Backend sin modelo real: FNV-1a del texto siembra un LCG que genera el
vector. Mismo texto → mismo vector siempre; textos distintos → vectores
distintos. Dimensión configurable (default 384d, típica de modelos
ligeros).
Desbloquea desarrollar y testear los consumidores de verbo
(fana-semantic, badu, chasqui) sin descargar modelos ONNX ni pegarle a
Cohere. Los backends reales (cohere/bge/fastembed) son swaps de config.
4 tests verdes (determinismo, distinción, dimensión, batch).
cargo check --workspace verde.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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>
sergio