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Code Review / ai-code-review (push) Successful in 57s
run-migration / migrate (push) Failing after 44s
feat(embedding): ADR-110 升級 bge-m3:latest 1024 維向量
GCP-A (34.143.170.20) 無 nomic-embed-text，改用 bge-m3:latest（專用
多語言 embedding 模型），產生 1024 維向量。
變更：
- embedding_service.py: 加入 bge-m3:latest=1024 維到 MODEL_DIMENSIONS，
預設模型改為 bge-m3:latest，更新文件說明
- playbook_embedding_repository.py + interfaces.py: 更新維度說明
- migrations/embedding_bge_m3_1024.sql: pgvector schema 遷移
rag_chunks + playbook_embeddings vector(768) → vector(1024)
- scripts/reembed_bge_m3.py: 遷移後重新嵌入現有資料的 script
遷移步驟：
1. 執行 embedding_bge_m3_1024.sql（清空現有 768 維向量，變更維度）
2. 執行 python scripts/reembed_bge_m3.py 重新嵌入
2026-05-04 ogt + Claude Sonnet 4.6
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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