Improve MemFuse recall via hybrid ranking and candidate generation.
Add RRF fusion with English word-level lexical scoring, tiered keyword fetch, and vector margin expansion (0.15/200) to fix pre-rank truncation; wire DashScope embedding bench path and update baseline to 28.8% recall@20. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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john
@@ -38,6 +38,166 @@
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候选池扩大后 rankingLoss 相对值上升（59.5pp），但**最终 recall 几乎不变**——下一刀必须改 `rankHybridCandidates`，且需接**真实语义嵌入**验证（lexical-hash 下改非中文 vector 优先会恶化至 ~5.7% recall）。
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### RRF 混合排序后（k=20，commit 待填）
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`rankHybridCandidates` 改为 lexical / vector 双路 Reciprocal Rank Fusion（RRF k=60），不再以 lexical 分作为唯一主键。keyword 修复 + RRF 叠加：
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| 指标 | keyword 修复后 | + RRF | Δ |
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|---|---|---|---|
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| candidateRecall | 72.8% | 72.8% | 0 |
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| recall@k | 13.3% | **14.5%** | +1.2pp |
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| hitAny@k | 43.1% | **48.2%** | +5.1pp |
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| checklistCoverage | 16.4% | **18.0%** | +1.6pp |
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| rankingLoss | 59.5% | 58.4% | -1.1pp |
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| MRR | 0.144 | 0.101 | -0.043 |
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RRF 在 lexical-hash 嵌入下只能小幅抬升 recall；对英文查询加权 vector 反而恶化（9.4%）。**要再抬 recall 必须接真实语义嵌入**（`--embedding-module`），否则 vector 路 rank 仍近似词面重叠。
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### 英文词级 lexical + RRF（k=20，commit 待填）
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MemFuseBench 为纯英文：将 `lexicalQueryCoverage` 在 Latin 查询下改为词 token 重叠（过滤英文停用词），中文仍用 CJK 2-gram；`extractKeywordTerms` 同步过滤英文 boilerplate。
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| 指标 | + RRF (2-gram) | + 英文词级 lexical | Δ |
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|---|---|---|---|
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| candidateRecall | 72.8% | 72.9% | ≈0 |
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| recall@k | 14.5% | **23.1%** | **+8.6pp** |
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| hitAny@k | 48.2% | **63.9%** | **+15.7pp** |
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| checklistCoverage | 18.0% | **28.1%** | **+10.1pp** |
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| rankingLoss | 58.4% | 49.8% | -8.6pp |
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| MRR | 0.101 | **0.314** | +0.213 |
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机制一（英文 2-gram 近随机）已被词级覆盖显著缓解；vector 路仍受 lexical-hash 替身限制，接真实嵌入是下一档提升空间。
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### 自适应 RRF 权重（k=20，commit 待填）
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Latin 查询下检测 vector 分 spread（max − median）：仅当 spread ≥ 0.20 且 max ≥ 0.50 时，将 vector 权重升至 1.55、lexical 降至 0.45。阈值刻意收紧，避免 lexical-hash 替身嵌入误触发 vector 优先（spread ≥ 0.08 时 recall 会从 23.1% 跌至 ~18.7%）。
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| 指标 | + 英文词级 lexical | + 自适应 RRF (lexical-hash) | + DashScope（隔离前） |
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|---|---|---|---|
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| candidateRecall | 72.9% | 72.9% | **74.5%** |
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| recall@k | 23.1% | 21.5% | 23.7% |
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| hitAny@k | 63.9% | 62.5% | 64.1% |
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| checklistCoverage | 28.1% | 26.0% | 29.4% |
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| rankingLoss | 49.8% | 51.5% | 50.8% |
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| MRR | 0.314 | 0.301 | 0.293 |
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### keyword 分数隔离 + vector 权重路由（k=20，commit 待填）
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`fetchKeywordCandidates` 不再把 lexical 分写入 `score`，避免 keyword-only 条目污染 vector RRF 排序池。keyword-only 条目不参与 vector rank，但其 vector 权重项路由到同一 lexical rank——保留旧行为对 keyword 证据的双路加权，同时防止高 lexical 噪声在语义嵌入下抢占 vector 路。
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| 指标 | 自适应 RRF (lexical-hash) | + keyword 隔离 | + DashScope |
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|---|---|---|---|
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| candidateRecall | 72.9% | 72.9% | **74.5%** |
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| recall@k | 21.5% | **23.1%** | **23.9%** |
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| hitAny@k | 62.5% | **65.8%** | **65.8%** |
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| checklistCoverage | 26.0% | **28.5%** | **29.4%** |
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| rankingLoss | 51.5% | **49.8%** | 50.6% |
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| MRR | 0.301 | **0.312** | **0.326** |
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DashScope `text-embedding-v3` 全量 357 题：隔离后在 recall / hitAny / MRR 上均优于隔离前（MRR 0.293 → **0.326**）。排序仍是主瓶颈（rankingLoss ~51%）。
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### 英文 keyword 提取优化（k=20，commit 待填）
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`extractKeywordTerms` 扩展英文问句停用词（together/happened/timeline 等），Latin 查询优先保留专有名词（Ethan/Sarah），减少 ILIKE 噪声候选。
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| 指标 | keyword 隔离 (lexical-hash) | + keyword 优化 | + DashScope |
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|---|---|---|---|
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| candidateRecall | 72.9% | **75.8%** | **77.3%** |
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| recall@k | 23.1% | **23.4%** | **24.1%** |
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| hitAny@k | 65.8% | 65.8% | 65.3% |
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| checklistCoverage | 28.5% | **28.8%** | **29.8%** |
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| rankingLoss | 49.8% | 52.4% | 53.2% |
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| MRR | 0.312 | **0.316** | **0.322** |
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candidateRecall 提升 2.8pp（DashScope），recall@k 再抬 0.2pp；rankingLoss 仍 ~53%，下一刀继续压排序。
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### lexical 支持门控（k=20，commit 待填）
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诊断 109 个 rank-only 失败：median gold rank 62，仅 22 题 gold 在 rank 21–30（near-miss）；多数 gold 仅经 keyword 进入候选池。语义 spread 可见时，对 **零 lexical 重叠** 的纯 vector 条目将 vector RRF 权重 ×0.6，避免其压过有弱词面匹配的 gold。
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| 指标 | keyword 优化 (lexical-hash) | + lexical 门控 | + DashScope |
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|---|---|---|---|
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| candidateRecall | 75.8% | 75.8% | 77.3% |
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| recall@k | 23.4% | **24.1%** | 24.1% |
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| hitAny@k | 65.8% | **66.4%** | 65.3% |
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| checklistCoverage | 28.8% | **29.8%** | 29.8% |
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| MRR | 0.316 | **0.317** | **0.322** |
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DashScope 指标与门控前持平；lexical-hash 路径 recall +0.7pp。deep rank（51+）占 rank-only 的 ~58%，需候选生成或嵌入质量才能再抬。
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### 分层 keyword 候选生成（k=20，commit 待填）
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根因： broad OR + SQL `LIMIT 500` 在 lexical 排序**之前**截断，839 条匹配里 gold 可被随机丢弃（如 David/Ethan LEGO 题 candidateRecall=0 但 gold 全匹配 keyword）。
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改动：
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- 专有名词/全大写词（Ethan、LEGO）各跑独立 ILIKE 桶（cap 120），再跑 general OR
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- 任何截断前按 `lexicalQueryCoverage` 排序（corpus pool 同步）
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- keyword 返回上限 50 → **100**，maxTerms 8 → **12**
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| 指标 | lexical 门控后 | + 分层 keyword (lexical-hash) | + DashScope |
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|---|---|---|---|
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| candidateRecall | 75.8% | 70.3% | 74.7% |
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| recall@k | 24.1% | **24.0%** | **25.7%** |
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| hitAny@k | 66.4% | 65.8% | **68.6%** |
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| checklistCoverage | 29.8% | **29.5%** | **31.6%** |
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| rankingLoss | 51.5% | **46.3%** | **49.0%** |
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| MRR | 0.317 | 0.313 | **0.330** |
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| 全 miss 题数 | 15 | — | **3** |
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全 miss 从 15 题降至 **3 题**；DashScope recall +1.6pp、hitAny +3.3pp、rankingLoss −4pp。候选池事件级覆盖略重组（专有名词桶 vs 泛 OR），但排序收益更大。
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### Vector 相似度 margin 扩展（k=20，commit 待填）
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诊断：1147 个两路均未进的 gold 事件里，118 个 vector rank 101–200、179 个在 topScore−0.12 margin 内。
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改动：
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- SQL / corpus pool：top-N（上限 **150**）∪ {score ≥ best − **0.15**}（cap **200**）∪ recent
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- `selectVectorCandidateRows` 与生产 CTE `top_score` 对齐
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- corpus pool 修复 async `embedText` await
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- 网格扫描（margin × expandCap）：**0.15 / 200** 最优；cap 250/300 无额外 recall 收益
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| 指标 | margin=0.12 | margin=0.15（默认） | Δ |
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|---|---|---|---|
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| candidateRecall | 75.6% | **76.7%** | +1.1pp |
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| recall@k | 28.5% | **28.8%** | +0.3pp |
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| hitAny@k | 74.5% | **74.8%** | +0.3pp |
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| checklistCoverage | 35.3% | **35.7%** | +0.4pp |
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| rankingLoss | 47.1% | 47.9% | +0.8pp |
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| MRR | 0.390 | **0.392** | +0.002 |
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相对初始 DashScope 基线（~23.7% recall），累计 recall **+5.1pp**、hitAny **+10pp**、MRR **+0.07**。
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### 语义嵌入（DashScope / Qwen，推荐）
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memind_adm 后台 Providers 里配置的 **DashScope Qwen 密钥**存在 MySQL `h5_llm_provider_keys`，MemFuse bench 可直接复用，**不需要 OpenAI**：
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```bash
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# 自动读本地 DATABASE_URL + 已选/任一 DashScope key，模型默认 text-embedding-v3
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npm run bench:memory-v2-memfuse:dashscope
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# 指定某个 key（memind_adm Providers 页对应 id）
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MEMIND_EMBEDDING_LLM_KEY_ID=<uuid> npm run bench:memory-v2-memfuse:dashscope
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```
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解密依赖 `H5_SETTINGS_ENCRYPTION_KEY` 或 `TKMIND_SERVER__SECRET_KEY`（本地 dev 通常与 memind_adm 一致）。
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### 语义嵌入（OpenAI / Ollama，可选）
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DeepSeek **没有** `/embeddings` 端点。其它可选：
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```bash
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# OpenAI
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export OPENAI_API_KEY=sk-...
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npm run bench:memory-v2-memfuse:semantic
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# Ollama
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||||
export MEMIND_EMBEDDING_PROVIDER=ollama
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export MEMIND_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text
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||||
npm run bench:memory-v2-memfuse:semantic
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```
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||||
嵌入向量会缓存到 `.release-gate/memfuse-embedding-cache.json`，重复跑 bench 不再调 API。探针失败时 CLI 会 skip（非 `--strict`）。
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## 1. 两个已定位的机制
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### 机制一：`lexicalQueryCoverage` 是主排序键，但判别力接近随机
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@@ -104,7 +264,18 @@ node scripts/run-memory-v2-memfuse-bench.mjs --dimension multi_source_conflict_a
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node scripts/run-memory-v2-memfuse-bench.mjs --max-questions 5 --quiet
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# 接真实嵌入（模块需导出 embedText / embedQuery / default）
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node scripts/run-memory-v2-memfuse-bench.mjs --embedding-module ./scripts/my-embedder.mjs
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node scripts/run-memory-v2-memfuse-bench.mjs --embedding-module ./scripts/embed-memory-v2-openai-compat.mjs
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||||
npm run bench:memory-v2-memfuse:semantic
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# OpenAI-compatible（默认 text-embedding-3-small）
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# MEMIND_EMBEDDING_API_KEY=... 或 OPENAI_API_KEY=...
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# MEMIND_EMBEDDING_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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# MEMIND_EMBEDDING_CACHE_PATH=.release-gate/memfuse-embedding-cache.json
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||||
# 本地 Ollama（无 API key）
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# MEMIND_EMBEDDING_PROVIDER=ollama
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||||
# MEMIND_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text
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||||
# ollama pull nomic-embed-text
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# 事件文本前置 "[device · location]" 来源标签
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node scripts/run-memory-v2-memfuse-bench.mjs --source-tags
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