עדכון README: הערה על re-encoding ומודל embedding החדש

README.md

@@ -30,6 +30,18 @@ requirements.txt
 Dockerfile
 ```
 
+### ⚠️ חשוב: Re-encoding נדרש
+
+אם שינית את מודל ה-embedding (למשל, שיפור מ-MiniLM ל-mpnet), **חובה** להריץ re-encoding של כל הנתונים:
+
+```bash
+uv run -m scripts.precompute_index
+# או
+python scripts/precompute_index.py
+```
+
+זה יבנה מחדש את האינדקס הווקטורי עם המודל החדש.
+
 ### Quick start (Local Development)
 
 **📖 למדריך מפורט:** ראה [LOCAL_SETUP_GUIDE.md](LOCAL_SETUP_GUIDE.md)
@@ -81,7 +93,7 @@ python -m app.rag_service --query "שיפור טופס" --top_k 5
 Environment variables:
 - GEMINI_API_KEY: If set, RAG uses Gemini (preferred) for summaries
 - OPENAI_API_KEY: If set, RAG can use OpenAI as a fallback
-- EMBEDDING_MODEL: Sentence-Transformers model name (default: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2)
+- EMBEDDING_MODEL: Sentence-Transformers model name (default: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2)
 - VECTOR_INDEX_PATH: Path to persist FAISS index (default: ./.vector_index/faiss.index)
 - VECTOR_METADATA_PATH: Path to persist FAISS index metadata (default: ./.vector_index/meta.parquet)
 - CSV_PATH: Optional path to your CSV (if not `Feedback.csv` in repo root)