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name: skill-embedding
description: 텍스트를 벡터로 변환하는 임베딩 생성. 의도 분류, 감정 분석, RAG 검색 등에서 내부적으로 사용. 사용자가 직접 호출하는 스킬이 아님.
runtime:
  kind: external_http
  service_url_env: SKILL_EMBEDDING_URL
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# skill-embedding

중앙 임베딩 서비스. 포트 8515.

## Trigger

- rb8001 SemanticIntentClassifier: 의도 임베딩 매칭
- rb8001 감정 분류기: 7감정 분석 (`/emotion` 엔드포인트)
- skill-rag-file: 문서 청크 임베딩

## Do

- Gemini Embedding 2 단일 게이트웨이
- 차원 768, 멀티모달(텍스트/PDF/이미지) 지원
- 내부 전용 (nginx 프록시 없음)

## Do Not

- 외부 직접 노출 금지
- 대용량 배치 시 rate limit 고려

## API

- `POST /embed` - 텍스트 임베딩
- `POST /emotion` - 감정 분류 (7감정)
- `GET /healthz` - 헬스체크

## 환경변수

- `EMBEDDING_BACKEND`, `EMBEDDING_MODEL`, `EMBEDDING_DIM`