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后端： 1. 阶段 1.5/1.6 收口 llm-service / rag-service，统一模型出口与检索基础设施入口，清退 backend/infra/llm 与 backend/infra/rag 旧实现； 2. 同步更新相关调用链与微服务迁移计划文档
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package embed
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import (
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"context"
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"crypto/sha256"
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"encoding/binary"
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"strings"
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)
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const defaultDim = 16
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// MockEmbedder 是本地可运行的占位向量化实现。
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//
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// 说明：
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// 1. 该实现用于开发阶段打通链路，不代表真实语义向量质量；
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// 2. 后续可替换为 Eino embedding 实现，接口保持不变。
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type MockEmbedder struct {
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dim int
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}
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func NewMockEmbedder(dim int) *MockEmbedder {
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if dim <= 0 {
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dim = defaultDim
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}
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return &MockEmbedder{dim: dim}
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}
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func (e *MockEmbedder) Embed(_ context.Context, texts []string, _ string) ([][]float32, error) {
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result := make([][]float32, 0, len(texts))
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for _, text := range texts {
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result = append(result, e.embedOne(text))
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}
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return result, nil
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}
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func (e *MockEmbedder) embedOne(text string) []float32 {
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normalized := strings.TrimSpace(strings.ToLower(text))
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sum := sha256.Sum256([]byte(normalized))
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vec := make([]float32, e.dim)
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for i := 0; i < e.dim; i++ {
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offset := (i * 4) % len(sum)
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v := binary.BigEndian.Uint32(sum[offset : offset+4])
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vec[i] = float32(v%1000) / 1000
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}
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return vec
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}
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