vibia_ai/embed_utils.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def embed_text(text: str):
    """

    Genera un vector embedding de 1024 dimensiones compatible con Supabase.



    Args:

        text (str): Texto que se convertirá a embedding.



    Returns:

        list[float]: Vector de 1024 dimensiones.

    """
    if not text or not isinstance(text, str):
        raise ValueError("El texto de entrada debe ser una cadena válida.")

    response = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",  # rápido, económico, 1024 dims
        input=text,
        dimensions=1024
    )

    return response.data[0].embedding