优化代码，提高解耦

embeddings.py

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+# 本文件用于下载并获取embedding向量化模型
+
+from pathlib import Path
+from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
+
+# 获取embeddings模型 - 首次调用时自动下载
+def get_embeddings(model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5",device="cpu",**kwargs):
+    # 支持更换其他向量化模型
+    local_dir = Path("models")/model_name.replace("/", "_")
+    if not local_dir.exists():
+        print(f'⚠️ 首次使用嵌入模型，正在下载到{local_dir.absolute()}')
+        print("💡 提示：需要联网(必需梯子)，完成后可离线使用")
+        from huggingface_hub import snapshot_download
+        # 模型下载工具
+        snapshot_download(
+            repo_id = model_name,
+            local_dir = local_dir,
+        )
+        print('✅ 下载完成！')
+
+    # 构造参数字典
+    model_kwargs =  {
+            "device":device,
+            "local_files_only": True,  # 仅使用本地文件
+        }
+
+    # 此处实例化时，把kwargs传入
+    _EMBEDDINGS = HuggingFaceEmbeddings(
+        model_name = str(local_dir), # 使用本地已下载的模型
+        model_kwargs = model_kwargs,
+        **kwargs # 允许传入参数
+    )
+    return _EMBEDDINGS