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v0.9.x — Grounded-SAM-2 接入（首版 AI 基座） 🗄️ ARCHIVED ​

🗄️ 已归档（2026-05-08） — v0.9.x 系列已完整收尾（M0+M1+M2+M3+M4+M5 + chip 包 + ADR-0012/0013）。本文件保留作历史参考与切片依据，不再列入 ROADMAP.md 顶部活跃版本。剩余文档同步（ml-backend-protocol §2 / sam-tool 用户手册 / ai-preannotate 用户手册 / ai-models.md 部署章节）与真实 SAM mask 50 张验收已迁移到 ../ROADMAP.md §A AI/模型 与 §B 文档。后续 SAM 演进见 [archived]0.10.x.md（与 Grounded-SAM-2 并存）。

状态：M0+M1+M2+M3+M4+M5 全落地（M0 01f8d45 / 2026-05-07；M1 v0.9.1 / 2026-05-07；M2 v0.9.2 / 2026-05-07；v0.9.3 phase 1/2/3 / 2026-05-07；v0.9.4 phase 1 / 2026-05-08 c5eaf94；v0.9.4 phase 2 Crystal Compass / 2026-05-08；v0.9.4 phase 3 Polished Contour / 2026-05-08；v0.9.5 Async Oasis / 2026-05-08）。v0.9.5 把 /ai-pre 文本批量 UI + 类别英文 alias + Batch pre_annotated + chip 包 + 运维收口一次性收齐。剩余工具栏 UX（Tooltip / hotkey 角标 / 抽屉 / 数字键 1-4 切工具）+ 截图自动化 14 张实跑回填留 v0.9.6 独立 epic。后续 v0.10.x 在此基础上新增（不替换）SAM 3 backend，详见 [archived]0.10.x.md。

一期范围：模式 A（文本批量预标）+ 模式 B（点 / 框 → mask 交互式精修）。不做 exemplar prompt（→ v0.10.x）、视频追踪、训练闭环。

版本切片调整记录（2026-05-08）：原计划 v0.9.3 = M3、v0.9.4 = M4、v0.9.5 = M5。实施期 v0.9.3 三个 phase 全部用于"前端杂项收口 + 模型市场激活 + ML Backend 注册端到端"（这些发现在 M2 后才浮现），M3-M5 顺势后挪一档：v0.9.4 phase 1 已落 SAM 真接通基础设施，phase 2 落 SAM UX 完善（子工具栏 + text 输出选择），phase 3 落 M3 mask→polygon 调参；v0.9.5 合并 M4 + M5。

1. 链路与硬件 ​

text:  GroundingDINO-T → N boxes → SAM 2.1 tiny → masks → polygons
point/bbox: 直接喂 SAM 2.1 image_predictor
  • 默认变体：DINO-T + SAM 2.1 tiny（速度优先），运维 env DINO_VARIANT / SAM_VARIANT 切大模型。
  • License：Grounded-SAM-2 / GroundingDINO / SAM 2 全 Apache 2.0，商用无忧。
  • Python 3.10 + PyTorch 2.3 + CUDA 12.1（与 v0.10.x SAM 3 的 3.12 / 2.7 / 12.6 不兼容 → 必须独立服务进程）。
  • 文本提示英文为主：中文需翻译层（M2 处理）。

实测延迟（RTX 4060 8GB / driver 580，公交车样图）：

prompt 类型首次延迟召回
bbox2408ms1 polygon, score 0.82
text "person"3559ms4 polygon, score 0.98（4 人全召回）
point1602ms1 polygon, score 0.84

首次延迟含 SAM image embedding 计算；M1 LRU 缓存后同图二次点击应 < 50ms。

2. 平台对接面（v0.9.0 后状态） ​

已就位 ​

组件位置
ml_backends 表 + is_interactiveapps/api/app/db/models/ml_backend.py
MLBackendClient.predict_interactiveapps/api/app/services/ml_client.py
协议 context.type = "text"v0.8.6 已扩，ml-backend-protocol.md §2.2
apps/_shared/mask_utils/ 共享包骨架v0.8.6 已就位
ML Backend 周期健康检查（Celery beat 60s + 抖动）v0.8.6
Project.ml_backend_id + GeneralSection / Wizard 绑定v0.8.6
失败预测重试 UI / 预测成本卡片v0.8.6（/admin/failed-predictions + /admin/prediction-cost-stats）
apps/grounded-sam2-backend/ 容器化（4 端点 + 3 prompt 分流）v0.9.0 (01f8d45)
SAM 2 image embedding LRU + Prometheus + /cache/statsv0.9.1

已就位（v0.9.2 后追加） ​

组件位置
工作台 S 工具 + 紫虚线候选 + Enter/Esc/Tabapps/web/src/pages/Workbench/state/useInteractiveAI.ts、stage/tools/SamTool.ts、stage/ImageStage.tsx samProbe
AI 助手 SAM 文本入口shell/AIInspectorPanel.tsx SamTextPanel
DINO 阈值项目级 overridedb/models/project.py + 0048_project_dino_thresholds + api/v1/ml_backends.py ctx 注入

已就位（v0.9.3 + v0.9.4 phase 1 后追加） ​

组件位置
前端 ML Backend 注册 / 编辑 / 删除 / 健康检查 UIapps/web/src/pages/Projects/sections/MlBackendsSection.tsx、components/projects/MlBackendFormModal.tsx、pages/ModelMarket/RegisteredBackendsTab.tsx (v0.9.3 phase 3)
useUpdateMLBackend / useDeleteMLBackend + 双 invalidateapps/web/src/hooks/useMLBackends.ts (v0.9.3 phase 3)
后端 task.file_path → SAM 可达 presigned URL 解析apps/api/app/api/v1/ml_backends.py _resolve_task_url + Settings.ml_backend_storage_host (v0.9.4 phase 1, c5eaf94)
Settings 从 repo root .env 绝对路径加载（修复 cwd 踩坑）apps/api/app/config.py (v0.9.4 phase 1)
模型市场激活 / 失败预测 Tab 合并/model-market 页（v0.9.3 phase 2 Merged Market）
API 密钥 + progressive CAPTCHA + IoU rbush + DropdownMenu 收编v0.9.3 phase 1 Refactored Lighthouse

v0.9.x 剩余缺口 ​

缺口影响计划
SAM S 工具点 / 框 prompt 隐式分流新人不可见 Alt+click negative point；三种 prompt UI 上无显式分组v0.9.4 phase 2（SAM 子工具栏拆分 P1）
SAM text 模式固定输出 polygonimage-det 项目要的是 bbox，拿到 polygon 还得手转；mask 步骤 GPU 时间贵v0.9.4 phase 2（box / mask / both 三选一 P1，与子工具栏共用 T 文本 UI）
mask_to_polygon 仍嵌在 predictor.py与 v0.10.x sam3-backend 无法共享v0.9.4 phase 3（M3 抽到 apps/_shared/mask_utils/，迁移自旧 v0.9.3 计划）
/ai-pre 路由仍是 PlaceholderPage文本批量预标无入口v0.9.5（M4，迁移自旧 v0.9.4 计划）
backend 显存监控 / ADR-0012/0013 / 部署文档运维收口v0.9.5（M5）
SAM E2E 完整路径链路守卫弱（仅靠 vitest）v0.9.4 phase 3 收口前补 + /_test_seed 加 ML backend 工厂

3. 架构要点 ​

3.1 部署拓扑 ​

apps/api (FastAPI 3.11) ──HTTP /predict──▶ grounded-sam2-backend
                                            FastAPI + PyTorch 2.3 + CUDA 12.1
                                            GroundingDINO + SAM 2.1
                                            + LRU embedding cache（SAM 侧，M1）
  • 独立 docker-compose service，profiles: ["gpu"] + nvidia device reservation + healthcheck start_period=120s
  • 镜像基于 pytorch/pytorch:2.3.1-cuda12.1-cudnn8-devel（devel 必需：GroundingDINO Deformable Attention 算子要 nvcc 现场编译）
  • TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.0;7.5;8.0;8.6;8.9;9.0（V100/T4/A100/RTX30/RTX40/H100 全覆盖）

3.2 vendor 策略（已决） ​

vendor copy 到 apps/grounded-sam2-backend/vendor/grounded-sam-2/（commit b7a9c29），通过 scripts/sync_vendor.sh 一键同步上游；.gitattributes 标 linguist-vendored=true。

3.3 协议扩展（已落） ​

context.type 加 "text"：

json
{ "type": "point", "points": [[x,y]], "labels": [1] }
{ "type": "bbox",  "bbox": [x1,y1,x2,y2] }
{ "type": "text",  "text": "ripe apples" }    // v0.9.x 新增
// { "type": "exemplar", ... }                 // v0.10.x SAM 3

返回 result[] 数组（多实例多 polygon）。

3.4 mask → polygon ​

当前 predictor.py 内嵌 cv2.findContours + shapely.simplify(tolerance, preserve_topology=True)，目标 50-200 顶点。M3 评估 IoU 后抽到 apps/_shared/mask_utils/，v0.10.x 直接复用。

3.5 image embedding 缓存（M1） ​

Key:   sha1(file_path) + sam2_variant
Value: SAM 2 image embedding tensor
Size:  LRU cap = 16（4060）/ 32（3090+）

只缓存 SAM 2 侧；GroundingDINO 端不缓存（每次 prompt 不同，命中率低）。

3.6 不做的事 ​

  • ❌ exemplar prompt（→ v0.10.x SAM 3）
  • ❌ 视频 / Active Learning / 训练闭环
  • ❌ 运行时多变体共存 UI（运维改 env 重启即可）
  • ❌ Florence-2 / DINO-X 等 Grounded-SAM-2 可选高级模块（一期只走 DINO-T + SAM 2.1 tiny 主链）

4. 版本切片 ​

v0.9.0 — backend 容器化（M0）✅ 已落地（01f8d45，~5 工作日） ​

apps/grounded-sam2-backend/ 4 端点（/health /setup /versions /predict）+ 三种 prompt 同一端点按 body shape 分流 + checkpoints 启动脚本（HuggingFace 拉 DINO-T + SAM 2.1 tiny）+ docker-compose GPU profile + 协议 text 类型 + 实跑验证。

实跑过程修了 4 个 vendor 接入侧 bug（详见 commit message）：SAM 2 hydra config 路径、vendor 内 sys.path 兜底、httpx follow_redirects（MinIO presigned 301）、transformers 版本 pin。

v0.9.1 — embedding 缓存（M1，~3 工作日）✅ 已落地（2026-05-07） ​

  • [x] embedding_cache.py：LRU(maxsize=16)，按 sha1(url_path|sam_variant)（剥 query string）
  • [x] predictor.py 接缓存：三种 prompt 全覆盖；point/bbox 命中可同时跳过 _fetch_image()
  • [x] /cache/stats 端点
  • [x] Prometheus metrics：embedding_cache_hits_total / embedding_cache_misses_total / embedding_cache_size / inference_latency_seconds{prompt_type,cache}
  • [x] docs-site/dev/architecture/ai-models.md 写缓存策略 + 显存预算 + Prometheus 查询

验收：连续点同图 5 次，第 1 次 ≤ 500ms（4060），第 2-5 次 ≤ 50ms。计划 docs/plans/2026-05-07-v0.9.1-declarative-feather.md。

v0.9.2 — 工作台 S 工具 + 文本入口（M2，~6 工作日）✅ 已落地（2026-05-07） ​

  • [x] 工作台新增工具 S（SAM 模式）：点击=positive point / Alt+点击=negative point / 拖框=bbox
  • [x] 右侧栏 AI 助手新增「文本提示」输入框 + 「找全图」按钮（仅 S 模式可见）
  • [x] useInteractiveAI hook：按 prompt 类型路由
  • [x] 中→英翻译开关 → §5 决策 1：v0.9.2 不做（无 LLM client 基础设施），改为输入框 hint「英文 prompt 召回最佳」
  • [x] 返回 polygon 以「待确认紫虚线」叠加在 Konva canvas，Enter 接受 / Esc 取消 / Tab 切候选
  • [x] 防抖：runPoint 80ms 合并；inflight 计数防过期请求覆盖新候选
  • [x] 单测：useInteractiveAI 10 case + hotkeys S 键 + 后端 interactive-annotating 阈值注入 3 case
  • [x] 额外：DINO box_threshold / text_threshold 项目级 override（§5 决策 2 同窗口完成）
  • [ ] E2E：annotation.spec 加 SAM 路径 → 推迟到 v0.9.3 / M3 收口前补（需 /_test_seed ML backend 工厂）

验收：标注员用 SAM 工具 10 分钟内标完 50 张图，AI 接管率 ≥ 60%；文本 "person" 在 3 张含人图都能返回正确 polygon。计划 docs/plans/2026-05-07-v0.9.2-luminous-canvas.md。

v0.9.3 — 前端杂项收口 + ML Backend 全链路注册（三 phase，~3 工作日）✅ 已落地（2026-05-07） ​

范围调整说明：原计划本版做 M3 mask→polygon 调参，但 M2 落地后实施期发现"前端 ML Backend 注册入口缺失"等几条更紧迫问题（前端注册 UI 缺位让 PROJECT_ADMIN 无法自服务接 backend；提示文案指向不存在的 tab）。本版改做"前端杂项收口 + 模型市场激活 + ML Backend 注册端到端"，M3 顺势挪到 v0.9.4 phase 3（在 SAM UX 完善后再调更合理，能拿到真实标注样本数据）。

  • [x] phase 1 (Refactored Lighthouse)：API 密钥端到端（api_keys 表 + /me/api-keys CRUD + ak_ token + ApiKeysModal）+ 超管 ML 集成总览（/admin/ml-integrations）+ 登录 progressive CAPTCHA（Redis IP 计数 + Turnstile 阈值后强制）+ IoU rbush 加速（同类分桶 + 候选裁剪）+ DropdownMenu 收编。计划 docs/plans/2026-05-07-v0.9.3-phase1-refactored-lighthouse.md。
  • [x] phase 2 (Merged Market)：三页合二激活模型市场 — 删 /admin/ml-integrations 与 /admin/failed-predictions，合并到 /model-market（Tabs ?tab=backends|failed）；Sidebar 「模型市场」失败预测 > 0 时显红色 danger 徽章。计划 docs/plans/2026-05-07-v0.9.3-phase2-merged-market.md。
  • [x] phase 3 (Happy Meadow)：前端接通 ML Backend 注册能力 — MlBackendsSection（项目设置「ML 模型」选项卡）+ MlBackendFormModal（注册 / 编辑 / 删除 / 健康检查）+ RegisteredBackendsTab 由只读改可写；useUpdateMLBackend / useDeleteMLBackend 补齐；四个写 mutation 双 invalidate。计划 docs/plans/2026-05-07-v0.9.3-phase3-ml-backend-registration.md。

v0.9.4 — SAM 真接通 + UX 完善 + M3 调参（三 phase，~5 工作日，进行中） ​

  • [x] phase 1 (Bridged Pasture)：后端 task.file_path → SAM 可达 presigned URL 解析。v0.9.3 phase 3 让 PROJECT_ADMIN 能注册 backend 后第一次实跑 S 工具立刻 500 — 根因是 ml_backends.py 直接透传 MinIO 对象 key，SAM 协议要求 http(s):// URL 且 SAM 容器在 docker 网内访问不到 host 的 localhost:9000。新增 _resolve_task_url(task) helper（generate_download_url() + 按 dataset_item_id 自动选 bucket + 按 ML_BACKEND_STORAGE_HOST 重写 host）；predict-test + interactive-annotating 两处统一调用；Settings.Config.env_file 改 repo root 绝对路径修复 cwd 踩坑。Linux/macOS-Win/K8s 三场景 .env 注释。commit c5eaf94。

  • [x] phase 2 (SAM UX 完善 — 子工具栏 + text 输出选择，~2.5 天) ✅ 已落地（2026-05-08, Crystal Compass）：

    接 SAM 后第一次实跑暴露的核心 UX 问题：① S 工具点击 / 拖动隐式分流 prompt 类型（单击=点 / Alt+点击=negative / 拖框=bbox），新人不可见；② text 模式永远出 polygon，对 image-det 项目反而是负担。两个改动共用 T 文本子工具的 UI 改动，必须同窗口落。

    • [x] SAM 子工具栏拆分：S 激活后浮出 [· 点 (1)] [□ 框 (2)] [T 文本 (3)] + [+/−] polarity 切换；当前激活子工具决定接受的鼠标行为，消除隐式分流；视觉 active state 标明当前 prompt 类型。
    • [x] 数据模型：Tool 联合扩 "sam-point" | "sam-bbox" | "sam-text" 或加 samSubTool 子态；SamTool.ts 拆三个独立 *Tool export；ImageStage.tsx 的 samProbe 分流逻辑下移到 tool 层。
    • [x] 协议扩展（小）：apps/grounded-sam2-backend/schemas.py Context 加 output: Literal["box","mask","both"] = "mask" + /setup 返回值加 supported_prompts: ["point","bbox","text"]，前端按 backend 实际能力动态渲染按钮（老 backend 缺字段时走旧路径）。
    • [x] text 模式三选一输出：AI 助手面板文本输入框右侧加 segmented control [□ 框] [○ 掩膜] [⊕ 全部]；按项目 type_key 智能默认（image-det → box、image-seg → mask、其它 → both）；用户切换写 sessionStorage wb:sam:textOutput:{projectId} 记忆。
    • [x] 后端 predictor.py text 路径三分支：box 完全跳过 set_image() + SAM 推理（cache 不写入），仅 DINO 出 boxes 直归一化为 rectanglelabels；mask 当前行为；both DINO + SAM 配对返回。
    • [x] 前端候选叠加层：按 result[i].type 分别渲染 box / polygon；both 模式 Tab 切活跃候选 + 对应形态高亮，Enter 接受当前活跃。
    • [x] 快捷键：1/2/3 切子工具；+/− 切 polarity；Esc 退出。
    • [x] 截图自动化：新增 1 张子工具栏特写 + 1 张 text 三模式对比图。

    验收：① 三种 prompt 在子工具栏明确可见，新人不需文档自行发现 negative point；② image-det 项目用 text "person" 出 box（不出 polygon），单图仅 DINO ~50-100ms（4060 / tiny）相比当前全链路 200-500ms 显著快；③ image-seg 项目 text 仍出 polygon 行为不变。

  • [x] phase 3 (Polished Contour — mask→polygon 共享化 + tolerance 注入 + SAM E2E，~2 天) ✅ 已落地（2026-05-08）：

    • [x] apps/_shared/mask_utils/ 真接入 grounded-sam2-backend（删 inline _mask_to_polygon；docker-compose context 升 apps/、Dockerfile COPY _shared/mask_utils + pip install -e；polygon.py 补拓扑兜底；normalize.py round(6) 对齐协议精度）
    • [x] scripts/eval_simplify.py（mask png 目录 × 5 档 tolerance × IoU + 顶点数 markdown 报告）
    • [x] 选定默认 DEFAULT_SIMPLIFY_TOLERANCE = 1.0 + Context.simplify_tolerance body 字段注入（改 query string 为 body 字段：schemas.py Context 加字段，与 output 同位；query string 不实现，运维 / dev 通过 ctx 注入足够）
    • [x] 顶点 > 200 触发 logger.warning("polygon vertex count %d > 200 ...")（非阻塞运维信号）
    • [x] SAM E2E 完整路径（annotation.spec.ts 新 SAM 工具用例 + _test_seed.seed_reset 加 MLBackend(name="E2E SAM Mock") 工厂 + project.ai_enabled=True 自动绑定 + SeedReset.ml_backend_id 字段；page.route(/\/interactive-annotating/) 拦截 mock backend 响应）
    • [x] docs/research/13-simplify-tolerance-eval.md 首版报告（6 张合成占位 mask × 5 tolerance；真实 SAM mask 由 maintainer 在 GPU 环境采集后重跑）
    • [x] backend 单测 4 case test_simplify_tolerance_injection.py（高低 tolerance 顶点数差异 + 默认值 + WARN 触发 / 不触发）

    实际验收：mask_utils 9/9 + grounded-sam2-backend 23/23 + api seed/ml_backend 16/16 全绿；6 张合成 mask 100% IoU≥0.95；E2E spec 验证子工具栏可见 + sub 按钮互斥 + page.route mock 命中。真实 SAM mask 50 张验收推迟到 maintainer 倾倒 fixture 后补。

v0.9.5 — /ai-pre 文本批量预标 UI + 类别英文 alias + 运维收口（Async Oasis，~3 工作日）✅ 已落地（2026-05-08） ​

M4 + M5 + chip 包合并版本。原计划 ~6.5 天，实际 ~3 天落地（类别 alias 取代翻译开关 + 既有 /preannotate 端点 / batch_predict task 70% 骨架已就位让前端连接成本骤降）。

  • [x] AIPreAnnotatePage.tsx 替 PlaceholderPage：项目下拉 → batch → 文本 prompt（含类别 alias chips 一键填）→ outputMode segmented → WS 实时进度
  • [x] 后端 POST /projects/{id}/preannotate 扩 {prompt, batch_id, output_mode} 字段；指定 batch 时校验归属 + active 状态
  • [x] Celery batch_predict 扩参 prompt + output_mode + batch_id；prompt 非空时透传 ctx；末尾自动 active → pre_annotated
  • [x] WebSocket 进度推送（v0.9.0 既有 ws-protocol）
  • [x] AdminDashboard 「AI 预标注队列」卡片 + Sidebar 「ai-pre」徽章接真数据（AdminDashboardStats.pre_annotated_batches）
  • [x] 跑完后 batch 自动转 pre_annotated（BatchStatus.PRE_ANNOTATED + VALID_TRANSITIONS 加合法迁移 + REVERSE_TRANSITIONS 加 owner 兜底重置；零迁移 — status 是 String(30) 非 enum）
  • [x] 类别英文 alias（取代中→英翻译开关）：ClassConfigEntry.alias 字段（ASCII-only ^[a-zA-Z0-9 ,_\-]+$ max=50）+ ClassEditor UI + SamTextPanel + AIPreAnnotatePage alias chips。零运行时 LLM 依赖
  • [x] backend 显存监控进 /health 响应 body（gpu_info + cache 子对象，旧字段 backward-compat）
  • [x] ADR-0012：SAM 系列 backend 独立 GPU 服务化
  • [x] ADR-0013：mask→polygon 后端化
  • [x] docs-site/dev/deploy.md §8.5 GPU 节点部署章节
  • [x] chip 包：AI 助手「本题花费 X 元」单条透传（PredictionOut 加 cost / inference_time_ms 字段 + outerjoin PredictionMeta）；text_output_default 项目级字段（迁移 0050 + GeneralSection 下拉，把 v0.9.4 phase 2 的 sessionStorage 兜底转持久化）；GeneralSection AI 绑定 UX 解耦（MlBackendsSection 行内「绑定到本项目」按钮）；9 处 sparkles 重整 + docs-site/dev/icon-conventions.md

实际验收：后端 303/303 全绿（含新增 17 case：jsonb 4 + batch_pre_annotated 8 + preannotate_text 5）+ 前端 vitest 347/347 + tsc 0 error + OpenAPI snapshot 已重新生成。

未落地，留 v0.9.6 独立 epic：工具栏 Tooltip 组件 + hotkey 角标 + 激活态强化 + 分组分隔；数字键 1/2/3/4 直跳工具（与 setClassByDigit 1-9 切类别冲突，需 target.tagName 区分调研）；SAM 子工具栏改右展开抽屉；截图自动化 14 张实跑回填（依赖 docker + uvicorn + seed 完整启动栈）。

详细计划：docs/plans/2026-05-08-v0.9.5-async-oasis.md。

5. 待决问题（M2 实施前拍板） ​

  1. 中→英翻译实现：经平台 LLM client（推荐）vs 查词典？默认开关 + 用户可关。
  2. box_threshold / text_threshold 项目级覆盖：DINO 默认 0.35 / 0.25 在通用场景 OK，特定业务图（车牌 / 商品）需 fine-tune；建议做成 ProjectSettings 项目级 override。

6. 风险 ​

风险概率影响缓解
DINO 复合错误（漏检 / 误检）中文本预标质量低M4 验收跑 5 类业务图 sample；threshold 调参
upstream Grounded-SAM-2 重构中vendor 同步成本固定 commit + sync_vendor.sh
polygon 简化复杂形状失真中标注员重画M3 评估脚本 + tolerance 可调
中文 prompt 召回率低高项目方失望M2 中→英翻译开关 + 文档建议英文

7. 文档与 ADR 产出（仅列尚待） ​

  • [ ] ADR-0012 / ADR-0013：SAM 系列 backend 独立 GPU 服务 + mask→polygon 后端化（v0.9.5；编号等 0010/0011 已被占用）
  • [ ] ADR 候选：ML backend storage endpoint 选择机制（dev ML_BACKEND_STORAGE_HOST vs 生产 K8s 同网；触发条件：第一个生产部署遇到再写）
  • [ ] docs-site/dev/architecture/ai-models.md —— 部署 + 缓存（与 v0.10.x 共用）
  • [ ] docs-site/dev/ml-backend-protocol.md §2 加 Context.output enum + /setup supported_prompts 字段说明（v0.9.4 phase 2 落地时同步）
  • [ ] docs-site/user-guide/workbench/sam-tool.md —— 标注员视角教程（v0.9.4 phase 2 子工具栏 + text 三模式落地后写）
  • [ ] docs-site/user-guide/projects/ai-preannotate.md —— 管理员视角文本批量预标教程（v0.9.5 后）

8. 时间预估 ​

切片估计实际
M0 backend 容器化~5 天~5 天 ✅
M1 embedding 缓存~3 天~1 天 ✅
M2 工作台 S 工具 + 文本入口~6 天~1 天 ✅（不做翻译 + E2E 推迟换得范围控制）
v0.9.3 三 phase（前端杂项 + 模型市场 + ML Backend 注册）~3 天~1 天 ✅（接管原计划 M3 槽位）
v0.9.4 phase 1（后端 file_path → SAM URL）~0.5 天~0.5 天 ✅
v0.9.4 phase 2（SAM 子工具栏 + text 输出选择）~2.5 天~1 天 ✅（Crystal Compass）
v0.9.4 phase 3（M3 mask→polygon 调参 + SAM E2E）~2 天~1 天 ✅（共享包已就位 + 合成 fixture 替代真实 SAM mask 评测）
v0.9.5（M4 /ai-pre 批量 UI + M5 运维收口 + chip 包 + 类别 alias）~10.5 天~3 天 ✅（Async Oasis；既有 70% 骨架 + alias 取代翻译让连接成本骤降）
合计剩余v0.9.x 已完整收尾，进入 v0.10.x SAM 3

Sources ​

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