fix metadata

app/embedding.py

@@ -23,7 +23,7 @@ class EmbeddingClient:
         logger.info(f"[EMBEDDING] Initialized with provider={self.provider}, model={self.model}")
 
     @timing_decorator_async
-    async def create_embedding(self, text: str) -> List[float]:
+    async def create_embedding(self, text: str, task_type: str = "retrieval_query") -> List[float]:
         """
         Tạo embedding vector từ text bằng dịch vụ embedding (ví dụ OpenAI hoặc Gemini).
         Input: text (str)
@@ -39,8 +39,8 @@ class EmbeddingClient:
                 gemini_client = self.gemini_client  # type: ignore
                 
                 # Luôn sử dụng model từ config, không phụ thuộc vào key/model từ RequestLimitManager
-                logger.info(f"[EMBEDDING] Creating embedding with model={self.model}")
-                embedding = await loop.run_in_executor(None, lambda: gemini_client.create_embedding(text, model=self.model))
+                logger.info(f"[EMBEDDING] Creating embedding with model={self.model}, task_type={task_type}")
+                embedding = await loop.run_in_executor(None, lambda: gemini_client.create_embedding(text, model=self.model, task_type=task_type))
                 
                 # Kiểm tra kiểu dữ liệu trả về
                 if isinstance(embedding, list):