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

请求日志串联（reqid / uid）：统一实现在仓库根目录的 request_log_context.py（勿放到 utils/ 下，以免 .venv-embedding 因 utils/__init__.py 拉取数据库依赖）。Uvicorn 日志配置见 config/uvicorn_embedding_logging.json。

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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（encode_image_urls + encode_clip_texts；本地 CN-CLIP 与 clip-as-service 均实现）

说明：历史上的云端 embedding 试验实现（DashScope）已从主仓库移除。当前默认部署为文本服务 6005 与图片服务 6008 两条独立链路；all 模式仅作为单进程调试入口。

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

• 文本服务（默认 6005）
  • POST /embed/text
  • 请求体：["文本1", "文本2", ...]
  • 可选 query 参数：normalize=true|false、priority=0|1
  • 返回：[[...], [...], ...]
  • 健康接口：GET /health、GET /ready
• 图片服务（默认 6008）
  • POST /embed/image：图片 URL 或本地路径
  • POST /embed/clip_text：自然语言（CN-CLIP 文本塔，与 /embed/image 同向量空间；勿传 http:// 图 URL）
  • 请求体：["...", ...] 字符串数组
  • 可选 query 参数：normalize=true|false、priority=0|1
  • 返回：[[...], [...], ...]
  • 健康接口：GET /health、GET /ready

Redis 向量缓存

• Value 格式没有变化，仍然是 BF16 bytes：
  • 写入：float32 -> BF16 -> bytes
  • 读取：bytes -> BF16 -> float32
• 现在是双层缓存：
  • client 侧：text_encoder.py / image_encoder.py
  • service 侧：server.py
• 当前主 key 格式（model_name 见 CONFIG.MULTIMODAL_MODEL_NAME，与 services.embedding.image_backends 一致）：
  • 文本（TEI）：embedding:embed:norm{0|1}:{text_or_sha256_digest}
  • CN-CLIP 图片：embedding:image:embed:{model_name}:txt:norm{0|1}:{url_or_sha256_digest}
  • CN-CLIP 文本塔：embedding:clip_text:embed:{model_name}:img:norm{0|1}:{text_or_sha256_digest}
• 尾部负载：长度 ≤ CACHE_KEY_RAW_BODY_MAX_CHARS（默认 256，见 embeddings/cache_keys.py）用原文；更长用 h:sha256:<hex>（TEI 与多模态共用同一辅助函数）。
• 切换多模态模型会自然换 key 空间；旧键需自行清理或等待过期。

压力隔离与拒绝策略

• 文本与图片各自有独立 admission control：
  • TEXT_MAX_INFLIGHT
  • IMAGE_MAX_INFLIGHT
• 图片服务可以配置得比文本更严格。
• 请求若是 full-cache-hit，会在服务端直接返回，不占用模型并发槽位。
• 超过处理能力时直接拒绝，比无限排队更稳定。
• 文本服务支持 priority：
  • priority=0（默认，适合离线索引）仍受 TEXT_MAX_INFLIGHT 限制，超限直接返回 overload。
  • priority>0（建议在线 query 用 1）不会因 admission control 被拒绝，但仍会计入 inflight。
  • 文本服务内部使用双队列调度，处理时会优先消费高优先级请求，避免在线请求长期排在离线批量任务后面。
• 图片服务同样支持 priority（语义与文本一致，按 IMAGE_MAX_INFLIGHT 计数；不做队列插队，仅 admission 规则不同）。

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）：

   ./scripts/setup_embedding_venv.sh
   

   如需使用本地 local_st 文本后端，再执行：

   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）：

   ./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-H-14（与 config/config.yaml 中 services.embedding.image_backends 一致；换 ViT-L 时为 768 维，须同步改 ES 映射）
   • 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

性能与压测（沿用仓库脚本）

• 接口级压测（与 perf_reports/2026-03-12/matrix_report/ 等方法一致）：benchmarks/perf_api_benchmark.py
  • 示例：python benchmarks/perf_api_benchmark.py --scenario embed_text --duration 30 --concurrency 20
  • 文本/图片向量可带 priority（与线上 admission 语义一致）：--embed-text-priority 1、--embed-image-priority 1
  • 自定义请求模板：--cases-file benchmarks/perf_cases.json.example
• 历史矩阵结果与说明见 perf_reports/2026-03-12/matrix_report/summary.md。

启动服务

使用仓库脚本启动：

# 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_text_service.sh
./scripts/start_embedding_image_service.sh

修改配置

编辑 embeddings/config.py：

• PORT: all 模式单进程端口（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
• 分流/限流相关：
  • EMBEDDING_SERVICE_KIND=all|text|image
  • EMBEDDING_TEXT_PORT
  • EMBEDDING_IMAGE_PORT
  • TEXT_MAX_INFLIGHT
  • IMAGE_MAX_INFLIGHT