Embedding Provider — векторизация 🔬
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