README.md

metadata

title: CertWeb Contrastive Embedding API
sdk: docker
app_port: 7860

Contrastive Embedding API

CertWeb RAG용 질의 → 768-dim 벡터 임베딩을 Hugging Face Spaces에서 서빙합니다.
모델은 HF 모델 리포에서 로드하며, 이 Space 리포에는 모델 파일을 올리지 않습니다.

1. 모델 리포에 올리기

HUGGINGFACE_UPLOAD.md §2 참고: model.safetensors, config.json, tokenizer*.json, config_sentence_transformers.json, modules.json, 1_Pooling/config.json 등.

2. 이 Space 만들기

1. New Space → 이름 예: certweb-contrastive-embed, SDK: Docker 선택.
2. 아래 올릴 파일 목록의 파일만 이 Space 리포에 업로드:
   • app.py, requirements.txt, Dockerfile, README.md
3. Space Settings → Variables:
   • HF_MODEL_ID: 모델 repo ID (예: your-org/your-model-id)
   • (비공개 리포면) HF_TOKEN: HF 토큰

3. CertWeb 백엔드에 연결

Render .env:

RAG_CONTRASTIVE_ENABLE=true
RAG_CONTRASTIVE_EMBEDDING_URL=https://<your-org>-certweb-contrastive-embed.hf.space

Space가 제공하는 API URL (예: https://xxx.hf.space 또는 별도 API 경로)을 그대로 넣으면 됩니다.

API 규약

• POST /
  Body: {"inputs": "질의 문자열"}
  Response: [[float, ...]] (768-dim 벡터 1개를 리스트로 감싼 형태)

• GET /health
  Response: {"status": "ok", "model_loaded": true}