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@@ -48,9 +48,10 @@ os.makedirs(DATA_ROOT, exist_ok=True)
48
  # - "dummy" : vecteurs aléatoires déterministes (très rapide)
49
  # - "st" : Sentence-Transformers (CPU-friendly)
50
  # - "hf" : Transformers pur (AutoModel/AutoTokenizer)
51
- EMB_PROVIDER=st
52
- EMB_MODEL=sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
53
- EMB_BATCH=16 # ou 8 si RAM limite
 
54
 
55
 
56
  # Taille du pool de workers (asynchrone)
 
48
  # - "dummy" : vecteurs aléatoires déterministes (très rapide)
49
  # - "st" : Sentence-Transformers (CPU-friendly)
50
  # - "hf" : Transformers pur (AutoModel/AutoTokenizer)
51
+ EMB_PROVIDER = os.getenv("EMB_PROVIDER", "dummy").strip().lower()
52
+ EMB_MODEL = os.getenv("EMB_MODEL", "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2").strip()
53
+ EMB_BATCH = int(os.getenv("EMB_BATCH", "32"))
54
+ EMB_DIM = int(os.getenv("EMB_DIM", "128")) # utilisé pour dummy
55
 
56
 
57
  # Taille du pool de workers (asynchrone)