17 Mar, 2026
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2. 抽象出可复用的 embedding Redis 缓存类（图文共用） 详细： 1. embedding 缓存改为 BF16 存 Redis（读回恢复 FP32） 关键行为（按你给的流程落地） 写入前：FP32 embedding →（normalize_embeddings=True 时）L2 normalize → 转 BF16 → bytes（2字节/维，大端） → redis.setex 读取后：redis.get bytes → BF16 → 恢复 FP32（np.float32 向量） 变更点 新增 embeddings/bf16.py 提供 float32_to_bf16 / bf16_to_float32 encode_embedding_for_redis()：FP32 → BF16 → bytes decode_embedding_from_redis()：bytes → BF16 → FP32 l2_normalize_fp32()：按需归一化 修改 embeddings/text_encoder.py Redis value 从 pickle.dumps(np.ndarray) 改为 BF16 bytes 缓存 key 改为包含 normalize 标记：{prefix}:{n0|n1}:{query}（避免 normalize 开关不同却共用缓存） 修改 tests/test_embedding_pipeline.py cache hit 用例改为写入 BF16 bytes，并使用新 key：embedding:n1:cached-text 修改 docs/缓存与Redis使用说明.md embedding 缓存的 Key/Value 格式更新为 BF16 bytes + n0/n1 修改 scripts/redis/redis_cache_health_check.py embedding pattern 不再硬编码 embedding:*，改为读取 REDIS_CONFIG["embedding_cache_prefix"] value 预览从 pickle 解码改为 BF16 解码后展示 dim/bytes/dtype 自检 在激活环境后跑过 BF16 编解码往返 sanity check：bytes 长度、维度恢复正常；归一化向量读回后范数接近 1（会有 BF16 量化误差）。 2. 抽象出可复用的 embedding Redis 缓存类（图文共用） 新增 embeddings/redis_embedding_cache.py：RedisEmbeddingCache 统一 Redis 初始化（读 REDIS_CONFIG） 统一 BF16 bytes 编解码（复用 embeddings/bf16.py） 统一过期策略：写入 setex(expire_time)，命中读取后 expire(expire_time) 滑动过期刷新 TTL 统一异常/坏数据处理：解码失败或向量非 1D/为空/含 NaN/Inf 会删除该 key 并当作 miss 已接入复用 文本 embeddings/text_encoder.py 用 self.cache = RedisEmbeddingCache(key_prefix=..., namespace="") key 仍是：{prefix}:{query} 图片 embeddings/image_encoder.py 用 self.cache = RedisEmbeddingCache(key_prefix=..., namespace="image") key 仍是：{prefix}:image:{url_or_path}
13 Mar, 2026
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10 Mar, 2026
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09 Mar, 2026
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