Losita
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Version: 0.9.16.dev.260413
后端：
1. RAG embedding 接入修正，并兼容 Ark 多模态 embedding 链路
- 更新 backend/infra/rag/embed/eino_embedder.go：文本 embedding 继续走 Eino OpenAI 兼容链路；`doubao-embedding-vision-*` 模型切到 Ark 原生 `/embeddings/multimodal`
- 增加 embedding baseURL 归一化：兼容把 `.../embeddings` 或 `.../embeddings/multimodal` 误填进配置的情况，统一回退到 `/api/v3`
- 为第三方 embedding 调用增加 panic recover，避免向量检索/写入异常直接打崩主进程
2. RAG runtime / pipeline / store 稳定性加固，统一降级为 error 语义
- 更新 backend/infra/rag/runtime.go：runtime 对外入口增加 panic recover 与观测打点
- 更新 backend/infra/rag/core/pipeline.go：ingest / retrieve 编排边界增加 panic recover
- 更新 backend/infra/rag/retrieve/vector_retriever.go：向量检索边界补充 panic recover
- 更新 backend/infra/rag/store/milvus_store.go、backend/infra/rag/store/inmemory_store.go：补齐未初始化保护，避免 nil 依赖直接异常退出
3. RAG embedding 配置口径与普通 LLM 链路对齐
- 更新 backend/infra/rag/factory.go：RAG embedding API Key 不再走 `apiKeyEnv` 间接映射，统一直接读取 `ARK_API_KEY`
- 更新 backend/infra/rag/config/config.go：删除 `rag.embed.apiKeyEnv` 配置字段，收敛配置分叉
- 更新 backend/config.example.yaml：示例配置切到当前联调口径，保持 `rag.enabled=true`、`memory.rag.enabled=true`，并对齐 Milvus / embed 配置
4. Memory + RAG 联调链路可运行态修正
- 当前已验证 memory 抽取写库、RAG ingest 写入 Milvus、后续语义召回链路可继续联调
- 检索失败场景已从“直接 panic”收敛为“记录日志并降级”，不再阻断主聊天链路
前端：无
仓库：无
undo：
1. 增删改查的 mysql 记忆去重没实现
2. 提取用户话为记忆的过滤机制不足，有点无脑
3. RAG 召回也有问题
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