fix: 移除本地保底脱水的过时描述(README+dehydrator注释)

README.md

@@ -79,6 +79,11 @@ curl http://localhost:8000/health
 {"status":"ok","buckets":0,"decay_engine":"stopped"}
 ```
 
+浏览器打开前端 Dashboard：**http://localhost:8000/dashboard**
+
+> 如果你用的是 `docker-compose.user.yml` 默认端口，地址就是 `http://localhost:8000/dashboard`。
+> 如果你改了端口映射（比如 `18001:8000`），则是 `http://localhost:18001/dashboard`。
+
 > **看到错误？** 检查 Docker Desktop 是否正在运行（状态栏有图标）。
 
 ### 第六步：接入 Claude
@@ -154,7 +159,7 @@ OMBRE_API_KEY=你的API密钥
 > 3. Set `dehydration.base_url` to `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai` in `config.yaml`
 > Also supports DeepSeek, Ollama, LM Studio, vLLM, or any OpenAI-compatible API.
 
-没有 API key 也能用，脱水压缩会降级到本地模式，只是效果差一点。那就写：
+没有 API key 则脱水压缩和自动打标功能不可用（会报错），但记忆的读写和检索仍正常工作。如果暂时不用脱水功能，可以留空：
 
 ```
 OMBRE_API_KEY=
@@ -193,6 +198,8 @@ docker logs ombre-brain
 
 看到 `Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000` 说明成功了。
 
+浏览器打开前端 Dashboard：**http://localhost:18001/dashboard**（`docker-compose.yml` 默认端口映射 `18001:8000`）
+
 ---
 
 **接入 Claude.ai（远程访问）**
@@ -241,8 +248,8 @@ Ombre Brain gives it persistent memory — not cold key-value storage, but a sys
 - **Obsidian 原生 / Obsidian-native**: 每个记忆桶就是一个 Markdown 文件，YAML frontmatter 存元数据。可以直接在 Obsidian 里浏览、编辑、搜索。自动注入 `[[双链]]`。
   Each memory bucket is a Markdown file with YAML frontmatter. Browse, edit, and search directly in Obsidian. Wikilinks are auto-injected.
 
-- **API 降级 / API degradation**: 脱水压缩和自动打标优先用廉价 LLM API（DeepSeek / Gemini 等），API 不可用时自动降级到本地关键词分析——始终可用。向量检索不可用时降级到 fuzzy matching。
-  Dehydration and auto-tagging prefer a cheap LLM API (DeepSeek / Gemini etc.). When the API is unavailable, it degrades to local keyword analysis — always functional. Embedding search degrades to fuzzy matching when unavailable.
+- **API 脱水 + 缓存 / API dehydration + cache**: 脱水压缩和自动打标通过 LLM API（DeepSeek / Gemini 等）完成，结果缓存到本地 SQLite（`dehydration_cache.db`），相同内容不重复调用 API。向量检索不可用时降级到 fuzzy matching。
+  Dehydration and auto-tagging are done via LLM API (DeepSeek / Gemini etc.), with results cached locally in SQLite (`dehydration_cache.db`) to avoid redundant API calls. Embedding search degrades to fuzzy matching when unavailable.
 
 - **历史对话导入 / Conversation history import**: 将过去与 Claude / ChatGPT / DeepSeek 等的对话批量导入为记忆桶。支持 Claude JSON 导出、ChatGPT 导出、Markdown、纯文本等格式，分块处理带断点续传，通过 Dashboard「导入」Tab 操作。
   Batch-import past conversations (Claude / ChatGPT / DeepSeek etc.) as memory buckets. Supports Claude JSON export, ChatGPT export, Markdown, and plain text. Chunked processing with resume support, via the Dashboard "Import" tab.
@@ -553,6 +560,7 @@ docker compose -f docker-compose.user.yml up -d
 ```
 
 验证：`curl http://localhost:8000/health`
+Dashboard：浏览器打开 `http://localhost:8000/dashboard`
 
 ### Render
 
@@ -565,13 +573,15 @@ docker compose -f docker-compose.user.yml up -d
 1. （可选）设置 `OMBRE_API_KEY`：任何 OpenAI 兼容 API 的 key，不填则自动降级为本地关键词提取
 2. （可选）设置 `OMBRE_BASE_URL`：API 地址，支持任意 OpenAI 化地址，如 `https://api.deepseek.com/v1` / `http://123.1.1.1:7689/v1` / `http://your-ollama:11434/v1`
 3. Render 自动挂载持久化磁盘到 `/opt/render/project/src/buckets`
-4. 部署后 MCP URL：`https://<你的服务名>.onrender.com/mcp`
+4. Dashboard：`https://<你的服务名>.onrender.com/dashboard`
+5. 部署后 MCP URL：`https://<你的服务名>.onrender.com/mcp`
 
 `render.yaml` is included. After clicking the button:
 1. (Optional) `OMBRE_API_KEY`: any OpenAI-compatible key; omit to fall back to local keyword extraction
 2. (Optional) `OMBRE_BASE_URL`: any OpenAI-compatible endpoint, e.g. `https://api.deepseek.com/v1`, `http://123.1.1.1:7689/v1`, `http://your-ollama:11434/v1`
 3. Persistent disk auto-mounts at `/opt/render/project/src/buckets`
-4. MCP URL after deploy: `https://<your-service>.onrender.com/mcp`
+4. Dashboard: `https://<your-service>.onrender.com/dashboard`
+5. MCP URL after deploy: `https://<your-service>.onrender.com/mcp`
 
 ### Zeabur
 
@@ -611,6 +621,7 @@ docker compose -f docker-compose.user.yml up -d
 5. **验证 / Verify**
    - 访问 `https://<你的域名>.zeabur.app/health`，应返回 JSON
    - Visit `https://<your-domain>.zeabur.app/health` — should return JSON
+   - Dashboard：`https://<你的域名>.zeabur.app/dashboard`
    - 最终 MCP 地址 / MCP URL：`https://<你的域名>.zeabur.app/mcp`
 
 **常见问题 / Troubleshooting：**
@@ -672,6 +683,106 @@ When connecting via tunnel, ensure:
 
 If using Claude Code, `.claude/settings.json` configures a `SessionStart` hook that auto-calls `breath` on each new or resumed session, surfacing your highest-weight unresolved memories as context. Only active in remote HTTP mode. Set `OMBRE_HOOK_SKIP=1` to disable temporarily.
 
+## 更新 / How to Update
+
+不同部署方式的更新方法。
+
+Different update procedures depending on your deployment method.
+
+### Docker Hub 预构建镜像用户 / Docker Hub Pre-built Image
+
+```bash
+# 拉取最新镜像
+docker pull p0luz/ombre-brain:latest
+
+# 重启容器（记忆数据在 volume 里，不会丢失）
+docker compose -f docker-compose.user.yml down
+docker compose -f docker-compose.user.yml up -d
+```
+
+> 你的记忆数据挂载在 `./buckets:/data`，pull + restart 不会影响已有数据。
+> Your memory data is mounted at `./buckets:/data` — pull + restart won't affect existing data.
+
+### 从源码部署用户 / Source Code Deploy (Docker)
+
+```bash
+cd Ombre-Brain
+
+# 拉取最新代码
+git pull origin main
+
+# 重新构建并重启
+docker compose down
+docker compose build
+docker compose up -d
+```
+
+> `docker compose build` 会重新构建镜像。volume 挂载的记忆数据不受影响。
+> `docker compose build` rebuilds the image. Volume-mounted memory data is unaffected.
+
+### 本地 Python 用户 / Local Python (no Docker)
+
+```bash
+cd Ombre-Brain
+
+# 拉取最新代码
+git pull origin main
+
+# 更新依赖（如有新增）
+pip install -r requirements.txt
+
+# 重启服务
+# Ctrl+C 停止旧进程，然后：
+python server.py
+```
+
+### Render
+
+Render 连接了你的 GitHub 仓库，**自动部署**：
+
+1. 如果你 Fork 了仓库 → 在 GitHub 上同步上游更新（Sync fork），Render 会自动重新部署
+2. 或者手动：Render Dashboard → 你的服务 → **Manual Deploy** → **Deploy latest commit**
+
+> 持久化磁盘（`/opt/render/project/src/buckets`）上的记忆数据在重新部署时保留。
+> Persistent disk data at `/opt/render/project/src/buckets` is preserved across deploys.
+
+### Zeabur
+
+Zeabur 也连接了你的 GitHub 仓库：
+
+1. 在 GitHub 上同步 Fork 的最新代码 → Zeabur 自动触发重新构建部署
+2. 或者手动：Zeabur Dashboard → 你的服务 → **Redeploy**
+
+> Volume 挂载在 `/app/buckets`，重新部署时数据保留。
+> Volume mounted at `/app/buckets` — data persists across redeploys.
+
+### VPS / 自有服务器 / Self-hosted VPS
+
+```bash
+cd Ombre-Brain
+
+# 拉取最新代码
+git pull origin main
+
+# 方式 A：Docker 部署
+docker compose down
+docker compose build
+docker compose up -d
+
+# 方式 B：直接 Python 运行
+pip install -r requirements.txt
+# 重启你的进程管理器（systemd / supervisord / pm2 等）
+sudo systemctl restart ombre-brain   # 示例
+```
+
+> **通用注意事项 / General notes:**
+> - 更新不会影响你的记忆数据（存在 volume 或 buckets 目录里）
+> - 如果 `requirements.txt` 有变化，Docker 用户重新 build 即可自动处理；非 Docker 用户需手动 `pip install -r requirements.txt`
+> - 更新后访问 `/health` 验证服务正常
+> - Updates never affect your memory data (stored in volumes or buckets directory)
+> - If `requirements.txt` changed, Docker rebuild handles it automatically; non-Docker users need `pip install -r requirements.txt`
+> - After updating, visit `/health` to verify the service is running
+
 ## License
 
 MIT

dehydrator.py

@@ -235,8 +235,8 @@ class Dehydrator:
     # ---------------------------------------------------------
     # Dehydrate: compress raw content into concise summary
     # 脱水：将原始内容压缩为精简摘要
-    # Try API first, fallback to local
-    # 先尝试 API，失败则回退本地
+    # API only (no local fallback)
+    # 仅通过 API 脱水（无本地回退）
     # ---------------------------------------------------------
     async def dehydrate(self, content: str, metadata: dict = None) -> str:
         """