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# SUIME
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**SUIME** 是一个基于深度神经网络的高性能输入法引擎项目。它采用现代化的 **C/S (Client/Server)** 架构，将繁重的 AI 推理任务与轻量级的输入交互界面解耦。
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- 🚀 **核心智能**：基于 Rust 构建的高性能推理服务端，支持 INT8 量化 ONNX 模型。
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- 🐧 **原生 Linux 支持**：提供基于 `fcitx5` 的高性能插件。
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- 🪟 **跨平台愿景**：架构设计原生支持 Windows (计划基于 Rime/Weasel) 和 macOS。
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- 🔌 **语言无关协议**：基于 MessagePack 的通用通信协议，允许任意语言编写前端。
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## 🏗️ 整体架构
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项目分为两个核心部分：**智能服务端** 和 **平台相关客户端**。两者通过高效的二进制协议通信。
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```mermaid
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graph TD
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subgraph "AI Inference Server (Rust)"
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S[Socket Listener<br/>UDS / TCP / Named Pipe]
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M[ONNX Runtime Engine]
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T[Tokenizer]
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S --> M
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M --> T
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end
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subgraph "Client Frontends"
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L[Linux Client<br/>fcitx5-ext]
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W[Windows Client<br/>Rime/Weasel Mod]
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Mac[macOS Client<br/>Rime/Squirrel Mod]
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end
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L -- "Unix Domain Socket" --> S
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W -- "TCP / Named Pipes" --> S
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Mac -- "Unix Domain Socket / TCP" --> S
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```
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### 1. 服务端 (Rust)
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- **并发模型**：使用 `std::thread` 或 `tokio` 处理多客户端连接。
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- **推理引擎**：集成 `onnxruntime`，加载 INT8 量化模型以实现低延迟推理。
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- **分词处理**：可选集成 `tokenizers` 库进行预处理。
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- **通信适配**：
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- **Linux/macOS**：默认使用 **Unix Domain Socket (UDS)**，利用文件系统路径通信，零拷贝，极低延迟。
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- **Windows**：自动切换为 **TCP (localhost)** 或 **Named Pipes**，确保跨平台兼容性。
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- **数据协议**：接收/发送 **MessagePack** 序列化的二进制数据。
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### 2. 客户端 (Frontend)
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- **Linux (当前实现)**：
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- 基于 `fcitx5` 框架开发的 C++ 插件。
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- 直接通过 UDS 与服务端通信。
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- 负责捕获按键、获取上下文、渲染候选词面板。
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- **Windows (中长期计划)**：
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- **目标框架**：基于 **Rime (中州韵)** 的 Windows 前端 **Weasel (小狼毫)** 进行定制开发。
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- **实现方式**：修改 Weasel 源码，将其内部解码逻辑替换为通过网络调用 Rust 服务端。
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- *注：由于 Windows TSF 架构复杂性，直接开发原生 IME 难度极大，复用 Rime 生态是最佳路径。*
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- **macOS (未来计划)**：
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- 基于 **Rime** 的 macOS 前端 **Squirrel (鼠须管)** 进行类似定制。
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## 📂 项目目录结构
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```text
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SUIME/
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├── Cargo.toml # Rust 服务端配置
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├── src/ # Rust 服务端源码
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│ ├── main.rs # 入口：根据 OS 自动选择监听模式 (UDS/TCP)
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│ ├── model.rs # ONNX 模型加载与推理封装
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│ ├── config.rs # 配置文件解析与加载，配置文件放在user_config_dir（类似~/.config/suime/config.toml），无配置可直接生成默认配置
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│ ├── tokenizer.rs # 分词器封装
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│ ├── protocol.rs # 跨平台通用的请求/响应结构体 (MessagePack)
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│ └── socket.rs # 通信层抽象 (支持 UDS/TCP 条件编译)
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│ └── personal.rs # 个性化词汇的登录管理和查询（未来扩展）
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├── fcitx5-ext/ # [Linux] fcitx5 插件源码
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│ ├── CMakeLists.txt
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│ ├── src/
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│ │ ├── myengine.cpp # 输入法逻辑
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│ │ ├── socket_client.cpp # Linux UDS 客户端实现
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│ │ └── protocol.hpp # 与服务端一致的协议定义
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├── clients/ # [未来] 其他平台客户端
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│ ├── weasel-mod/ # (计划) Windows Rime 定制版
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│ └── squirrel-mod/ # (计划) macOS Rime 定制版
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├── assets/ # ONNX 模型文件 & 词表
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└── README.md
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## 🛠️ 技术细节与接口定义
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### 通信协议 (Protocol)
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为了保证跨语言和跨平台兼容性，应用层协议采用 **TLV (Type-Length-Value)** 风格封装 **MessagePack** 数据：
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1. **Header**: 4 字节大端无符号整数 (`uint32_t`)，表示后续 Payload 的长度。
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2. **Payload**: MessagePack 序列化的二进制数据。
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**数据结构定义 (`protocol.rs` / `protocol.hpp`):**
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```rust
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// Rust 服务端定义
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use serde::{Serialize, Deserialize};
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#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]
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pub struct Request {
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pub pinyin: String, // 用户输入的拼音串
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pub context: String, // 光标前文本 (用于上下文预测)
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}
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#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]
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pub struct Candidate {
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pub id: u32, // 词项 ID
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pub text: String, // 候选词文本 (也可由客户端查表)
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pub weight: f32, // 置信度/权重
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}
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#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]
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pub struct Response {
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pub candidates: Vec<Candidate>,
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pub offset: usize,
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pub limit: usize,
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}
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```
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### 跨平台 socket 适配策略
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服务端代码使用 Rust 的条件编译 (`cfg`) 自动适配操作系统：
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- **`#[cfg(unix)]`**:
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- 使用 `std::os::unix::net::{UnixListener, UnixStream}`。
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- 绑定路径：`/tmp/su-ime.sock` (可配置)。
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- 优势：无需网络栈开销，权限控制基于文件系统。
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- **`#[cfg(windows)]`**:
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- 使用 `std::net::{TcpListener, TcpStream}`。
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- 绑定地址：`127.0.0.1:23333` (可配置)。
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- 优势：原生支持 Windows，便于穿透 WSL 或容器边界。
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## 🗺️ 开发与部署路线图
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### 阶段一：Linux 原生完善 (Current)
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- [ ] 完成 Rust 服务端 UDS 通信与 ONNX 推理。
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- [ ] 完成 fcitx5 插件开发与联调。
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- [ ] 性能优化：引入线程池，减少上下文切换开销。
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- [ ] 打包：提供 `.deb` / `.rpm` 安装包及 systemd 用户服务配置。
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### 阶段二：服务端跨平台重构 (Short Term)
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- [ ] **通信层抽象**：重构 `socket.rs`，实现 UDS/TCP 自动切换逻辑。
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- [ ] **Windows 服务端验证**：在 Windows 上编译并运行 Rust 服务端，通过 TCP 暴露接口。
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- [ ] **macOS 服务端验证**：验证 macOS 下 UDS 兼容性及签名问题。
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### 阶段三：Windows 客户端适配 (Mid-Long Term)
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- [ ] **Rime/Weasel 调研**：深入分析 Weasel 源码，确定 Hook 点。
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- [ ] **原型开发**：Fork Weasel 项目，移除内置拼音引擎，植入 TCP 客户端模块。
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- [ ] **UI 适配**：确保候选词窗口在高分屏下的渲染效果。
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- [ ] **安装包制作**：制作 Windows 安装程序，包含 Rust 服务端 (后台服务) 和定制版 Weasel。
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### 阶段四：macOS 客户端适配 (Future)
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- [ ] 基于 Squirrel 进行类似 Weasel 的定制开发。
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- [ ] 适配 macOS 输入法沙盒机制 (可能需要将服务端作为 LaunchAgent 运行)。
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## 🚀 快速开始 (Linux)
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### 前置依赖
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- Rust Toolchain (`rustup`)
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- CMake, g++, pkg-config
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- fcitx5 开发库 (`fcitx5-dev`, `libfcitx5utils-dev`)
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- libmsgpack-c
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### 构建服务端
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```bash
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cd SUIME
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cargo build --release
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# 二进制文件位于 target/release/su-ime
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```
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### 构建 fcitx5 插件
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```bash
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cd fcitx5-ext
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mkdir build && cd build
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cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
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make
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sudo make install
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```
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### 运行
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1. 启动服务端：
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```bash
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./target/release/su-ime --model ../models/model.onnx --socket /tmp/su-ime.sock
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2. 重启 fcitx5 或在输入法设置中启用 "SUIME"。
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3. 开始输入体验 AI 预测。
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## ⚠️ 注意事项
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1. **延迟敏感**：输入法对延迟极其敏感。在跨平台架构（特别是 Windows TCP 模式）下，需严格测试网络栈带来的额外延迟（通常 localhost TCP 延迟 < 0.1ms，可接受）。
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2. **安全性**：
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- Linux UDS 依赖文件权限，请确保 `/tmp/su-ime.sock` 仅对当前用户可见。
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- Windows TCP 模式默认仅绑定 `127.0.0.1`，严禁绑定 `0.0.0.0` 以防外部攻击。
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3. **服务保活**：建议配置 systemd (Linux) 或 Windows Service 来守护 Rust 服务端进程，确保其崩溃后能自动重启。
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## 📄 许可证
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本项目采用 MIT 许可证。
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