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章节难度：★☆☆☆☆ - 简单
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项目名称：RAG-Agent RAG 知识库
我们原来用的是豆包 embedding。豆包突然下架 241505 模型后，大家做向量化时直接懵了，程序也报错，确实很离谱。如果让字节去做 JDK，那 Java 真活不到现在。一个模型下架后，至少新模型应该兼容旧模型的向量维度。豆包的新模型直接取消了 2048 维，导致它和 ES 的维度不一致，确实离谱。
所以我加急申请了阿里的 embedding 模型，因为阿里明确支持向下兼容，维度参数支持 1024、2048 等。
登录阿里百炼 ，申请 API key，然后复制，随后需要复制到 application.yml 中：
在这里可以查看 通用文本向量-v4
会免费送一批额度，基本够 RAG-Agent 使用了。😄等用完了再充值。
接下来，把申请的 API key 复制到 application.yml 中即可。
重新启动项目后，这部分配置就完成了。
---以下暂时废弃，留作备用----
向量化这一趴我们用的是豆包的 embedding： 账号登录-火山引擎
然后记得复制它。
然后再开通管理这里找到第二个 doubao-embedding 开通它。
同样记得充值。。
把你刚刚复制的 key 复制粘贴到这里。
