نماذج التضمين المدعومة

يدعم PRX-Memory ثلاث عائلات من مزودي التضمين. يتصل كل مزوّد من خلال واجهة المحوّل الموحدة لحزمة prx-memory-embed.

متوافق مع OpenAI

يمكن استخدام أي واجهة برمجة تتبع تنسيق نقطة نهاية تضمين OpenAI (/v1/embeddings). يشمل ذلك OpenAI نفسها وAzure OpenAI وخوادم الاستنتاج المحلية.

PRX_EMBED_PROVIDER=openai-compatible
PRX_EMBED_API_KEY=your_openai_key
PRX_EMBED_MODEL=text-embedding-3-small
PRX_EMBED_BASE_URL=https://api.openai.com  # optional

النموذج	الأبعاد	ملاحظات
text-embedding-3-small	1536	توازن جيد بين الجودة والتكلفة
text-embedding-3-large	3072	أعلى جودة، تكلفة أعلى
text-embedding-ada-002	1536	نموذج قديم

الاستنتاج المحلي

للنشر الحساس للخصوصية، وجّه PRX_EMBED_BASE_URL إلى خادم استنتاج محلي يشغّل نموذج تضمين مفتوح المصدر (مثلاً عبر Ollama أو vLLM أو text-embeddings-inference).

Jina AI

توفر Jina نماذج تضمين متعددة اللغات عالية الجودة ومُحسَّنة لمهام الاسترجاع.

PRX_EMBED_PROVIDER=jina
PRX_EMBED_API_KEY=your_jina_key
PRX_EMBED_MODEL=jina-embeddings-v3

النموذج	الأبعاد	ملاحظات
jina-embeddings-v3	1024	أحدث نموذج متعدد اللغات
jina-embeddings-v2-base-en	768	مُحسَّن للإنجليزية
jina-embeddings-v2-base-code	768	مُحسَّن للكود

مفتاح احتياطي

إذا لم يكن PRX_EMBED_API_KEY مضبوطاً، يتحقق النظام من JINA_API_KEY كمفتاح احتياطي.

Google Gemini

نماذج التضمين من Gemini متاحة عبر Google AI API.

PRX_EMBED_PROVIDER=gemini
PRX_EMBED_API_KEY=your_gemini_key
PRX_EMBED_MODEL=text-embedding-004

النموذج	الأبعاد	ملاحظات
text-embedding-004	768	النموذج الموصى به حالياً
embedding-001	768	نموذج قديم

مفتاح احتياطي

إذا لم يكن PRX_EMBED_API_KEY مضبوطاً، يتحقق النظام من GEMINI_API_KEY كمفتاح احتياطي.

اختيار نموذج

الأولوية	النموذج الموصى به	المزوّد
أفضل جودة	text-embedding-3-large	متوافق مع OpenAI
الأفضل للكود	jina-embeddings-v2-base-code	Jina
متعدد اللغات	jina-embeddings-v3	Jina
الخصوصية / محلي	أي نموذج محلي عبر openai-compatible	مستضاف ذاتياً
فعّال التكلفة	text-embedding-3-small	متوافق مع OpenAI

تبديل النماذج

عند تبديل نماذج التضمين، تصبح المتجهات الموجودة غير متوافقة مع فضاء المتجه للنموذج الجديد. استخدم أداة memory_reembed لإعادة تضمين جميع الذكريات المخزّنة بالنموذج الجديد:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "memory_reembed",
    "arguments": {}
  }
}

WARNING

إعادة التضمين تتطلب طلبات API لكل ذاكرة مخزّنة. بالنسبة لقواعد البيانات الكبيرة، قد يستغرق هذا وقتاً كبيراً ويتكبد تكاليف API. خطط لإعادة التضمين خلال فترات انخفاض الاستخدام.

الخطوات التالية

• معالجة الدفعات -- التضمين المجمع الفعّال
• نماذج إعادة الترتيب -- خيارات نموذج إعادة الترتيب في المرحلة الثانية
• مرجع الإعداد -- جميع متغيرات البيئة