预构建 Embedding Indexes 是一种向量化索引数据，即将系统的一些内置的知识向量化，并可以以文件的形式进行导出和下载，以便于用户在本地进行使用。

示例：JetBrains AI Assistants 中的预定义 Action 等构建为 Embedding Indexes，减少了用户的本地工作量。

示例文件：semantic-text-search-0.0.3.jar

semantic-text-search-0.0.3
├── META-INF
│   └── MANIFEST.MF
├── actions
│   ├── embeddings.bin  # 预构建的 Embedding Indexes
│   └── ids.json        # 预构建的 Embedding Indexes 的 ID
└── models
    ├── dan-bert-tiny
    │   ├── encoder
    │   │   └── tokenizer_config.json
    │   └── optimized
    │       └── dan_optimized_fp16.onnx
    └── encoder
        └── bert-base-uncased.txt