[FEATURE REQUEST] Configurable Embedding for Knowledge Base

Aberta
  • Algo errado?
#3,037 14 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Mantenedores costumam responder em até 1 dia

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
58/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Ativa
Stack de tecnologia
ollama, typescript
Domínio
ai, backend, search

Direção de pesquisa

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.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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

Linguagem predominante
TypeScript
Estrelas
29.8k
Forks
3.9k
Merge médio
1h 44min
PRs com merge (30d)
841

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de simstudioai/sim

Todas as issues de simstudioai/sim

Issues semelhantes

Mais issues de TypeScript

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.