feat(verbo): verbo-core — contrato model-agnostic de embeddings

Primer crate de verbo (provider de embeddings compartido; desbloquea
fana-semantic, badu y la búsqueda de chasqui).

- ModelId — identidad de modelo (nombre + dimensión). Vectores de
  distinto ModelId no son comparables.
- EmbeddingVector — vector + su ModelId; new() valida la dimensión,
  cosine() rechaza comparar modelos distintos (error tipado, no
  sinsentido silencioso), norm() euclidiana.
- EmbedError — ModelMismatch / BadDimension / Backend.
- trait Provider — model_id + embed + embed_batch (default secuencial).
  Lo cumplen los backends concretos (cohere / bge / fastembed).

5 tests verdes (cosine idéntico/ortogonal/cross-model/zero, validación
de dimensión). cargo check --workspace verde.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

Cargo.lock

@@ -13198,6 +13198,15 @@ version = "0.2.15"
 source = "registry+https://github.com/rust-lang/crates.io-index"
 checksum = "accd4ea62f7bb7a82fe23066fb0957d48ef677f6eeb8215f372f52e48bb32426"
 
+[[package]]
+name = "verbo-core"
+version = "0.1.0"
+dependencies = [
+ "async-trait",
+ "serde",
+ "thiserror 2.0.18",
+]
+
 [[package]]
 name = "version_check"
 version = "0.9.5"

Cargo.toml

@@ -112,6 +112,11 @@ members = [
     "crates/modules/pineal/export",
     "crates/modules/pineal/umbrella",
 
+    # ============================================================
+    # modules/verbo/ — Provider de embeddings model-agnostic
+    # ============================================================
+    "crates/modules/verbo/verbo-core",
+
     # ============================================================
     # modules/nakui/ — ERP matemático (categórico)
     # ============================================================

crates/modules/verbo/verbo-core/Cargo.toml

@@ -0,0 +1,13 @@
+[package]
+name = "verbo-core"
+version.workspace = true
+edition.workspace = true
+license.workspace = true
+authors.workspace = true
+publish.workspace = true
+description = "verbo — contrato model-agnostic de embeddings: ModelId + EmbeddingVector + trait Provider. Las impls concretas (cohere/bge/fastembed) lo cumplen."
+
+[dependencies]
+serde = { workspace = true }
+thiserror = { workspace = true }
+async-trait = { workspace = true }

crates/modules/verbo/verbo-core/src/lib.rs

@@ -0,0 +1,163 @@
+//! `verbo-core` — el contrato model-agnostic de embeddings.
+//!
+//! verbo es estructuralmente agnóstico al backend: la elección de modelo
+//! es config por instancia. Una vez configurado, los vectores quedan
+//! atados a su [`ModelId`] — comparar vectores de modelos distintos es
+//! un error, no un sinsentido silencioso.
+//!
+//! Las impls concretas (`verbo-cohere`, `verbo-bge`, `verbo-fastembed`)
+//! cumplen el trait [`Provider`].
+
+#![forbid(unsafe_code)]
+
+use async_trait::async_trait;
+use serde::{Deserialize, Serialize};
+use std::fmt;
+
+/// Identidad de un modelo de embeddings. Dos vectores son comparables
+/// sólo si comparten `ModelId`.
+#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq, Hash, Serialize, Deserialize)]
+pub struct ModelId {
+    /// Nombre canónico — ej. `"bge-code-large"`, `"minilm-l6-v2"`.
+    pub name: String,
+    /// Dimensionalidad del vector que produce.
+    pub dimension: usize,
+}
+
+impl ModelId {
+    pub fn new(name: impl Into<String>, dimension: usize) -> Self {
+        Self { name: name.into(), dimension }
+    }
+}
+
+impl fmt::Display for ModelId {
+    fn fmt(&self, f: &mut fmt::Formatter<'_>) -> fmt::Result {
+        write!(f, "{}({}d)", self.name, self.dimension)
+    }
+}
+
+/// Un vector de embedding + el modelo que lo produjo.
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct EmbeddingVector {
+    pub model: ModelId,
+    pub values: Vec<f32>,
+}
+
+impl EmbeddingVector {
+    /// Construye un vector validando que su largo coincida con la
+    /// dimensión declarada del modelo.
+    pub fn new(model: ModelId, values: Vec<f32>) -> Result<Self, EmbedError> {
+        if values.len() != model.dimension {
+            return Err(EmbedError::BadDimension {
+                expected: model.dimension,
+                got: values.len(),
+            });
+        }
+        Ok(Self { model, values })
+    }
+
+    /// Norma euclidiana del vector.
+    pub fn norm(&self) -> f32 {
+        self.values.iter().map(|v| v * v).sum::<f32>().sqrt()
+    }
+
+    /// Similitud coseno con otro vector. Error si son de modelos
+    /// distintos (espacios vectoriales incomparables).
+    pub fn cosine(&self, other: &EmbeddingVector) -> Result<f32, EmbedError> {
+        if self.model != other.model {
+            return Err(EmbedError::ModelMismatch {
+                a: self.model.clone(),
+                b: other.model.clone(),
+            });
+        }
+        let (na, nb) = (self.norm(), other.norm());
+        if na == 0.0 || nb == 0.0 {
+            return Ok(0.0);
+        }
+        let dot: f32 = self
+            .values
+            .iter()
+            .zip(&other.values)
+            .map(|(a, b)| a * b)
+            .sum();
+        Ok((dot / (na * nb)).clamp(-1.0, 1.0))
+    }
+}
+
+/// Falla de una operación de embeddings.
+#[derive(Debug, thiserror::Error)]
+pub enum EmbedError {
+    #[error("modelos incompatibles: {a} vs {b}")]
+    ModelMismatch { a: ModelId, b: ModelId },
+    #[error("dimensión inválida: esperaba {expected}, vino {got}")]
+    BadDimension { expected: usize, got: usize },
+    #[error("backend de embeddings: {0}")]
+    Backend(String),
+}
+
+/// Un proveedor de embeddings. Cada backend (Cohere, BGE local,
+/// fastembed) implementa este trait.
+#[async_trait]
+pub trait Provider: Send + Sync {
+    /// El modelo que este proveedor sirve.
+    fn model_id(&self) -> &ModelId;
+
+    /// Embebe un texto en un vector.
+    async fn embed(&self, text: &str) -> Result<EmbeddingVector, EmbedError>;
+
+    /// Embebe un lote. Default: secuencial — los backends que soportan
+    /// batching nativo (Cohere) deberían sobrescribirlo.
+    async fn embed_batch(&self, texts: &[String]) -> Result<Vec<EmbeddingVector>, EmbedError> {
+        let mut out = Vec::with_capacity(texts.len());
+        for t in texts {
+            out.push(self.embed(t).await?);
+        }
+        Ok(out)
+    }
+}
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+
+    fn m() -> ModelId {
+        ModelId::new("test-model", 3)
+    }
+
+    #[test]
+    fn new_vector_validates_dimension() {
+        assert!(EmbeddingVector::new(m(), vec![1.0, 0.0, 0.0]).is_ok());
+        assert!(matches!(
+            EmbeddingVector::new(m(), vec![1.0, 0.0]),
+            Err(EmbedError::BadDimension { expected: 3, got: 2 })
+        ));
+    }
+
+    #[test]
+    fn cosine_of_identical_is_one() {
+        let v = EmbeddingVector::new(m(), vec![1.0, 2.0, 3.0]).unwrap();
+        let c = v.cosine(&v).unwrap();
+        assert!((c - 1.0).abs() < 1e-5);
+    }
+
+    #[test]
+    fn cosine_of_orthogonal_is_zero() {
+        let a = EmbeddingVector::new(m(), vec![1.0, 0.0, 0.0]).unwrap();
+        let b = EmbeddingVector::new(m(), vec![0.0, 1.0, 0.0]).unwrap();
+        assert!(a.cosine(&b).unwrap().abs() < 1e-5);
+    }
+
+    #[test]
+    fn cosine_across_models_is_an_error() {
+        let a = EmbeddingVector::new(ModelId::new("model-a", 2), vec![1.0, 0.0]).unwrap();
+        let b = EmbeddingVector::new(ModelId::new("model-b", 2), vec![1.0, 0.0]).unwrap();
+        assert!(matches!(a.cosine(&b), Err(EmbedError::ModelMismatch { .. })));
+    }
+
+    #[test]
+    fn cosine_with_zero_vector_is_zero() {
+        let a = EmbeddingVector::new(m(), vec![0.0, 0.0, 0.0]).unwrap();
+        let b = EmbeddingVector::new(m(), vec![1.0, 1.0, 1.0]).unwrap();
+        assert_eq!(a.cosine(&b).unwrap(), 0.0);
+    }
+}