Struct SemanticEngine 

pub struct SemanticEngine { /* private fields */ }

语义搜索引擎

内部委托 VecDb（sqlite-vec vec0 虚表）完成向量持久化与 KNN， 自身只做 embedding 生成与 CodeNode 序列化。

Implementations

impl SemanticEngine

pub fn open( path: impl AsRef<Path>, embedder: Arc<EmbeddingEngine>, rt: Arc<Runtime>, ) -> Result<Self>

打开或创建语义搜索数据库

vec0 虚表延迟到首次插入时创建（维度首次探测）。

pub fn index(&mut self, node: &CodeNode, source_code: &str) -> Result<()>

pub fn index_batch(&mut self, items: &[(CodeNode, String)]) -> Result<()>

pub fn search(&self, query: &str, limit: usize) -> Result<Vec<(CodeNode, f32)>>

pub fn remove_by_file(&mut self, file_path: &str) -> Result<usize>

pub fn clear(&mut self) -> Result<()>

pub fn entry_count(&self) -> usize

pub fn table_dimension(&self) -> Result<Option<usize>>

当前 vec0 表的向量维度（表不存在返回 None）——U04/D2 维度探测用： 增量路径在回填前比对 embedding 产出维度，变化则回退全量重建。

返回 Result：数据库读取错误（损坏/权限）向上传播，由调用方决定 处理（lib.rs 维度探测失败 warn + 视为维度未知，不静默吞掉）。

Trait Implementations

impl SemanticSearch for SemanticEngine

fn index(&mut self, node: &CodeNode, source_code: &str) -> Result<()>

索引单个实体（生成 embedding 并持久化）

fn index_batch(&mut self, items: &[(CodeNode, String)]) -> Result<()>

批量索引多个实体

fn search(&self, query: &str, limit: usize) -> Result<Vec<(CodeNode, f32)>>

搜索最相似的 k 个实体（0.3 相似度阈值过滤）

fn remove_by_file(&mut self, file_path: &str) -> Result<usize>

删除指定文件路径关联的所有向量条目

fn clear(&mut self) -> Result<()>

清空所有向量数据

fn entry_count(&self) -> usize

当前向量条目数