AI 知识库
IriX 内置基于 RAG（检索增强生成）的知识库：把文档导入后，你可以用自然语言提问，系统会通过向量检索找到最相关的内容——比关键词搜索更聪明，适合查询插件配置、权限命令、报错处理等。
导入文档 ──► 生成向量（AI 模型 API）──► 存入向量库（sqlite-vec）提问 ──► 生成查询向量 ──► 相似检索 ──► 返回最相关的文档片段- 向量存取与相似检索由 Rust 本地完成，速度快、无需联网
- 向量生成（embedding）通过 AI 模型 API 完成，需要配置可用的模型接口
- 进入「AI 知识库」页面
- 配置 AI 模型接口（API 地址与密钥）
- 导入文档：支持把教程、配置说明、FAQ 等文本内容加入知识库
- 提问：输入自然语言问题，系统返回最相关的片段与答案
- 文档质量决定检索效果：导入结构清晰、内容准确的文档
- 按主题分库：插件文档、指令手册、常见问题分开管理，检索更精准
- 及时更新：文档变更后重新导入，避免旧内容误导
检索结果不相关？ 检查导入的文档是否与问题主题一致；也可以换一种更具体的问法。
更换 AI 模型后检索异常？ 不同模型的向量维度可能不同，向量维度需与建库时一致；更换模型后建议重新导入知识库。
- 开发者可阅读知识库（RAG）开发指南，了解向量存取与 embedding 的分工设计