用途：在 xberg 中将抽取出的文本切分为块，并按块生成向量，用于 RAG 检索管线。
切分能力：由 ExtractionConfig.chunking（Option<ChunkingConfig>）驱动。独立入口为 chunking::chunk_text(text, &ChunkingConfig, page_boundaries) 与 chunking::rag::chunk_for_rag(text, &ChunkingConfig)，后者把 ChunkerType::Text 升级为 Markdown 并填充 heading_path。ChunkerType 只有 Text（默认）、Markdown、Yaml、Semantic 四种。Semantic 在有 EmbeddingConfig 时按嵌入主题偏移切分，否则退化为结构边界启发式，此时 topic_threshold 无效。结果类型 ChunkingResult 含 chunks 与 chunk_count。
配置：字段的 serde 线名为 max_chars（别名 max_characters）、max_overlap（别名 overlap）、trim、chunker_type、preset，默认分别为 1000、200、true、Text、无。配置文件须写线名，拼写错误会被静默忽略。preset 同时设定块大小与嵌入模型，但受 embeddings feature 门控，没有该 feature 时 preset 不生效。
嵌入：模型选择用 EmbeddingModelType 枚举：Preset{name}（推荐）、Custom、Llm、Plugin。EmbeddingConfig 默认 normalize=true、batch_size=32、max_embed_duration_secs=60、max_sequence_length=None（回退 512）。注意两个默认不一致：EmbeddingModelType::default() 为 gte-modernbert-base 预设，而 EmbeddingConfig::default() 为 balanced，需确认所用构造函数。
特性门控：embeddings = ["onnx-runtime", "dep:ndarray", "chunking", "tokio-runtime", "embedding-presets"]。ort-bundled 默认在构建时下载 ONNX Runtime，无需系统安装；ort-dynamic 才需 ORT_DYLIB_PATH。static-embeddings 是纯 Rust 的 model2vec 路径，也是 no-ort-target（WASM/Android）上唯一可用的稠密嵌入；embedding-presets 仅携带预设元数据，WASM 安全。
规则：先切分后嵌入，向量按块而非按文档附加；使用配置文件线名；无 ORT 的构建应跳过嵌入而非报错；为余弦相似度保留 normalize=true。
限制：资料未给出各预设的完整列表来源之外信息、性能数据、收费或平台支持细节，均暂未提供。