Version: 0.9.14.dev.260410

后端：
  1. LLM 客户端从 newAgent/llm 提升为 infra/llm 基础设施层
     - 删除 backend/newAgent/llm/（ark.go / ark_adapter.go / client.go / json.go）
     - 等价迁移至 backend/infra/llm/，所有 newAgent node 与 service 统一改引用 infrallm
     - 消除 newAgent 对模型客户端的私有依赖，为 memory / websearch 等多模块复用铺路
  2. RAG 基础设施完成可运行态接入（factory / runtime / observer / service 四层成型）
     - 新建 backend/infra/rag/factory.go / runtime.go / observe.go / observer.go /
  service.go：工厂创建、运行时生命周期、轻量观测接口、检索服务门面
     - 更新 infra/rag/config/config.go：补齐 Milvus / Embed / Reranker 全部配置项与默认值
     - 更新 infra/rag/embed/eino_embedder.go：增强 Eino embedding 适配，支持 BaseURL / APIKey 环境变量 / 超时 /
  维度等参数
     - 更新 infra/rag/store/milvus_store.go：完整实现 Milvus 向量存储（建集合 / 建 Index / Upsert / Search /
  Delete），支持 COSINE / L2 / IP 度量
     - 更新 infra/rag/core/pipeline.go：适配 Runtime 接口，Pipeline 由 factory 注入而非手动拼装
     - 更新 infra/rag/corpus/memory_corpus.go / vector_store.go：对接 Memory 模块数据源与 Store 接口扩展
  3. Memory 模块从 Day1 骨架升级为 Day2 完整可运行态
     - 新建 memory/module.go：统一门面 Module，对外封装 EnqueueExtract / ReadService / ManageService / WithTx /
  StartWorker，启动层只依赖这一个入口
     - 新建 memory/orchestrator/llm_write_orchestrator.go：LLM 驱动的记忆抽取编排器，替代原 mock 抽取
     - 新建 memory/service/read_service.go：按用户开关过滤 + 轻量重排 + 访问时间刷新的读取链路
     - 新建 memory/service/manage_service.go：记忆管理面能力（列出 / 软删除 / 开关读写），删除同步写审计日志
     - 新建 memory/service/common.go：服务层公共工具
     - 新建 memory/worker/loop.go：后台轮询循环 RunPollingLoop，定时抢占 pending 任务并推进
     - 新建 memory/utils/audit.go / settings.go：审计日志构造、用户设置过滤等纯函数
     - 更新 memory/model/item.go / job.go / settings.go / config.go / status.go：补齐 DTO 字段与状态常量
     - 更新 memory/repo/item_repo.go / job_repo.go / audit_repo.go / settings_repo.go：补齐 CRUD 与查询能力
     - 更新 memory/worker/runner.go：Runner 对接 Module 与 LLM 抽取器，任务状态机完整化
     - 更新 memory/README.md：同步模块现状说明
  4. newAgent 接入 Memory 读取注入与工具注册依赖预埋
     - 新建 service/agentsvc/agent_memory.go：定义 MemoryReader 接口 + injectMemoryContext，在 graph
  执行前统一补充记忆上下文
     - 更新 service/agentsvc/agent.go：新增 memoryReader 字段与 SetMemoryReader 方法
     - 更新 service/agentsvc/agent_newagent.go：调用 injectMemoryContext 注入 pinned block，检索失败仅降级不阻断主链路
     - 更新 newAgent/tools/registry.go：新增 DefaultRegistryDeps（含 RAGRuntime），工具注册表支持依赖注入
  5. 启动流程与事件处理器接线更新
     - 更新 cmd/start.go：初始化 RAG Runtime → Memory Module → 注册事件处理器 → 启动 Worker 后台轮询
     - 更新 service/events/memory_extract_requested.go：改用 memory.Module.WithTx(tx) 统一门面，事件处理器不再直接依赖
  repo/service 内部包
  6. 缓存插件与配置同步
     - 更新 middleware/cache_deleter.go：静默忽略 MemoryJob / MemoryItem / MemoryAuditLog / MemoryUserSetting
  等新模型，避免日志刷屏；清理冗余注释
     - 更新 config.example.yaml：补齐 rag / memory / websearch 配置段及默认值
     - 更新 go.mod / go.sum：新增 eino-ext/openai / json-patch / go-openai 依赖
  前端：无 仓库：无

backend/infra/rag/embed/eino_embedder.go

@@ -3,19 +3,97 @@ package embed
 import (
 	"context"
 	"errors"
+	"strings"
+	"time"
+
+	openaiembedding "github.com/cloudwego/eino-ext/libs/acl/openai"
+	einoembedding "github.com/cloudwego/eino/components/embedding"
 )
 
-// EinoEmbedder 是 Eino embedding 的占位实现。
+// EinoConfig 描述 Eino embedding 运行参数。
+type EinoConfig struct {
+	APIKey    string
+	BaseURL   string
+	Model     string
+	TimeoutMS int
+	Dimension int
+}
+
+// EinoEmbedder 是基于 Eino 的 embedding 适配器。
 //
 // 说明：
-// 1. 本轮先占位接口，避免过早耦合具体 Provider；
-// 2. 后续接入真实 embedding 时，只替换此文件内部实现。
-type EinoEmbedder struct{}
-
-func NewEinoEmbedder() *EinoEmbedder {
-	return &EinoEmbedder{}
+// 1. 对 infra/rag 暴露统一 []float32 结果，屏蔽 Eino/OpenAI 兼容实现细节；
+// 2. 超时由该适配器自身收口，避免业务侧每次调用都手写超时控制；
+// 3. 当前底层走 Eino Ext 的 OpenAI 兼容 embedding client，便于接 Ark/OpenAI 兼容接口。
+type EinoEmbedder struct {
+	client    einoembedding.Embedder
+	model     string
+	timeout   time.Duration
+	dimension int
 }
 
-func (e *EinoEmbedder) Embed(_ context.Context, _ []string, _ string) ([][]float32, error) {
-	return nil, errors.New("eino embedder is not implemented yet")
+func NewEinoEmbedder(ctx context.Context, cfg EinoConfig) (*EinoEmbedder, error) {
+	if strings.TrimSpace(cfg.APIKey) == "" {
+		return nil, errors.New("eino embedder api key is empty")
+	}
+	if strings.TrimSpace(cfg.Model) == "" {
+		return nil, errors.New("eino embedder model is empty")
+	}
+
+	clientCfg := &openaiembedding.EmbeddingConfig{
+		APIKey:  strings.TrimSpace(cfg.APIKey),
+		BaseURL: strings.TrimSpace(cfg.BaseURL),
+		Model:   strings.TrimSpace(cfg.Model),
+	}
+	if cfg.Dimension > 0 {
+		clientCfg.Dimensions = &cfg.Dimension
+	}
+
+	client, err := openaiembedding.NewEmbeddingClient(ctx, clientCfg)
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+
+	timeout := 1200 * time.Millisecond
+	if cfg.TimeoutMS > 0 {
+		timeout = time.Duration(cfg.TimeoutMS) * time.Millisecond
+	}
+
+	return &EinoEmbedder{
+		client:    client,
+		model:     strings.TrimSpace(cfg.Model),
+		timeout:   timeout,
+		dimension: cfg.Dimension,
+	}, nil
+}
+
+func (e *EinoEmbedder) Embed(ctx context.Context, texts []string, _ string) ([][]float32, error) {
+	if e == nil || e.client == nil {
+		return nil, errors.New("eino embedder is not initialized")
+	}
+	if len(texts) == 0 {
+		return nil, nil
+	}
+
+	callCtx := ctx
+	cancel := func() {}
+	if e.timeout > 0 {
+		callCtx, cancel = context.WithTimeout(ctx, e.timeout)
+	}
+	defer cancel()
+
+	vectors, err := e.client.EmbedStrings(callCtx, texts, einoembedding.WithModel(e.model))
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+
+	result := make([][]float32, 0, len(vectors))
+	for _, vector := range vectors {
+		converted := make([]float32, len(vector))
+		for i, value := range vector {
+			converted[i] = float32(value)
+		}
+		result = append(result, converted)
+	}
+	return result, nil
 }