# Pro 版埋め込みモデル (sonoisa)

このフォルダに次のファイルを**コピー**して配置してください。

- **model_quantized.onnx** … 量子化済み sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2 モデル
- **vocab.txt** … BERT 用語彙ファイル

- **開発時**: プロジェクトルートの `embedding_model/` を参照します（`npm run dev:pro`）。
- **配布ビルド時**: Pro ビルド前に上記2ファイルを置いておくと、**インストーラに同梱**されます。利用者は別途ダウンロード不要で、Pro 版をインストールするだけでモデル付きで利用できます。未配置のまま `npm run build:pro` すると `ensure-embedding-model.mjs` が失敗します。
- **モデルがロードできない場合**: まず tract でロードを試み、失敗時は **ONNX Runtime (ort)** に自動フォールバックします。量子化 ONNX で tract の Cast ノードが失敗する場合も、ort で推論可能です。明示的に tract の最適化だけスキップしたいときは環境変数 `TELOS_EMBEDDING_NO_OPTIMIZE=1` を指定してください。

取得元（量子化済み）: [sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2-int8](https://gitbucket.tmworks.club/dtmoyaji/sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2-int8)  
元モデル: [sonoisa/sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2](https://huggingface.co/sonoisa/sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2) (CC BY-SA 4.0)
