嵌入模型 — PentAGI

嵌入技术为 memory、knowledge base 和历史结果的语义搜索提供支持。OpenAI 是默认 provider；若未设置 EMBEDDING_MODEL，系统将使用 text-embedding-ada-002。以下是在 .env 中的配置示例：

EMBEDDING_PROVIDER=openai          # openai, ollama, mistral, jina, huggingface, googleai, voyageai
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
# optional custom endpoint
EMBEDDING_URL=
# provider API key, if required
EMBEDDING_KEY=
EMBEDDING_BATCH_SIZE=512               # default
EMBEDDING_MAX_TEXT_BYTES=8192          # default

任何实现了 OpenAI /embeddings API 的服务均可与 EMBEDDING_PROVIDER=openai 及自定义 EMBEDDING_URL 配合使用。

如果您更改了嵌入 provider 或模型，请使用 docker exec -it pentagi /opt/pentagi/bin/etester reindex 重新计算存储的向量——不同模型生成的向量无法相互比较。请勿为此运行 etester flush：它会删除所有存储的文档，包括 knowledge base。

自定义 CA 证书

如果模型后端或 tool 服务器使用私有 CA，且您遇到 x509: certificate signed by unknown authority 错误，请将 PEM 证书包放入 pentagi-ssl 卷中，并配置 PentAGI 指向该文件：

EXTERNAL_SSL_CA_PATH=/opt/pentagi/ssl/ca-bundle.pem
EXTERNAL_SSL_INSECURE=false

然后使用 docker compose up -d pentagi 重启服务。