autosnippet/dist/lib/agent/memory/MemoryEmbeddingStore.d.ts

Extract code patterns into a knowledge base for AI coding assistants

/**
 * MemoryEmbeddingStore — 向量嵌入的 JSON sidecar 存储
 *
 * 将 Agent Memory 的向量嵌入从 SQLite BLOB 迁移到独立 JSON 文件，
 * 与 Knowledge 侧 HNSW `.asvec` 的设计理念对齐：
 * **结构化数据存 SQLite，向量存独立文件。**
 *
 * 设计:
 *   - 内存 Map<id, number[]> 缓存，启动时一次性加载
 *   - 写入时更新内存 + debounced flush 到 JSON
 *   - 崩溃丢失可通过 embedAllMemories() backfill 恢复
 *
 * 文件位置: .autosnippet/context/memory_embeddings.json
 *
 * @module MemoryEmbeddingStore
 */
export declare class MemoryEmbeddingStore {
    #private;
    /**
     * @param projectRoot 项目根目录
     * @param opts.filePath 覆盖默认文件路径 (测试用)
     */
    constructor(projectRoot: string, opts?: {
        filePath?: string;
    });
    /** 获取单条 embedding */
    get(id: string): number[] | null;
    /** 设置单条 embedding */
    set(id: string, embedding: number[]): void;
    /** 批量设置 embeddings */
    batchSet(entries: Array<{
        id: string;
        embedding: number[];
    }>): number;
    /** 删除单条 embedding */
    delete(id: string): boolean;
    /** 检查是否有 embedding */
    has(id: string): boolean;
    /** 返回所有缺少 embedding 的 ID (给定候选 ID 列表) */
    getMissingIds(candidateIds: string[]): string[];
    /** 缓存大小 */
    get size(): number;
    /** 清除所有 embeddings (用于重建) */
    clear(): void;
    /** 立即刷写到磁盘 (shutdown / 测试用) */
    flushSync(): void;
    /** GC: 移除不在给定 ID 集合中的 embeddings */
    gc(activeIds: Set<string>): number;
}