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# Représentations vectorielles (AI SDK)

> Créez des embeddings avec les modèles du fournisseur Phaseo dans Vercel AI SDK.

Utilisez `phaseo.textEmbeddingModel(...)` (ou `embeddingModel`) avec `embed` et `embedMany`.

```ts theme={null}
import { phaseo } from "@phaseo/ai-sdk-provider";
import { embed, embedMany } from "ai";

const single = await embed({
  model: phaseo.textEmbeddingModel("google/gemini-embedding-001"),
  value: "Embeddings power semantic search.",
});

console.log(single.embedding.length);

const batch = await embedMany({
  model: phaseo.textEmbeddingModel("google/gemini-embedding-001"),
  values: ["pricing", "latency", "quality"],
});

console.log(batch.embeddings.length);
```

## Remarques

* Gardez les embeddings de requêtes et de corpus sur la même version du modèle.
* Normalisez les vecteurs de manière cohérente avant de calculer la similarité.
* Mettez en cache les embeddings stables du contenu récurrent.


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