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feat(v2.1): sqlite-vec Vektorindex — Implementierungsplan#10

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feat/v2.1-sqlite-vec
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@KniggeMS

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@coderabbitai ignore

Closes #2

Was dieser PR enthält

Implementierungsplan für Issue #2sqlite-vec Vektorindex als erster Schritt von V2.1 Retrieval.

Neue Datei: docs/implementation/v2.1-sqlite-vec.md

Inhalt des Plans

  • Schritt-für-Schritt Anleitung (8 Schritte)
  • Alle neuen/geänderten Dateien dokumentiert
  • Test-Checkliste
  • Akzeptanzkriterien (inkl. Latenz < 50ms, kein Crash bei Fallback)
  • Commit-Konventionen für den Branch

Nächste Schritte nach Merge

Checkliste

  • Implementierungsplan vollständig
  • Abhängigkeiten identifiziert (sqlite-vec, @xenova/transformers)
  • Fallback-Strategie definiert (FTS5-only wenn Extension fehlt)
  • Tests spezifiziert (8 Test-Cases)
  • Implementierung (folgt lokal)

KniggeMS added 3 commits June 25, 2026 06:21
… column

Adds:
- memory_embeddings vec0 virtual table (384-dim, all-MiniLM-L6-v2)
- embedding_version column on memories for model tracking
- idx_memories_embedding_version index for backfill queries
…enova/transformers

- Singleton EmbedderService with lazy model init
- embed(text): Float32Array of 384 dims (mean-pooled, L2-normalised)
- embedBatch(texts): sequential batch with progress callback
- getModelName() / isReady() helpers for health checks
- Graceful error wrapping so callers get a typed EmbedderError
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Successfully merging this pull request may close these issues.

feat(retrieval): sqlite-vec Vektorindex einbinden

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