設定

設定 ToriiDB 程序的儲存路徑與選用 OpenAI embedding 行為。

設定來源

ToriiDB 有兩個設定介面：

介面	設定方式	作用範圍
儲存目錄	`store.New` 的選用參數	單一 `Store` instance
Embedding 設定	程序環境或 OS keychain	共用 OpenAI client 初始化

核心鍵值、JSON、查詢、TTL 與持久化功能都不需要 OpenAI credential。

使用預設目錄建立 store：

db, err := store.New()

預設值為 ./temp，並以程序工作目錄為基準解析。若要指定其他位置，可傳入一個路徑：

db, err := store.New("/var/lib/toriidb")

store.New 不接受超過一個路徑。它會視需要建立根目錄，而個別 db_0 到 db_15 目錄及 AOF 檔則採延遲初始化。

程序必須能在此位置建立目錄、寫入檔案、重新命名暫存檔，並同步 AOF。

變數	必填	預設值	用途
`OPENAI_API_KEY`	否	—	啟用 embedding 生成與語意向量搜尋
`TORIIDB_EMBED_DIM`	否	`256`	要求指定正整數維度的 embedding

Shell 設定範例：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
export TORIIDB_EMBED_DIM="256"

若 TORIIDB_EMBED_DIM 未設定或不是正數，ToriiDB 會使用 256。

OpenAI client 會依下列順序解析 OPENAI_API_KEY：

Keychain 實作會在可用平台上使用系統 credential facility。請勿將 credential 提交到原始碼版本控制或文件中。

ToriiDB 目前固定使用 text-embedding-3-small，無法透過 public API 更換模型。TORIIDB_EMBED_DIM 控制要求的維度，也會納入內部 embedding cache key。

只有快取中紀錄的維度與目前 client 維度相符時，該向量才會被重用。

Embedding request 使用以下設定：

設定	值
Endpoint	`https://api.openai.com/v1/embeddings`
Request timeout	30 秒
Encoding	浮點數陣列
背景附加 timeout	35 秒

一般儲存操作不會發出網路 request。SET ... VECTOR 會先儲存文字，再非同步附加向量；若查詢尚未快取，VSEARCH 可能同步發出 embedding request。