dsh-session-query-vector

DSH 自带的会话检索基于 SQLite 全文，擅长回答「哪段对话里出现过这个词」，却难以应对「哪次会话在聊这件事」这类语义问题。dsh-session-query-vector 用向量检索替代官方后端：你用自然语言提问，查询会被嵌入，索引中与语义最接近的片段会连同所属会话与摘要一并返回。

插件在架构上刻意拆成查询与建索引两半。挂载在 DSH 里的查询引擎只读索引、不在搜索路径上调用嵌入，以保证检索响应够快；独立的 indexer 脚本遍历会话目录、分块嵌入并写入 SQLite。两侧必须使用同一嵌入模型，否则向量空间不一致，相似度分数没有意义。

嵌入端支持本地 Ollama，也支持任意符合 OpenAI /v1/embeddings 约定的服务（如 SiliconFlow、Azure、本地 vLLM 等）。索引与查询向量缓存落在独立 SQLite 文件中，支持增量跳过已索引会话、余弦相似度与相对分差过滤，以及可配置的片段长度与候选数量。

适合已经用 DSH 管理大量 Agent 会话、希望按主题或意图回溯对话的用户；若你仍偏好精确关键词匹配，可继续使用官方 SQLite 后端，二者不能同时挂载。