fix(honcho): embedding 升 Qwen3-8B 并 force dimensions=1536 兼容旧 schema

- vm61 数据库 public.documents.embedding dim 是 1536（旧 OpenAI 部署遗留）
- Qwen3-Embedding-8B 默认 4096 维，撞 schema 不匹配导致 honcho-api 启动失败
- 通过 SiliconFlow OpenAI 兼容 API 的 dimensions 参数强制输出 1536
- env.cfg + stack.yml + readme 全部同步更新
- docker compose config 校验通过，vm61 honcho-api /health HTTP 200

honcho/env.cfg.example

@@ -49,7 +49,7 @@ HONCHO_NAMESPACE=honcho
 # 关闭可省 embedding 费用（但失去语义检索能力）
 HONCHO_EMBED_MESSAGES=true
 # Embedding 模型（默认走 SiliconFlow 兼容端点，独立 base URL）
-HONCHO_EMBEDDING_MODEL=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
+HONCHO_EMBEDDING_MODEL=Qwen/Qwen3-Embedding-8B
 HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
 # 替代方案 A：本地 Ollama（零成本、隐私优先）
 #   HONCHO_EMBEDDING_MODEL=qwen3-embedding:0.6b
@@ -57,8 +57,9 @@ HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
 #   EMBEDDING_API_KEY 可留空（Ollama 默认无 key；如配了 OLLAMA_API_KEY 环境变量再填）
 #   前置：宿主机 `ollama pull qwen3-embedding:0.6b`
 #   docker compose 中 host.docker.internal 在 Linux compose v2 默认可用，Windows/WSL2 自动转发
-# Embedding 维度（Qwen3-Embedding-0.6B 默认 1024，必须与 DB schema 一致）
+# Embedding 维度（Qwen3-Embedding-8B 默认 4096，但通过 SiliconFlow 的 dimensions 参数强制输出 1536）
-# 若 Honcho 自动推断失败，需在 stack.yml 同步设置 EMBEDDING_VECTOR_DIMENSIONS=1024
+# 必须与已有 DB schema 的 public.documents.embedding dim 一致；切换模型必须先 migrate 旧数据
+# 若 Honcho 自动推断失败，需在 stack.yml 同步设置 EMBEDDING_VECTOR_DIMENSIONS=1536
 # deriver 必须用支持 tool calling 的模型
 HONCHO_DERIVER_MODEL=gpt-5.4-mini
 HONCHO_DERIVER_WORKERS=1

honcho/readme.md

@@ -37,7 +37,7 @@ flowchart TB
         hermes["Hermes Agent<br/>memory.provider=honcho"]
         sdk["Python / TS SDK<br/>(honcho-ai / @honcho-ai/sdk)"]
         tools["DBeaver / psql<br/>PG 5432 直连"]
-        siliconflow["SiliconFlow<br/>api.siliconflow.cn/v1<br/>Qwen3-Embedding-0.6B<br/>(云端默认)"]
+        siliconflow["SiliconFlow<br/>api.siliconflow.cn/v1<br/>Qwen3-Embedding-8B<br/>dimensions=1536<br/>(云端默认)"]
         ollama["本地 Ollama<br/>host.docker.internal:11434<br/>qwen3-embedding:0.6b<br/>(备选，零成本)"]
     end
 
@@ -53,8 +53,8 @@ flowchart TB
         api -->|:6379| redis
         deriver -->|:6379| redis
         deriver -.->|轮询<br/>pending messages| api
-        api -->|HTTPS embedding<br/>Qwen3-0.6B| siliconflow
+        api -->|HTTPS embedding<br/>Qwen3-8B 1536d| siliconflow
-        deriver -->|HTTPS embedding<br/>Qwen3-0.6B| siliconflow
+    deriver -->|HTTPS embedding<br/>Qwen3-8B 1536d| siliconflow
 
     database --- pgdata
     redis --- redisdata
@@ -117,7 +117,7 @@ flowchart TB
 | `HONCHO_AUTH_USE_AUTH` | `false` | 是否启用 JWT 鉴权（生产建议 `true`） |
 | `HONCHO_NAMESPACE` | `honcho` | 全局命名空间前缀 |
 | `HONCHO_EMBED_MESSAGES` | `true` | 是否对消息做向量化（关闭可省 embedding 费用） |
-| `HONCHO_EMBEDDING_MODEL` | `Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B` | Embedding 模型名（默认 SiliconFlow，可换本地 Ollama） |
+| `HONCHO_EMBEDDING_MODEL` | `Qwen/Qwen3-Embedding-8B` | Embedding 模型名（默认 SiliconFlow，可换本地 Ollama） |
 | `HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL` | `https://api.siliconflow.cn/v1` | Embedding API Base URL（OpenAI 兼容；Ollama 改 `http://host.docker.internal:11434/v1`） |
 | `HONCHO_DERIVER_MODEL` | `gpt-5.4-mini` | Deriver 用的 LLM 模型（必须支持 tool calling） |
 | `HONCHO_LLM_BASE_URL` | `https://api.openai.com/v1` | LLM API Base URL（OpenAI 兼容端点即可） |
@@ -208,7 +208,7 @@ docker compose -p honcho --env-file ./honcho/env.cfg -f ./honcho/stack.yml resta
 | 数据卷方案 | bind 挂载到 `${Volumes_Path}/{pgdata,redis,source}` | 直观、可直接 `rsync`/`pg_dump`、跨机迁移用 `tar` 整个目录即可 |
 | 端口绑定 | 0.0.0.0，含 DB 5432 | PVE LAN 上其他 VM 也可访问；DB 端口暴露方便外部工具（DBeaver 等）连接 |
 | 认证 | 默认 `HONCHO_AUTH_USE_AUTH=false`（dev 模式） | 本地 LAN 自用，跳过 JWT 校验；公网暴露必须改 `true` |
-| LLM 默认 | `gpt-5.4-mini`（主 LLM，OpenAI 兼容）；embedding 默认 `Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B` 走 SiliconFlow；**备选** 本地 Ollama `qwen3-embedding:0.6b`（零成本、隐私优先） | LLM 走 OpenAI 兼容；embedding 双轨：SiliconFlow（云端，独立 base URL） / Ollama（本地 `host.docker.internal:11434/v1`） |
+| LLM 默认 | `gpt-5.4-mini`（主 LLM，OpenAI 兼容）；embedding 默认 `Qwen/Qwen3-Embedding-8B`（dimensions=1536 强制输出，兼容已有 1536 维 schema）走 SiliconFlow；**备选** 本地 Ollama `qwen3-embedding:0.6b`（零成本、隐私优先） | LLM 走 OpenAI 兼容；embedding 双轨：SiliconFlow（云端，独立 base URL） / Ollama（本地 `host.docker.internal:11434/v1`） |
 | Honcho 版本 | 默认 `main`（源码 build），可锁 tag 如 `v3.0.10` | 当前最新稳定版 v3.0.x，支持 peer card、dialectic、dream consolidation |
 | deriver 必须 | api + deriver 双容器 | deriver 是后台推理 worker，没它记忆功能不工作 |
 | PG 认证 | `scram-sha-256` | 比 md5 更安全，`POSTGRES_INITDB_ARGS` 同步设置 `--auth-host` |

honcho/stack.yml

@@ -42,9 +42,10 @@ services:
       - NAMESPACE=${HONCHO_NAMESPACE:-honcho}
       - EMBED_MESSAGES=${HONCHO_EMBED_MESSAGES:-true}
       - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__TRANSPORT=openai
-      - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__MODEL=${HONCHO_EMBEDDING_MODEL:-Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B}
+      - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__MODEL=${HONCHO_EMBEDDING_MODEL:-Qwen/Qwen3-Embedding-8B}
       - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL=${HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL:-https://api.siliconflow.cn/v1}
-      - EMBEDDING_VECTOR_DIMENSIONS=1024
+      - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__DIMENSIONS=1536
+      - EMBEDDING_VECTOR_DIMENSIONS=1536
       - EMBEDDING_API_KEY=${HONCHO_EMBEDDING_API_KEY:-}
       - DERIVER_MODEL_CONFIG__TRANSPORT=openai
       - DERIVER_MODEL_CONFIG__MODEL=${HONCHO_DERIVER_MODEL:-gpt-4o-mini}
@@ -95,9 +96,10 @@ services:
       - DERIVER_MODEL_CONFIG__MODEL=${HONCHO_DERIVER_MODEL:-gpt-5.4-mini}
       - DERIVER_WORKERS=${HONCHO_DERIVER_WORKERS:-1}
       - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__TRANSPORT=openai
-      - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__MODEL=${HONCHO_EMBEDDING_MODEL:-Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B}
+      - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__MODEL=${HONCHO_EMBEDDING_MODEL:-Qwen/Qwen3-Embedding-8B}
       - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL=${HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL:-https://api.siliconflow.cn/v1}
-      - EMBEDDING_VECTOR_DIMENSIONS=1024
+      - EMBEDDING_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__DIMENSIONS=1536
+      - EMBEDDING_VECTOR_DIMENSIONS=1536
       - LLM_OPENAI_API_KEY=${HONCHO_LLM_API_KEY:?set HONCHO_LLM_API_KEY}
       - EMBEDDING_API_KEY=${HONCHO_EMBEDDING_API_KEY:-}
       - MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL=${HONCHO_LLM_BASE_URL:-https://api.openai.com/v1}