refactor: strategy-pattern embedder (Local/API), remove global env vars, add batch embedding

tests/test_embedder.py

@@ -2,15 +2,11 @@
 import pytest
 
 from src.core.config import EmbedConfig
-from src.core.embedder import Embedder, create_embedder
+from src.core.embedder import LocalEmbedder, APIEmbedder, create_embedder, batch_embed
 
 
-class TestEmbedder:
-    """Embedder 单元测试.
-
-    注意：本地模型测试需要下载 sentence-transformers 模型（约 100MB），
-    首次运行耗时较长。API 模式测试使用 mock 避免网络依赖。
-    """
+class TestLocalEmbedder:
+    """本地嵌入器测试."""
 
     @pytest.fixture
     def local_config(self):
@@ -21,6 +17,7 @@ class TestEmbedder:
         embedder = create_embedder(local_config)
         assert embedder.dimension > 0
         assert isinstance(embedder.dimension, int)
+        assert isinstance(embedder, LocalEmbedder)
 
     def test_embed_single_text(self, local_config):
         """嵌入单条文本返回正确维度向量."""
@@ -45,7 +42,31 @@ class TestEmbedder:
         with pytest.raises(ValueError):
             embedder.embed([])
 
-    def test_create_embedder_from_factory_function(self, local_config):
-        """工厂函数正确创建 Embedder 实例."""
-        embedder = create_embedder(local_config)
-        assert isinstance(embedder, Embedder)
+
+class TestAPIEmbedder:
+    """API 嵌入器测试."""
+
+    def test_api_embedder_init(self):
+        """API 嵌入器初始化."""
+        cfg = EmbedConfig(mode="api", api_base="https://api.test.com", api_key="sk-test")
+        emb = APIEmbedder(cfg)
+        assert emb.dimension == 1536
+
+    def test_api_embedder_empty_raises(self):
+        """API 嵌入器空列表抛异常."""
+        cfg = EmbedConfig(mode="api")
+        emb = APIEmbedder(cfg)
+        with pytest.raises(ValueError):
+            emb.embed([])
+
+
+class TestBatchEmbed:
+    """分批嵌入测试."""
+
+    def test_batch_embed(self):
+        """分批嵌入返回正确数量."""
+        embedder = create_embedder(EmbedConfig(mode="local"))
+        texts = ["测试文本"] * 70  # 超过 batch_size 32
+        results = batch_embed(embedder, texts, batch_size=32)
+        assert len(results) == 70
+        assert len(results[0]) == embedder.dimension