DB 동작 검수 필요 작업 완료

podman run -d -p 8000:7997 docker.io/michaelf34/infinity --model-id sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

임베딩 모델 추가 완료

Rocky9 postgresql-17 설치 명령어.txt

@@ -0,0 +1,23 @@
+dnf install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-9-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
+dnf update -y
+dnf -qy module disable postgresql
+
+dnf install -y postgresql17-server
+
+su - postgres
+/usr/pgsql-17/bin/initdb -D /var/lib/pgsql/17/data/
+exit
+
+systemctl enable --now postgresql-17
+cd /tmp
+git clone --branch v0.8.1 https://github.com/pgvector/pgvector.git
+cd pgvector
+
+dnf config-manager --set-enabled crb
+dnf install -y perl-IPC-Run
+dnf install -y git gcc make postgresql17-devel redhat-rpm-config
+
+PATH=/usr/pgsql-17/bin:$PATH make
+PATH=/usr/pgsql-17/bin:$PATH make install
+
+systemctl restart postgresql-17

database_setup.sql

@@ -0,0 +1,102 @@
+-- ============================================
+-- Dewey 애플리케이션 데이터베이스 설정 스크립트
+-- ============================================
+-- 이 스크립트는 postgres superuser로 실행해야 합니다.
+-- 실행 방법: psql -U postgres -f database_setup.sql
+
+-- 1. dewey 사용자 생성 (이미 존재하면 스킵)
+DO $$
+BEGIN
+    IF NOT EXISTS (SELECT FROM pg_user WHERE usename = 'dewey') THEN
+        CREATE USER dewey WITH PASSWORD '0bk1rWu98mGl5ea3';
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자가 생성되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자가 이미 존재합니다.';
+    END IF;
+END $$;
+
+-- 2. dewey_memory 데이터베이스 생성 (이미 존재하면 스킵)
+DO $$
+BEGIN
+    IF NOT EXISTS (SELECT FROM pg_database WHERE datname = 'dewey_memory') THEN
+        CREATE DATABASE dewey_memory OWNER dewey;
+        RAISE NOTICE 'dewey_memory 데이터베이스가 생성되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey_memory 데이터베이스가 이미 존재합니다.';
+    END IF;
+END $$;
+
+-- 3. dewey_memory 데이터베이스에 연결
+\c dewey_memory
+
+-- 3. pgvector 확장 설치 (superuser 권한 필요)
+CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
+
+-- 4. dewey 사용자에게 필요한 최소 권한만 부여
+--    (보안을 위해 최소한의 권한만 부여)
+GRANT CONNECT ON DATABASE dewey_memory TO dewey;
+GRANT USAGE ON SCHEMA public TO dewey;
+GRANT CREATE ON SCHEMA public TO dewey;
+
+-- 5. 기존 테이블/시퀀스에 대한 권한 부여
+GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO dewey;
+GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA public TO dewey;
+
+-- 6. 향후 생성될 테이블/시퀀스에 대한 기본 권한 설정
+ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON TABLES TO dewey;
+ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON SEQUENCES TO dewey;
+
+-- 7. dewey 사용자가 확장을 생성할 수 없도록 명시적으로 제한
+--    (확장 생성은 superuser만 가능하므로 이미 제한되어 있음)
+--    하지만 혹시 모를 권한을 명시적으로 제거
+REVOKE CREATE ON DATABASE dewey_memory FROM dewey;
+
+-- 8. dewey 사용자가 다른 사용자를 생성하거나 권한을 부여할 수 없도록 제한
+--    (이미 dewey는 일반 사용자이므로 불필요하지만 명시적으로 확인)
+DO $$
+BEGIN
+    -- dewey가 superuser인지 확인하고 제거 (혹시 모를 경우 대비)
+    IF EXISTS (
+        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usesuper = true
+    ) THEN
+        ALTER USER dewey WITH NOSUPERUSER;
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 superuser 권한이 제거되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 일반 사용자입니다.';
+    END IF;
+    
+    -- dewey가 데이터베이스를 생성할 수 없도록 제한
+    IF EXISTS (
+        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usecreatedb = true
+    ) THEN
+        ALTER USER dewey WITH NOCREATEDB;
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 CREATEDB 권한이 제거되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 CREATEDB 권한이 없습니다.';
+    END IF;
+    
+    -- dewey가 다른 사용자를 생성할 수 없도록 제한
+    IF EXISTS (
+        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usecreaterole = true
+    ) THEN
+        ALTER USER dewey WITH NOCREATEROLE;
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 CREATEROLE 권한이 제거되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 CREATEROLE 권한이 없습니다.';
+    END IF;
+END $$;
+
+-- 9. 권한 확인
+\echo '=== dewey 사용자 권한 확인 ==='
+\du dewey
+
+\echo '=== public 스키마 권한 확인 ==='
+\dn+ public
+
+\echo '=== pgvector 확장 확인 ==='
+SELECT extname, extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'vector';
+
+\echo '=== 스크립트 실행 완료 ==='
+\echo 'dewey 사용자는 이제 최소한의 권한만 가지고 있습니다.'
+\echo '애플리케이션은 테이블/인덱스 생성 및 데이터 조작만 가능합니다.'
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/config/DatabaseInitializer.java

@@ -0,0 +1,162 @@
+package com.pandol365.dewey.config;
+
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
+import org.springframework.core.annotation.Order;
+import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+
+/**
+ * 데이터베이스 초기화
+ * 프로젝트 시작 시 pgvector 확장 및 테이블 자동 생성
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@Order(1) // 다른 초기화보다 먼저 실행
+@RequiredArgsConstructor
+public class DatabaseInitializer implements CommandLineRunner {
+
+    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
+
+    @Override
+    public void run(String... args) {
+        try {
+            log.info("=== 데이터베이스 초기화 시작 ===");
+            
+            // 1. pgvector 확장 확인 (확장 생성은 시도만 하고, 실패해도 계속 진행)
+            boolean pgvectorAvailable = checkPgVectorExtension();
+            
+            if (!pgvectorAvailable) {
+                log.warn("pgvector 확장이 설치되지 않았습니다. 벡터 검색 기능을 사용하려면 pgvector 확장을 설치해주세요.");
+                log.warn("설치 방법: PostgreSQL 서버에서 다음 명령어 실행:");
+                log.warn("  psql -U postgres -d dewey_memory -c 'CREATE EXTENSION vector;'");
+                log.warn("또는 dewey 사용자에게 확장 생성 권한 부여 후 애플리케이션 재시작");
+                log.info("=== 데이터베이스 초기화 완료 (pgvector 없음) ===");
+                return;
+            }
+            
+            // 2. memory_embeddings 테이블 생성
+            createMemoryEmbeddingsTable();
+            
+            // 3. 인덱스 생성
+            createVectorIndex();
+            
+            log.info("=== 데이터베이스 초기화 완료 ===");
+            
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("데이터베이스 초기화 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            // 초기화 실패해도 애플리케이션은 계속 실행 (이미 존재하는 경우 등)
+        }
+    }
+
+    /**
+     * pgvector 확장 확인
+     * @return 확장이 사용 가능하면 true
+     */
+    private boolean checkPgVectorExtension() {
+        try {
+            log.info("pgvector 확장 확인 중...");
+            
+            // 현재 데이터베이스에서 확장이 이미 존재하는지 확인
+            Integer count = jdbcTemplate.queryForObject(
+                "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
+                Integer.class
+            );
+            
+            if (count != null && count > 0) {
+                log.info("pgvector 확장이 이미 설치되어 있습니다.");
+                return true;
+            }
+            
+            // 확장이 없으면 생성 시도
+            log.info("pgvector 확장 생성 시도 중...");
+            try {
+                jdbcTemplate.execute("CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector");
+                
+                // 생성 후 다시 확인
+                count = jdbcTemplate.queryForObject(
+                    "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
+                    Integer.class
+                );
+                
+                if (count != null && count > 0) {
+                    log.info("pgvector 확장 생성 완료");
+                    return true;
+                } else {
+                    log.warn("pgvector 확장 생성 후에도 확인되지 않습니다.");
+                    return false;
+                }
+            } catch (Exception e) {
+                // 확장이 이미 존재하는 경우도 있으므로 다시 확인
+                log.debug("CREATE EXTENSION 실패, 재확인 중: {}", e.getMessage());
+                count = jdbcTemplate.queryForObject(
+                    "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
+                    Integer.class
+                );
+                
+                if (count != null && count > 0) {
+                    log.info("pgvector 확장이 존재합니다 (생성 시도 중 오류 발생했지만 확장은 존재함)");
+                    return true;
+                }
+                
+                log.warn("pgvector 확장 생성 실패: {}", e.getMessage());
+                log.warn("현재 데이터베이스에 pgvector 확장이 없습니다. 다음 명령어를 실행해주세요:");
+                log.warn("  psql -d dewey_memory -c 'CREATE EXTENSION vector;'");
+                return false;
+            }
+            
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("pgvector 확장 확인 중 오류 발생: {}", e.getMessage(), e);
+            return false;
+        }
+    }
+
+    /**
+     * memory_embeddings 테이블 생성
+     */
+    private void createMemoryEmbeddingsTable() {
+        try {
+            log.info("memory_embeddings 테이블 생성 중...");
+            String sql = """
+                CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_embeddings (
+                  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
+                  memory_id BIGINT NULL,
+                  user_id VARCHAR(255),
+                  memory_text TEXT NOT NULL,
+                  importance INT DEFAULT 1,
+                  created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
+                  embedding VECTOR(768) NOT NULL
+                )
+                """;
+            jdbcTemplate.execute(sql);
+            log.info("memory_embeddings 테이블 생성 완료");
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("memory_embeddings 테이블 생성 실패 (이미 존재할 수 있음): {}", e.getMessage());
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 벡터 인덱스 생성 (cosine similarity)
+     */
+    private void createVectorIndex() {
+        try {
+            log.info("벡터 인덱스 생성 중...");
+            // 기존 인덱스가 있으면 삭제 후 재생성 (IF NOT EXISTS는 ivfflat에서 지원 안 함)
+            String dropIndexSql = "DROP INDEX IF EXISTS memory_embeddings_embedding_idx";
+            jdbcTemplate.execute(dropIndexSql);
+            
+            // ivfflat 인덱스 생성 (lists=100은 데이터량에 따라 조정 필요)
+            String createIndexSql = """
+                CREATE INDEX memory_embeddings_embedding_idx 
+                ON memory_embeddings USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) 
+                WITH (lists = 100)
+                """;
+            jdbcTemplate.execute(createIndexSql);
+            log.info("벡터 인덱스 생성 완료");
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("벡터 인덱스 생성 실패 (이미 존재할 수 있음): {}", e.getMessage());
+        }
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/config/EmbeddingConfig.java

@@ -0,0 +1,16 @@
+package com.pandol365.dewey.config;
+
+import org.springframework.boot.web.client.RestTemplateBuilder;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.web.client.RestTemplate;
+
+@Configuration
+public class EmbeddingConfig {
+
+    @Bean
+    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
+        return builder.build();
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/EmbeddingClient.java

@@ -0,0 +1,128 @@
+package com.pandol365.dewey.domain.memory.service;
+
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.web.client.RestTemplate;
+import org.springframework.web.util.UriComponentsBuilder;
+
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * 임베딩 생성 클라이언트
+ * all-mpnet-base-v2 (768d) 같은 로컬/외부 서비스에 HTTP 호출
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@RequiredArgsConstructor
+public class EmbeddingClient {
+
+    private final RestTemplate restTemplate;
+
+    @Value("${embedding.api.base-url:http://localhost:8000}")
+    private String embeddingBaseUrl;
+
+    @Value("${embedding.api.path:/embeddings}")
+    private String embeddingPath;
+
+    @Value("${embedding.api.model:sentence-transformers/all-mpnet-base-v2}")
+    private String embeddingModel;
+
+    /**
+     * 텍스트 임베딩 생성
+     * Infinity API 형식: 요청 { "model": "...", "input": "..." }, 응답 { "data": [{"embedding": [...]}] }
+     */
+    public float[] embed(String text) {
+        try {
+            String url = UriComponentsBuilder.newInstance()
+                    .scheme(extractScheme(embeddingBaseUrl))
+                    .host(extractHost(embeddingBaseUrl))
+                    .port(extractPort(embeddingBaseUrl))
+                    .path(embeddingPath == null ? "/embeddings" : embeddingPath)
+                    .toUriString();
+
+            // Infinity API 요청 형식: {"model": "...", "input": "..."}
+            Map<String, Object> request = Map.of(
+                    "model", embeddingModel != null ? embeddingModel : "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
+                    "input", text
+            );
+
+            @SuppressWarnings("unchecked")
+            Map<String, Object> resp = restTemplate.postForObject(
+                    url,
+                    request,
+                    Map.class
+            );
+
+            if (resp == null || !resp.containsKey("data")) {
+                throw new IllegalStateException("data field missing in response");
+            }
+
+            Object dataObj = resp.get("data");
+            if (!(dataObj instanceof List<?> dataList) || dataList.isEmpty()) {
+                throw new IllegalStateException("data is not a non-empty list");
+            }
+
+            // data[0].embedding 추출
+            Object firstItem = dataList.get(0);
+            if (!(firstItem instanceof Map<?, ?> firstMap)) {
+                throw new IllegalStateException("data[0] is not a map");
+            }
+
+            Object embObj = firstMap.get("embedding");
+            if (!(embObj instanceof List<?> list)) {
+                throw new IllegalStateException("embedding is not a list");
+            }
+
+            float[] embedding = new float[list.size()];
+            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
+                Object v = list.get(i);
+                if (v instanceof Number num) {
+                    embedding[i] = num.floatValue();
+                } else {
+                    throw new IllegalStateException("embedding element is not numeric");
+                }
+            }
+            return embedding;
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("임베딩 생성 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("Failed to generate embedding", e);
+        }
+    }
+
+    // 간단한 URL 파서 (기본값 포함)
+    private String extractScheme(String url) {
+        if (url == null || url.isBlank()) return "http";
+        int idx = url.indexOf("://");
+        return idx > 0 ? url.substring(0, idx) : "http";
+    }
+
+    private String extractHost(String url) {
+        if (url == null || url.isBlank()) return "localhost";
+        String noScheme = url.contains("://") ? url.substring(url.indexOf("://") + 3) : url;
+        int slash = noScheme.indexOf('/');
+        String hostPort = slash >= 0 ? noScheme.substring(0, slash) : noScheme;
+        int colon = hostPort.indexOf(':');
+        return colon >= 0 ? hostPort.substring(0, colon) : hostPort;
+    }
+
+    private Integer extractPort(String url) {
+        if (url == null || url.isBlank()) return null;
+        String noScheme = url.contains("://") ? url.substring(url.indexOf("://") + 3) : url;
+        int slash = noScheme.indexOf('/');
+        String hostPort = slash >= 0 ? noScheme.substring(0, slash) : noScheme;
+        int colon = hostPort.indexOf(':');
+        if (colon >= 0) {
+            String portStr = hostPort.substring(colon + 1);
+            try {
+                return Integer.parseInt(portStr);
+            } catch (NumberFormatException ignored) {
+                return null;
+            }
+        }
+        return null;
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/MemoryVectorStore.java

@@ -0,0 +1,73 @@
+package com.pandol365.dewey.domain.memory.service;
+
+import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.Memory;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import com.pgvector.PGvector;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * PGVector 기반 메모리 벡터 스토어
+ * 별도 테이블 memory_embeddings 에 저장/검색
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@RequiredArgsConstructor
+public class MemoryVectorStore {
+
+    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
+
+    private static final String TABLE_NAME = "memory_embeddings";
+
+    /**
+     * 임베딩과 함께 저장 (permanent 목적)
+     */
+    public void save(String userId, String memoryText, Integer importance, float[] embedding) {
+        try {
+            PGvector pgVector = new PGvector(embedding);
+            jdbcTemplate.update(
+                    "INSERT INTO " + TABLE_NAME + " (user_id, memory_text, importance, created_at, embedding) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
+                    userId,
+                    memoryText,
+                    importance != null ? importance : 1,
+                    LocalDateTime.now(),
+                    pgVector
+            );
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("memory_embeddings 저장 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("Failed to store embedding", e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 코사인 유사도 기반 검색
+     */
+    public List<Memory> search(float[] queryEmbedding, int limit) {
+        try {
+            PGvector pgVector = new PGvector(queryEmbedding);
+            String sql = "SELECT id, user_id, memory_text, importance, created_at, " +
+                    "       (embedding <=> ?) AS distance " +
+                    "FROM " + TABLE_NAME + " " +
+                    "ORDER BY embedding <=> ? " +
+                    "LIMIT ?";
+            return jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> {
+                Memory m = new Memory();
+                m.setId(rs.getLong("id"));
+                m.setUserId(rs.getString("user_id"));
+                m.setMemoryText(rs.getString("memory_text"));
+                m.setImportance(rs.getInt("importance"));
+                m.setCreatedAt(rs.getTimestamp("created_at").toLocalDateTime());
+                m.setUpdatedAt(null);
+                return m;
+            }, pgVector, pgVector, limit);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("memory_embeddings 검색 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("Failed to search embeddings", e);
+        }
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/impl/MemoryServiceImpl.java

@@ -4,6 +4,8 @@ import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.Memory;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.TemporaryMemory;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.repository.MemoryRepository;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.MemoryService;
+import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.EmbeddingClient;
+import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.MemoryVectorStore;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.data.domain.PageRequest;
@@ -29,6 +31,8 @@ public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
     
     private final MemoryRepository memoryRepository;
     private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
+    private final EmbeddingClient embeddingClient;
+    private final MemoryVectorStore memoryVectorStore;
 
     private static final String TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX = "tempMemory:";
     private static final String USER_TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX = "user:tempMemories:";
@@ -59,6 +63,14 @@ public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
         redisTemplate.opsForZSet().add(userMemoriesKey, memoryKey, System.currentTimeMillis());
         redisTemplate.expire(userMemoriesKey, ttl);
 
+        // 임베딩 생성 및 PGVector 저장 (실패해도 Redis 저장은 유지)
+        try {
+            float[] embedding = embeddingClient.embed(memoryText);
+            memoryVectorStore.save(userId, memoryText, importance, embedding);
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("임베딩 저장 실패 (계속 진행): {}", e.getMessage());
+        }
+        
         return temporaryMemory;
     }
     
@@ -109,11 +121,17 @@ public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
     @Override
     @Transactional(readOnly = true)
     public List<Memory> searchMemoriesByVector(String query, String userId, Integer limit) {
-        log.info("벡터 기반 메모리 검색: query={}, userId={}, limit={}", query, userId, limit);
+        log.info("벡터 기반 메모리 검색: query={}, userId(optional)={}, limit={}", query, userId, limit);
 
-        // TODO: 벡터 유사도 검색 구현 (Spring AI PgVectorStore 사용)
+        int topK = limit != null && limit > 0 ? limit : 5;
+        try {
+            float[] embedding = embeddingClient.embed(query);
+            return memoryVectorStore.search(embedding, topK);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("벡터 검색 실패: {}", e.getMessage(), e);
             return List.of();
         }
+    }
     
     @Override
     @Transactional(readOnly = true)

src/main/resources/application.properties

@@ -1,7 +1,7 @@
 spring.application.name=dewey
 
 # PostgreSQL
-spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/dewey_memory
+spring.datasource.url=jdbc:postgresql://192.168.100.230:5432/dewey_memory
 spring.datasource.username=dewey
 spring.datasource.password=0bk1rWu98mGl5ea3
 spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver
@@ -15,3 +15,9 @@ spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true
 # Redis
 spring.data.redis.host=localhost
 spring.data.redis.port=6379
+
+# Embedding service
+# all-mpnet-base-v2 768d embedding endpoint (infinity)
+embedding.api.base-url=http://192.168.100.220:8000
+embedding.api.path=/embeddings
+embedding.api.model=sentence-transformers/all-mpnet-base-v2