my-vault/01_Projects/AI-Development/Obsidian Agent/vault-memory/architecture.md

title, created

title	created
架构设计	2026-02-25

架构设计

设计目标

1. 不使用本地 embedding 模型（避免常驻 Ollama）
2. 向量与元数据留在本地 PostgreSQL（数据可控）
3. 基于 Git 变更做增量 upsert/delete（避免全量重建）
4. 强一致：删除/重命名后不允许幽灵向量残留
5. 安全：敏感内容不入检索库，检索结果具备 Prompt 注入防护

双层记忆模型

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Claude Agent (agent-with-memory.sh)        │
│                                             │
│  Layer B: MEMORY.md (偏好/事实/约束)         │
│  Layer A: pgvector 语义检索结果              │
└─────────────────────────────────────────────┘
         ↑                    ↑
   Claude Code           query_pgvector.py
   MEMORY.md             PostgreSQL + pgvector
                              ↑
                    incremental_ingest.py
                              ↑
                    git post-commit hook
                              ↑
                    Obsidian Vault (.md files)

Layer A：文档语义记忆

• Embedding：OpenRouter API（openai/text-embedding-3-small，dim=1536）
• 存储：本地 PostgreSQL + pgvector 扩展
• 数据源：01_Projects/、02_Areas/
• 排除：00_Inbox/、04_Archive/、Infrastructure/、Home-Automation/
• 触发：git post-commit hook → 异步 incremental_ingest.py

Layer B：事实与偏好记忆

• 来源：Claude Code MEMORY.md（查询时动态读取）
• 用途：用户偏好、约束、近期状态

组件职责

文件	职责
index_common.py	共享工具：环境加载、DB 连接、Embedding API、排除逻辑、跨平台锁
blacklist.py	排除规则：路径模式、文件名关键词、敏感内容特征
ingest_vault.py	全量重建索引，清理过期条目
incremental_ingest.py	解析 git diff-tree 输出，处理 A/M/D/R 事件
query_pgvector.py	余弦相似度检索，返回 <retrieved_context> 块
install-hook.sh	向 .git/hooks/post-commit 追加异步索引触发器
agent-with-memory.sh	合并 A+B 层上下文，启动带记忆的 claude 会话
schema.sql	DB schema：memory_primary（向量）、memory_secure_audit（隔离审计）

数据库 Schema

-- 主检索表
memory_primary (
  id           TEXT PRIMARY KEY,   -- vault 相对路径
  source       TEXT,               -- 同 id，用于上下文注入显示
  content      TEXT,               -- 完整 markdown 文本
  content_hash TEXT,               -- sha256，用于变更检测
  embedding    VECTOR(1536),       -- ivfflat 余弦索引
  updated_at   TIMESTAMPTZ
)

-- 敏感文件审计表
memory_secure_audit (
  id         TEXT PRIMARY KEY,
  source     TEXT,
  risk       TEXT,                 -- 'excluded_or_sensitive'
  updated_at TIMESTAMPTZ
)

索引：ivfflat (embedding vector_cosine_ops) WITH (lists = 100)

增量同步流程

git commit
  └── post-commit hook（nohup，不阻塞提交）
        └── incremental_ingest.py --changes-file <tmp>
              ├── 解析 git diff-tree 输出（A/M/T/D/R）
              ├── 获取 index_lock（跨平台文件锁）
              └── 逐事件处理：
                    A/M/T → upsert_file()
                    D     → DELETE from both tables
                    R     → DELETE old, upsert_file(new)

安全策略

1. 路径精确匹配：按 Path.parts 做目录排除，非子串匹配
2. 单命中隔离：任一敏感特征命中即隔离到 memory_secure_audit
3. 强一致删除：D/R 事件先删旧 ID，再处理新路径
4. 单写者锁：跨平台文件锁串行化所有索引写操作
5. 只读上下文注入：检索结果包装为 <retrieved_context> 标签，明确标注为非指令
6. 长度截断：注入前全局 max_chars=2500

关键权衡

优点	代价
不跑本地模型，设备压力低	Markdown 文本发送到 OpenRouter（非纯本地隐私）
向量在本地 DB，数据控制力强	依赖网络与 API 可用性
与现有 Git 工作流兼容	需配置 API key 与限流/重试策略