向量搜索失败：sqlite-vec扩展加载方式过时与维度不匹配

[Miantiao1231]

环境信息 (Environment)

• OS: Windows 11
• Docker Version: 28.1.1
• Cortex Image: ghcr.io/rikouu/cortex:latest (v0.10.5)
• Embedding Model: bge-m3:latest (Ollama)

• 问题描述 (Describe the bug)

在使用 bge-m3 模型时，向量搜索功能失效。Cortex日志中出现 sqlite-vec 相关错误，记忆可以存储但无法被语义检索，系统回退到纯文本搜索。
扩展加载方式过时：sqlite-vec 扩展的加载API已更新，但代码仍使用旧方式 db.loadExtension("vec0")，导致扩展加载失败，vec0 表无法创建。

临时解决方案 (Workaround)

通过在容器内手动修改打包后的源码 /app/packages/server/dist/index.js，将旧的加载方式替换为新方式 const sqliteVec = require('sqlite-vec'); sqliteVec.load(db);，并删除旧数据库以匹配1024维度后，问题暂时得到解决。

建议 (Suggestion)

更新 sqlite-vec 的加载API调用方式。

额 上边是用ai写的 但是确实是有这个问题 我修了好久

[rikouu]

感谢反馈！

关于你提到的两个问题：

1. sqlite-vec 扩展加载方式

从 v0.10.1 起，代码已经使用了新的加载方式作为首选：

const sqliteVec = require('sqlite-vec');
sqliteVec.load(db);

旧的 db.loadExtension('vec0') 仅作为 fallback。如果你在 v0.10.5 的日志中看到 sqlite-vec extension loaded via npm package，说明加载是正常的。

2. 维度不匹配

bge-m3 默认输出 1024 维，而 Cortex 默认配置是 1536 维（text-embedding-3-small）。从 v0.10.1 起，当检测到维度变化时，系统会自动重建 vec0 表。但如果你是在已有数据库上切换模型，需要在面板 → 设置 → 数据管理 → 重建向量索引 来重新生成所有向量。

建议

1. 升级到最新版 v0.10.6：docker compose pull && docker compose up -d
2. 在面板 → 设置 → LLM & Embedding → Embedding 中确认维度设置为 1024（匹配 bge-m3）
3. 如果向量搜索仍然失效，执行一次「重建向量索引」

如果升级后问题依然存在，请贴一下 docker logs cortex 中与 sqlite-vec 相关的日志，我来排查。