成安装、启用、停用、权限和声明式 Tool 注册,建立 Skill 调用 Plugin Tool 的基础链路。Command、Settings 和 MCP 执行不计入第一阶段完成项。
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截至 2026-09-03,上述第一阶段后端链路和 Web 联调前端均已完成;第二阶段的 Workspace 去 Mock 联调、Agent Trace 持久化/恢复接口、stdio MCP Bridge / Plugin Host,以及 Plugin Command/Settings 前后端闭环也已完成。Plugin 详情页现已提供 Host 状态、重启、动态设置、Secret 管理和命令执行,全局命令面板可加载 Plugin Command。当前验证基线为后端 136 项测试、前端 32 项测试、TypeScript 类型检查及生产构建通过。向量链路当前使用 `HashEmbeddingProvider` 验证工程正确性,真实 Embedding 召回质量不属于该测试结论。
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截至 2026-09-05,上述第一阶段链路和第二阶段 A~F 工程范围均已合并。除 Workspace、Agent Trace、MCP、Plugin Command/Settings 外,当前还包含 Provider 多协议与国内预设、真实 Embedding 路由与隔离向量空间、RAG Benchmark、Qwen3-ASR 转写、ERes2NetV2 声纹匹配与片段聚类、CPU/CUDA 组件管理、请求 JSON、Token/音频用量及运行诊断。阶段 F 合并验证基线为后端 559 项测试、前端 103 项测试、TypeScript 类型检查及生产构建通过。
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Bekko A8M 与 Granite 97M Multilingual r2 在 8 篇短文、6 条改写查询的小样本冒烟中均得到 Hit@1、Recall@5、MRR 1.0;该结果只证明中文检索闭环可运行,不足以区分质量优劣。CPU/CUDA 已完成短音频到知识库检索的真实闭环;带标注课程长音频的 WER/CER、DER、重叠语音和吞吐仍需专项验收。
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第二阶段在既有 Contract 上接入:
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```text
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Multimodal
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├── faster-whisper
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└── pyannote.audio
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├── Qwen3-ASR-0.6B
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├── ERes2NetV2 片段声纹聚类
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└── API → 本地模型回退路由
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Extension / Model
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├── MCP Bridge(stdio 首版已实现)
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@@ -2365,7 +2376,7 @@ Frontend Extension
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└── Plugin Settings UI
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```
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上述列表描述第二阶段技术范围,其中 stdio MCP Bridge、Plugin Command Contribution 和 Plugin Settings Contribution 后端 Contract 已实现,其余能力以各自开发说明的状态为准。每项功能必须继续经过现有 Service、Contract、Permission 和 Adapter 边界,不因 Demo 需要在 Vue 组件、Router 或 Agent Runtime 中直接绑定第三方协议。
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上述列表描述第二阶段技术范围。多模态、MCP Bridge、Plugin Command/Settings、RAG Benchmark 和 Provider 增强已经实现;Agent Benchmark、内容导出、Mermaid/函数图像完整编辑导出及社区主题包仍以各自开发说明的状态为准。每项功能必须继续经过现有 Service、Contract、Permission 和 Adapter 边界,不因 Demo 需要在 Vue 组件、Router 或 Agent Runtime 中直接绑定第三方协议。
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第三阶段处理:
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@@ -2417,11 +2428,11 @@ Sync Server 按独立服务开发和部署,不进入桌面客户端核心启
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## 25. 当前技术基线摘要
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目标桌面端采用 Tauri 2、Rust、Vue 3 和 TypeScript;当前可运行形态是 Vue/Vite Web 前端加 FastAPI。用户笔记以 Markdown 和 Assets 保存在本地 Vault,SQLite 已管理笔记元数据、全文索引、向量索引、任务及 Agent Trace;Provider/Extension Registry 当前仍为内存实现。
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目标桌面端采用 Tauri 2、Rust、Vue 3 和 TypeScript;当前可运行形态是 Vue/Vite Web 前端加 FastAPI。用户笔记以 Markdown 和 Assets 保存在本地 Vault,SQLite 已管理笔记元数据、全文索引、向量索引、搜索历史、Provider 配置、任务、多模态记录及 Agent Trace;MCP Server 配置持久化到后端数据目录,运行时 Tool/Extension Registry 在进程启动后按持久配置重建。
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Python AI Core 未来作为 Tauri Sidecar 运行,当前由开发命令独立启动,FastAPI 提供本地接口。Knowledge Core 管理笔记结构;Retrieval Core 当前通过 FTS5、`HashEmbeddingProvider`、sqlite-vec、RRF 和轻量 Reranker 跑通混合检索,真实 Embedding 与正式 Benchmark 仍待第二阶段后续接入;Agent Runtime 使用 Tool Registry 操作知识库和任务,并已持久化可供前端可视化与 Benchmark 共用的 Agent Trace Contract;Skill Runtime 将提示词、工具、权限和检索参数组装为可复用 Agent 配置。
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Python AI Core 未来作为 Tauri Sidecar 运行,当前由开发命令独立启动,FastAPI 提供本地接口。Knowledge Core 管理笔记结构;Retrieval Core 通过 FTS5、sqlite-vec、RRF 和 `LexicalReranker` 运行混合检索,生产 Embedding 默认使用 Bekko A8M、可选 Granite 97M Multilingual r2 或 Provider API,并按模型空间隔离索引;`HashEmbeddingProvider` 仅用于测试。RAG Benchmark 已接入版本化 Dataset、异步运行、SSE 进度、指标和报告。Agent Runtime 使用 Tool Registry 操作知识库和任务,并持久化可供前端和 Benchmark 共用的 Agent Trace Contract;Skill Runtime 将提示词、工具、权限和检索参数组装为可复用 Agent 配置。
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当前 Plugin Runtime 支持 Manifest、生命周期、声明式白名单 Tool Contribution、Plugin Command 与 Plugin Settings/Secret,并已通过 stdio MCP Bridge 接入独立进程 Tool、专用 MCP Command Target、Host 状态与重启接口。Provider Adapter 当前实现 Mock、OpenAI Chat/OpenAI-Compatible 与 Ollama,OpenAI Responses、Anthropic Messages 等协议仍待第二阶段后续完善。多模态目标方案使用 faster-whisper、pyannote.audio 和可选 emotion2vec;当前只读取 Host 预生成 transcript。
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当前 Plugin Runtime 支持 Manifest、生命周期、声明式白名单 Tool Contribution、Plugin Command 与 Plugin Settings/Secret,并已通过 MCP Bridge 接入 stdio、Streamable HTTP 和旧 SSE Server。Provider Adapter 已实现 OpenAI Chat/OpenAI-Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages 与 Ollama,并支持模型发现、独立凭据和受限自定义请求 JSON。多模态本地链路使用 PyAV、Qwen3-ASR-0.6B 和 ERes2NetV2,默认 CPU、CUDA 显式选装;API 无配置或无效时回退本地模型。当前声纹聚类只处理片段,不等同于完整说话人分离。
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第二阶段内容输出以 Document AST、Exporter Adapter、Mermaid Renderer 和 Function Plot Renderer 为共同边界,支持 HTML、PDF、DOCX 与静态图导出。Theme Package 使用 Manifest、Design Token 和受限 CSS 实现本地导入;联网主题市场不属于本阶段核心依赖。API Key 在 Web 联调期由 Fernet 开发存储加密保存,桌面版迁移到 Tauri Stronghold。多设备同步的目标方案为独立、可自托管的 Sync Server,目前尚未实现;本地核心功能不依赖 Sync Server。
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@@ -1573,3 +1573,19 @@ frontend/src/
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### Benchmark Embedding 运行归属(阶段 E 集成修复)
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`config_snapshot.local_embedding` 仅表示本地基线;`config_snapshot.embedding` 为 `{ "policy": "per_case", "details": "cases[].embedding" }`。报告与 CaseCompleted 事件的逐样本 `embedding` 包含实际 source(api/local/not_used/unavailable)、model_id、dimensions,以及可选 version、fallback_reason、requested_route、route_version、attempted_space。requested_route 仅含提供商引用、模型、相对端点和维度,不包含 API Key 或凭据引用。FTS 不使用 Embedding,标记 not_used;远程失败或索引不完整回退时记录实际本地模型及原因。
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### 阶段 F 收尾接口补充(2026-09-05)
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CUDA 组件:`GET /api/local-models/runtime-components/cuda` 返回 status、stage、supported、custom_interpreter、cuda_available、可选 torch/error。status 为 checking/not_installed/installing/installed/failed/interrupted;读取只检查现有环境,不下载安装。`POST` 同路径明确触发后台安装,返回 202;重复请求复用当前安装任务。正在推理/排队返回 409 MODEL_IN_USE,缺少 uv 返回 422 UV_NOT_INSTALLED,不支持的平台返回 422 PLATFORM_UNSUPPORTED。阶段进度不冒充字节百分比。关闭后端时回收安装进程树,重启后重新验证环境。
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| 接口/字段 | 行为 |
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| `POST /api/media/attachments` | 可选 `Idempotency-Key` Header,16–100 位字母、数字、下划线或连字符。后端持久保存键、文件名、attachment_id 和内容摘要;同键同文件同内容返回同 attachment_id,文件名(含扩展名)或内容不一致返回 409 `IDEMPOTENCY_CONFLICT`。对应附件已清理时返回 409 `IDEMPOTENCY_EXPIRED`,客户端需开始新提交。上传仍受 25 MiB 限制。 |
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| `TranscriptNoteRequest.update_existing` | 默认 false;true 时将新修订安全写入相同导出选项对应的笔记。无基线返回 409 `NOTE_UPDATE_BASELINE_MISSING`;正文改变返回 409 `NOTE_CONTENT_CONFLICT`。同修订重复调用保持幂等。 |
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| 本地模型 `disk_bytes` | 权重目录实际字节数;无法读取为 null。与下载 bytes/total 分开。 |
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| `GET /api/local-models/diagnostics` | `scope=application_last_200_attempts`,应用 SQLite 中最近 200 条诊断,包含调用及回退事件。未实际开始推理时不伪造 actual_device。 |
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| `GET /api/usage` | 增加 `audio_request_count`、可空的 `audio_seconds`、`audio_covered_requests`,适用原有时间/提供商/模型/来源过滤。次数按 transcription/speaker_matching 实际 attempt;未报告时长不估算。 |
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| `POST /api/providers/request-rules/validate` | 输入/输出 `{version:1, request_overrides:[...]}`;最多 100 条,复用请求扩展校验,不保存提供商。 |
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| `POST /api/providers/request-probe` | 输入 `{provider:ProviderCreateRequest, stream:boolean}`;固定短消息真实聊天推理,45 秒超时。成功返回 success/stream/model/message;空响应 422、供应商错误 502、超时 504。只使用 credential_id,不接收明文密钥。 |
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请求预览新增 capability 选择(chat/embedding/transcription/speaker_matching),仍只返回隐藏正文的请求体。实际扩展字段是否被供应商接受,以推理响应为准。
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@@ -0,0 +1,22 @@
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# Frontend phase2:PR #23 关闭意见修复
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对应评论:https://gitea.kronecker.cc/Kronecker/NotesAgentic/pulls/23#issuecomment-97
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本次在独立克隆目录整合 `feat/frontend-phase2-themes-trace-mermaid`(`f273fef`)与 `main`(`352557d`),处理关闭评论中的两项 P2 问题及合并冲突。
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## 修复内容
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- 主题安装和列表加载仅处理存储,不挂载 CSS。切换主题时先校验目标 CSS,再移除旧主题样式并仅挂载当前自定义主题;切回内置主题时清除自定义样式。
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- 插件设置保存记录提交时的编辑版本。请求期间的新编辑保留未保存状态,可再次提交;失败保留输入并允许重试。切换插件后,旧加载和保存响应不再覆盖当前插件状态。
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- 解决 9 个冲突文件,保留 main 的聊天记录持久化、会话并发修复、中英文支持及完整 Shiki 语言与图标能力,同时保留 phase2 的 Trace、引用导航、主题包、Mermaid 和共享插件命令表单。
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- 内置主题列表继续随界面语言响应式更新,自定义主题列表由安装记录派生,避免维护多份可变列表。
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## 验证
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- 39 个前端测试文件、224 项测试通过,包含 main 与 phase2 原有用例及新增回归测试。
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- 类型检查和生产构建通过;仍有大体积 chunk 提示。
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- 临时恢复旧主题服务和旧插件设置面板后,5 项新增回归测试按预期失败;随后恢复修复代码。
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- 独立浏览器验证页使用真实组件、主题存储及 Mermaid/Shiki 渲染;插件设置请求由页内测试接口延迟返回,不访问实际插件后端。
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- 浏览器确认安装未启用主题无样式影响、多主题切换无残留、回到内置主题清除样式;保存期间继续输入后可再次保存最新值;浅色和深色下 Mermaid 与 Shiki 均生成正常内容。
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未执行生产插件后端的端到端验收;本次不包含后端实现修改。
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@@ -93,6 +93,30 @@ POST /api/providers/request-preview 不联网,隐藏正文/文件且不包含
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## 验证记录
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### 阶段 F 收尾行为(2026-09-05)
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CUDA 页面安装入口:**设置 → 模型提供商 → 本地模型 → CUDA 运行组件(可选)**。未安装时显示“下载并安装 CUDA 组件”;安装中展示真实阶段和不定进度条,失败可重试。后端仅运行项目内固定安装脚本,写入独立 `.venv-models-cuda`,检查依赖及 CUDA wheel 后才标记就绪。已有环境会先检查;成功后选择 CUDA 并保存运行设置即可使用,CPU 环境保留。显式 `APP_MODEL_PYTHON` 继续优先,页面提示覆盖关系。当前页面安装支持 Windows,需后端能找到 uv;不会自动安装显卡驱动。
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- 模型卡片读取权重目录的实际文件大小,包含未完成下载的文件;下载进度与磁盘占用分别显示。
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- 本地任务串行执行;等待队列中交互检索优先级为 0,媒体任务为 10,后台笔记索引为 20。同级 FIFO,不抢占已运行任务。
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- 默认 CPU。选择 CUDA 后,设备不可用直接使用 CPU;CUDA 初始化失败或显存不足时先释放原子进程,再用冻结的同一任务配置重试 CPU 一次。其他错误不触发设备重试;用户取消不会启动后续尝试。重试会清除上一尝试的部分转写片段。
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- 安装脚本固定 CPU/CUDA wheel 为 `2.9.1+cpu` / `2.9.1+cu128`,避免已有 CPU wheel 被误认为满足 CUDA 安装。可用 `-RuntimeDirectory` 指定独立环境,后端通过 `APP_MODEL_PYTHON` 选择;不自动更换显卡驱动。
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- 运行诊断写入应用 SQLite,保留最近 200 条,覆盖本地成功、失败、取消及能力 API 调用/回退事件。仅保留模型、设备、数值耗时、资源、状态码及请求标识,不保存输入、文件路径、密钥或异常全文。排队取消不记作实际模型用量;设备重试有独立 attempt,共享逻辑 request_id。
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- 前端同一次提交在响应丢失后复用上传和任务幂等键;收到附件 ID 后只重试创建任务。“重新处理为新任务”明确创建新标识。客户端待提交状态仅在当前页面内存中,已接收任务和结果由后端持久化。
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- 转写修订可选择“更新已导出笔记”。后端在 Vault 写锁内校验上次导出内容摘要,保留 note_id 和本地索引限制。用户编辑过正文时返回冲突,不覆盖;旧记录没有摘要时需先创建新笔记。重建索引保留导出基线与关联。
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- 用量卡片单列音频实际调用次数、已报告时长和覆盖次数;时长不换算为 Token。重试分别计数,历史未知数据保持“未提供”。
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- 请求 JSON 可导入、导出和恢复默认。文件格式为 `{ "version": 1, "request_overrides": [...] }`,只包含扩展规则;服务端复用受保护字段与凭据校验,导入成功仍需保存提供商才生效。
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- 请求预览不联网。聊天“发送测试推理请求”使用当前草稿、已保存的凭据引用和固定短消息,支持流式/非流式,不读取知识库、工具或附件,并计入真实用量。更改模型、连接、规则或 JSON 有效性后,旧结果和迟到响应失效;媒体规则继续通过真实媒体操作验收。
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独立 CUDA 环境示例(不改变默认 CPU 环境):
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```powershell
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./backend/scripts/install-model-runtime.ps1 -Device cuda -RuntimeDirectory ./backend/.venv-models-cuda
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$env:APP_MODEL_PYTHON = (Resolve-Path ./backend/.venv-models-cuda/Scripts/python.exe).Path
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```
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设置环境变量后需从同一终端重启后端;CPU 默认仍可用。模型权重与运行环境不提交仓库。
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### 2026-09-04 联调修复补充
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Windows 热重载不支持异步子进程时使用线程管道兼容路径。本地 Embedding 进入推理前冻结模型与设备配置,向量空间标识来自同一快照;普通 API 成功及失败回退策略保持不变。
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@@ -0,0 +1,55 @@
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# 阶段 F 收尾验收记录
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日期:2026-09-05。对应 `feat/multimodal-finalization`,基于 `6bdba2c`(阶段 F 主分支合并)。
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## 完成范围
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本轮补齐运行诊断持久化、真实磁盘占用、后台索引优先级、CUDA 设备失败时 CPU 单次重试、上传与任务重试幂等、跨修订安全更新笔记、音频用量分项,以及请求 JSON 导入/导出/重置和实际聊天推理验证。原有 API 优先、无配置/无效响应使用本地模型、local_only 禁止远程调用的流程继续保留。
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具体行为见[开发说明](多模态管线与模型运行开发说明.md),接口见[开发版契约](../contracts/第二阶段接口契约-开发版.md),故障与修复见[问题记录 F-13~F-15](../retrospectives/阶段F-Embedding与知识库问题与解决方案.md)。
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## 自动化与页面验证
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| 项目 | 结果 |
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| 后端全量 `python -m pytest -q -p no:cacheprovider` | 559 通过;1 条已有 Starlette/httpx 弃用提示 |
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| 前端全量 `npm test -- --run` | 29 个文件、103 项通过 |
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| 类型与生产构建 `npm run build` | vue-tsc 与 Vite 构建通过,仍有既有大 bundle 提示 |
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| `git diff --check` | 通过 |
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| 真实页面 | 模型卡片读取实际大小;音频统计显示真实缺失;提供商表单展示请求编辑、恢复默认、导入/导出及推理验证入口 |
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| 请求 Adapter 验证 | 隔离 HTTP Transport 检查最终流式/非流式请求和扩展字段,不访问外部供应商 |
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| 失败恢复 | 初始化/OOM 故障注入、CPU 再失败、进程回收、队列顺序、重复提交、修订冲突和旧结果失效均覆盖 |
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## CPU / CUDA 真实模型闭环
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Windows、Python 3.12。保留原 `.venv-models` CPU 环境,独立安装 `.venv-models-cuda`;安装后检查 `torch=2.9.1+cu128`、`cuda_available=True`。显卡为 NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU。
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CPU 与 CUDA 分别创建隔离 Vault、附件目录和 SQLite,只读取固定 revision 权重;运行短中文音频 → Qwen3-ASR → ERes2NetV2 片段聚类 → Markdown 笔记 → Bekko 语义检索 → 修订更新。两次均返回已完成,检索命中同一笔记,更新保留 note_id 和 `embedding_local_only: true`,结束后本地运行队列无活跃任务。CPU 实际设备为 `cpu`,CUDA 各次实际设备为 `cuda:0`。
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| CUDA 环节 | 权重 revision | 加载 / 推理耗时 |
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| Qwen3-ASR-0.6B | `5eb144179a02acc5e5ba31e748d22b0cf3e303b0` | 30.375 / 3.234 秒 |
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| ERes2NetV2 片段聚类 | `3317286545c587ae682dbc166831d9448780eebb` | 5.735 / 0.578 秒 |
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| Bekko 首次笔记索引 | `c721113d59a1d91b447450324f51c4b3332c924a` | 19.860 / 0.656 秒 |
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这些是单次功能冒烟观察值;运行期间有其他验证任务,不用于宣称吞吐或 CPU/GPU 性能倍率。短样本只产生 1 个片段和 1 个 speaker,不能验证多人重叠语音质量。CUDA OOM 恢复使用故障注入,并非实机显存耗尽测试。
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## 中文 Embedding 小样本对照
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固定 8 篇人工构造的短文,主题为线性代数、死锁、Python 函数、语义检索、光合作用、备份及两个无关干扰项(晚餐、篮球)。6 条改写查询,各有一个预期相关文档;对全部文档做余弦排序。
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| 模型 | revision | Hit@1 / Recall@5 / MRR |
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| Bekko A8M | `c721113d59a1d91b447450324f51c4b3332c924a` | 1.0 / 1.0 / 1.0 |
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| Granite 97M Multilingual r2 | `835ad14087e140460703cf0fae09f97d469d65c2` | 1.0 / 1.0 / 1.0 |
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两者在这 6 条查询上的目标排名均为 1。该结果仅证明中文检索冒烟可运行,样本量不足以区分模型优劣;继续保留 Bekko 默认、Granite 可选。
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## 未关闭的专项验收
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- 带参考转写和说话人标注的真实课程长录音尚未提供,不能报告 CER/WER、DER、阈值或长音频吞吐达标。
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- 现阶段时间戳为片段级;逐字强制对齐、同段多人/重叠语音仍未实现,不将片段聚类视为完整说话人分离。
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- 外部供应商特殊 JSON 的兼容性,需要在目标账号和模型上点击实际推理验证;离线协议通过不替代厂商验收。
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- Tauri/Rust Host 和生产 MCP 沙箱按后续阶段安排;本轮数据持久化在后端 SQLite/Vault,为桌面集成保留稳定接口。
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结论:阶段 F 本轮工程收尾已实现并完成 CPU/CUDA 功能验收;上述质量及外部服务专项保持待验收状态,不标记为全部通过。分支仍需独立审阅后决定合并。
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@@ -37,7 +37,7 @@
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| Extension | 扩展安装状态尚未持久化;MCP Host、进程隔离、签名与来源校验属于第二阶段 |
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| AI Core | 音频转写当前只读取文本或 Host 预生成旁路文本,后续接入本地 ASR 队列 |
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| Desktop | Web Workspace 已连接 FastAPI 单 Vault;后续由 Tauri IPC 增加原生目录选择、多 Vault 和文件监听 |
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| Editor / Chat | 待补文件冲突合并、受控链接对话框及会话持久化 |
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| Editor / Chat | 待补文件冲突合并及受控链接对话框;会话持久化已接入后端 SQLite |
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| Performance | Shiki 已复用单例,后续按首屏指标评估延迟加载或 Web Worker |
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TODO 完成后应删除对应代码注释并同步更新本索引;若工作超过一个提交,应建立 Issue,并在 Issue 中引用代码位置,而不是在源码中记录长篇设计讨论。
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@@ -138,6 +138,54 @@ embedding_local_only: true
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## 9. 工程经验
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### F-18:设备快照与迟到导入错误未完全隔离
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问题:推理任务虽然冻结了 RuntimeConfig,但启动子进程时又从数据库读取最新 device 来选择 Python 环境;排队期间修改设置会改变已提交任务的运行环境,CUDA → CPU 重试也可能继续使用 CUDA 环境。请求规则的迟到成功响应已失效,但迟到失败仍会把旧错误显示到新草稿。
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实际方案:`interpreter` 接收本次 attempt 的冻结配置,`_execute` 在检查前解析一次可执行路径并复用;CUDA attempt 使用已验证的独立 CUDA 环境,CPU attempt 使用默认 CPU 环境,显式 APP_MODEL_PYTHON 仍保持最高优先级。导入异常与成功响应使用同一 generation 条件,只允许当前操作更新界面。
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验证:增加保存设置变化后仍按显式 attempt 选择环境、CPU 重试环境,以及旧导入失败晚于新编辑的回归。最终后端 559 项、前端 103 项和生产构建通过。
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### F-16:CUDA 选装只有脚本,前端缺少安装入口
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问题:上一轮完成了独立 CUDA 环境安装和 GPU 实测,但页面只有设备下拉框及脚本说明。用户无法从前端下载组件,工程收尾遗漏了可操作入口。
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实际方案:增加独立组件卡片和 GET/POST 状态、安装接口;展示环境检查、下载 PyTorch、安装依赖、验证等真实阶段,失败允许重试。固定脚本、目录和参数,默认 CPU 环境不变;安装成功后 CUDA 模式自动选择已验证环境,显式 Python 覆盖仍优先。推理期间拒绝安装,重复点击不产生多个任务,后端关闭时回收安装子进程树。
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验证:21 项后端相关测试及新增前端组件测试通过,类型检查和构建通过;真实页面已显示本机 `2.9.1+cu128` 组件就绪,默认 CPU 未改变。本轮复用已安装组件验证识别,未重复下载 3 GB 安装包;下载入口、重复请求和失败重试由隔离测试覆盖。
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### F-17:幂等键跨扩展名与请求规则导入竞态
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问题:附件 ID 原先由幂等键哈希和扩展名共同生成,相同键更换扩展名可以创建第二份附件。请求规则导入等待服务端验证期间,用户的新编辑可能被迟到的导入响应覆盖。
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实际方案:后端持久映射幂等键、文件名、附件 ID 和内容摘要,并在 SQLite 写锁中完成查重;文件名或内容变化均返回冲突,已清理的旧附件要求开始新提交。请求规则编辑器为导入和每次草稿变化递增 generation,只接受仍对应当前草稿的响应。
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验证:增加同键跨扩展名冲突,以及导入后继续编辑、迟到响应不覆盖的测试。相关后端 17 项、前端 15 项通过;最终全量后端 559 项、前端 102 项及生产构建通过。
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### F-13:CUDA 失败重试与诊断无法追溯
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问题:设备不可用时能够使用 CPU,但 CUDA 初始化失败、显存不足会直接使任务失败;诊断只留在进程内存中,重启后无法解释当时的失败和回退。
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实际方案:在同一队列占位内完成 CUDA → CPU 单次重试,先回收失败子进程再启动 CPU。只接受初始化失败、CUDA OOM 两类重试原因,普通模型错误不扩大重试范围。转写部分结果随尝试重置,取消仍终止流程。诊断按白名单写入 SQLite,保留最近 200 条,记录请求设备、实际设备、尝试设备、状态和耗时;未知设备不冒充实际使用设备。
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验证:故障注入覆盖初始化失败、OOM、普通错误、CPU 再失败、资源释放顺序、队列顺序和请求用量归属。Windows RTX 4060 Laptop 实机安装 `torch 2.9.1+cu128`,ASR、片段声纹和 Embedding 的实际设备均为 `cuda:0`,完成笔记生成、检索与修订更新。实机正常 CUDA 路径通过;OOM 回退是确定性注入验证,未人为耗尽用户显存。
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### F-14:响应丢失重复上传与转写笔记无法安全更新
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问题:前端每次点击都生成新幂等键,上传或创建任务已成功但响应丢失时,重试可能制造重复附件/任务。已有导出幂等只能返回相同修订,缺少新修订更新原笔记的保护机制。
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实际方案:同一次页面提交冻结文件与选项,复用上传/任务键,已获得的附件 ID 继续使用;主动重新处理才重置标识。后端重复上传校验内容摘要。导出基线保存正文摘要,跨修订更新在 Vault 写锁内核对基线,用户编辑冲突返回 409,允许改为创建新笔记;旧无基线记录不强行覆盖。索引重建不丢失基线,本地限制继续随笔记持久化。
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验证:覆盖上传响应丢失、任务响应丢失、主动重跑、重复键内容冲突、修订更新保持 note_id、重复导出、重建恢复和用户正文冲突。CPU/CUDA 两次真实本地管线均在隔离 Vault/SQLite 中通过检索与修订闭环,不写入用户笔记库。
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### F-15:运行管理与请求配置验收缺项
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问题:下载计数不能反映实际占用,后台索引与交互查询同优先级;音频调用没有独立时长统计;请求规则缺少导入/导出/恢复默认和真实推理验证,草稿改变后旧验证结果可能误导用户。
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实际方案:磁盘大小读取目录文件,查询/媒体/后台索引分别排队;音频次数、已报告时长与 Token 分开聚合,保留覆盖数。规则文件由服务端验证后替换草稿,保存后生效;验证按钮使用固定短消息走实际 Adapter。草稿变化使预览与验证失效,包括无效 JSON 和迟到响应。
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验证:增加实际目录统计、音频缺失值与去重、规则拒绝受保护字段、隔离 HTTP 协议测试及前端迟到响应测试。最终后端 555 项、前端 100 项通过。真实供应商兼容性仍须使用目标账号验证;本轮不将 MockTransport 协议测试称为厂商实测。
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### F-12:普通分割线与元数据头部消歧
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F-11 修复后,`---` 和 `---\n\n# Title\n\n正文` 等合法 Markdown 被误判为未闭合 frontmatter,原先能够保存的笔记被拒绝;库中已有此类文件时全量重建也会失败。
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Reference in New Issue
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