记忆向量化的模型选择只能选对话模型

问题场景

用户在 LobeChat 中开启记忆功能，进入「记忆向量化」的模型选择配置项时，发现可选的模型列表中只有对话（chat）模型，没有本应出现的 Embedding 模型，导致无法把记忆向量化切换到正确的向量模型上。

报错原文

记忆向量化的模型选择列表只有 chat 模型，理应是 Embedding 模型，这个逻辑应该和别的独立，否则改不了。

原因分析

根据 Issue 讨论，根本原因是自定义 Embedding 模型缺少类型推断逻辑，系统会把它们默认归类为 chat 模型，所以记忆向量化选择器里只显示对话模型。针对该问题已有多个 PR 尝试修复，主要通过模型名称关键词判断类型：

• PR #15820：通过关键词检测（embed、embedding、bge、m3e）自动推断自定义模型为 embedding 类型。
• PR #15781：类似的关键词推断逻辑实现。
• PR #15784：修复 memory embedding 配置覆盖问题。

以上推断与修复方案来自讨论摘要，尚未在 Issue 中得到用户最终确认，可能原因是版本尚未包含修复，或自定义模型命名未命中关键词。

环境排查

• 确认 LobeChat 版本，是否已升级到包含上述 PR 的版本（Issue 报告版本为 v2.2.9）。
• 确认部署方式：Official Cloud（官方云）或自部署，自部署版本可能未包含修复。
• 确认自定义 Embedding 模型的名称中是否包含 embed、embedding、bge 或 m3e 等关键词。
• 确认模型提供方与模型类型配置是否正确指向 embedding 服务。
• 若为自部署，确认是否包含 PR #15820、#15781、#15784 对应的代码。

解决步骤

1. 先在自定义 Embedding 模型名称中加入关键词，如 embed、embedding 或 bge，让系统能识别为 embedding 类型。
2. 保存后回到记忆向量化配置，重新打开模型选择器，确认 Embedding 模型是否出现。
3. 如果仍不出现，检查当前 LobeChat 版本是否包含修复 PR #15820、#15781、#15784。
4. 若为自部署且版本较旧，升级到包含上述修复的版本后再验证。
5. 若官方云最新版本仍复现，按 Issue 讨论建议，向团队反馈遗漏场景（可附上模型名称与配置截图）。

验证方法

重新打开记忆向量化的模型选择器，确认列表中已出现目标 Embedding 模型，并能成功选中、保存，记忆功能可正常调用该向量模型。若选择器依旧只显示 chat 模型，说明关键词未命中或修复未生效，需要继续排查版本或反馈。

参考来源

lobehub/lobe-chat #16591

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