# Embeddings 模块
  
  **请求示例**见 `docs/QUICKSTART.md` §3.3。
  
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  这个目录是一个完整的“向量化模块”，包含：
  
  - **HTTP 客户端**：`text_encoder.py` / `image_encoder.py`（供搜索/索引模块调用）

  - **本地模型实现**：`qwen3_model.py` / `clip_model.py`

  - **clip-as-service 客户端**：`clip_as_service_encoder.py`（图片向量，推荐）

  - **向量化服务（FastAPI）**：`server.py`
  - **统一配置**：`config.py`

  - **接口契约**：`protocols.ImageEncoderProtocol`（图片编码统一为 `encode_image_urls(urls, batch_size)`，本地 CN-CLIP 与 clip-as-service 均实现该接口）

  说明：历史上的云端 embedding 试验实现（DashScope）已从主仓库移除，当前仅维护 6005 这条统一向量服务链路。
  
  ### 文本向量后端（默认）
  
  - 6005 文本向量服务默认模型：`Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B`
  - 实现方式：`SentenceTransformer`（`trust_remote_code=True`）
  - 向量归一化：默认开启（可通过环境变量关闭）
  

  ### 服务接口
  
  - `POST /embed/text`
    - 入参：`["文本1", "文本2", ...]`
    - 出参：`[[...], null, ...]`（与输入按 index 对齐，失败为 `null`）
  
  - `POST /embed/image`
    - 入参：`["url或本地路径1", ...]`
    - 出参：`[[...], null, ...]`（与输入按 index 对齐，失败为 `null`）
  

  ### 图片向量：clip-as-service（推荐）
  
  默认使用 `third-party/clip-as-service` 的 Jina CLIP 服务生成图片向量。
  
  1. **安装 clip-client**（首次使用）：
     ```bash
     pip install -e third-party/clip-as-service/client
     ```
  
  2. **启动 CN-CLIP 服务**（独立 gRPC 服务，默认端口 51000，详见 `docs/CNCLIP_SERVICE说明文档.md`）：
     ```bash
     ./scripts/start_cnclip_service.sh
     ```
  
  3. **配置**（`embeddings/config.py` 或环境变量）：
     - `USE_CLIP_AS_SERVICE=true`（默认）
     - `CLIP_AS_SERVICE_SERVER=grpc://127.0.0.1:51000`
  

  ### 启动服务
  
  使用仓库脚本启动（默认端口 6005）：
  
  ```bash
  ./scripts/start_embedding_service.sh
  ```
  
  ### 修改配置
  
  编辑 `embeddings/config.py`：
  
  - `PORT`: 服务端口（默认 6005）

  - `TEXT_MODEL_ID`, `TEXT_DEVICE`, `TEXT_BATCH_SIZE`, `TEXT_NORMALIZE_EMBEDDINGS`

  - `USE_CLIP_AS_SERVICE`, `CLIP_AS_SERVICE_SERVER`：图片向量（clip-as-service）
  - `IMAGE_MODEL_NAME`, `IMAGE_DEVICE`：本地 CN-CLIP（当 `USE_CLIP_AS_SERVICE=false` 时）