iomgaa
6bdb802f01
- Add all claude skills (brainstorming, commit, debugging, TDD, etc.) - Add claude hooks (pre-commit-guard, post-edit-quality) - Add research templates (experiment plan, research brief, etc.) - Add claude tools (arxiv/semantic_scholar/openalex fetch, wiki, exa) - Add TRM4 reference implementation as algorithm fidelity baseline - Add research-wiki content (plans, index, graph, query_pack) - Update .gitignore to exclude .graphify_version runtime state
558 lines
26 KiB
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26 KiB
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# Video-Tree-TRM 统一架构设计
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## 1. 核心定位
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结合 TRM 递归推理 + PageIndex 树状导航的 **模态无关 RAG 系统**。
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```
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设计原则:
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- 检索阶段模态无关（全文本嵌入空间）
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- 模态差异封装在两端（预处理 + 答案生成）
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- TRM ACT 机制控制动态检索深度
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- 树深度固定 3 层，检索轮次动态
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```
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## 2. 系统总览
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```
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┌──────────────────── 预处理（离线，一次性） ────────────────────┐
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│ │
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│ 原始输入 统一表示 │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────────────────┐ │
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│ │ 长文本 │──TextTree──→│ │ │
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│ └──────────┘ Builder │ TreeIndex │ │
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│ ┌──────────┐ │ (全文本嵌入, [D]) │ │
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│ │ 长视频 │──VideoTree─→│ │ │
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│ └──────────┘ Builder └──────────┬───────────┘ │
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│ │ │
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└───────────────────────────────────────│───────────────────────┘
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│
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┌──────────────────── 检索（在线） ─────│───────────────────────┐
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│ ↓ │
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│ query ──text_embed──→ q ──→ RecursiveRetriever │
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│ │ TRM 双循环推理 │
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│ │ ACT halt 动态停止 │
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│ │ 多轮 root-to-leaf 遍历 │
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│ └──→ List[NodePath] │
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│ │ │
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└─────────────────────────────────────│─────────────────────────┘
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│
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┌──────────────────── 生成（在线） ────│─────────────────────────┐
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│ ↓ │
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│ 文本模式: LLM(query, raw_text_chunks) → answer │
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│ 视频模式: VLM(query, frame_images) → answer │
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│ │
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└───────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 3. TreeIndex：统一数据结构
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三层固定深度，文本/视频同构。
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```
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TreeIndex
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├── metadata: IndexMeta # 来源、嵌入器版本、创建时间
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├── embed_dim: int # 嵌入维度 D
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└── roots: List[L1Node] # L1 节点列表（树的根层）
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L1Node (段/章)
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├── id: str
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├── summary: str # 聚合自子 L2 描述 (2-3句)
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├── embedding: ndarray [D] # text_embed(summary)
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├── time_range: (float, float) # 仅视频模式
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└── children: List[L2Node]
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L2Node (片段/小节)
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├── id: str
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├── description: str # 直接从原始内容生成 (1-2句)
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├── embedding: ndarray [D] # text_embed(description)
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├── time_range: (float, float) # 仅视频模式
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└── children: List[L3Node]
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L3Node (帧/文本块)
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├── id: str
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├── description: str # 视频=VLM帧描述(继承L2上下文), 文本=原始段落文本
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├── embedding: ndarray [D] # text_embed(description)
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├── raw_content: str # 原始文本块（文本模式）
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├── frame_path: Optional[str] # 帧图像路径（视频模式）
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└── timestamp: Optional[float] # 帧时间戳（视频模式）
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```
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**关键设计**：`embedding` 字段全部来自同一个 `text_embed()` 函数，不存在跨模态嵌入空间问题。`raw_content` / `frame_path` 仅供答案生成阶段使用，检索器不关心。
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## 4. 预处理管线
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### 4.1 摘要粒度规范
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各层摘要的唯一职责是**生成好的路由嵌入**——让 `(q+z)·M^T/√D` 能选对节点。
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| 层级 | 路由功能 | 摘要目标 | 粒度 |
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|------|----------|----------|------|
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| L1 | 粗路由：选主题区域 | "这个区域**关于什么**" | 2-3句：主题 + 覆盖范围 + 关键实体 |
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||
| L2 | 细聚焦：选具体片段 | "这个片段**发生了什么**" | 1-2句：具体事件/内容 + 区分性细节 |
|
||
| L3(文本) | 精确定位：选文本块 | 段落原文 | 原始段落文本，不做摘要 |
|
||
| L3(视频) | 精确定位：选帧 | "这帧画面的**具体内容**" | 1-2句：继承L2上下文，聚焦区分性视觉信息 |
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```
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关键原则:
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- L1 要宽: 涵盖其下所有 L2 的语义范围，让相关 query 能"进对门"
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- L2 要窄: 只描述自己，与同级兄弟节点形成区分
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||
- L3 要具体: 提供精确定位的细节信息
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```
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**文本示例**：
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```
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L1: "第三章讨论了用户认证系统的设计，涵盖OAuth流程、JWT令牌管理和权限控制。"
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||
L2: "OAuth 2.0授权码流程的实现，包括重定向和回调处理。"
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||
L2: "JWT令牌的生成、验证和刷新机制。"
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||
L2: "基于角色的权限控制模型（RBAC）。"
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```
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**视频示例**：
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```
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L1: "厨师在厨房制作意大利面，从准备食材到最终装盘。"
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L2: "切洋葱、蒜末和番茄，准备酱料食材。"
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||
L3: "[准备酱料食材中] 厨师左手按住洋葱，右手快速切丁，砧板上已有切好的蒜末。"
|
||
L3: "[准备酱料食材中] 厨师将番茄放入沸水中烫皮，锅中冒出蒸汽。"
|
||
L2: "煮面条并制作番茄肉酱。"
|
||
L2: "装盘摆盘并撒上帕尔马干酪。"
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```
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### 4.2 构建顺序：L2 轴心策略
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两种模态共享同一构建原则：**L2 为轴心，向下展开 L3，向上聚合 L1**。
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```
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构建依赖关系:
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L3 需要 L2 上下文才能生成高质量描述（视频尤为关键）
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L1 摘要应从 L2 聚合，确保覆盖面完整
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→ 循环依赖 → 解法: L2 不依赖 L3，而是从原始内容独立生成
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构建顺序:
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Step 1: 结构切分 → 确定 L1/L2 边界
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Step 2: L2 先行 → 从原始内容直接生成 L2 描述
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Step 3: L3 向下 → 注入 L2 上下文，生成细粒度描述
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||
Step 4: L1 向上 → 聚合 L2 描述，生成粗粒度摘要
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```
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```
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Step 4: 聚合
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↑
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┌─────── L1 ───────┐ "第三章讨论了认证系统..."
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│ │ ← LLM("总结这些片段: " + L2_descriptions)
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│ Step 2: 先行 │
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├── L2 ── L2 ── L2 ┤ "OAuth流程的实现..."
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│ │ │ │ │ ← 文本: LLM 摘要段落组
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│ ↓ ↓ ↓ │ 视频: VLM 看少量代表帧
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||
│ L3s L3s L3s │
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||
│ Step 3: 向下 │ "厨师左手按住洋葱..."
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└────────────────────┘ ← 注入 L2 上下文后生成
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```
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### 4.3 TextTreeBuilder
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```
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输入: 长文本文档
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输出: TreeIndex（全部 embedding=None）
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Pipeline:
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Step 1 — 结构切分
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有 ToC → 解析章节层级 → L1/L2 边界
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无 ToC → LLM 语义分段 (一次性调用)
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Step 2 — L2 先行
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L2: 段落组 → LLM 生成摘要 (1-2句)
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摘要目标: 与兄弟 L2 形成区分
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（batch_chat 并发生成所有 L2 摘要）
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Step 3 — L3 向下
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L3: 原始段落文本直接复用
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存储 raw_content = description = 原始文本
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（文本模式 L3 不需要 L2 上下文，不调用 LLM）
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Step 4 — L1 向上聚合
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L1: LLM("总结这些小节: " + 所有子 L2 摘要) → 摘要
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摘要目标: 覆盖下属所有 L2 的语义范围 (2-3句)
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Step 5 — 序列化 → TreeIndex（JSON，无 embedding）
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⚠ 延迟 Embedding: 所有节点 embedding=None
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首次检索时由 Pipeline._embed_tree() → tree.embed_all() 统一填充
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```
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### 4.4 VideoTreeBuilder
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**状态**: ✅ 已实现（`video_tree_trm/video_tree_builder.py`）
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```
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输入: 长视频文件路径 或 YouTube URL
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输出: TreeIndex（全部 embedding=None）
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Pipeline（ThreadPoolExecutor 异步事件循环）:
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Step 0 — 输入类型判断
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本地文件: 直接使用 OpenCV 读取
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YouTube URL: yt-dlp -g 获取 CDN 直链 + yt-dlp --dump-json 获取时长
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Step 1 — 时间切分（固定步长）
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本地: cv2 读取总时长
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HTTP 流: 使用 yt-dlp 元数据时长（duration_hint，避免 cv2 流上不可靠）
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固定步长 l1_segment_duration=600s → L1 区间列表
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每个 L1 区间 → 等分 l2_clip_duration=60s → L2 clips
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Step 2 — 预计算任务图
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收集所有 L2 任务 + 记录每个 L1 的 L2 数量（l2_counts）
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Step 3 — 一次性提交所有 L2 任务（非阻塞）
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ThreadPoolExecutor(max_workers=concurrency)
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每个 L2 clip: 均匀 seek l2_representative_frames=10 帧 → VLM → 1-2句描述
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Step 4 — 事件循环（cfwait FIRST_COMPLETED）
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L2 完成 → 立即提交 L3 任务（_build_l3_task，线程安全）
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L3: 按 l3_fps 提取全量帧（持久化缓存），注入 L2 上下文，VLM 批量帧描述（JSON）
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降级路径: JSON 解析失败 → 逐帧 VLM 调用
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L3 完成 → 检查该 L1 的所有 L2 是否就绪 → 触发 L1 任务
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L1: 拼接所有 L2 描述 → vlm.chat() → 2-3句摘要
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主线程单线程操作 l1_l2_buckets，无竞争，无需 Lock
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Step 5 — 有序重建 l1_nodes，组装 TreeIndex（写 IndexMeta + 日志）
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⚠ 延迟 Embedding: 所有节点 embedding=None
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首次检索时由 Pipeline._embed_tree() → tree.embed_all() 统一填充
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```
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**L2 代表帧采样**（均匀 seek，首尾均包含）：
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```python
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step = (end_sec - start_sec) / (n_rep - 1)
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timestamps = [start_sec + i * step for i in range(n_rep)]
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||
# → 直接 cap.set(CAP_PROP_POS_MSEC, ts * 1000) 提取，缓存为 l2_{ts:.3f}.jpg
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```
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**L3 帧描述 prompt**（继承 L2 上下文 + 要求 JSON 输出）：
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```python
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prompt = (
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'该片段的整体内容: "{l2_description}"\n'
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||
"以下是该片段中连续的 {n} 帧画面。\n"
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||
"对每帧用一到两句话描述其具体画面内容。\n"
|
||
"重点关注: 动作、物体变化、文字信息、人物表情。\n"
|
||
"不要重复片段整体描述，聚焦每帧的区分性信息。\n"
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||
'只返回 JSON 数组，格式: ["帧1描述", "帧2描述", ...]，不要其他内容。'
|
||
)
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descs = VLM(frames_batch, prompt) # 主路径：一次调用，JSON 解析
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||
# 降级：json.loads 失败 → 逐帧调用
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```
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**L1 摘要 prompt**：
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```python
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l2_texts = "\n".join(f"- {node.description}" for node in l2_children)
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prompt = f"以下是一个视频段落中各片段的描述:\n{l2_texts}\n用2-3句话总结该段落的整体内容，涵盖所有片段的主题。"
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l1_summary = vlm.chat(prompt) # 纯文本调用
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```
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## 5. RecursiveRetriever：TRM 式递归检索
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### 5.1 核心算法
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节点选择使用 **Cross-Attention**（学习 W_q/W_k/W_v/W_o 投影），替代简单 cosine 路由。
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L_level 推理模块使用 **MLP-based**（RMSNorm + SwiGLU），操作对象为向量 `[B, D]`。
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||
三个可学习组件（CrossAttentionSelector, ReasoningModule, q_head）**跨层级共享权重**。
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ RecursiveRetriever │
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│ │
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│ 可训练组件（共享权重）: │
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│ selector = CrossAttentionSelector(W_q, W_k, W_v, W_o) │
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│ L_level = ReasoningModule(RMSNorm + SwiGLU, L_layers层) │
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||
│ q_head = Linear(D, 1) │
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│ │
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||
│ 输入: query (str), tree (TreeIndex) │
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│ 输出: List[RetrievalPath] │
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│ │
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│ q = text_embed(query) # 查询嵌入 [D]，冻结 │
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│ z = q.clone() # 初始潜在状态 │
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│ │
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||
│ for round in range(max_rounds): ← ACT halt 控制 │
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│ │ │
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│ │ ┌─── Phase 1: L1 粗粒度路由 (Cross-Attention) ──┐ │
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||
│ │ │ s1, w1, k1* = selector(q+z, M_L1) │ │
|
||
│ │ │ Q=W_q(q+z), K=W_k(M_L1), V=W_v(M_L1) │ │
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||
│ │ │ s1 = W_o(MultiHeadAttn(Q,K,V)) # 软选择 │ │
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||
│ │ │ k1* = argmax(mean_head_scores) # 硬索引 │ │
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||
│ │ │ z = z + s1 │ │
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│ │ │ for _ in L_cycles: │ │
|
||
│ │ │ z = L_level(z, s1 + q) │ │
|
||
│ │ └────────────────────────────────────────────────┘ │
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||
│ │ │
|
||
│ │ ┌─── Phase 2: L2 细粒度聚焦 (Cross-Attention) ──┐ │
|
||
│ │ │ M_L2 = children_embeds(L1[k1*]) │ │
|
||
│ │ │ s2, w2, k2* = selector(q+z, M_L2) │ │
|
||
│ │ │ z = z + s2 │ │
|
||
│ │ │ for _ in L_cycles: │ │
|
||
│ │ │ z = L_level(z, s2 + q) │ │
|
||
│ │ └────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
|
||
│ │ ┌─── Phase 3: L3 精确定位 (Cross-Attention) ────┐ │
|
||
│ │ │ M_L3 = children_embeds(L2[k2*]) │ │
|
||
│ │ │ s3, w3, k3* = selector(q+z, M_L3) │ │
|
||
│ │ │ z = z + s3 │ │
|
||
│ │ └────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||
│ │ │
|
||
│ │ collected.append(Path(k1*, k2*, k3*)) │
|
||
│ │ │
|
||
│ │ ┌─── ACT Halt Decision ───────────────────┐ │
|
||
│ │ │ halt_logit = q_head(z) │ │
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||
│ │ │ if halt_logit > 0 and round_idx > 0: │ │
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│ │ │ break # 至少跑 1 轮 │ │
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│ │ └──────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ └── z 状态保留到下一轮（累积已检索信息） │
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│ │
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│ return collected │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 5.2 算法伪代码
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```python
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||
class RecursiveRetriever:
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||
"""TRM 式递归检索器（Cross-Attention 版本）。"""
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def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int, L_layers: int, L_cycles: int, max_rounds: int):
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||
self.selector = CrossAttentionSelector(embed_dim, num_heads) # 共享，跨层级
|
||
self.L_level = ReasoningModule(embed_dim, L_layers) # 共享，跨层级
|
||
self.q_head = Linear(embed_dim, 1) # ACT halt head
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||
self.L_cycles = L_cycles
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||
self.max_rounds = max_rounds
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||
|
||
def forward(
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self, q: Tensor, tree: TreeIndex, return_internals: bool = False
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) -> Dict[str, Any]:
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||
z = q.clone() # [B, D]，初始潜在状态 = 查询嵌入
|
||
paths = []
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||
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||
for round_idx in range(self.max_rounds):
|
||
# ── 三阶段树遍历（一次完整 root-to-leaf） ──
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||
path, z, step_attns = self._traverse_one_path(q, z, tree)
|
||
paths.append(path)
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||
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||
# ── ACT halt（推理模式，至少走 1 轮） ──
|
||
halt_logit = self.q_head(z) # [B, 1]
|
||
if not self.training and halt_logit.item() > 0 and round_idx > 0:
|
||
break
|
||
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return {"paths": paths, "num_rounds": len(paths), "z_final": z}
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||
|
||
def _traverse_one_path(self, q, z, tree):
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||
"""单次 root → L1 → L2 → L3 遍历。"""
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||
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||
# Phase 1
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||
k1, z = self._select_and_reason(q, z, tree.l1_embeddings())
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||
# Phase 2
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||
k2, z = self._select_and_reason(q, z, tree.l2_embeddings_of(k1))
|
||
# Phase 3
|
||
k3, z = self._select_and_reason(q, z, tree.l3_embeddings_of(k1, k2))
|
||
|
||
return Path(k1, k2, k3), z
|
||
|
||
def _select_and_reason(self, q, z, M):
|
||
"""单层: Cross-Attention 选择 + L_cycles 内循环推理。"""
|
||
|
||
# Navigate: Cross-Attention
|
||
state = q + z # [B, D]
|
||
selected_info, attn_w, k_star = self.selector(state, M)
|
||
# Q = W_q(state) → [B, 1, D]
|
||
# K = W_k(M) → [B, N, D]
|
||
# V = W_v(M) → [B, N, D]
|
||
# selected_info = W_o(MultiHeadAttn(Q, K, V)) [B, D] ← 可微
|
||
# k_star = argmax(avg_head_scores) ← 路径索引
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# Update: z += attention 加权信息
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||
z = z + selected_info
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||
|
||
# Reason: TRM L-level MLP 内循环
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for _ in range(self.L_cycles):
|
||
z = self.L_level(z, selected_info + q)
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||
|
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return k_star, z
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||
```
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### 5.3 多轮检索的 z 状态流
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```
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Round 1: Round 2:
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z₀ = q z₃ 来自 Round 1（包含已检索信息）
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│ │
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||
├─ Phase1: CA(q+z₀, M_L1) → s1 ├─ Phase1: CA(q+z₃, M_L1) → s4
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||
│ z₁ = z₀ + s1 → L_level×L_cycles │ z₄ = z₃ + s4 → L_level×L_cycles
|
||
├─ Phase2: CA(q+z₁, M_L2[k1]) → s2 ├─ Phase2: CA(q+z₄, M_L2[k4]) → s5
|
||
│ z₂ = z₁ + s2 → L_level×L_cycles │ z₅ = z₄ + s5 → L_level×L_cycles
|
||
├─ Phase3: CA(q+z₂, M_L3[k2]) → s3 ├─ Phase3: CA(q+z₅, M_L3[k5]) → s6
|
||
│ z₃ = z₂ + s3 │ z₆ = z₅ + s6
|
||
│ │
|
||
ACT: q_head(z₃) < 0 → 继续 ACT: q_head(z₆) > 0 → 停止
|
||
→ 返回 [Path(k1,k2,k3), Path(k4,k5,k6)]
|
||
|
||
关键: s = W_o(MultiHeadAttn(W_q(q+z), W_k(M), W_v(M)))
|
||
比简单 cosine 路由更强:
|
||
- 学习的投影决定"关注什么"进行选择
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||
- Multi-head 捕获多种相关性信号
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||
- V 投影让"更新信息"与"匹配键"解耦
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z₃ 累积了 Round 1 的 attention 信息
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||
→ (q + z₃) 的投影方向自动偏离已选区域
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||
```
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---
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## 6. ACT Halt 训练方案
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### 6.1 训练目标
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```
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ACT halt head 学习: "已收集的信息是否足以回答 query"
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┌──────────────────────────────┐
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||
│ reward 定义 │
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||
│ │
|
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│ R = answer_quality - λ·rounds │
|
||
│ │
|
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│ answer_quality: │
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│ 文本QA: EM / F1 score │
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│ 视频QA: 选项匹配准确率 │
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│ │
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│ λ: 步数惩罚系数 │
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│ 鼓励用更少轮次达到同样质量 │
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└──────────────────────────────┘
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```
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### 6.2 训练数据
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| 数据集 | 模态 | 样本量 | reward 信号 |
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|--------|------|--------|-------------|
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| LongBench | 文本 | ~5K | ground truth → F1 |
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| NarrativeQA | 文本 | ~30K | ground truth → ROUGE |
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| VideoMME | 视频 | ~2K | 选项匹配 → 0/1 |
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### 6.3 训练流程
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```python
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# 训练伪代码
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for query, tree, ground_truth in dataset:
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q = text_embed(query)
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z = q.copy()
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total_loss = 0
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for round_idx in range(max_rounds):
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path, z = retriever.traverse_one_path(q, z, tree)
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# halt 决策
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halt_logit = q_head(z)
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# 用当前已收集的 context 生成答案，计算质量
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context = collect_raw_content(paths_so_far)
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answer = generator(query, context)
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quality = compute_score(answer, ground_truth) # EM/F1
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# Q-learning target
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# 如果现在停 → reward = quality
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# 如果继续 → reward = γ · future_quality - λ
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target_q = quality if is_last else γ * next_quality - λ
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loss += mse(sigmoid(halt_logit), target_q)
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total_loss.backward()
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optimizer.step()
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```
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### 6.4 可训练组件 vs 冻结组件
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```
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冻结 (不训练):
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✗ text_embed() # 预训练嵌入器，冻结
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✗ TreeIndex embeddings # 预计算的节点嵌入，冻结
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可训练:
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✓ CrossAttentionSelector (W_q, W_k, W_v, W_o) # 节点选择投影
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✓ L_level (ReasoningModule: RMSNorm + SwiGLU) # MLP 推理模块
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✓ q_head (ACT halt) # 停止决策头
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```
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## 7. 检索结果与答案生成的接口
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```python
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@dataclass
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class RetrievalPath:
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"""一条 root-to-leaf 路径。"""
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k1: int # L1 索引
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k2: int # L2 索引
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k3: int # L3 索引
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l1_summary: str # L1 摘要
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l2_description: str # L2 描述
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l3_description: str # L3 描述
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raw_content: Optional[str] # 原始文本（文本模式）
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frame_path: Optional[str] # 帧路径（视频模式）
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timestamp: Optional[float] # 时间戳（视频模式）
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@dataclass
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class RetrievalResult:
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"""检索器输出。"""
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query: str
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paths: List[RetrievalPath] # 多轮收集的路径
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num_rounds: int # 实际检索轮次
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z_final: ndarray # 最终潜在状态
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# 答案生成器接口
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def generate_answer(query: str, result: RetrievalResult) -> str:
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if is_text_mode(result):
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context = "\n".join(p.raw_content for p in result.paths)
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return LLM(query=query, context=context)
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else:
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frames = [load_image(p.frame_path) for p in result.paths]
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captions = [p.l3_description for p in result.paths]
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return VLM(query=query, images=frames, captions=captions)
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```
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## 8. 与现有系统的关系
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参考代码 新架构 变化
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video_pyramid.py (HSP) → TreeIndex 重构为统一格式
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video_tree_trm.py (cosine路由) → RecursiveRetriever Cross-Attention+ACT
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select_next_node (CrossAttn) → CrossAttentionSelector 保留CA思路，简化为向量级
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L_level (Transformer blocks) → ReasoningModule MLP-based (向量非序列)
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visual_projection.py → 删除 L3 全文本化
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video_indexer.py (CLIP encode) → embeddings.py 统一 text_embed()
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pipeline.py → pipeline.py ✅ 已实现（含延迟 embed 策略）
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answer_generator.py → answer_generator.py ✅ 已实现
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config.py → config.py 全面重构
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新增:
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+ tree_index.py 统一数据结构 ✅ 已实现
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+ embeddings.py 嵌入服务封装 ✅ 已实现
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+ llm_client.py LLM/VLM 客户端 ✅ 已实现
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+ text_tree_builder.py 文本模式预处理 ✅ 已实现
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+ video_tree_builder.py 视频模式预处理 ✅ 已实现
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+ recursive_retriever.py TRM 递归检索器 (CA+MLP+ACT) ✅ 已实现
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+ losses.py NavigationLoss + ACTLoss ✅ 已实现
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+ train.py 两阶段训练入口 ✅ 已实现
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+ main.py 推理/演示入口 ✅ 已实现
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```
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