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模型服务模块（model_services）

提供统一的嵌入、重排和生成式大模型服务获取接口，支持自动降级。

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## 📚 生成式大模型服务（Chat）

### 双模型服务
| 函数 | 说明 |
|------|------|
| `get_chat_service()` | 获取大模型服务（用于复杂推理、生成） |
| `get_small_llm_service()` | 获取轻量级模型服务（用于简单意图分类、快速问答） |
| `get_all_chat_services()` | 获取所有可用的生成式大模型服务（用于多模型切换） |

### 使用方法

```python
from app.model_services import get_chat_service, get_small_llm_service

# 获取大模型服务（复杂任务）
llm = get_chat_service()
response = llm.invoke("什么是 LangGraph?")

# 获取轻量级模型服务（简单任务）
small_llm = get_small_llm_service()
response = small_llm.invoke("分类用户意图：'你好'")
```

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## 📚 嵌入模型服务（Embedding）

| 函数 | 说明 |
|------|------|
| `get_embedding_service()` | 获取嵌入模型服务（自动降级） |

### 使用方法

```python
from app.model_services import get_embedding_service

# 获取嵌入服务（LangChain 兼容的 Embeddings）
embeddings = get_embedding_service()
```

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## 📚 重排模型服务（Rerank）

| 函数 | 说明 |
|------|------|
| `get_rerank_service()` | 获取重排模型服务（自动降级） |

### 使用方法

```python
from app.model_services import get_rerank_service

# 获取重排服务
reranker = get_rerank_service()
sorted_docs = reranker.compress_documents(documents, query, top_n=5)
```

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## 🔧 环境变量配置

```env
# 智谱 API 配置
ZHIPUAI_API_KEY=***
ZHIPU_EMBEDDING_MODEL=embedding-3  # 可选：embedding-2、embedding-3
ZHIPU_RERANK_MODEL=rerank-2        # 可选：rerank-1、rerank-2
ZHIPU_API_BASE=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4

# DeepSeek API 配置（用于大模型）
DEEPSEEK_API_KEY=***

# 本地 llama.cpp 服务配置（原有配置保持不变）
LLAMACPP_EMBEDDING_URL=http://localhost:port/v1
LLAMACPP_RERANKER_URL=http://localhost:port/v1
LLAMACPP_API_KEY=***
```
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