第 5 课履约任务约 13 分钟

Embedding 选型与批量向量化

同模型原则与批量 embed。

Embedding
进度保存在本机浏览器；验收通过后再点更稳妥
本课任务 · AI 履约学法

封装 Embedding 客户端，批量向量化 chunk。

推荐：复制 Prompt → 在 AI大模型/AI编程工具 改项目 → 跑验收 → 再展开下方概念卡。不必先对着仓库读代码。

Prompt
实现 Embedding 层。

目标：
1. OpenAI 兼容 embeddings API
2. batch embed（一次多条）
3. 同一模型写入索引；README 强调「索引与查询必须同模型」

验收：10 条文本可返回等长向量列表。
验收标准npm run verify:rag-05
  • ✓批量 embed 成功
  • ✓维度写入配置
  • ✓README 同模型警告

卡关对照：Gitee tag phase-2-vector（验收通过后再看，或路径 C 直接 checkout）

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