文本嵌入

文本嵌入服务将文本转换为向量，用于语义搜索、聚类和记忆检索。选择嵌入提供方后，可通过 ctx.embeddings 使用。

使用服务

import type {Context} from '@deepseek-ai/cordis'
import type {} from '@dsh-ai-providers/core'

export const inject = ['embeddings']

export async function index(ctx: Context, texts: string[]) {
  const result = await ctx.embeddings.embed(texts, {
    inputType: 'document',
    priority: 'background',
  })
  return result.vectors
}

embed() 按输入顺序返回向量、实际响应的模型、向量维度，以及提供方报告的 token 用量。空字符串会被拒绝。embedOne() 用于处理单个字符串。

如果模型区分两类输入，搜索问题使用 inputType: 'query'，被索引内容使用 inputType: 'document'。不同模型或维度的向量不得比较。@dsh-ai-providers/core 的 cosineSimilarity() 会在比较前验证维度。

预取与分批

prefetch(texts, options) 在后台准备结果，不返回 Promise。所选服务可将其与随后相同的 embed() 调用去重，并在配置的保留期内复用结果。

OpenAI 兼容提供方会按配置的批大小拆分大型输入数组；返回顺序仍与原始输入一致。

OpenAI 兼容选项

选项	含义
dimensions	支持缩短向量的模型所使用的目标维度
user	发送给 API 的可选最终用户标识

该提供方调用 POST /embeddings。