[FEATURE REQUEST] Configurable Embedding for Knowledge Base
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 58/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- Active
- Stack technique
- ollama, typescript
Piste de recherche
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.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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
- Langage dominant
- TypeScript
- Étoiles
- 29.8k
- Forks
- 3.9k
- Merge moyen
- 1 h 44 min
- PR mergées (30 j)
- 841
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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