## 向量化模块（embeddings）

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

### 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`）

### 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_DIR`, `TEXT_DEVICE`, `TEXT_BATCH_SIZE`
- `IMAGE_MODEL_NAME`, `IMAGE_DEVICE`