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Embedding投影与向量检索索引

这条链路和文本索引有什么不同​

文本 BM25 索引拿到当前内容后可以直接分词写入；Embedding 索引还要调用模型，把每段 L1/L2 内容变成固定维度的向量。模型调用会超时、失败，返回的 profile、revision、dimension 也可能变，所以它不能简单套一层“读事件、写文件”。

这套实现把向量构建拆成几个可以恢复的小步骤：

  1. 读取 DOCUMENT 模型配置，确定 document embedding space。
  2. 用快照首页确定 snapshotWatermark，分批扫描 L1/L2 当前项。
  3. 每页逐条调用模型并写入候选 generation，成功后保存 cursor 和处理数量。
  4. 快照完成后，从快照水位之后连续追平 projection_change。
  5. 检查候选水位、文档数和 embedding space，最后切换 active generation。
  6. 查询侧使用 QUERY space 生成查询向量，确认它和文档 space 兼容，再进入 HNSW 查询。

Embedding 投影的快照、追平与激活

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