[FEATURE REQUEST] Configurable Embedding for Knowledge Base

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
58/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
ollama, typescript
Área
ai, backend, search

Línea de trabajo

Start by tracing the Knowledge Base settings and the existing Ollama/vLLM LLM provider setup, which the issue identifies as the architectural pattern. Map where embedding configuration is selected and used, then confirm that OpenAI remains the default and Ollama models support fully offline RAG workflows.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

feature

Is your feature request related to a problem? Please describe.
Currently, Knowledge Base only supports OpenAI for embeddings, requiring external API calls. This prevents fully offline/private RAG workflows, despite Sim already supporting local LLMs via Ollama.

Describe the solution you'd like
Add embedding provider selection to Knowledge Base settings (similar to LLM provider selection):
OpenAI (current default)
Ollama (nomic-embed-text, mxbai-embed-large, etc.)

Describe alternatives you've considered
Adding custom function blocks to the workflow: It requires coding
Current OpenAI works but prevents offline/private deployments

Additional context
Follows existing architecture pattern (Ollama/vLLM already supported for LLMs) where users bring their own models (like current Ollama setup)
Enables 100% offline RAG (local LLM + local embeddings)
Privacy-conscious users/enterprises need this for compliance

Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
29.8k
Forks
3.9k
Merge medio
1 h 44 min
PR fusionados (30 d)
841

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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