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外观

中

内容 ​

内容 API 负责读取 L0/L1/L2 内容、写入文本，以及维护内容对应的语义和向量索引。

API 参考 ​

abstract() ​

读取 L0 摘要，不包括 OKF 文件头。目录摘要的默认字符上限为 256；字符数不等于 token 数。

参数

参数类型必填默认值说明
uristr是-Viking URI（必须是目录）

Python SDK

python
abstract = client.abstract(uri="viking://resources/docs/")
print(f"Abstract: {abstract}")
# Output: "Documentation for the project API, covering authentication, endpoints..."

TypeScript SDK

typescript
const abstract = await client.abstract("viking://resources/docs/");
console.log(abstract);

Go SDK

go
abstract, err := client.Abstract(ctx, "viking://resources/docs/")
if err != nil {
    return err
}
fmt.Println(abstract)

HTTP API

GET /api/v1/content/abstract?uri={uri}
bash
curl -X GET "http://localhost:1933/api/v1/content/abstract?uri=viking://resources/docs/" \
  -H "X-API-Key: your-key"

CLI

bash
ov abstract viking://resources/docs/

响应

json
{
  "status": "ok",
  "result": "Documentation for the project API, covering authentication, endpoints..."
}

overview() ​

读取 L1 概览，适用于目录，不包括 okf 文件头。

参数

参数类型必填默认值说明
uristr是-Viking URI（必须是目录）

Python SDK

python
overview = client.overview(uri="viking://resources/docs/")
print(f"Overview:\n{overview}")

TypeScript SDK

typescript
const overview = await client.overview("viking://resources/docs/");
console.log(overview);

Go SDK

go
overview, err := client.Overview(ctx, "viking://resources/docs/")
if err != nil {
    return err
}
fmt.Println(overview)

HTTP API

GET /api/v1/content/overview?uri={uri}
bash
curl -X GET "http://localhost:1933/api/v1/content/overview?uri=viking://resources/docs/" \
  -H "X-API-Key: your-key"

CLI

bash
ov overview viking://resources/docs/

响应

json
{
  "status": "ok",
  "result": "## docs/\n\nContains API documentation and guides..."
}

read() ​

读取 L0/L1/L2 文件完整文本内容。

参数

参数类型必填默认值说明
uristr是-Viking URI（如 viking://resources/docs/api.md）或 32 字符十六进制向量记录 id（由 stat() 返回）
offsetint否0起始行号（0 开始）
limitint否-1读取的行数，-1 表示读到结尾
rawbool否false返回未过滤 MEMORY_FIELDS 的原始存储内容；Python 中使用 client.read_raw(uri) 读取此格式。

说明

  • read() 只接受文件 URI。传入已存在的目录时返回 INVALID_ARGUMENT（HTTP 400）。HTTP 响应的 details 包含 expected: "file"、actual: "directory" 和目标 resource URI，客户端可据此改用目录列表接口，无需解析错误消息。
  • 除 Viking URI 外，还可以传入 stat() 返回的 32 字符十六进制文件 id。服务端通过向量索引查找对应 URI 并执行相同的权限校验。由于索引是异步生成的，新返回的 ID 可能暂时无法解析；对应向量记录被删除后，按 ID 查询也会失败。这两种情况下，服务端都会返回 NOT_FOUND，并提示数据可能尚未索引或已经删除。
  • 公开 URI 参数接受 resources、user 和 agent 作用域。访问 session 文件时，使用 viking://user/{user_id}/sessions/{session_id}/messages.jsonl，也可以使用向后兼容的 viking://session/{session_id}/messages.jsonl 别名。temp、queue 等内部作用域会返回 INVALID_URI。

Python SDK

python
content = client.read(uri="viking://resources/docs/api.md")
print(f"Content:\n{content}")

TypeScript SDK

typescript
const content = await client.read("viking://resources/docs/api.md", 0, -1);
console.log(content);

Go SDK

go
content, err := client.Read(ctx, "viking://resources/docs/api.md", 0, -1)
if err != nil {
    return err
}
fmt.Println(content)

HTTP API

GET /api/v1/content/read?uri={uri}
bash
curl -X GET "http://localhost:1933/api/v1/content/read?uri=viking://resources/docs/api.md" \
  -H "X-API-Key: your-key"

CLI

bash
ov read viking://resources/docs/api.md

响应

json
{
  "status": "ok",
  "result": "# API Documentation\n\nFull content of the file..."
}

write() ​

写入文件，并自动刷新相关语义与向量。

参数

参数类型必填默认值说明
uristr是-要写入的文件 URI
contentstr是-要写入的新内容
modestr否replacereplace 覆盖已有文件、缺失时创建；append 追加已有文件、缺失时创建；create 是 replace 的兼容别名
waitbool否false是否等待后台语义/向量刷新完成
tagsstring[]否未设置写入文件的显式检索标签，例如 ["team=search", "env=prod"]
tag_modestring否replace标签更新方式：replace 覆盖、append 按 key 合并、clear 清空已有标签且不要求传 tags

说明

  • replace、append 和作为兼容别名的 create 都会在目标缺失时创建文件；append 会以传入内容作为新文件的初始内容，其他情况下 create 与 replace 完全相同。目录始终会被拒绝。
  • 使用任意模式创建缺失文件时，都只允许以下文本类扩展名：.md、.txt、.json、.yaml、.yml、.toml、.py、.js、.ts。所有写入模式都会自动创建父目录。
  • 已存在的 .abstract.md / .overview.md 可以修改正文，但不能通过公共 API 创建；只提交正文时会保留现有 OKF metadata，提交完整 OKF 时 metadata 必须与存量值一致。未知 metadata 字段会静默丢弃。sidecar 正文写入只重建该目录实际存在的 L0/L1 向量，不触发语义重新生成。
  • 文件内容会在 API 返回前完成更新；wait 只控制是否等待语义/向量刷新完成。
  • 正文提交后，如果后续语义/向量任务入队失败，不会回滚已写正文；接口会返回错误，调用方应重试同一次 write 以重新派发派生维护。显式 write 始终重新提交最终字节，因此在向量索引暂时落后于文件时也能安全重试。
  • 公共 API 已不再接受 regenerate_semantics 或 revectorize；写入后会自动调度相关语义与向量处理。
  • 资源写入附带的父目录 L0/L1 刷新采用尽力更新：父目录锁冲突时跳过本次目录刷新，保留原文写入及文件自身的摘要、向量处理。跳过 L0/L1 写回时也跳过目录向量更新，不保证自动补刷；原文文件本身的锁冲突仍报错。提交任务前发现冲突时返回 semantic_status: "skipped"；后台运行期间的跳过记录在日志中，wait=true 也不保证父目录摘要更新。
  • 提供非空 tags 时，标签会在该文件首次向量 upsert 时写入，而非在处理完成后再单独更新。省略 tags，或显式传 tags: [] 配合 tag_mode: "replace"，都不会修改已有标签。使用 tag_mode: "clear" 可清空全部已有标签，且 clear 会忽略同时传入的标签值。

Python SDK

python
result = client.write(
    uri="viking://resources/docs/api.md",
    content="# Updated API\n\nFresh content.",
    mode="replace",
    options={"tags": ["team=search", "env=prod"], "tag_mode": "replace"},
)
print(result["root_uri"])

TypeScript SDK

typescript
await client.write("viking://resources/docs/new.md", "# New document\n", {
  tags: ["team=search", "env=prod"],
  tagMode: "replace",
});

Go SDK

go
result, err := client.Write(
    ctx,
    "viking://resources/docs/api.md",
    "# Updated API\n\nFresh content.",
    &openviking.WriteOptions{
        Mode: "replace",
        Tags: []string{"team=search", "env=prod"},
        TagMode: "replace",
    },
)
if err != nil {
    return err
}
fmt.Println(result["root_uri"])

HTTP API

POST /api/v1/content/write
bash
curl -X POST "http://localhost:1933/api/v1/content/write" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: your-key" \
  -d '{
    "uri": "viking://resources/docs/api.md",
    "content": "# Updated API\n\nFresh content.",
    "mode": "replace",
    "tags": ["team=search", "env=prod"],
    "tag_mode": "replace"
  }'

CLI

bash
ov write viking://resources/docs/api.md \
  --content $'# Updated API\n\nFresh content.' \
  --tags team=search,env=prod \
  --tag-mode replace

wait=true 且刷新完成时的响应

json
{
  "status": "ok",
  "result": {
    "uri": "viking://resources/docs/api.md",
    "root_uri": "viking://resources/docs",
    "context_type": "resource",
    "mode": "replace",
    "written_bytes": 29,
    "content_updated": true,
    "semantic_status": "complete",
    "vector_status": "complete",
    "queue_status": {
      "Semantic": {
        "processed": 1,
        "error_count": 0,
        "errors": []
      },
      "Embedding": {
        "processed": 2,
        "error_count": 0,
        "errors": []
      }
    }
  }
}

batch_write() ​

在一个 Resource 或 Memory 目录下写入多个文件；全部写完后，再统一刷新一次受影响的语义与向量索引。

参数

参数类型必填默认值说明
root_uristring是-包含所有写入目标的已存在 Resource 或 Memory 目录
operationsarray是-要校验并执行的文件写入
waitboolean否true是否等待语义/向量刷新
telemetryboolean/object否false是否返回操作遥测信息
processing_modestring否semantic_and_vectors整批统一的处理模式：semantic_and_vectors 或 vectors_only
defer_processingboolean否false只保存文件，不派发语义和向量处理；后处理由调用方安排

每个 operation 包含：

字段类型必填说明
uristring是位于 root_uri 下的目标文件 URI
contentstring条件必填UTF-8 文本；与 content_base64 必须且只能提供一个
content_base64string条件必填Base64 编码的字节；Memory 目标不支持
modestring否replace（默认）、append、create 或 upsert
tagsstring[]否-
tag_modestring否replace
aclobject否-

说明

  • 不设置 operation 数量、单文件大小或总内容大小的应用层上限。
  • 所有目标必须是 root_uri 下的文件、属于同一 context type，且 canonical URI 不能重复。
  • Resource 目标允许任意安全文件扩展名；Memory 目标仍使用文本扩展名白名单，且不接受二进制内容。
  • create、replace、upsert 是“写成请求最终正文”的兼容写法：文件存在时覆盖，缺失时创建。append 在文件存在时追加，文件缺失时以请求正文创建文件。
  • processing_mode 对整个 batch 生效，不能在不同 operation 中混用语义模式；vectors_only 不刷新父目录语义，只维护变化文件的向量。
  • tags、tag_mode 与 acl 按 operation 生效；tags 会随该文件首次向量 upsert 写入，clear 不要求传 tags 并会忽略同时传入的标签值。
  • 整批先获取所有目标文件的精确锁，再校验文件状态并写入；同一目录下不涉及相同文件的写入可以并行，重叠文件的写入或父目录删除、移动仍会冲突。未启用延迟模式时，异步处理持有文件锁直到关联工作结束，统一刷新受影响的 .overview.md / .abstract.md。
  • 资源父目录刷新与 write() 一样采用尽力更新：L0/L1 锁冲突时跳过目录刷新及对应目录向量更新，保留原文和文件自身的处理，不保证自动补刷。
  • 底层 I/O 中途失败时，本批次较早完成的写入仍可能已经可见。
  • 已存在的 .abstract.md / .overview.md 可以 replace 或 append；系统会保留并校验受保护的 OKF metadata，并只重建对应目录实际存在的 L0/L1 向量。
  • 响应体中，通过 semantic_status（queued、complete、deferred 或 skipped）表达按直接父目录聚合的状态；只有所有父目录都未入队时才为 skipped，某一个目录因锁冲突跳过不会掩盖其他目录已入队的工作。vector_status 表达变化文件的向量维护状态。
  • 若正文已提交但异步刷新入队失败，正文不会回滚。可使用相同最终正文通过 replace、create 或 upsert 重写；不要直接重放已经成功过的 append，否则会重复追加。

Python SDK

python
result = client.batch_write(
    root_uri="viking://resources/wiki",
    operations=[
        {
            "uri": "viking://resources/wiki/new.md",
            "content": "# 新页面\n",
            "mode": "upsert",
        },
        {
            "uri": "viking://resources/wiki/existing.md",
            "content": "# 更新后的页面\n",
            "mode": "upsert",
        },
    ],
    wait=True,
)

TypeScript SDK

typescript
const result = await client.batchWrite("viking://resources/wiki", [
  {
    uri: "viking://resources/wiki/new.md",
    content: "# New page\n",
    mode: "upsert",
  },
]);
console.log(result);

Go SDK

go
content := "# New page\n"
result, err := client.BatchWrite(ctx, "viking://resources/wiki", []openviking.BatchWriteOperation{
    {URI: "viking://resources/wiki/new.md", Content: &content, Mode: "upsert"},
}, nil)
if err != nil {
    return err
}
fmt.Println(result)

HTTP API

POST /api/v1/content/batch-write
bash
curl -X POST http://localhost:1933/api/v1/content/batch-write \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: your-key" \
  -d '{
    "root_uri": "viking://resources/wiki",
    "operations": [
      {
        "uri": "viking://resources/wiki/new.md",
        "content": "# 新页面\n",
        "mode": "upsert"
      }
    ],
    "wait": true
  }'

wait=true 且刷新完成时的响应

json
{
  "status": "ok",
  "result": {
    "root_uri": "viking://resources/wiki",
    "created": ["viking://resources/wiki/new.md"],
    "updated": [],
    "unchanged": [],
    "semantic_status": "complete",
    "vector_status": "complete",
    "queue_status": {
      "Semantic": {
        "processed": 1,
        "error_count": 0,
        "errors": []
      }
    }
  }
}

CLI 当前不直接提供批量写入命令。

download() ​

以原始字节流下载文件，适用于图片、PDF 和其他非文本内容。响应使用 application/octet-stream，并通过 Content-Disposition 返回文件名。

参数类型必填说明
uristring是要下载的文件 URI

Python SDK

python
from pathlib import Path

Path("logo.png").write_bytes(
    client.download_bytes("viking://resources/images/logo.png")
)

TypeScript SDK

typescript
import { writeFile } from "node:fs/promises";

const bytes = await client.downloadBytes("viking://resources/images/logo.png");
await writeFile("logo.png", bytes);

Go SDK

go
// Requires the os package.
data, err := client.DownloadBytes(ctx, "viking://resources/images/logo.png")
if err != nil {
    return err
}
if err := os.WriteFile("logo.png", data, 0600); err != nil {
    return err
}

HTTP API

http
GET /api/v1/content/download?uri={uri}
bash
curl --get http://localhost:1933/api/v1/content/download \
  -H "X-API-Key: your-key" \
  --data-urlencode "uri=viking://resources/images/logo.png" \
  --output logo.png

CLI

bash
ov get viking://resources/images/logo.png ./logo.png

响应

成功时返回 HTTP 200 和文件原始字节，不使用标准 JSON 响应包：

http
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/octet-stream
Content-Disposition: attachment; filename*=UTF-8''logo.png

<binary body>

ov get <uri> <local-path> 通过上述 HTTP API 下载文件并写入本地路径。

set_tags() ​

设置用于检索过滤的显式 k=v 标签。replace 替换已有标签，append 追加标签，clear 显式清空已有标签；对目录设置 recursive=true 时会更新目录下的文件。省略 tags 或传入空数组配合 replace 都是 no-op；只有 clear 会清空，且会忽略同时传入的标签值。

Python SDK

python
result = client.set_tags(
    uri="viking://resources/project/",
    tags=["team=search", "env=prod"],
    mode="replace",
    recursive=True,
)

TypeScript SDK

typescript
const result = await client.setTags(
  "viking://resources/project/",
  ["team=search", "env=prod"],
  { mode: "replace", recursive: true },
);

Go SDK

go
result, err := client.SetTags(
    ctx,
    "viking://resources/project/",
    []string{"team=search", "env=prod"},
    &openviking.SetTagsOptions{Mode: "replace", Recursive: true},
)

HTTP API

http
POST /api/v1/content/set_tags
Content-Type: application/json
bash
curl -X POST http://localhost:1933/api/v1/content/set_tags \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: your-key" \
  -d '{
    "uri":"viking://resources/project/",
    "tags":["team=search","env=prod"],
    "mode":"replace",
    "recursive":true
  }'

POST /api/v1/fs/attrs/set_tags 是等价兼容路径，当前 Python、TypeScript、Go SDK 和 CLI 使用该路径。

CLI

bash
ov set-tags viking://resources/project/ \
  --tags team=search,env=prod \
  --mode replace \
  --recursive

响应

json
{
  "status": "ok",
  "result": {
    "uri": "viking://resources/project/",
    "updated_uris": [
      "viking://resources/project/guide.md"
    ],
    "root_uri": "viking://resources/project/",
    "context_type": "resource",
    "tags": [
      "team=search",
      "env=prod"
    ],
    "mode": "replace",
    "success_count": 1,
    "skipped_count": 0,
    "failed_count": 0,
    "tags_updated": true
  }
}

updated_uris 是实际更新的语义记录 URI；目录递归更新时，success_count、skipped_count 和 failed_count 汇总各目标的处理结果。

reindex() ​

对已经存储在 OpenViking 中的现有内容，校验并修复语义产物和/或向量索引。resource 和 skill 默认使用 RFV（Request / Formal / Vector）增量收敛：文件内容指纹、目录 L0/L1 可见正文指纹和请求标量都未变化时直接跳过。需要无条件重建时使用 force=true。

这个接口面向已有的 viking://... 内容，不负责导入新文件。常规导入请使用 Resources。

认证

  • api_key 模式下，共享区 viking://resources/... 需要 admin key；普通 user key 只能重建自己的 viking://user/<user_id>/...，也可以使用等价的 viking://~/... 家目录别名。root key 不能访问租户级数据 API。
  • Python HTTP client / CLI：使用当前认证身份发起请求

参数

参数类型必填默认值说明
uristr是-要重新索引的 Viking URI
modestr否vectors_only重建模式：vectors_only 或 semantic_and_vectors
waitbool否true是否等待任务完成
forcebool否false是否跳过内容指纹比较并强制重新处理范围内全部 resource/skill 文件和目录 level
recursivebool否true是否递归处理下级内容；resource/skill 的两种重建模式都遵守该参数
tagslist[str]否null写入本次成功重建的全部向量记录。省略或空数组配合 replace 时保留已有 tags
tag_modestr否replace标签写入模式：replace、append 或 clear；clear 不要求传 tags 并清空已有标签

HTTP 请求体会忽略未知字段，便于客户端与服务端在字段演进期间兼容。uri 可以使用其他 content API 支持的 OpenViking 路径变量，服务端会先解析再校验。

支持的 URI 范围

  • viking://
  • viking://user
  • viking://user/<user_id>
  • viking://resources
  • viking://resources/...
  • viking://user/<user_id>/memories/...
  • viking://user/<user_id>/skills
  • viking://user/<user_id>/skills/<skill_name>

reindex() 不支持会话命名空间。请求 viking://session/... 或 viking://user/<user_id>/sessions/... 会被拒绝；重建更大的 user 命名空间时， session 子树会被跳过。

模式说明

  • vectors_only：通过 RFV 对比当前 source MD5 与向量记录 MD5，只重建缺失或过期的 L0/L1/L2；不会重写 .abstract.md 和 .overview.md
  • semantic_and_vectors：通过同一 RFV 状态和 ContextUpdatePlan 驱动语义修复及 L0/L1/L2 向量更新，不再执行第二次手工向量扫描

对于 resource 和 skill，semantic_and_vectors 会刷新目录/文件语义产物，包括 .abstract.md 和 .overview.md。对于 memory，它会重建当前已持久化 memory 子树的语义和向量，但不会回放历史记忆抽取顺序。

resource/skill 的 vectors_only 和 semantic_and_vectors 共用一次 F 遍历和一次窄字段 V inventory。每个 source 在状态解析时读取一次，实际处理复用本次读取结果，不会为了执行 Plan 再读取一次 F。force=true 会跳过 MD5 相等判断并重新处理作用域内全部可用 level；完整性检查仍然执行。

对 resource/skill 目录设置 recursive=false 时，两种模式都只处理目标目录自身的 L0/L1。直接 children 只作为目标聚合的既有 REUSE 输入读取，不扫描或重建下级内容。namespace 容器自身没有索引记录，因此 namespace 目标不接受 recursive=false，避免请求静默成为 no-op。memory 仍使用原有 reindex 链路。

F snapshot 完整时，RFV 差分会把 V 中存在但 F 中不存在的记录识别为 orphan，并在同一次 reindex 中清理；F snapshot 不完整时 fail-closed，不执行删除。

传入非空 tags 时，标签会随 reindex 生成的向量记录在同一次 upsert 中写入，不会在完成后额外调用 set_tags。目录或 namespace reindex 会把标签应用到本次成功重建的目录 L0/L1 和叶子 L2 记录。replace 覆盖已有标签，append 按 key 合并；replace 配合空数组时不修改已有标签。clear 不要求传 tags，会清空已有标签；即使同时传入标签值也会忽略。

子树 reindex 不是事务性操作。如果部分记录因缺少语义来源或 embedding 失败而未重建，只有成功写入的记录会更新标签。

Python SDK

python
result = client.reindex(
    uri="viking://resources",
    mode="vectors_only",
    wait=False,
    options={
        "tags": ["team=search", "env=prod"],
        "tag_mode": "replace",
    },
)
print(result)
python
result = client.reindex(
    uri="viking://user/default/skills",
    mode="semantic_and_vectors",
    force=True,
    wait=False,
)
print(result["status"])

TypeScript SDK

typescript
console.log(await client.reindex("viking://resources/docs/", {
  force: true,
  tags: ["team=search"],
  tagMode: "append",
}));

Go SDK

传入非 nil 的 ReindexOptions 时，省略 Wait 使用 Go 的布尔零值 false； 只有 opts=nil 时 SDK 才会应用 wait=true 的默认值。

go
result, err := client.Reindex(ctx, "viking://resources", &openviking.ReindexOptions{
    Mode: "vectors_only",
    Force: true,
    Tags: []string{"team=search"},
    TagMode: "replace",
})
if err != nil {
    return err
}
fmt.Println(result["status"])

HTTP API

POST /api/v1/content/reindex

不存在 /api/v1/maintenance/reindex 端点。请使用 /api/v1/content/reindex。

bash
curl -X POST http://localhost:1933/api/v1/content/reindex \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: your-admin-key" \
  -d '{
    "uri": "viking://resources",
    "mode": "vectors_only",
    "wait": false,
    "force": true,
    "tags": ["team=search", "env=prod"],
    "tag_mode": "replace"
  }'

CLI

bash
ov reindex viking://resources --mode vectors_only \
  --force --tags team=search,env=prod --tag-mode replace

使用 --tag-mode clear 且无需传 --tags 即可清空已有标签：

bash
ov reindex viking://resources --mode vectors_only --tag-mode clear
bash
ov reindex viking://user/default/skills --mode semantic_and_vectors --wait false

异步响应（wait=false）

json
{
  "status": "ok",
  "result": {
    "uri": "viking://resources",
    "mode": "vectors_only",
    "object_type": "resource",
    "status": "accepted",
    "task_id": "task_xxx"
  }
}

使用返回的 task 查询后台任务：

bash
curl -X GET http://localhost:1933/api/v1/tasks/task_xxx \
  -H "X-API-Key: your-admin-key"

Reindex 后台任务的 task_type 为 admin_reindex，resource_id 等于请求中的 uri，也可以这样列出：

text
GET /api/v1/tasks?task_type=admin_reindex&resource_id=viking://resources

任务记录持久化在 /local/{account_id}/_system/tasks/{user_id}/{task_id}.json，服务重启后仍可查询。

结果字段

字段说明
status同步完成时为 completed，后台执行时为 accepted
uri解析路径变量后的请求 URI
object_type推断出的目标类型，例如 resource、skill、memory、user_namespace、skill_namespace 或 global_namespace
mode实际执行的 reindex 模式
scanned_records被检查的记录或语义源数量
rebuilt_records成功重建的向量记录数量
deleted_recordsRFV 差分确认并删除的 orphan 向量记录数量
unsupported_records因没有可用向量来源而跳过的记录数量
failed_records重建失败的记录数量
duration_ms同步执行耗时，单位毫秒
warnings可恢复的单条记录级 warning
task_id后台任务 ID，仅 wait=false 时返回

行为说明

  • vectors_only 和 semantic_and_vectors 是非破坏式的，采用重建/覆盖写入，不需要先 drop 向量集合。
  • 对 viking:// 发起 reindex 时，会向下分发到支持的顶层命名空间，并显式排除 session。
  • 命名空间级 reindex，例如 viking://user，会继续传播到其支持的子内容类型。
  • 如果只是 embedding 模型或向量索引需要刷新，应使用 vectors_only。
  • 如果语义产物本身也需要重建，再做重向量化，应使用 semantic_and_vectors。
  • 同一个 URI 和 owner 同时只能运行一个 reindex 任务。对同一目标的并发请求会返回 conflict。
  • 对 resource 文件，文本文件在没有 summary 时可以使用文件正文；非文本文件需要已生成的 summary 或已有向量记录 fallback，否则会计为 unsupported。

当前限制

  • Reindex 会使用当前系统中“尽可能可恢复”的输入进行重建，不保证所有场景都能逐字节回放历史当时的 embedding 输入。
  • Memory 的 semantic reindex 基于当前已持久化的 memory 树，不会重建最初按时间顺序执行的记忆抽取流水线。

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