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# Embed

Mastra 使用 AI SDK 的 `embed` 及 `embedMany` 函式，為文字輸入產生向量嵌入，從而支援相似度搜尋及 RAG 工作流程。

## 單一嵌入

`embed` 函式會為單一文字輸入產生向量嵌入：

```typescript
import { embed } from 'ai'
import { ModelRouterEmbeddingModel } from '@mastra/core/llm'

const result = await embed({
  model: new ModelRouterEmbeddingModel('openai/text-embedding-3-small'),
  value: 'Your text to embed',
  maxRetries: 2, // optional, defaults to 2
})
```

### 參數

**model** (`EmbeddingModel`): 要使用的嵌入模型（例如 openai.embedding('text-embedding-3-small')）

**value** (`string | Record<string, any>`): 要嵌入的文字內容或物件

**maxRetries** (`number`): 每次嵌入呼叫的重試次數上限。設為 0 可停用重試。 (Default: `2`)

**abortSignal** (`AbortSignal`): 用於取消請求的可選中止訊號

**headers** (`Record<string, string>`): 請求的額外 HTTP 標頭（只適用於以 HTTP 為基礎的 Provider）

### 傳回值

**embedding** (`number[]`): 輸入內容的嵌入向量

## 多個嵌入

如要一次嵌入多段文字，請使用 `embedMany` 函式：

```typescript
import { embedMany } from 'ai'

const result = await embedMany({
  model: new ModelRouterEmbeddingModel('openai/text-embedding-3-small'),
  values: ['First text', 'Second text', 'Third text'],
  maxRetries: 2, // optional, defaults to 2
})
```

### 參數

**model** (`EmbeddingModel`): 要使用的嵌入模型（例如 openai.embedding('text-embedding-3-small')）

**values** (`string[] | Record<string, any>[]`): 要嵌入的文字內容或物件陣列

**maxRetries** (`number`): 每次嵌入呼叫的重試次數上限。設為 0 可停用重試。 (Default: `2`)

**abortSignal** (`AbortSignal`): 用於取消請求的可選中止訊號

**headers** (`Record<string, string>`): 請求的額外 HTTP 標頭（只適用於以 HTTP 為基礎的 Provider）

### 傳回值

**embeddings** (`number[][]`): 與輸入值對應的嵌入向量陣列

## 使用範例

```typescript
import { embed, embedMany } from 'ai'

// Single embedding
const singleResult = await embed({
  model: new ModelRouterEmbeddingModel('openai/text-embedding-3-small'),
  value: 'What is the meaning of life?',
})

// Multiple embeddings
const multipleResult = await embedMany({
  model: new ModelRouterEmbeddingModel('openai/text-embedding-3-small'),
  values: [
    'First question about life',
    'Second question about universe',
    'Third question about everything',
  ],
})
```

如要進一步了解 Vercel AI SDK 的嵌入功能，請參閱：

- [AI SDK 嵌入概覽](https://sdk.vercel.ai/docs/ai-sdk-core/embeddings)
- [embed()](https://sdk.vercel.ai/docs/reference/ai-sdk-core/embed)
- [embedMany()](https://sdk.vercel.ai/docs/reference/ai-sdk-core/embed-many)