memoryweave/WORKLOG.md

织忆系统修复工作记录

维护者：小唯 A06 创建：2026-05-30 最新更新：2026-05-30

阶段状态

阶段	状态	备注
G1: Recall 管线	✅ 完成	MMR 修复 + E1 图谱扩展 + 搜索缓存
G2: 本地 BGE	✅ 完成	8000 端口 bge-m3，延迟 110ms
G3: self-metrics	✅ 完成	deprecated_per_day=2, auto_resolve_rate=0（无冲突是正常状态）
G4: WebSocket	✅ 完成	prefetch.push + consolidation.done 推送正常
G5: Eval 框架	🔜 待做	12 维 IR 指标
G6-G9	🔜 待做	聚类/遗忘/技能/备份

提交记录

• e8b3a9f — E1 RuneCount bug fix
• f4a2c71 — MMRSelect text-based diversity
• 4f1e8d2 — WSPrefetchAdapter wired to recall pipeline

已修复的 bug

E1 图谱扩展 len() 字节数 bug

• 文件：go/internal/governance/graph_sqlite.go
• len(chinese) → utf8.RuneCountInString(chinese)
• 提交: e8b3a9f

MMR 多样性去重失效

• 文件：go/internal/storage/recall.go
• Rust IPC 不返回 vector → 改用 jaccardBigramSimilarity
• 修正 MMR 公式
• 提交: f4a2c71

WebSocket prefetch 未接入 recall 管线

• 文件：go/internal/api/routes/ws_events.go + core.go
• 新增 WSPrefetchAdapter 实现 storage.PrefetchPusher 接口
• 在 NewAPI 中通过 SetPrefetchPusher 注入
• 提交: 4f1e8d2

验证数据

• 搜索缓存: 首次 934ms → 二次 18ms ✅
• BGE 延迟: 110-145ms < 200ms ✅
• BGE 自相似度: 1.0 ≥ 0.99 ✅
• WebSocket prefetch: 第 2 次 recall 后触发 ✅
• WebSocket consolidation.done: 直接触发 ✅

部署命令

cd ~/projects/memoryweave/go
go build -o /tmp/zhiyid-test ./cmd/zhiyid/
sudo systemctl stop zhiyid
sudo cp /tmp/zhiyid-test /usr/local/bin/zhiyid
fuser -k 7821/tcp 2>/dev/null; sleep 1
sudo systemctl restart zhiyid

API 端点

recall:     POST http://localhost:7821/api/v1/recall
navigate:   POST http://localhost:7821/api/v1/graph/navigate
stats:      GET  http://localhost:7821/api/v1/stats
health:     GET  http://localhost:7821/health
BGE:        POST http://localhost:8000/v1/embeddings

认证：X-API-Key: zhiyi-dev-key-2026

关键文件

~/projects/memoryweave/
├── WORKLOG.md              # 本文件
├── REPAIR-FULL.md          # 修复计划总表
├── go/
│   ├── cmd/zhiyid/main.go
│   ├── internal/
│   │   ├── api/routes/
│   │   │   ├── core.go     # NewAPI（含 SetPrefetchPusher 接入）
│   │   │   └── ws_events.go # WSPrefetchAdapter
│   │   ├── governance/graph_sqlite.go # E1 bug 修复
│   │   └── storage/
│   │       └── recall.go   # MMR bigram 修复

下一步

G5 → eval 评估框架（12 维 IR 指标）