feat: 新增物料/入库单实时 CLIP 向量提取（新建+更新），修复 I/O 延迟和路径解析静默失败

inventory-backend/app/utils/ai_vision.py

@@ -4,6 +4,8 @@ AI Vision 模块 - CLIP Vision Encoder ONNX 推理
 """
 
 import os
+import json
+import time
 import numpy as np
 from PIL import Image
 import onnxruntime as ort
@@ -129,4 +131,62 @@ def get_image_embedding(image_path: str) -> list:
             'attention_mask': dummy_mask
         }
     )
-    return outputs[0][0].tolist()
+    return outputs[0][0].tolist()
+
+
+# ============================================================================
+# 通用向量提取工具：防呆、防错
+# ============================================================================
+
+def extract_and_embed(photo_source):
+    if not photo_source:
+        return None
+    try:
+        # 1. 提取基础字符串
+        photo_source_str = str(photo_source).strip()
+        raw_path = ""
+
+        # 尝试剥掉 JSON 外壳
+        try:
+            parsed = json.loads(photo_source_str)
+            if isinstance(parsed, list):
+                raw_path = parsed[0] if parsed else ""
+            elif isinstance(parsed, str):
+                raw_path = parsed
+            else:
+                raw_path = str(parsed)
+        except:
+            raw_path = photo_source_str
+
+        if not raw_path:
+            return None
+
+        # 2. 剥离出最纯净的文件名 (只取最后一段)
+        pure_filename = raw_path.split('/')[-1]
+
+        # 3. 【终极物理净化】强行抠掉所有多余的标点符号！
+        # 哪怕传进来的是 123.jpg"] 或者是 "123.jpg"，全部洗干净
+        pure_filename = pure_filename.replace('"', '').replace("'", "").replace('[', '').replace(']', '')
+
+        # 4. 拼接真实的 Docker 物理路径
+        file_path = os.path.join('/app/uploads', pure_filename)
+
+        # 5. 加入重试机制 (最多等 3 秒)
+        max_retries = 6
+        for i in range(max_retries):
+            if os.path.exists(file_path):
+                # 文件找到了，开始提取向量
+                vec = get_image_embedding(file_path)
+                if isinstance(vec, np.ndarray):
+                    return vec.tolist()
+                return vec
+            else:
+                print(f"[AI 识图等待] 第 {i+1} 次尝试，未找到文件 {file_path}，等待 0.5s...")
+                time.sleep(0.5)
+
+        print(f"[AI 识图警告] 彻底失败！经过等待依然未找到图片: {file_path}")
+
+    except Exception as e:
+        print(f"[AI 识图错误] 实时提取向量失败: {str(e)}")
+
+    return None