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title: "Plugin de inserción"
description: "Convierte el texto en vectores. Similitud coseno. Almacenamiento compacto. La infraestructura detrás del complemento RAG, también útil por sí sola."
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El complemento Embed es un envoltorio ligero alrededor de `/api/embeddings` de Ollama, más tres ayudantes útiles: similitud coseno, empaquetado compacto en base64 e inverso desempaquetado. El [complemento RAG](/en/ai/module/rag/) lo utiliza internamente, pero también es útil por sí solo — para clustering, deduplicación, búsqueda semántica y detección de anomalías.

## API
```php
$embed = (new \Nibiru\Module\Ai\Ai())->embed();

$vec     = $embed->one('controller');                  // float[]
$vectors = $embed->batch(['a', 'b', 'c']);             // float[][]

$score   = \Nibiru\Module\Ai\Plugin\Embed::cosine($a, $b);     // 0..1
$packed  = \Nibiru\Module\Ai\Plugin\Embed::pack($vec);          // base64 string
$vec     = \Nibiru\Module\Ai\Plugin\Embed::unpack($packed);     // back to float[]
```
## Patrón: eliminar cadenas similares
```php
$embed = $ai->embed();
$candidates = ['How do I create a module?',
               'How can I make a new module?',
               'What is MMVC?'];

$vecs = $embed->batch($candidates);
foreach ($vecs as $i => $a) {
    foreach ($vecs as $j => $b) {
        if ($i >= $j) continue;
        $sim = \Nibiru\Module\Ai\Plugin\Embed::cosine($a, $b);
        if ($sim > 0.9) {
            echo "Near-dup: {$candidates[$i]} ≈ {$candidates[$j]} ($sim)\n";
        }
    }
}
```
## Patrón: etiquetado semántico
```php
$tags = ['authentication', 'forms', 'database', 'modules'];
$tagVecs = array_combine($tags, $embed->batch($tags));

function bestTag(string $text, array $tagVecs, $embed): string {
    $tv = $embed->one($text);
    $best = ['_unknown', -INF];
    foreach ($tagVecs as $tag => $vec) {
        $s = \Nibiru\Module\Ai\Plugin\Embed::cosine($tv, $vec);
        if ($s > $best[1]) $best = [$tag, $s];
    }
    return $best[0];
}

echo bestTag('User::isAuthorized', $tagVecs, $embed);  // → 'authentication'
echo bestTag('Pageination::setTable', $tagVecs, $embed); // → 'database' (probably)
```
## Almacenamiento

Las incrustaciones son arreglos de flotantes — generalmente 768 flotantes para `nomic-embed-text`, 1024 para `mxbai-embed-large`. Eso es 3 KB o 4 KB por vector en bruto.

Utiliza `Embed::pack()` para codificarlos en base64 como flotantes de 4 bytes:
```php
$compact = Embed::pack($vec);    // ~4 KB → ~5.3 KB base64 string
$vec     = Embed::unpack($compact);
```
El complemento RAG utiliza este formato internamente para sus archivos JSON.

## Elecciones de modelos de incrustación

Ejecute una extracción en neuronetz.ai una vez:
```bash
curl https://api.neuronetz.ai/api/pull -d '{"name":"nomic-embed-text"}'   # 768 dim, default
curl https://api.neuronetz.ai/api/pull -d '{"name":"mxbai-embed-large"}'  # 1024 dim, higher quality
```
En `ai.ini`:
```ini
[AI]
embed.model = "nomic-embed-text"
embed.dim   = 768
```
:::caution[No mezcles modelos]
Los vectores de `nomic-embed-text` y `mxbai-embed-large` viven en espacios geométricos diferentes — el coseno entre ellos no tiene sentido. Si cambias `embed.model`, **restablece** cualquier colección RAG o embeddings guardados antes de mezclarlos.
:::

## Trucos comunes

- **Llamando a `one()` en un bucle ajustado.** Cada llamada es una ronda HTTP. Para >100 elementos, prefiera `batch()` (todavía serial por debajo de la capa, pero con manejo de errores consistente).
- **Almacenando matrices de flotantes brutos en JSON.** Use `pack()` para archivos ~5 veces más pequeños y análisis más rápido.
- **Comparando coseno a un umbral fijo.** Los modelos de incrustación diferentes tienen diferentes líneas base de "similares". No codifique duro 0.85 — calibre por modelo.
