feat: 事件时间轴缩略帧 + 人物管理头像 + 人物合并硬规则校验

## 新架构：Oracle 集中计算 + NAS 代理展示

### Oracle 端 (fam-edge)
- 新增 frame_service: ffmpeg 视频抽帧 + VLM 人物定位裁剪头像（磁盘缓存）
- 新增 /api/oracle/frame: 按 video_id+ts 抽帧返回 jpeg（带 token）
- 新增 /api/oracle/avatar: 按 label 生成人物头像（VLM 定位人物 + 兜底整帧居中）
- 新增 person_identifier: 人物身份识别模块
- Gemini 适配器支持 flash/flash-lite 双模型切换，429 自动降级
- frame_service VLM 全模型 429 时进入 10 分钟熔断，避免每次请求白打配额
- 兜底头像不落缓存，配额恢复后自动重试 VLM 精确定位

### 人物合并硬规则校验（框架级修复）
- person_service: LLM 合并结果落库前加硬冲突检测
  - 性别冲突 → 绝不合并
  - 年龄档跨未成年/成年 → 绝不合并（防止把爷爷/宝宝并进同一人）
- oracle_db: upsert_person 入口剥离括号后缀（人物A（别名：人物B） → 人物A），消灭垃圾人物行
- 修复 set_canonical 丢弃 source 参数的 bug（旧代码硬编码 'manual' 导致错误合并被永久固化）
- get_events_for_label: 只提取该身份组的特征文本，头像定位更精准

### NAS 端 (fam-core)
- 新增 img_proxy: /api/proxy/frame 和 /api/proxy/avatar 代理 Oracle 图片
- app.py 注册 img_bp 蓝图
- oracle_sync / db_layer / member_manager 同步人物表

### UI 端 (fam-ui)
- 事件时间轴: 每条事件卡片加时间点缩略帧
- 人物管理: 每人卡片加头像（150x150 圆角）
- parse_persons: 剥离括号备注，与 Oracle 归一化一致
- 新增 EventItem 组件、Timeline 页改造
- Chat / ServiceStatus 页相应调整

### 数据库
- scripts/ddl.sql: 同步表结构更新
- Oracle people 表: features_json / display_uid / source 字段完善

fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/base_adapter.py

@@ -80,6 +80,15 @@ class BaseModelAdapter(ABC):
         raise NotImplementedError(
             f"{self.provider_name} 适配器未实现 chat()（不参与智能问答）")
 
+    def chat_stream(self, prompt: str, max_tokens: int = 512):
+        """流式问答：逐块 yield 文本增量。默认实现退化为"等 chat() 整段返回后
+        一次性当一个大 chunk 吐出"——子类没有真流式 API（或懒得接）时这样也能
+        用，只是没有逐字显示的效果；Gemini 有原生 SSE 流式接口，重写了这个方法。
+        """
+        result = self.chat(prompt, max_tokens=max_tokens)
+        if result:
+            yield result
+
     @abstractmethod
     def get_timeout(self) -> int:
         """该模型的调用超时秒数"""

fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/gemini_adapter.py

@@ -74,6 +74,10 @@ class GeminiAdapter(BaseModelAdapter):
                 self.key_labels.append(str(label))
         self.api_key = self.api_keys[0] if self.api_keys else ''  # 向后兼容单 key 用法
         self.timeout = config.get('timeout', 600)
+        # 问答（chat）专用超时——跟视频分析的 timeout 分开，不能共用 600s：
+        # 智能问答是同步等待用户看结果的交互场景，一个 key/模型卡住不该让用户等
+        # 10 分钟，超时应该短、快速降级到下一个 key/模型/provider
+        self.chat_timeout = config.get('chat_timeout', 20)
         # 模型级独立超时（最终值，不参与编排层 ×N 放大）: {model_name: seconds}
         # 例: {"gemini-flash-lite-latest": 90}（按实测耗时 ×4 配置）
         self.model_timeouts = {
@@ -431,10 +435,10 @@ class GeminiAdapter(BaseModelAdapter):
                               "generationConfig": {
                                   "temperature": temperature,
                                   "maxOutputTokens": max_tokens}},
-                        timeout=self.timeout
+                        timeout=self.chat_timeout
                     )
                 except requests.Timeout:
-                    logger.warning(f"Gemini {key_label} [{model}] 问答超时")
+                    logger.warning(f"Gemini {key_label} [{model}] 问答超时({self.chat_timeout}s)")
                     continue
                 except Exception as e:
                     logger.error(f"Gemini {key_label} [{model}] 问答异常: {e}")
@@ -452,6 +456,69 @@ class GeminiAdapter(BaseModelAdapter):
                     continue
         return None
 
+    def chat_stream(self, prompt: str, max_tokens: int = 512):
+        """流式问答：逐块 yield 文本增量。用于聊天界面边生成边显示，不用等全量
+        返回再展示——之前整段等待是"卡住没反馈"体验差的根源之一。
+
+        按 key 轮换 × 模型链依次尝试，但只在"这次尝试还没吐出任何文本"时才允许
+        换下一个 key/模型；一旦已经开始吐字给用户看了，中途出错就直接结束这次
+        生成（不再悄悄换 provider 接着写，否则会出现两段风格/内容不连贯的回答
+        拼在一起，比直接告知"生成中断"更让人困惑）。
+        """
+        if self._cb.is_open():
+            logger.warning("Gemini 熔断器 OPEN，跳过问答（流式）")
+            return
+        if not self.api_keys:
+            logger.warning("Gemini API Key 未配置，跳过问答（流式）")
+            return
+        got_any = False
+        for idx, api_key in self._rotated_keys():
+            key_label = self.key_labels[idx]
+            for model in self.model_chain:
+                try:
+                    resp = requests.post(
+                        f"{self._base_url}/models/{model}:streamGenerateContent"
+                        f"?alt=sse&key={api_key}",
+                        json={"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
+                              "generationConfig": {
+                                  "temperature": 0.3, "maxOutputTokens": max_tokens}},
+                        timeout=self.chat_timeout, stream=True,
+                    )
+                except requests.Timeout:
+                    logger.warning(f"Gemini {key_label} [{model}] 流式问答超时({self.chat_timeout}s)")
+                    continue
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Gemini {key_label} [{model}] 流式问答异常: {e}")
+                    continue
+                if resp.status_code != 200:
+                    logger.warning(f"Gemini {key_label} [{model}] 流式问答 HTTP {resp.status_code}")
+                    resp.close()
+                    continue
+                try:
+                    for line in resp.iter_lines(decode_unicode=True):
+                        if not line or not line.startswith('data: '):
+                            continue
+                        chunk = line[len('data: '):]
+                        try:
+                            obj = json.loads(chunk)
+                        except ValueError:
+                            continue
+                        cands = obj.get('candidates', [])
+                        text = ''.join(
+                            p.get('text', '')
+                            for p in (cands[0].get('content', {}) if cands else {}).get('parts', []))
+                        if text:
+                            got_any = True
+                            yield text
+                except Exception as e:
+                    logger.warning(f"Gemini {key_label} [{model}] 流式读取中断: {e}")
+                finally:
+                    resp.close()
+                if got_any:
+                    self._cb.record_success()
+                    return  # 已经开始吐字，不管这次是否读完都不再换 provider
+        self._cb.record_failure()
+
     def get_timeout(self) -> int:
         return self.timeout
 

fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/nvidia_adapter.py

@@ -62,6 +62,8 @@ class NvidiaVisionAdapter(BaseModelAdapter):
         self.api_key = self._resolve_key(config.get('api_key', ''))
         self.base_url = config.get('base_url', 'https://integrate.api.nvidia.com/v1')
         self.timeout = config.get('timeout', 600)
+        # 问答专用超时，跟视频分析分开——交互式问答不该等到跟视频分析一样久
+        self.chat_timeout = config.get('chat_timeout', 20)
         self.max_base64_mb = float(config.get('max_base64_mb', 20))
         # 模型级独立超时（最终值，不参与编排层 ×N 放大）: {model_name: seconds}
         self.model_timeouts = {
@@ -209,7 +211,7 @@ class NvidiaVisionAdapter(BaseModelAdapter):
                     messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                     temperature=0.3,
                     max_tokens=max_tokens,
-                    timeout=self.timeout
+                    timeout=self.chat_timeout
                 )
                 content = resp.choices[0].message.content
                 if content: