#Embedding

Windows 11、AMD Ryzen 7 5800HS、RAM16GBの本番機で、Qwen3-Embedding-0.6BのローカルCPU実行とModelScope API経由を実測し、TTS・ASRが常駐した実運用状態で同時に動かした場合の干渉も測った。ローカルは音声応答も道連れに遅くしたが、API経由は劣化しなかった。

Windows 11、RTX 4060 8GB、RAM32GBの開発機で、Qwen3-Embedding-0.6BのCPU実行とQdrantのローカルモードを動かし、RAM消費と処理時間を実測した。StackChanの長期記憶設計で測れていなかった部分の続き。

MinishLab/sembleを1595 MDと152ソースのAstroブログで実機検証した。ウォーム状態のBM25クエリは0.84sでシンボル定義を最上位に返すが、hybridモードはMD記事に引きずられて`seasonalBanner`のような短いシンボルを見失う。

VecLiteはRust/WASM+SIMDでブラウザ内ベクトル検索を高速化するライブラリ。Transformers.jsで埋め込みを作り、IndexedDBに保存し、サーバーなしでRAGを組むときにどこが詰まるかを整理する。

OpenAI API × Valkey × Node.jsの3エージェント構成でマルチエージェントスワームを組んだNeuroValkey Agentsのアーキテクチャを掘り下げる。Valkeyをキャッシュではなくオーケストレーション・メモリ・状態遷移の実行基盤として使う設計を読み解く。

Sentence Transformers v5.4がマルチモーダル対応を追加。Qwen3-VL、NVIDIA Nemotronなど8つのEmbeddingモデルと4つのRerankerを統一APIで扱えるようになった。

ReACTループと検索器を組み合わせたアジェンティックパイプラインがViDoRe v3 1位・BRIGHT 2位を達成。同一パイプラインで複数ドメインの汎用性を確立した。