# Embeddings 模块

**请求示例**见 `docs/QUICKSTART.md` §3.3。
**专项文档**：
- `../docs/TEI_SERVICE说明文档.md`
- `../docs/CNCLIP_SERVICE说明文档.md`

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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**：`text_embedding_sentence_transformers.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, normalize_embeddings)`，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 文本向量服务默认后端：`TEI`（Text Embeddings Inference）
- 默认模型：`Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B`
- 后端配置来源：`config/config.yaml -> services.embedding.backend/backends`
- 环境变量覆盖：`EMBEDDING_BACKEND`、`TEI_BASE_URL`、`TEI_TIMEOUT_SEC`

### 服务接口

- `POST /embed/text`
  - 入参：`["文本1", "文本2", ...]`
  - 可选 query 参数：`normalize=true|false`（不传则使用服务端默认）
  - 出参：`[[...], [...], ...]`（与输入按 index 对齐，失败直接报错）

- `POST /embed/image`
  - 入参：`["url或本地路径1", ...]`
  - 可选 query 参数：`normalize=true|false`（不传则使用服务端默认）
  - 出参：`[[...], [...], ...]`（与输入按 index 对齐，失败直接报错）

### 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 embedding 专用环境**（首次使用）：
   ```bash
   ./scripts/setup_embedding_venv.sh
   ```
   如需使用本地 `local_st` 文本后端，再执行：
   ```bash
   INSTALL_LOCAL_ST=1 ./scripts/setup_embedding_venv.sh
   ```

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`
   - `CLIP_AS_SERVICE_MODEL_NAME=CN-CLIP/ViT-L-14`
   - `scripts/start_cnclip_service.sh` 默认会读取同一个 `CLIP_AS_SERVICE_MODEL_NAME`，也可用 `CNCLIP_MODEL_NAME` 或 `--model-name` 临时覆盖

### 启动服务

使用仓库脚本启动（默认端口 6005）：

```bash
# GPU（需 nvidia-container-toolkit）
TEI_DEVICE=cuda ./scripts/start_tei_service.sh

# CPU
TEI_DEVICE=cpu ./scripts/start_tei_service.sh

./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`
- `IMAGE_NORMALIZE_EMBEDDINGS`（默认 true）
- `USE_CLIP_AS_SERVICE`, `CLIP_AS_SERVICE_SERVER`, `CLIP_AS_SERVICE_MODEL_NAME`：图片向量（clip-as-service）
- `IMAGE_MODEL_NAME`, `IMAGE_DEVICE`：本地 CN-CLIP（当 `USE_CLIP_AS_SERVICE=false` 时）
- TEI 相关：`TEI_DEVICE`、`TEI_VERSION`、`TEI_MAX_BATCH_TOKENS`、`TEI_MAX_CLIENT_BATCH_SIZE`、`TEI_HEALTH_TIMEOUT_SEC`