시맨틱 검색
시맨틱 검색은 레코드를 의미로 찾으며, 전문 검색은 레코드에 포함된 단어로 찾습니다. Fóir는 옵트인한 각 모델의 임베딩을 생성하며, 텍스트, 레코드, 직접 만든 벡터로 쿼리할 수 있습니다.
모델 옵트인
모델에 임베딩 기능을 켜면 모델을 게시할 때 적용됩니다. 모델의 텍스트와 prose 필드는 기본적으로 임베딩되며, 필드마다 임베딩 설정이 있으므로 슬러그 같은 식별자는 제외할 수 있습니다.
레코드가 임베딩되는 시점
레코드가 기록되면 30초 뒤 백그라운드에서 임베딩이 실행되며, 연속된 편집은 하나의 작업으로 합쳐집니다. 변경되지 않은 콘텐츠는 비용 없이 건너뜁니다. 게시 또는 버전 관리가 있는 모델에서는 게시된 콘텐츠만 임베딩되므로 초안은 일치할 수 없습니다.
크레딧과 기존 레코드
임베딩에는 AI 크레딧이 사용됩니다. 기능을 켠다고 해서 모델에 이미 있는 레코드가 임베딩되지는 않습니다. 그것은 별도의 유료 백필이며, 먼저 견적을 받고 확인한 다음 MCP 또는 API로 실행합니다.
쿼리와 직접 만든 벡터
searchEmbeddings 호출은 Fóir가 서버에서 임베딩하는 텍스트 쿼리 또는 벡터를 받습니다. findSimilarRecords 호출은 "이와 비슷한 항목"을 위해 지정한 레코드와 비슷한 레코드를 반환합니다. 벡터를 다른 곳에서 계산한다면 writeEmbeddings 호출로 저장할 수 있습니다. 에이전트는 MCP 도구를 통해 같은 검색에 접근합니다.