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mesalogo 43e1d162dc feat: add explicit managed model download sources

Managed speech and OCR downloads previously used catalog-specific source URLs without a global selection. Platform Features now lets users choose ModelScope by default or Hugging Face, while Main validates and freezes that source for each download.

Verified coverage remains explicit: downloads never mix artifacts or silently switch sources, and installed models plus ZIP imports stay source-independent.

Release note: 可在“设置 → 平台功能 → 通用设置”中选择 ModelScope 或 Hugging Face 作为后续语音输入与 OCR 模型下载源；缺少完整已验证文件或下载失败时不会静默换源。

2026-08-19 13:43:16 +08:00

48 KiB

Raw Blame History

GoodBuddy 本地文本向量模型与连接设计

文档信息

项目	内容
文档类型	跨功能技术与产品架构
状态	设计中
版本	0.1
日期	2026-08-19
适用产品	GoodBuddy 桌面端
目标平台	Windows、macOS、Linux，x64 与 arm64
相关基线	知识库检索与分块增强 PRD、模型下载源设计、知识检索评估、跨平台助手产品设计、统一界面设计系统

本文定义 GoodBuddy 的文本向量模型产品形态，包括应用托管的轻量本地模型、用户自行安装的 Ollama 或其他自托管服务、云端 OpenAI 兼容服务、模型管理界面、进程边界、编码契约、索引兼容性、失败状态和验收方法。

本文所称“支持多种连接”是指用户可以显式选择不同向量执行路径，不代表应用可以在它们之间自动切换。GoodBuddy 不设计静默替换向量 Provider、模型、精度、数据位置或编码方式。

1. 摘要与核心决策

GoodBuddy 提供三种明确的向量执行路径：
- 应用托管本地模型：由 GoodBuddy 下载、校验、安装并在受控进程中运行。
- Ollama / 自托管服务：由用户自行安装和管理服务及模型，GoodBuddy 只连接用户明确填写的 Endpoint 和模型。
- 云端兼容服务：使用用户明确配置的 OpenAI 兼容 Embeddings Endpoint。
首个应用托管默认模型选择 ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2 的固定修订和官方 INT8 ONNX 工件。它是目录中的“推荐”模型，不在未获用户操作时自动下载或启用。
高性能设备或更高准确性需求不通过应用内自动路由解决。用户可以自行安装 Ollama，显式选择 Qwen3-Embedding、BGE-M3、其他 BGE 或其认可的向量模型。
Ollama 模型、云端模型和应用托管模型没有回退顺序。当前路径不可用时，向量通道明确标记不可用；GoodBuddy 不自动换到另一路径或另一模型。
向量通道失败时，全文、中文 CJK 和图谱通道可以按已保存检索设置继续工作，但界面必须显示“未使用向量检索”、失败原因和实际使用通道。这是可见的检索通道降级，不是向量 Provider 回退。
模型权重不随安装包交付。下载使用固定修订、已知字节数和 SHA-256；内网环境支持 ZIP 导入、导出。
应用托管推理不在 UI Renderer 或 Main 事件循环内执行。Main 通过受控推理进程调用 ONNX CPU Runtime，Renderer 只展示状态和发起经过校验的操作。
文档和查询编码必须具有显式角色。Tokenizer、特殊 Token、Pooling、归一化、前缀、最大序列长度、精度和输出维度共同构成可复现的 EmbeddingEncodingRecipe。
Provider Fingerprint 必须覆盖完整编码配方和数据路径。任一兼容性字段变化后，旧向量不参与新请求，用户需要显式重建。
保存模型切换不自动重建所有知识库。界面先说明受影响的知识库数量，再由用户逐库或显式批量发起重建。

2. 背景与当前基础

2.1 当前已经具备的能力

GoodBuddy 当前已经具备：

EmbeddingProvider、诊断、取消、超时和批量 Embeddings 调用。
OpenAI 兼容 Embeddings Endpoint、模型名称和可选 API Key 设置。
Main-only 凭据读取和系统安全存储。
Provider、Model、维度和 Fingerprint 参与的索引隔离。
Float32 SQLite BLOB 存储、向量模长和有界分页余弦扫描。
文档级暂存与原子替换、失败和取消后的旧索引保护。
每个知识库的向量覆盖率、重建任务和检索通道诊断。
本地 OCR 与本地语音模型已经使用的受管模型目录、固定下载、SHA-256、ZIP 迁移和操作进度模式。
onnxruntime-web 及 Renderer OCR Worker 证明的 ONNX/WASM 打包基础。

当前实现仍有以下限制：

只有一个全局 OpenAI 兼容向量连接，没有应用托管的本地向量模型。
设置界面把“本地 loopback 服务”和“云端服务”表示为同一 Endpoint 表单，数据路径不够直观。
EmbeddingProvider.embed() 没有区分 Query 和 Document 角色。
Fingerprint 主要由 Endpoint 和模型名称组成，尚未覆盖 Tokenizer、Pooling、归一化、精度和角色格式。
当前分块按字符计数，Provider 可能按 Token 截断，应用无法证明实际编码内容完整。
模型变更后的受影响知识库数量和重建影响未在全局设置中集中显示。
“失败时自动回退”的设置文案没有准确表达实际使用通道，容易让用户误解为应用会自动切换向量模型。

2.2 当前存储和搜索约束

向量以 Float32 保存，单条向量的纯数据成本为：

维度	每条向量	10 万条向量，不含 SQLite 开销
384	1,536 字节	约 146.5 MiB
512	2,048 字节	约 195.3 MiB
768	3,072 字节	约 293.0 MiB
1,024	4,096 字节	约 390.6 MiB

当前向量召回采用 CPU 线性余弦扫描。默认模型不仅要考虑权重大小，还要考虑每个知识库的长期索引大小和每次查询的乘加量。因此 384 维比 768 或 1,024 维更适合作为通用桌面端默认值。

当前知识分块默认约 1,600 字符，父子模式的子块默认约 900 字符，允许的单块上限更高。只有 512 Token 上下文的模型可能截断常见中文分块，不能在不调整分块或明确报错的情况下作为默认模型。

3. 目标

3.1 用户目标

不安装其他服务即可按需获得可用的本地语义检索。
清楚知道向量计算发生在本机、局域网自托管服务还是云端。
在高性能硬件上自行选择 Ollama 中的 Qwen3-Embedding、BGE 等模型。
在断网设备上通过 ZIP 导入应用托管模型。
切换模型前知道哪些知识库会失去兼容向量，以及接下来需要做什么。
查看模型下载、校验、加载、真实推理测试和索引重建的独立状态。
失败时得到准确原因，不被应用暗中换模型、换精度或上传数据。

3.2 产品目标

提供一个六平台共同支持的轻量本地默认向量能力。
复用现有知识索引、模型管理、安全存储、任务中心和通知体系。
保持应用安装包不包含模型权重，避免无条件增加下载和安装体积。
对本地、Ollama、自托管和云端连接使用同一上层 Provider 和索引兼容契约。
让模型升级、量化变化和角色格式变化都可见、可诊断、可重建。
保持 Renderer 无 Node 集成，不向 Renderer 暴露数据库、模型目录或长期凭据。

3.3 质量目标

应用托管模型对当前中文、中英文混合和跨语言检索样例具有稳定收益。
同一模型包、编码配方和输入在同一 CPU Runtime 下产生可复现的向量维度和近似值。
UI 线程不执行 Tokenization、ONNX 推理或大向量序列化。
取消、应用退出和模型切换不会留下半安装目录、孤立进程或半替换索引。
任何向量不可用、索引不兼容或输入过长都进入有界诊断，不能表现为正常的空向量结果。

4. 非目标

首期不包含：

把 Granite、Qwen、BGE 或其他向量权重直接打入 GoodBuddy 安装包。
由 GoodBuddy 自动安装 Ollama、执行 ollama pull 或管理 Ollama 服务生命周期。
根据硬件、网络、延迟或准确率自动选择应用托管模型、Ollama 或云端模型。
在 Ollama 不可用时自动连接云端，或在云端失败时自动加载应用托管模型。
在模型失败时自动改用另一个模型名称、量化档位、输出维度或 Query 前缀。
为 Ollama 模型质量作统一保证。用户选择的具体模型需要通过真实诊断和知识评测验证。
首期引入专用向量数据库、GPU 索引或平台原生 SQLite 向量扩展。
在后台自动更新模型版本或覆盖当前正在使用的模型包。
静默截断超过模型上下文的分块。
把知识库文档、查询、向量或模型凭据用于训练、遥测或外部质量分析。

5. 术语与路径分类

术语	定义
`managed-local`	GoodBuddy 管理模型包和推理进程，推理数据不离开设备
`ollama`	用户管理的 Ollama 服务；loopback Endpoint 才标记为本机
`openai-compatible`	用户配置的通用 OpenAI 兼容 Embeddings 服务
模型包	固定修订的 ONNX、Tokenizer、配置、许可和校验清单
编码配方	Query/Document 格式、Tokenizer、Pooling、归一化、精度、维度和 Token 限制
Provider Profile	用户保存的执行路径和模型配置，不含凭据正文
Runtime Snapshot	一次诊断、索引任务或查询实际使用的冻结配置
Provider Fingerprint	对执行路径和编码配方的规范化摘要，用于索引隔离
兼容索引	Provider Fingerprint、模型、维度和内容校验均匹配的向量集合
可见通道降级	向量不可用时继续使用已配置的其他检索通道，并明确显示差异

Ollama Endpoint 为 127.0.0.1、localhost 或 [::1] 时，可以标记“本机 Ollama”。局域网地址、VPN 地址、域名或公网地址统一标记“自托管网络服务”，不得仅因 Provider 类型是 Ollama 就声称数据不离开本机。

6. 模型选择

6.1 应用托管默认模型

首个应用托管目录只包含一个推荐模型：

字段	值
模型	`ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2`
参数量	97M
输出维度	384
上下文	32K Token
语言	200+，重点增强 52 种语言的检索
权重	固定修订的官方 INT8 ONNX
量化权重体积	约 91 MB，以目录清单中的实际固定字节数为准
License	Apache 2.0
UI 标签	推荐、轻量、多语言、本地、INT8

选择理由：

384 维降低当前 SQLite 线性扫描和长期索引成本。
32K 上下文覆盖 GoodBuddy 当前常见分块，不要求为了默认模型全面缩短分块。
中文、英文和混合内容可以使用同一索引，不需要按语言拆分。
官方提供量化 ONNX，适合 CPU 路径和按需下载。
Apache 2.0 适合应用内提供目录元数据和用户自行下载使用。

“推荐”表示 GoodBuddy 的默认集成目标，不表示模型已安装、已启用或适合所有资料。用户仍需执行下载或导入、保存选择和真实测试。

6.2 为什么首期不托管多个默认模型

BAAI/bge-small-zh-v1.5 体积更小，但其常见部署配置是 512 维、512 Token。它可能截断当前默认中文分块，并增加每条索引的维度成本。首期不把它设为第二个自动候选，也不建立 Granite → BGE 的回退关系。

未来只有在以下条件全部满足后，才把其他模型加入应用托管目录：

固定修订和全部文件 SHA-256 已独立验证。
六个平台均能加载和运行。
Tokenizer、Pooling、Normalization 和角色格式可复现。
当前分块上限不会被静默截断，或产品已经提供明确的 Token 感知分块迁移。
固定检索样例通过质量和性能门。
License、NOTICE 和模型仓库说明已经纳入交付清单。

6.3 高硬件或准确性需求

高性能用户可以自行安装 Ollama，并在 GoodBuddy 中显式选择：

Qwen3-Embedding 的合适参数规模。
BGE-M3 或其他 BGE Embedding 模型。
Ollama 目录中其他声明支持 Embedding 的模型。

GoodBuddy 不代替用户判断模型的显存、内存、速度、语言和 License。设置界面必须显示 Ollama 返回的实际模型标识、输出维度和真实诊断结果，不能仅根据名称宣称质量更高。

7. 信息架构

不新增一级设置页面。入口继续为：

设置
└─ 模型连接
   └─ 向量模型
      ├─ 应用托管
      ├─ Ollama / 自托管
      └─ 云端服务

“模型连接”中的模型类型继续使用现有 SegmentedControl：

[LLM 模型] [向量模型] [重排模型] [语音输入]

向量模型内部的“应用托管 / Ollama / 云端服务”也是当前面板内的互斥模式，使用共享 SegmentedControl，不使用 PageTabs，不新增页面专属切换样式。

知识库设置继续显示当前知识库的向量覆盖率和重建入口，不复制全局模型下载、Endpoint 或凭据编辑表单。

8. 全局设置界面

8.1 页面层级

向量模型面板按以下顺序组织：

启用状态和当前生效摘要。
执行路径选择。
持续可见的数据路径说明。
当前路径的配置或模型目录。
待保存变化和索引影响。
真实诊断。
模型目录和低频维护操作。

示意：

向量模型
用于知识库语义检索与 GraphRAG                         [保存设置]

[启用向量模型                                               开关]
当前生效：应用托管 · Granite Embedding 97M R2 · INT8 · 384 维

执行路径
[ 应用托管 ] [ Ollama / 自托管 ] [ 云端服务 ]

┌ 数据路径 ───────────────────────────────────────────────┐
│ 本机知识分块 → GoodBuddy 本地推理进程 → 本地 SQLite      │
│ 模型安装完成后，推理不需要联网，文档和查询不离开本机。   │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

当前模型
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Granite Embedding 97M Multilingual R2                  │
│ 推荐 · 多语言 · INT8 · 384 维 · 32K · Apache 2.0       │
│ 状态：已安装                                             │
│ [设为当前模型] [导出 ZIP] [打开模型仓库] [删除]          │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

配置影响
3 个知识库没有与待保存配置兼容的向量，需要显式重建。
[查看受影响的知识库]

连接诊断
最近测试：可用 · 384 维 · 178 毫秒 · 2026-08-19 10:30
[测试待保存配置]

8.2 当前生效与待保存

界面必须同时区分：

当前生效：Main 正在用于新查询和新索引任务的已保存 Profile。
正在编辑：表单中的草稿。
已验证草稿：最近一次诊断与草稿 Fingerprint 完全匹配。
待保存：草稿与当前生效 Profile 不同。

用户修改路径、Endpoint、模型、精度、维度或编码预设后，旧诊断立即显示：

配置已变化，需要重新测试。

不能把旧模型的“测试成功”继续显示在新模型旁边。

8.3 应用托管模式

应用托管模式显示：

模型目录根路径。
当前目录中的模型选择器。
单个模型详情卡，不同时铺开大量卡片。
下载、取消、导入 ZIP、导出 ZIP、打开目录和删除。
固定版本、量化、维度、上下文、语言、下载体积、预计内存、License 和仓库链接。
“已安装”“待保存”“正在使用”“下载中”“校验中”“损坏”等状态。

首期只有一个目录条目时仍保留选择器和目录契约，为后续经评测的模型预留兼容结构。

未安装时主操作是“下载”，次操作是“导入 ZIP”。下载完成后可以自动把该模型选入草稿，但不能自动保存、启用或重建知识库。

8.4 Ollama / 自托管模式

Ollama 模式显示：

Endpoint，loopback 默认建议为 http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings。
模型名称，例如 qwen3-embedding:0.6b 或 bge-m3。
可选 API Key，只在用户的 Ollama 网关需要认证时使用。
编码预设和模型最大输入 Token。
数据位置：“本机 Ollama”或“自托管网络服务：主机名”。
“检测服务”“测试向量生成”“打开 Ollama Embeddings 文档”。

GoodBuddy 不显示“安装 Ollama”主操作，也不自动执行 CLI。可以提供只读说明或复制命令，但执行安装和拉取模型必须由用户在其环境中完成。

当服务支持模型摘要或 Digest 时，诊断结果显示并纳入 Fingerprint。无法读取稳定 Digest 时，界面显示：

服务未提供可验证的模型修订。GoodBuddy 将按 Endpoint、模型名称和编码配置隔离索引；服务端原地替换同名模型后，需要重新测试并重建。

8.5 云端服务模式

云端模式沿用 OpenAI 兼容字段：

完整 Embeddings Endpoint。
模型名称。
API Key 和凭据来源。
编码预设。
Provider 或账号备注，不保存凭据正文到 Profile。

Endpoint 下方持续显示：

建立索引时会向 api.example.com 发送已启用知识库的分块文本；检索时会发送用户查询。 GoodBuddy 不会自动切换到本地模型或其他云端模型。

设置页不把“已配置 API Key”表示为“服务可用”。只有真实 Embeddings 请求可以产生 “测试成功”状态。

8.6 数据路径卡

数据路径卡不能折叠，也不能只用“本地”“云端”徽标表达：

路径	文案
应用托管	本机知识分块 → GoodBuddy 本地推理进程 → 本地 SQLite
loopback Ollama	本机知识分块 → 本机 Ollama → 本地 SQLite
网络自托管	本机知识分块 → `host:port` → 本地 SQLite
云端	本机知识分块 → `provider host` → 本地 SQLite

下载模型时访问模型仓库与推理时发送文档是不同数据行为。应用托管模式应说明“下载阶段需要访问固定模型地址；安装后推理不联网”，不能简单写“完全不联网”。

8.7 状态

状态	界面表达	可用操作
未安装	需要下载或导入后使用	下载、导入 ZIP
下载中	文件、已下载字节、总字节、百分比	取消
校验中	正在校验大小和 SHA-256	取消
已安装	已安装，尚未使用	设为当前模型、导出、删除
待保存	选择尚未生效	保存设置
可用	路径、模型、维度、最近测试时间	重新测试
加载失败	脱敏原因和处理建议	重试当前配置
输入过长	实际 Token、模型上限和受影响文档	调整分块或更换模型
索引不兼容	索引模型与当前模型摘要	查看知识库、重建
有新版本	当前版本、新版本、下载体积	显式下载新版本
模型损坏	失败文件，不显示任意本机路径	重新导入或删除

状态必须同时使用图标和文字，不只依赖颜色。

8.8 真实诊断

诊断使用固定、不含用户数据的测试文本，至少验证：

Provider 可以实际产生向量。
返回数量正确。
所有向量维度一致、数值有限且范数非零。
实际维度与 Profile 声明一致。
Query 和 Document 两种角色都能编码。
同一固定输入重复编码的余弦相似度满足确定性阈值。
已知最大输入范围不会被 GoodBuddy 客户端静默截断。

诊断结果绑定完整 Fingerprint，并显示：

路径和数据位置。
Provider、模型、模型修订或 Digest。
编码预设。
实际维度。
冷启动或加载耗时。
单查询热路径耗时。
测试时间。
脱敏错误和处理建议。

诊断不读取用户知识库、不改变索引，也不证明真实资料的召回质量。

8.9 保存和切换确认

保存会改变 Fingerprint 的配置前显示确认对话框：

切换向量模型？

当前使用 nomic-embed-text / 768 维，将切换为 Granite Embedding 97M R2 INT8 / 384 维。

现有向量不会参与新配置下的检索。3 个知识库需要显式重建。保存不会自动重建，也不会自动切换到其他向量模型。

按钮：

取消。
切换向量模型。

保存前存在运行中的向量重建任务时，界面必须说明任务将被取消并丢弃未发布的暂存结果。用户确认后先完成取消，再替换活动 Profile。

8.10 删除模型

当前生效的应用托管模型不能直接删除。
用户必须先停用向量模型或显式选择并保存其他 Profile。
删除只移除模型文件，不自动删除旧向量索引。
删除确认显示模型名称、版本和磁盘空间。
删除失败保留模型状态和可重试错误，不能自动改选其他模型。

9. 知识库界面

每个知识库的“向量索引”区块继续位于知识库设置中，显示：

向量索引

当前模型：Granite Embedding 97M R2 · INT8 · 384 维
索引模型：nomic-embed-text · 768 维

状态：模型不兼容
当前检索不会使用这些旧向量，也不会切换到其他向量模型。

已索引 42     缺失 3     错误 0     总计 45

[重建向量索引]

规则：

当前 Profile 和索引 Fingerprint 完全匹配时才显示“兼容”。
重建始终使用启动任务时冻结的 Runtime Snapshot。
重建期间全局 Profile 变化时取消旧任务，不让任务后半段切到新模型。
同一 Fingerprint 的重建失败时，可以继续保留上一次完整就绪索引。
Fingerprint 已变化时，旧索引可以保留在数据库中等待清理，但不参与当前向量召回。
重建完成前，检索诊断持续显示向量通道不可用或部分可用，不把旧索引描述为当前索引。

全局设置中的“查看受影响的知识库”打开有界列表，显示知识库名称、兼容状态、文档数、预计待向量化分块数和进入该知识库设置的操作。

10. 不静默替换契约

10.1 禁止自动发生的变化

以下变化不得在诊断、索引任务或查询中静默发生：

应用托管、Ollama、自托管网络服务和云端之间切换。
Endpoint、Provider、账号或数据位置切换。
模型名称、模型修订、Ollama Digest 或模型文件变化。
INT8、FP16、FP32 或其他精度变化。
输出维度变化或 Matryoshka 截断维度变化。
Query/Document 前缀、指令或角色格式变化。
Tokenizer、特殊 Token、Pooling 或归一化变化。
超出模型上下文时截断、换模型或跳过部分输入后继续表示成功。
GPU、CPU 或执行后端变化导致可感知质量差异时继续沿用旧 Fingerprint。

10.2 允许的内部恢复

以下操作可以自动执行，但必须保持同一 Runtime Snapshot 和语义：

同一应用托管模型进程的有限重启。
同一 Endpoint、模型、Digest 和编码配方的有限网络重试。
动态批大小、线程调度、缓存和空闲卸载等不改变向量语义的资源优化。
同一索引任务内对可重试批次进行有界重试。

恢复预算耗尽后当前操作失败。诊断提供“重试当前配置”，不提供默认选中的替代模型。

10.3 与其他检索通道的关系

FTS、CJK、向量和图谱是用户已配置的并列检索通道。向量失败时继续使用 FTS、CJK 或图谱不等同于切换向量 Provider，但必须满足：

请求通道和实际使用通道都可见。
向量失败原因可见。
结果不得标记为完整混合检索成功。
不自动修改保存的向量权重。
不自动扩大知识库范围。
不自动生成或使用其他模型的查询向量。

推荐设置文案：

向量模型不可用时，本次检索将明确标记“未使用向量检索”，并显示实际使用的全文、中文或图谱通道。GoodBuddy 不会自动切换到其他向量模型或数据路径。

11. 总体架构

┌──────────────────────── Renderer ────────────────────────┐
│ Settings / Model catalog / Diagnostics / Index status    │
│ No credentials, no model paths, no database access       │
└──────────────── typed preload + validated IPC ───────────┘
                              │
┌────────────────────────── Main ───────────────────────────┐
│ EmbeddingProfileStore                                     │
│ EmbeddingModelManager                                     │
│ EmbeddingProviderFactory                                  │
│ KnowledgeService / EmbeddingIndexCoordinator              │
│ Credentials / fingerprint / task lifecycle                │
└───────────────┬──────────────────────┬────────────────────┘
                │                      │
       Managed utility process     HTTP(S) provider
       Tokenizer + ONNX CPU        Ollama / self-hosted / cloud
                │
       Managed model directory
       manifest + fixed artifacts

11.1 Renderer

Renderer 负责：

显示目录、下载进度、当前/草稿 Profile 和数据路径。
发起下载、导入、导出、选择、删除、诊断和重建。
展示知识库影响、真实维度和脱敏错误。
使用应用通知显示短期成功和非字段异步错误。

Renderer 不负责：

读取模型目录。
下载或解压模型。
读取 API Key。
为知识库分块执行 Tokenization 或推理。
决定 Provider 回退。
直接访问 Ollama、云端 Endpoint 或 SQLite。

11.2 Main

Main 负责：

校验 Renderer sender 和共享 Zod 输入。
管理模型目录、固定下载、ZIP 和文件摘要。
保存不含凭据正文的 Profile，并在系统安全存储中绑定凭据。
规范化 Endpoint 和计算 Fingerprint。
创建冻结的 Provider Runtime Snapshot。
选择唯一的 Adapter，不执行自动 Adapter 路由。
将查询、索引、取消、超时和应用关闭传播到推理进程或 HTTP Provider。
对模型切换、任务取消和知识索引状态执行一致的生命周期管理。

11.3 应用托管推理进程

应用托管模型运行在 GoodBuddy 管理的独立 Utility Process：

不监听端口。
不继承云端 API Key、Runtime 凭据或无关环境变量。
只接受 Main 通过受控消息通道发送的有界请求。
模型路径由 Main 从已校验 Manifest 解析，不接受 Renderer 或请求中的任意路径。
Tokenization、ONNX 推理、Pooling 和归一化都在该进程完成。
每个请求包含 UUID、角色、文本、Fingerprint 和取消标识。
返回有界 Float32 向量和诊断，不返回内部文件路径或原始日志。
崩溃后可以在同一模型和同一配置下有限重启；超过预算后明确失败。
应用退出时终止完整进程，并等待有界时间释放模型句柄。

初始推理后端固定为 ONNX CPU。实现阶段必须验证所选 ONNX JavaScript/Native Runtime 在六个平台的打包、许可、算子、线程和退出行为；某个平台未通过时，该平台显示“不支持此本地模型”，不能改连 Ollama 或云端继续。

现有 Renderer OCR Worker 不直接复用，因为知识分块不应为了推理被批量发送到 UI Renderer。可以复用其 ONNX 资源固定、Worker 消息边界和有界错误经验。

11.4 HTTP Provider

Ollama、自托管和云端首期复用 Main 中的 OpenAI 兼容 Embeddings Client，并保持：

HTTP(S) 协议限制。
Endpoint 长度和规范化。
禁止重定向。
批量数量、单项字符、总字符、超时和响应字节上限。
返回数量、索引顺序、维度、有限值和非零范数校验。
取消传播和脱敏错误。

Ollama 的服务检测、模型 Digest 和上下文元数据可以使用独立的 Ollama Adapter，但最终 Embedding 调用仍遵守统一 EmbeddingProvider 契约。

12. 编码配方

12.1 Query 与 Document 角色

现有 EmbeddingProvider.embed(string[]) 需要改为角色感知接口：

type EmbeddingInputRole = 'query' | 'document'

type EmbeddingInput = {
  text: string
  role: EmbeddingInputRole
}

interface EmbeddingProvider {
  readonly identity: EmbeddingProviderIdentity
  embed(
    input: readonly EmbeddingInput[],
    signal?: AbortSignal
  ): Promise<number[][]>
}

索引分块始终使用 document，检索问题始终使用 query。诊断分别发送固定的 Query 和 Document 测试输入，不能偷用文档角色代替查询测试，也不创建第三种模型角色。

应用托管 Granite 使用模型包内固定的官方编码配置。Ollama 或通用服务通过用户显式选择的编码预设决定是否添加前缀或指令。不能只根据模型名称在后台猜测并改变输入。

12.2 编码预设

Profile 至少支持：

symmetric：Query 和 Document 不添加不同前缀。
query-passage：固定 Query 与 Passage 前缀。
instruction-query：Query 使用固定检索指令，Document 使用固定文档格式。
managed-manifest：完全由受信任模型包 Manifest 决定，用户不可局部修改。

已知 Ollama 模型可以提供推荐预设，但 UI 必须在保存前显示实际选择。自定义预设中的前缀有长度上限，不允许插入凭据或读取知识内容。

12.3 Tokenizer、Pooling 和归一化

应用托管模型必须从固定模型包读取：

tokenizer.json 及其摘要。
特殊 Token ID。
最大序列长度。
Pooling 策略。
是否进行 L2 归一化。
输出维度。
ONNX 输入和输出名称。

实现不得手写一个“近似 Tokenizer”，也不得只取任意输出 Tensor。运行时启动后使用固定公开测试向量验证配方，配置不匹配则阻止服务就绪。

SQLite 当前会保存模长并计算余弦相似度。即使模型输出已经归一化，Provider 仍需验证范数有限且非零；是否归一化继续写入 Fingerprint。

12.4 输入长度

每个 Profile 声明 maximumSequenceTokens。
应用托管路径在发送 ONNX 前完成 Token 计数。
批处理同时受最大项目数和最大总 Token 数限制。
单条输入超过上限时返回 input_too_long，不截断后继续表示成功。
已知模型上下文小于当前知识库分块时，设置和知识库页面持续显示不兼容提示。
用户可以调整分块并显式重建，或显式选择上下文更长的模型。

通用远端服务无法提供 Tokenizer 或上下文上限时，Profile 显示“输入上限由服务端决定”。 GoodBuddy 继续执行客户端字符上限，但不声称已经证明服务端不会截断。真实诊断只能证明请求成功，不能证明服务端完整使用了全部文本。

13. 共享契约

建议扩展 src/shared/embedding-contracts.ts：

type EmbeddingProviderKind =
  | 'managed-local'
  | 'ollama'
  | 'openai-compatible'

type EmbeddingDataLocation =
  | { kind: 'device' }
  | { kind: 'self-hosted'; endpointHost: string }
  | { kind: 'cloud'; endpointHost: string; region?: string }

type EmbeddingEncodingRecipe = {
  recipeId: string
  tokenizerDigest?: string
  pooling: 'cls' | 'mean' | 'last-token' | 'provider-managed'
  normalization: 'l2' | 'none' | 'provider-managed'
  queryTemplate: string
  documentTemplate: string
  maximumSequenceTokens?: number
  dimensions?: number
}

type EmbeddingModelReference = {
  modelId: string
  revision?: string
  artifactDigest?: string
  serviceDigest?: string
  precision?: 'int8' | 'fp16' | 'fp32' | 'provider-managed'
}

type EmbeddingProviderProfile = {
  id: string
  name: string
  kind: EmbeddingProviderKind
  endpoint?: string
  accountRef?: string
  credentialRef?: string
  model: EmbeddingModelReference
  encoding: EmbeddingEncodingRecipe
  dataLocation: EmbeddingDataLocation
}

type EmbeddingRuntimeSnapshot = {
  profile: EmbeddingProviderProfile
  fingerprint: string
  actualDimensions: number
  createdAt: string
}

accountRef 和 credentialRef 只引用 Main 加密设置，不包含密钥正文。Endpoint 进入 Profile 前删除用户名、密码和 Fragment；查询参数只有在 Provider API 明确需要且经过脱敏策略验证时才允许保留。

模型目录契约复用语音模型管理模式，并增加适合文本向量的文件角色：

model
tokenizer
tokenizer-configuration
model-configuration
sentence-transformers-configuration
license
notice

14. Provider Fingerprint 与索引兼容

14.1 Fingerprint 内容

Fingerprint 使用规范化 JSON 计算 SHA-256，至少覆盖：

Provider Kind。
规范化 Endpoint 和数据位置。
模型 ID。
固定 Revision、模型文件摘要或 Ollama Digest。
精度。
输出维度。
Tokenizer 摘要。
Pooling 和归一化。
Query/Document 模板。
最大序列长度。
影响向量数值的 Runtime 配置版本。

Fingerprint 不包含：

API Key。
本机用户名或绝对模型目录。
下载临时路径。
诊断时间和延迟。
不影响向量数值的 UI 名称。

现有 embeddingStorageProvider() 可以继续对 Fingerprint 做有界 SHA-256 派生，但 Fingerprint 本身必须来自上述完整规范化结构。

14.2 兼容判断

一个向量只有同时满足以下条件才参与召回：

Knowledge Base 匹配。
Provider Storage Key 匹配。
模型标识匹配。
维度匹配。
分块内容校验和匹配。
文档级索引状态为 Ready。

不能因为两个模型都返回 384 维就视为兼容，也不能因为 Ollama 中模型名称相同就忽略 Digest 变化。

14.3 模型切换

模型切换流程：

用户编辑候选 Profile。
使用固定测试文本真实诊断候选。
计算候选 Fingerprint 和受影响知识库。
用户确认数据路径、模型和重建影响。
取消并收尾使用旧 Profile 的活动向量任务。
原子保存新 Profile。
新查询只使用新 Fingerprint 的兼容向量。
用户显式发起知识库重建。

保存失败时旧 Profile 保持生效。不能出现设置显示新模型而 Main 仍使用旧模型的部分提交。

15. 模型包和目录

15.1 目录

建议受管目录：

<userData>/models/embedding/
├─ granite-embedding-97m-multilingual-r2-int8/
│  ├─ manifest.json
│  ├─ model.int8.onnx
│  ├─ tokenizer.json
│  ├─ tokenizer_config.json
│  ├─ config.json
│  ├─ modules.json
│  ├─ LICENSE
│  └─ NOTICE
└─ .staging-<uuid>/

文件名、数量、单文件大小、总大小和压缩包展开大小均有上限。Manifest 不允许绝对路径、父目录跳转、符号链接或可执行文件。

15.2 下载

目录只包含元数据，不包含模型权重。
每个文件固定不可变 Revision、URL、字节数和 SHA-256。
实际下载使用“平台功能 → 通用设置”中显式选择的 ModelScope 或 Hugging Face，完整来源契约以平台功能页签与模型下载源设计为准。
下载写入随机暂存目录和 .partial 文件。
禁止未声明重定向到其他主机。
每个文件边下载边计算摘要。
全部校验成功后原子重命名为最终目录。
取消或失败清理本次暂存，不删除已安装版本。
所选来源不可用或缺少模型时显示失败，不尝试另一个来源。
两个来源必须提供相同的预期文件名、大小和 SHA-256，不在一次模型包中混合来源。

15.3 ZIP 导入与导出

导入先在暂存目录展开并验证 Manifest 和全部文件摘要。
不接受 Manifest 之外的可执行文件。
不接受路径穿越、符号链接、超大文件和压缩炸弹。
导出只包含已验证模型包和许可文件，不包含设置、API Key、知识向量或用户数据。
导入的模型 ID、Revision 和摘要必须与目录条目一致。

16. Ollama 与自托管服务

16.1 产品边界

GoodBuddy 对 Ollama 负责：

保存 Endpoint、模型名称和编码预设。
可选检测 Ollama 服务和已安装模型元数据。
发送有界 Embeddings 请求。
校验向量并展示真实诊断。
根据 Endpoint、模型、Digest、维度和编码配置隔离索引。

GoodBuddy 不负责：

安装、启动、停止或升级 Ollama。
下载、删除或更新 Ollama 模型。
修改 Ollama 的监听地址、认证、代理或 GPU 设置。
判断第三方模型 License 是否适合用户用途。

16.2 显式高性能路径

设置页可以提供以下说明：

如果设备具有更多内存或显存，或你希望自行评估更高准确性的模型，可以安装 Ollama，拉取 Qwen3-Embedding、BGE-M3 等 Embedding 模型，然后在这里填写模型名称。 GoodBuddy 不会自动安装、更新或切换这些模型。

这段说明不能把任意 Qwen 或 BGE 模型标记为必然优于应用托管默认模型。真实质量以用户知识库评测为准。

16.3 服务检测

用户点击“检测 Ollama”后，Main 可以读取：

服务版本。
已安装模型列表。
所选模型的 Digest。
模型能力和可用时的上下文元数据。

检测结果只用于当前草稿，不自动保存或改变模型。服务返回的自由文本经过长度限制和脱敏，不直接写入日志或 DOM。

16.4 Endpoint 安全

默认只建议 loopback。
用户填写非 loopback 地址时显示将发送文档内容的目标主机。
HTTPS 自托管地址按 TLS 校验，不忽略证书错误。
HTTP 非 loopback 地址显示明文传输警告，但不自动改写为其他地址。
不跟随重定向。
不把 Ollama API 响应中的模型路径或环境信息暴露给 Renderer。

17. 安全与隐私

17.1 数据处理

路径	文档分块	查询	向量	凭据
应用托管	Main → 本地 Utility Process	Main → 本地 Utility Process	返回 Main，保存 SQLite	不需要
loopback Ollama	Main → 本机 Ollama	Main → 本机 Ollama	返回 Main，保存 SQLite	可选，Main-only
网络自托管	Main → 指定主机	Main → 指定主机	返回 Main，保存 SQLite	Main-only
云端	Main → 指定云端	Main → 指定云端	返回 Main，保存 SQLite	Main-only

默认不记录原始分块、查询正文、返回向量或 Authorization Header。诊断只保存有界统计和脱敏错误。

17.2 Electron 边界

保持 Context Isolation 和 Sandbox。
Renderer 不启用 Node Integration。
所有 IPC 输入使用共享 Zod Schema。
Main 验证可信发送者。
Preload 只暴露具体模型管理和诊断方法。
不向 Renderer 传递任意本机路径、Electron API、文件句柄或长期 Token。
Utility Process 只接受 Main 创建的私有通道。

17.3 模型供应链

模型目录元数据进入源码审查。
Revision、大小和 SHA-256 必须固定。
License、NOTICE 和上游来源随模型包导出。
下载工件不执行脚本。
ONNX 外部数据文件必须显式列入 Manifest。
模型加载前再次验证已安装 Manifest，不能只在首次下载时验证。

18. 失败与恢复

场景	行为
应用托管模型未安装	阻止启用，提供下载或 ZIP 导入
模型文件损坏	阻止加载，显示重新导入或删除，不连接 Ollama/云端
Utility Process 崩溃	同一 Snapshot 有限重启，耗尽后当前操作失败
Ollama 未运行	显示服务不可用，保留配置，不启动或改连其他服务
Ollama 模型不存在	显示准确模型名和用户处理建议，不自动选择已安装模型
云端认证失败	显示认证错误，保留配置，不尝试本地模型
Provider 限流或超时	同一 Provider 有界重试，之后明确失败
返回维度变化	当前请求失败，索引标记不兼容，不截断或填充向量
输入超过上下文	标记文档或查询失败，提示调整分块，不静默截断
部分文档向量失败	保留成功文档并显示覆盖率和错误数
模型切换时有重建任务	经用户确认后取消旧任务并丢弃未发布暂存
新 Profile 保存失败	旧 Profile 继续生效，草稿和错误保留
重建失败	同 Fingerprint 的上一版就绪索引保留；不同 Fingerprint 的旧索引不参与
应用退出	取消请求、停止新批次、关闭进程和文件句柄

错误不得包含 API Key、完整私人文本、模型内部绝对路径或未经限制的 Provider 响应。

19. 性能与资源

19.1 推理生命周期

本地推理进程按首次诊断、查询或索引任务惰性启动。
同一时间只加载当前应用托管模型。
空闲达到有界时间后可以卸载同一模型，下一次使用重新加载。
卸载和重载不改变 Fingerprint。
查询优先于后台索引批次，避免知识重建长期阻塞交互。
索引批次在查询到达时可以在批次边界让出。

19.2 批处理

使用最大项目数和最大总 Token 数双重上限。
长输入单独成批。
不为追求吞吐超过配置的内存预算。
返回向量直接转为 Float32，避免长期保留重复 Number Array。
Main 与 Utility Process 使用有界可转移 Buffer 或等价二进制消息，不使用 Base64。

19.3 基线指标

实施评测至少记录：

模型包磁盘大小。
冷启动时间。
单条中文 Query 热路径 P50/P95。
默认 1,600 字符分块的吞吐。
进程峰值 RSS。
10 万条 384 维向量的数据库增量和扫描时间。
查询到达时后台索引的让出延迟。
取消响应时间和退出时间。

这些指标在 Windows、macOS、Linux 的 x64 与 arm64 原生 Runner 上记录。未达到产品门时显示模型在该平台不可用或继续优化同一路径，不能把云端作为隐藏的性能补偿。

20. 评测

20.1 评测层次

契约测试：文件、Profile、Fingerprint、IPC 和向量校验。
推理一致性测试：固定模型包、固定输入和固定编码配方。
检索集成测试：真实 KnowledgeService、SQLite 和混合检索路径。
质量评测：中文、中英文混合、跨语言和代码标识固定样例。
平台评测：六个平台的安装、加载、取消、退出和资源。

现有知识检索评估中的确定性内存 Provider 用于验证生产检索管道，不代表真实模型质量。应用托管模型需要单独的可选本地评测命令，该命令不读取用户数据库、不联网、不进入默认 CI。

20.2 固定质量样例

至少覆盖：

中文自然语言改写和同义词。
中文 Query 检索英文资料。
英文 Query 检索中文资料。
中英文混合产品名、缩写和版本号。
精确代码标识、路径和错误码。
长文档标题与正文分离。
无答案问题。
语义相近但事实冲突的负例。

指标：

Recall@5 和 Recall@10。
nDCG@10。
MRR。
无答案错误召回。
端到端延迟。
索引体积。

20.3 对比组

FTS + CJK。
应用托管 Granite 97M R2 INT8。
用户显式配置时的 Ollama Qwen3-Embedding。
用户显式配置时的 Ollama BGE。
当前 OpenAI 兼容 Provider。

Ollama 和云端组只在用户明确安装、配置并授权评测时运行。评测报告必须记录完整 Fingerprint，不能只写模型显示名。

21. 实施阶段

阶段 1：契约和模型目录

扩展角色感知 EmbeddingProvider。
定义 Profile、Encoding Recipe、Runtime Snapshot 和完整 Fingerprint。
新增应用托管模型目录、Manifest、下载、取消、ZIP 和删除。
固定 Granite 97M R2 INT8 的 Revision、字节数、SHA-256、Tokenizer 和许可清单。

阶段 2：本地推理

新增 Utility Process 和私有消息协议。
实现 Tokenizer、ONNX CPU、Pooling、归一化和动态 Token 批处理。
实现加载、诊断、取消、崩溃恢复和退出。
完成六平台推理与打包门。

阶段 3：设置界面

把现有向量表单重组为应用托管、Ollama/自托管、云端三种显式路径。
新增模型详情、下载进度、数据路径、当前/草稿状态和真实诊断。
新增模型切换确认和受影响知识库入口。
更正“自动回退”文案。

阶段 4：索引兼容与知识库

将完整 Fingerprint 接入索引存储和查询。
冻结每个诊断、查询和重建任务的 Runtime Snapshot。
显示当前模型、索引模型、兼容性和重建影响。
验证模型切换、任务取消和文档级原子替换。

阶段 5：Ollama 增强

为 Ollama 增加显式服务检测、模型列表和 Digest。
提供 Qwen3-Embedding、BGE 等已知模型的可见编码预设建议。
保持安装、拉取、更新和硬件管理由用户负责。
增加用户授权的 Ollama 质量评测入口。

22. 验收标准

22.1 产品

用户可以不安装外部服务，下载或导入应用托管 Granite 模型并完成真实诊断。
未经用户操作不会下载、启用、切换或更新模型。
用户可以自行安装 Ollama，并明确配置 Qwen3-Embedding、BGE 或其他 Embedding 模型。
三种路径持续显示数据去向，非 loopback Ollama 不标记为“本机”。
保存模型切换前显示当前模型、新模型和受影响知识库。
模型切换不会自动重建知识库。
向量失败时显示请求通道、实际通道和原因，不自动换模型。
旧诊断不会显示在已变化的草稿旁边。

22.2 推理与索引

Query 和 Document 使用显式角色。
应用托管模型的 Tokenizer、Pooling、归一化、精度和维度全部来自固定 Manifest。
超长输入不会被 GoodBuddy 静默截断。
Fingerprint 任一兼容字段变化后，旧向量不参与当前召回。
384 维向量继续以 Float32 和有效模长保存。
模型切换期间的活动任务按确认语义取消，不会混合两个 Provider。
新重建失败不破坏同一 Fingerprint 的上一版完整索引。

22.3 安全与交付

Renderer 不读取模型目录、知识数据库或长期凭据。
��型下载、导入和启动都验证 Manifest、大小和 SHA-256。
ZIP 导入拒绝路径穿越、符号链接、可执行文件和超限内容。
Utility Process 不监听端口、不继承无关密钥，应用退出时正常终止。
六个发布目标分别完成原生安装、模型加载、推理、取消和退出验证。
模型权重不出现在 GoodBuddy 安装包或仓库中。

22.4 工程验证

源代码实施后必须通过：

npm test
npm run typecheck
npm run lint
npm run build

真实本地模型评测、Ollama 和云端调用使用独立门控命令，只有在模型已安装且用户明确授权时运行。

23. 参考资料

IBM Granite 97M Multilingual R2 模型卡： https://huggingface.co/ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2
IBM Granite Embedding Multilingual R2 说明： https://huggingface.co/blog/ibm-granite/granite-embedding-multilingual-r2
IBM Granite Embedding 模型仓库： https://github.com/ibm-granite/granite-embedding-models
BGE v1/v1.5 文档： https://bge-model.com/bge/bge_v1_v1.5.html
BGE Small Chinese v1.5 模型卡： https://huggingface.co/BAAI/bge-small-zh-v1.5
Ollama Embeddings： https://docs.ollama.com/capabilities/embeddings
Ollama Embed API： https://docs.ollama.com/api/embed
Ollama OpenAI 兼容 API： https://docs.ollama.com/api/openai-compatibility
Ollama Qwen3-Embedding： https://ollama.com/library/qwen3-embedding
Ollama BGE-M3： https://ollama.com/library/bge-m3

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