# M5 → M4 同步通知

## 1. Embedding 模型更換

mxbai-embed-large（English only, ANE）→ **EmbeddingGemma 300M**（多語, Metal GPU）

| 項目 | 舊 | 新 |
|------|-----|------|
| 模型 | mxbai-embed-large | EmbeddingGemma 300M |
| 維度 | 1024D | **768D** |
| 多語 | ❌ English only | ✅ 中英日韓 |
| 埠口 | 11435（ANE CoreML） | **11436（Python MPS）** |
| 啟動方式 | `scripts/coreml_embed_server.py` | **`scripts/embeddinggemma_server.py --port 11436`** |

M4 同步步驟：

```bash
# 1. 確認 torch + transformers 已安裝
pip install torch transformers flask

# 2. 登入 HuggingFace（需接受 EmbeddingGemma 授權）
#    前往 https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m → Agree
huggingface-cli login --token YOUR_TOKEN

# 3. 啟動 server
python3 scripts/embeddinggemma_server.py --port 11436
```

## 2. 環境變數變更

`.env.development`：

```diff
-MOMENTRY_EMBED_URL=http://localhost:11435
+MOMENTRY_EMBED_URL=http://localhost:11436
-MOMENTRY_LLM_SUMMARY_URL=http://192.168.110.201:8081/v1/chat/completions
+MOMENTRY_LLM_SUMMARY_URL=http://localhost:8082/v1/chat/completions
```

LLM 摘要已改為 M5 本地 Gemma4 26B MoE（port 8082），不再依賴 M4。

## 3. Qdrant Collection

新增 `momentry_dev_rule1`（768D, Cosine），存放 sentence chunk embeddings。

## 4. 選型文件

詳細評估記錄：`M5_workspace/2026-05-07_embedding_model_selection.md`
