# P0: LLM Integration

## 状态：基础 pipeline 可用，LLM Gateway 不通需后续验证

## 实现

- `llm.py`: LLMClient + extract/paraphrase/format 函数
- 支持 OpenAI-compatible API，fallback 到 heuristic
- 端到端 pipeline: 对话 → 提取 → embed → store (with augmentation) → recall → context injection

## 端到端测试结果

5 轮对话存入 7 条记忆（24 个 cue entries，含 paraphrase augmentation）。

查询召回结果（heuristic paraphrase）：
| 查询 | 正确? | 说明 |
|------|-------|------|
| DB performance terrible | ✅ | 正确召回 missing indexes |
| How to push a new release? | ✅ | 正确召回 blue-green deploy |
| Redis connection info? | ✅ | 正确召回 port 6379 |
| Login system has a problem | ❌ | 指向 database 而不是 auth |
| Database backup | ✅ | 正确召回 cron job |
| Deployment config? | ✅ | 正确召回 GitHub Actions |

5/6 正确。失败的 case 是因为 heuristic paraphrase 没有生成 "login" ↔ "auth" 的关联。LLM paraphrase 应该能覆盖。

## 待解决

1. **LLM Gateway 不通** — 无法验证 LLM 提取和 paraphrase 质量
2. **重复提取** — heuristic 会对同一对话提取 2 条相似记忆，需要去重
3. **Heuristic paraphrase 质量差** — 机械式替换（"issue with X"）不如 LLM 生成
4. **Auth→Login 这类语义跳跃** — 只有 LLM paraphrase 或更强 embedding 模型能解决