/**
 * E5 Embedding Provider (e5-small-v2, 384d)
 *
 * @huggingface/transformers 기반 로컬 임베딩.
 * TF-IDF 64차원 대비 의미 검색 정확도 비약적 향상.
 *
 * 특징:
 * - 384차원 dense vector
 * - ONNX Runtime 기반 (~16ms/query CPU)
 * - 모델 자동 다운로드 + 캐싱 (~66MB)
 * - 싱글톤 세션 관리
 *
 * 설치: npm install @huggingface/transformers (optional dependency)
 */
import type { EmbeddingProvider } from './index.js';
export declare class E5EmbeddingProvider implements EmbeddingProvider {
    private dimensions;
    constructor(dimensions?: number);
    /**
     * 단일 텍스트 임베딩 생성
     * e5 모델은 "query: " 또는 "passage: " prefix가 필요
     */
    embed(text: string): Promise<number[]>;
    /**
     * 배치 임베딩 생성
     */
    embedBatch(texts: string[]): Promise<number[][]>;
    /**
     * 프로바이더 사용 가능 여부 확인
     */
    static isAvailable(): Promise<boolean>;
    /**
     * 차원 수 반환
     */
    getDimensions(): number;
}
/**
 * 싱글톤 파이프라인 리셋 (테스트용)
 */
export declare function resetE5Pipeline(): void;
//# sourceMappingURL=e5-provider.d.ts.map