Grok Build · 記憶檢索

從檔案變更到混合排序

查詢前先同步髒檔案，再結合 FTS5 BM25 與可選的 sqlite-vec KNN。合併分數經過時間衰減、來源權重與存取增益，最後可選擇啓用 MMR 多樣性重排。

課程目標按真實順序複述 sync-on-search、FTS、embedding、KNN、合併加權與 MMR，並能説明 embedding 失敗和 MMR 關閉時各自發生什麼。

核心視覺 · 完整檢索路徑

教學化結構圖：失敗分支回到 FTS-only；MMR 是 opt-in，預設不會重排。

流水綫中的真實機制

01 · SYNC

查詢前同步

MemoryFileWatcher 累積變化的 Markdown 路徑。backend 在 search 開始時重新索引新增或修改檔案，並刪除已移除檔案的舊 chunk。

02 · FTS

BM25 候選

先執行普通 FTS，再補充 global 與 workspace 來源查詢，降低 session 數量過多造成的擠出。

03 · VECTOR

可選 KNN

僅在 sqlite-vec 與 provider 可用時嵌入 query。embedding 報錯會記錄 warning，並傳入 None 繼續 FTS-only。

04 · SCORE

歸一化與合併

BM25 分數與向量 L2 距離分別歸一化。雙路命中時按權重合並，同時保證結果不低於該 chunk 的 FTS 分數。

05 · WEIGHT

時間與來源

session 按半衰期指數衰減，global 與 workspace 視為 evergreen。隨後乘 source weight 與適度的 access boost。

06 · DIVERSITY

可選 MMR

開啓後按相關性與 snippet 的 Jaccard 差異做貪心重排。最後截斷到 max_results。

兩個容易誤讀的開關

Embedding 失敗

向量路徑停止，FTS 結果仍進入 hybrid_search_merge。頁面或調用方無需把 embedding 故障當成整次搜索失敗。

fallback = FTS-only

MMR 預設狀態

MmrConfig::default() 設定 enabled: false 與 lambda: 0.7。0.7 只在顯式開啓 MMR 後生效。

enabled = false

真實源碼證據

crates/codegen/xai-grok-memory/src/search.rs · 第 146 至 190 行節選

pub async fn hybrid_search(
    index: &MemoryIndex,
    embedding_provider: Option<&dyn EmbeddingProvider>,
    query: &str,
    config: &MemorySearchConfig,
) -> Result<Vec<SearchResult>, Box<dyn std::error::Error>> {
    let candidate_limit = config.max_results * 3;
    let mut fts_results =
        index.search_fts(query, candidate_limit).unwrap_or_default();
    /* 补充 evergreen FTS 候选的源码在此处 */

    let vec_available = index.vec_available();
    let query_embedding = if vec_available {
        if let Some(provider) = embedding_provider {
            match provider.embed_batch(&[query]).await {
                Ok(embeddings) if !embeddings.is_empty() =>
                    Some(embeddings.into_iter().next().unwrap()),
                Ok(_) => None,
                Err(e) => {
                    tracing::warn!(error = %e,
                        "embedding query failed, falling back to FTS-only");
                    None
                }
            }
        } else { None }
    } else { None };

    hybrid_search_merge(index, fts_results, query_embedding.as_deref(), config)
}

crates/codegen/xai-grok-memory/src/backend.rs：search() 中執行 watcher 同步與查詢 crates/codegen/xai-grok-memory/src/watcher.rs：MemoryFileWatcher crates/codegen/xai-grok-memory/src/mmr.rs：mmr_rerank crates/codegen/xai-grok-config-types/src/memory.rs：MmrConfig 預設值

源碼快照説明：依據本地倉庫 grok-build-main，核對日期 2026-07-17。程式碼塊保留真實函式與分支，唯一的摺疊處已用註釋説明；流程圖明確標為教學化結構圖。

課堂練習

推演一次降級查詢

假設 watcher 發現一個檔案被修改，query embedding 隨後失敗，MMR 保持預設配置。請按順序寫出索引更新、候選生成、加權排序與最終截斷，並標出沒有發生的兩個步驟。

Takeaway：記憶檢索具備可降級與可同步兩條關鍵保障。FTS 始終提供基礎候選，向量搜索按可用性增強；時間衰減和來源權重調整排序；MMR 需要顯式開啓；watcher 讓外部 Markdown 修改在下一次查詢前進入索引。