refactor(m6): restructure non-code assets including filenames, environment setup, and minor fixes

m06_rag_basics/s02_embedding.py

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+import config
+from embeddings import get_embeddings
+
+
+# 首次运行可能时间较久 -- 同时运行本文件需要梯子，不然无法加载到本地
+print('---正在加载本地嵌入模型(bge-small-zh-v1.5)...---')
+
+# 理论：有embedding的向量模型
+embeddings_model = get_embeddings("BAAI/bge-small-zh-v1.5")
+print('嵌入模型载入完毕')
+
+# 演示：将文本转换为向量
+text = "模块05的目标是什么"
+query_embedding = embeddings_model.embed_query(text)
+
+# 验证：向量存在，而且有具体数值
+print(f'文本:{text}')
+print(f'向量(前五维):{query_embedding[:5]}')
+print(f'向量维度:{len(query_embedding)}')