Initial codes commit

modules/embedder.py

@@ -4,6 +4,7 @@ from typing import List
 from huggingface_hub import InferenceClient
 from config import EMBED_MODEL, HF_TOKEN
 
+# 모델과 토큰 지정
 _client = InferenceClient(model=EMBED_MODEL, token=HF_TOKEN)
 
 def _l2_normalize(vec: List[float]) -> List[float]:
@@ -11,7 +12,12 @@ def _l2_normalize(vec: List[float]) -> List[float]:
     return [x / norm for x in vec]
 
 def get_embedding(text: str) -> List[float]:
-    # embeddings()는 [batch_size, embedding_dim] 형태 반환
-    embedding_2d = _client.embeddings(text)
-    vec = embedding_2d[0]  # 첫 번째 행이 입력 문장의 벡터
+    # embeddings 태스크를 직접 지정
+    response = _client.post(
+        json={"inputs": text},
+        task="embeddings"
+    )
+    # 항상 [batch_size, embedding_dim] 형태 반환
+    vec = response[0]
     return _l2_normalize(vec)
+

requirements.txt

@@ -6,11 +6,11 @@ python-multipart==0.0.9
 
 # 벡터 검색/임베딩 관련
 faiss-cpu==1.8.0
-numpy==1.26.4
+numpy>=1.26,<2.0
 
 # 데이터 모델링
 pydantic==2.11.5
 
 # Hugging Face 관련
-huggingface_hub==0.24.6
+huggingface_hub>=1.0.0
 datasets==3.0.1