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クイックスタート

パッケージをインストールして認証したら、Schift Embed 1 の標準経路か migration-first 経路か、今の状況に合う方を選びます。

1. パッケージをインストール

bashpip install schift

# 任意のアダプタ
pip install schift[postgres]
pip install schift[qdrant]

2. 認証を設定

bashexport SCHIFT_API_KEY=sch_your_key_here
export SCHIFT_API_URL=https://api.schift.io/v1  # 任意

2 つの入口

新しく始めるなら Schift で Schift Embed 1 を使います。すでにベクトルがあるなら Client と Projection で migration-first 経路を使います。

3. まず Hosted API から始める

pythonfrom schift import Schift

client = Schift()

models = client.catalog.list()
vector = client.embed(
    "四半期売上レポート",
    model="schift-embed-1",
)
results = client.query(
    "売上トレンド",
    collection="finance-docs",
    top_k=5,
)

print(models[0]["id"])
print(vector.shape)
print(results[0]["id"])

4. projection を学習して保存

pythonimport numpy as np
from schift import Client

legacy = Client(api_key="sch_your_key_here")

projection = legacy.fit(
    source=np.load("sample-old.npy"),
    target=np.load("sample-new.npy"),
    source_model="openai/text-embedding-3-small",
    target_model="google/gemini-embedding-001",
)

projection.save("./projection-openai-to-gemini")

5. ローカル移行をプレビュー

pythonfrom schift import migrate
from schift.adapters.file import NpyAdapter
from schift.projection import Projection

projection = Projection.load("./projection-openai-to-gemini")

result = migrate(
    source=NpyAdapter("./old_embeddings.npy"),
    sink=NpyAdapter("./projected_embeddings.npy"),
    projection=projection,
    dry_run=True,
)

print(result["migrated"])

SCHIFT_API_KEY を環境変数に置けば SDK と CLI の両方で再利用できます。
Client.fit() の前に同じテキストから得たペア埋め込みサンプルを用意してください。
ファイルや DB へ書き戻す前に dry_run=True で確認してください。