Add DB/vector sync guide for M4

- PostgreSQL dump (890MB) ready at /tmp/momentry_3abeee81.sql
- Qdrant face vectors (4873 points, 512D) available
- Text vectors pending (5W1H+ in progress, ~9h)
- Output JSON files ready for rsync

docs_v1.0/M5_workspace/2026-05-07_db_vector_sync_guide.md

@@ -0,0 +1,162 @@
+# M5 → M4 Database & Vector Sync 指南
+
+## 現狀
+
+M5 有完整的 Charade 處理結果（Job 255），M4 需要同步資料才能開發 Portal search。
+
+## 需要同步的資料
+
+| 資料 | 位置 | 大小 | 同步方式 |
+|------|------|------|---------|
+| PostgreSQL (dev schema) | M5:5432 | ~500MB | pg_dump / pg_restore |
+| Qdrant vectors | M5:6333 | ~50MB | curl API 匯出/匯入 |
+| Output JSON | M5 檔案系統 | ~2GB | rsync |
+| 原始影片 | M5 檔案系統 | ~2GB | rsync（可選） |
+
+## 方法一：完整 DB dump（首次設定）
+
+```bash
+# M5 上匯出
+pg_dump -U accusys -d momentry --schema=dev --data-only -f /tmp/momentry_dev.sql
+
+# 傳到 M4
+scp /tmp/momentry_dev.sql accusys@192.168.110.200:/tmp/
+
+# M4 上匯入
+psql -U accusys -d momentry -c "DROP SCHEMA IF EXISTS dev CASCADE; CREATE SCHEMA dev;"
+psql -U accusys -d momentry -f /tmp/momentry_dev.sql
+```
+
+**注意：** 僅首次需要完整 dump。後續只需增量更新。
+
+## 方法二：增量 sync（日常使用）
+
+### PostgreSQL（僅 chunks + face_detections）
+
+```bash
+# M5 匯出增量資料
+pg_dump -U accusys -d momentry \
+  --schema=dev \
+  --data-only \
+  --table=dev.chunks \
+  --table=dev.face_detections \
+  --table=dev.identities \
+  --table=dev.identity_bindings \
+  --table=dev.file_identities \
+  --table=dev.processor_results \
+  --table=dev.pre_chunks \
+  -f /tmp/momentry_incr.sql
+
+# scp → M4 → psql 匯入
+```
+
+### Qdrant Vectors
+
+```bash
+# M5 匯出 collection
+curl -s "http://localhost:6333/collections/momentry_dev_rule1/points/scroll" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"limit":10000}' > /tmp/qdrant_rule1.json
+
+# 傳到 M4
+scp /tmp/qdrant_rule1.json accusys@192.168.110.200:/tmp/
+
+# M4 匯入
+curl -s -X PUT "http://localhost:6333/collections/momentry_dev_rule1" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"vectors":{"size":768,"distance":"Cosine"}}'
+
+curl -s -X POST "http://localhost:6333/collections/momentry_dev_rule1/points" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d @/tmp/qdrant_rule1.json
+```
+
+### Output JSON
+
+```bash
+rsync -av --include="*/" --include="*.json" --exclude="*" \
+  /Users/accusys/momentry/output_dev/3abeee81d94597629ed8cb943f182e94/ \
+  accusys@192.168.110.200:/Users/accusys/momentry/output/
+```
+
+## 方法三：自動化 sync script
+
+建立 `scripts/sync_to_m4.sh`（M5 執行）：
+
+```bash
+#!/bin/bash
+# M5 → M4 sync script
+M4_SSH="accusys@192.168.110.200"
+FILE_UUID="3abeee81d94597629ed8cb943f182e94"
+
+# 1. DB dump
+echo "=== Dumping DB ==="
+pg_dump -U accusys -d momentry --schema=dev --data-only \
+  --table=dev.chunks --table=dev.face_detections \
+  --table=dev.identities --table=dev.identity_bindings \
+  --table=dev.file_identities \
+  -f /tmp/momentry_sync.sql
+
+# 2. Qdrant dump
+echo "=== Dumping Qdrant ==="
+curl -s "http://localhost:6333/collections/momentry_dev_rule1/points/scroll" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"limit":10000}' > /tmp/qdrant_sync.json
+
+# 3. Output JSON
+echo "=== Syncing files ==="
+rsync -av /Users/accusys/momentry/output_dev/${FILE_UUID}/ \
+  ${M4_SSH}:/Users/accusys/momentry/output/
+
+# 4. Transfer DB + Qdrant
+echo "=== Transferring ==="
+scp /tmp/momentry_sync.sql ${M4_SSH}:/tmp/
+scp /tmp/qdrant_sync.json ${M4_SSH}:/tmp/
+
+echo "=== M4 上執行以下指令 ==="
+echo ""
+echo "# M4:"
+echo "psql -U accusys -d momentry -f /tmp/momentry_sync.sql"
+echo "curl -s -X PUT http://localhost:6333/collections/momentry_dev_rule1 -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"vectors\":{\"size\":768,\"distance\":\"Cosine\"}}'"
+echo "curl -s -X POST http://localhost:6333/collections/momentry_dev_rule1/points -H 'Content-Type: application/json' -d @/tmp/qdrant_sync.json"
+```
+
+## 目前可 sync 的資料（2026-05-07 凌晨）
+
+| 項目 | 狀況 | 大小 |
+|------|------|------|
+| PostgreSQL dump | ✅ 已準備 | 890MB |
+| Qdrant face vectors | ✅ 4873 points (512D) | ~50MB |
+| Qdrant text vectors | ⏳ 等待 5W1H+ 完成（~9h） | 0 points |
+| Output JSON | ✅ 已就緒 | ~2GB |
+| 原始影片 | ✅ 已就緒 | ~2GB |
+
+**5W1H+ 完成後**再做一次完整 sync，屆時 text vectors 也會就位。
+
+## 傳輸指令
+
+```bash
+# M5 上執行
+scp /tmp/momentry_3abeee81.sql accusys@192.168.110.200:/tmp/
+rsync -av /Users/accusys/momentry/output_dev/ \
+  accusys@192.168.110.200:/Users/accusys/momentry/output/
+```
+
+## Portal 驗證
+
+```bash
+# 確認資料
+curl -s http://localhost:3003/api/v1/file/${FILE_UUID}/face_trace/sortby \
+  -H "X-API-Key: muser_test_apikey" \
+  -d '{"limit":1}'
+
+# 確認 search
+curl -s "http://localhost:3003/api/v1/search?q=Audrey+Hepburn&file_uuid=${FILE_UUID}" \
+  -H "X-API-Key: muser_test_apikey"
+```
+
+## 注意事項
+
+- M5 上的 pipeline 完成後（5W1H+ → vectorize），需要再做一次 sync
+- Qdrant collection 需先在 M4 上建立（768D Cosine），否則匯入會失敗
+- PostgreSQL schema 名稱 M5 用 `dev`，M4 保持一樣即可