embed text document in modelfile

llama/llama.go

@@ -85,6 +85,7 @@ llama_token llama_sample(
 }
 */
 import "C"
+
 import (
 	"bytes"
 	"embed"
@@ -93,6 +94,7 @@ import (
 	"io"
 	"log"
 	"os"
+	"reflect"
 	"strings"
 	"sync"
 	"unicode/utf8"
@@ -414,3 +416,38 @@ func (llm *LLM) next() (C.llama_token, error) {
 
 	return token, nil
 }
+
+func (llm *LLM) Embedding(input string) ([]float64, error) {
+	if !llm.EmbeddingOnly {
+		return nil, errors.New("llama: embedding not enabled")
+	}
+
+	tokens := llm.tokenize(input)
+	if tokens == nil {
+		return nil, errors.New("llama: tokenize embedding")
+	}
+
+	retval := C.llama_eval(llm.ctx, unsafe.SliceData(tokens), C.int(len(tokens)), C.llama_get_kv_cache_token_count(llm.ctx), C.int(llm.NumThread))
+	if retval != 0 {
+		return nil, errors.New("llama: eval")
+	}
+
+	n := int(C.llama_n_embd(llm.ctx))
+	if n <= 0 {
+		return nil, errors.New("llama: no embeddings generated")
+	}
+
+	embedPtr := C.llama_get_embeddings(llm.ctx)
+	if embedPtr == nil {
+		return nil, errors.New("llama: embedding retrieval failed")
+	}
+
+	header := reflect.SliceHeader{
+		Data: uintptr(unsafe.Pointer(embedPtr)),
+		Len:  n,
+		Cap:  n,
+	}
+	embedSlice := *(*[]float64)(unsafe.Pointer(&header))
+
+	return embedSlice, nil
+}