fix

6_генерация_эмбеддингов/README.md

@@ -30,6 +30,29 @@
 
 Ограничения и limitations в эмбеддинг по умолчанию не включаются (опционально — в конфиге). Теги — только в payload, не в тексте для эмбеддинга.
 
-## Использование
+## Скрипт через Ollama
+
+`run_embed_ollama.py` — один вызов Ollama `/api/embed` для генерации вектора по JSON шага 5. Текст для эмбеддинга собирается из framework, insights, application по `embed_input_spec.txt` (функция `merged_json_to_embed_text` из `embed_cli.py`).
+
+**Вход (по умолчанию):**
+- `../5_мерж_анализа_и_тегов/merged_with_tags.json` — результат шага 5 (анализ + теги)
+
+**Выход:** `embedding.json` в каталоге скрипта — массив float (вектор размерности 1024 для bge-m3).
+
+**Запуск:**
+```bash
+cd 6_генерация_эмбеддингов
+python3 run_embed_ollama.py
+# с указанием путей:
+python3 run_embed_ollama.py --merged /path/to/merged_with_tags.json -o embedding.json
+# другая модель или URL Ollama:
+python3 run_embed_ollama.py --model bge-m3 --ollama-url http://localhost:11434
+```
+
+## Универсальный CLI (OpenAI-совместимый API)
+
+`embed_cli.py` — для LM Studio или другого OpenAI-совместимого API (позиционные аргументы: путь к JSON, имя модели, опционально `--base-url`, `-o`).
+
+## Использование в пайплайне
 
 Вызывается после шага 5 (мерж анализа и тегов). Модель задаётся конфигом (env/конфиг); смена модели не меняет формат хранения в Qdrant, при смене — пересчёт эмбеддингов по необходимости.