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概览 相关应用源码 缓存 相关源码位置 api/core/rag/embedding/cached_embedding.py 对嵌入向量进行缓存。 api/services/account_service.py …… 向量嵌入缓存 缓存key构造参数：模型提供者、模型版本、输入文本 embedding_cache_key = f"{self._model_instance.provider}_{self._model_instance.model}_{hash}" 使用setex为缓存key设置值和过期时间10min。 try: # encode embedding to base64 embedding_vector = np.array(embedding_results) vector_bytes = embedding_vector.tobytes() # Transform to Base64 encoded_vector = base64.

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