Struct EmbeddingModel 

pub struct EmbeddingModel { /* private fields */ }

嵌入模型

Implementations

impl EmbeddingModel

pub fn load(model_path: &Path, tokenizer_path: &Path) -> Result<Self>

从文件加载模型和分词器

参数

• model_path: ONNX 模型文件路径
• tokenizer_path: tokenizer.json 文件路径

返回

加载好的嵌入模型

示例

let model = EmbeddingModel::load(
    Path::new("assets/models/minilm-l6-v2.onnx"),
    Path::new("assets/models/tokenizer.json")
)?;

pub fn encode(&mut self, text: &str) -> Result<Vec<f32>>

生成文本嵌入向量

参数

• text: 输入文本

返回

归一化的嵌入向量（384维）

注意

需要 &mut self 因为 ONNX Session::run() 需要可变引用

pub fn encode_batch(&mut self, texts: &[String]) -> Result<Vec<Vec<f32>>>

批量编码优化

参数

• texts: 文本列表

返回

嵌入向量列表

pub fn cosine_similarity(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32

计算余弦相似度

参数

• a: 向量 A
• b: 向量 B

返回

余弦相似度 [-1, 1]

pub fn dimension(&self) -> usize

获取向量维度