Embedding 是怎么被初始化和更新的呢？

[toulzx]

目标：使用厂商提供的 Embedding API 服务

1. 配置了 one-api，启动服务，部署渠道和令牌。
2. 修改 chagtchat 的 model_setting.yaml 中的平台配置。
3. 在独立环境下，使用 http 请求确认了 one-api 的 Embedding API 可正常调用，得到了向量化结果。

遇到的问题：通过打印的 log 发现，chatchat 仍然使用的是本地 Embedding 模型 bge-large-zh-v1.5。

思考：

1. 本地的 bge-large-zh-v1.5 似乎来自之前使用的 xinference 平台的缓存。
2. chatchat 中关于 embedding 模型的选择，似乎是来自 /chatchat/server/utils.py 中的 get_Embeddings()。
   

   Langchain-Chatchat/libs/chatchat-server/chatchat/server/utils.py

   Line 316 in fde5604

   embed_model = embed_model or get_default_embedding()

解决方法： 修改 get_Embeddings() 的逻辑，指定 embed_model = get_default_embedding()，而非 embed_model = embed_model or get_default_embedding()。
修改后发现可以保证调用的是 model_setting.yaml 中指定的 Embedding，而非一开始伴随初始化传递的 embed_model。

尝试考察实参 embed_model 的来源：
尽管很多函数的形参指定为 embed_model: str = get_default_embedding()，但是往往他们接收到了初始化传递的实参 embed_model。
继续查找有关 embed_model 的变量调用，通过 log 能够发现的最早的调用是来自 FaissKBService(KBService) 这个类。
接下来没有思路了。

期待得到的解答：

1. /chatchat/server/utils.py 中的 get_Embeddings() 和 check_embed_model() 有相同的 embed_model 更新逻辑 embed_model = embed_model or get_default_embedding()，是否重复？
2. get_Embeddings() 中的 embed_model = embed_model or get_default_embedding() 目的是什么，为什么导致我无法使用指定的 Embedding？
3. embed_model 是在什么地方被初始化的？

[toulzx]

问题 2 的解答可参考 #4979 (comment) ，
embed_model 是建立知识库使用的模型，在知识库问答场景下，需要使用一致的 embedding 模型。

[toulzx]

问题 3 也受此启发，初始化赋值的是知识库向量化时用的 embedding 模型。
但具体位置还没找到。

[toulzx]

关于问题 1，我个人觉得 check_embed_model() 函数中 embed_model 更新逻辑是多余的，因为它总是会调用 get_Embeddings()，在这里面会重新更新 embed_model 。

Langchain-Chatchat/libs/chatchat-server/chatchat/server/utils.py

Lines 344 to 349 in fde5604

	def check_embed_model(embed_model: str = None) -> Tuple[bool, str]:
	'''
	check weather embed_model accessable, use default embed model if None
	'''
	embed_model = embed_model or get_default_embedding()
	embeddings = get_Embeddings(embed_model=embed_model)

Langchain-Chatchat/libs/chatchat-server/chatchat/server/utils.py

Lines 305 to 316 in fde5604

	def get_Embeddings(
	embed_model: str = None,
	local_wrap: bool = False, # use local wrapped api
	) -> Embeddings:
	from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
	from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
	from chatchat.server.localai_embeddings import (
	LocalAIEmbeddings,
	)
	embed_model = embed_model or get_default_embedding()