Embedding Provider — векторизация 🔬

PRO

Доступна только в облачной версии; в открытой (open) версии этой ноды нет.

Embedding Provider — превращает текст в вектор (числовое представление смысла). Векторы питают семантический поиск: резонанс, когнитивный движок, RAG.

Когда использовать

Когда агент должен находить знания по смыслу, а не по совпадению слов: «камень в кольце» должен найти «вставка: фианит». Подключается к Резонансу, Когнитивному DE или RAG.

Настройки

Поле	Что это
Провайдер	Ollama или OpenAI-совместимый
Адрес	Endpoint модели векторизации
Модель	Эмбеддинг-модель, например qwen3-embedding
Размерность	Размерность вектора

Важно знать

• Без векторизации платформа не падает: семантический поиск умеет работать по ключевым словам. Векторы — апгрейд точности.
• Модель векторизации живёт у вас, как и основная модель.

Связанные ноды

• Resonance — отбор знаний по смыслу
• RAG — поиск по документам