docs: update README with API and deployment guide

README.md

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-# CLIP Embedding Service
+# CLIP Embedding — 多模态向量化服务
 
-CLIP-ViT-H/14 多模态 Embedding 服务，支持文本和图片向量化。
+## 概述
 
-## Overview
+基于 OpenAI CLIP ViT-H-14 的多模态嵌入服务，将文本和图像编码为统一的 1024 维向量空间，实现图文跨模态检索。
 
-- **Model**: laion/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K
-- **Dimension**: 1024
-- **Precision**: float16
-- **Port**: 9086
-- **GPU**: 2 (default)
+## 模型
+
+- BAAI/CLIP-ViT-H-14 (OpenCLIP)
+- 向量维度: 1024
+- GPU: 部署于 GPU 服务器
 
 ## API
 
-### GET /api/status
-Service health and GPU info.
+| 端点 | 方法 | 说明 |
+|------|------|------|
+| /api/status | GET | 服务状态和模型信息 |
+| /api/text | POST | 文本 → 向量 |
+| /api/image | POST | 图片 → 向量 |
+| /api/similarity | POST | 文本-图片相似度计算 |
+
+## 请求示例
 
-### POST /api/text
-Text embedding.
 ```json
-{"texts": ["hello world", "a cat"]}
+POST /api/text
+{"texts": ["一只猫坐在沙发上", "日落海滩"]}
+
+POST /api/image
+{"images": ["base64图片数据"]}
 ```
 
-### POST /api/image
-Image embedding (file path, URL, or base64 data URI).
-```json
-{"images": ["/path/to/img.jpg", "https://example.com/img.png"]}
-```
-
-### POST /api/embed
-Combined text + image embedding.
-```json
-{"texts": ["a cat"], "images": ["/path/to/cat.jpg"]}
-```
-
-## Model Download (Offline Deploy)
+## 部署
 
 ```bash
-pip install huggingface_hub
-huggingface-cli download laion/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K \
-  --local-dir /data/ymq/models/laion/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K \
-  --local-dir-use-symlinks False
+cd /data/ymq/clip_embedding
+bash build.sh
+sudo systemctl restart clip
 ```
-Size: ~15GB
 
-## Deploy
+## 端口
 
-```bash
-bash build.sh deploy    # start
-bash build.sh stop      # stop
-bash build.sh status    # check
-```
+9086