def __call__(
        self, input_text: str | list[str], to_list: bool = True
    ) -> NDArray[np.float32] | list[float] | list[list[float]]:
        """
        Generates embeddings for the input text using the pre-trained transformer model.

        Args:
            input_text (str): The input text to generate embeddings for.
            to_list (bool): Whether to return the embeddings as a list or numpy array. Defaults to True.

        Returns:
            Union[np.ndarray, list]: The embeddings generated for the input text.
        """

        try:
            embeddings = self._model.encode(input_text)
        except Exception:
            logger.error(f"Error generating embeddings for {self._model_id=} and {input_text=}")

            return [] if to_list else np.array([])
		
		# 判断函数调用时是否需要将生成的嵌入（embeddings）转换成 Python 列表
        if to_list:
            embeddings = embeddings.tolist()

        return embeddings

1. 上下文背景
   在这个方法中，self._model.encode(input_text) 返回的通常是一个 NumPy 数组（numpy.ndarray），它包含了模型生成的嵌入向量。这种数组在进行数值计算时非常高效，但在某些场景下（比如序列化、调试或与其他不支持 NumPy 数组的库交互时）可能更适合用 Python 的内置列表（list）。

2. 参数解释

   • 参数 to_list 是一个布尔值，默认值为 True。
   • 用户可以通过传入 to_list=False 来指定不进行转换，此时返回的仍然是一个 NumPy 数组；如果 to_list=True（或不传入参数，保持默认值），则会转换为列表。

3. 代码逻辑

   if to_list:
       embeddings = embeddings.tolist()
   

   • if to_list:：这行代码判断 to_list 是否为 True。
   • embeddings = embeddings.tolist()：如果为 True，则调用 NumPy 数组的 tolist() 方法，将整个嵌入数组转换成一个 Python 列表。
   • 这个转换操作使得嵌入的返回值更适合在不需要 NumPy 功能时使用。

4. 举例说明
   假设模型生成的嵌入向量如下（简化为一个一维数组示例）：

   embeddings = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
   

   • 如果 to_list=True，调用 embeddings.tolist() 后，返回：

     [0.1, 0.2, 0.3]
     

   • 如果 to_list=False，则返回的仍然是：

     np.array([0.1, 0.2, 0.3])
     

   这样做的好处是根据不同需求，用户可以选择最适合的格式。例如，如果你需要进一步使用 NumPy 进行数学运算，那么保留数组格式可能更方便；但如果你需要将结果 JSON 序列化为字符串，则列表格式更容易处理。

总的来说，这段代码让方法具有更大的灵活性，能够根据调用者的需求返回适当的数据结构。