NOTEGEN.知识库
为工作区 Markdown 建立向量索引，并在对话中检索相关片段。
知识库使用 RAG：先将 Markdown 分块并通过嵌入模型生成向量，提问时检索相似片段，可选重排后加入 Chat 或 Agent 上下文。
模型
- 嵌入模型（必须）：在模型配置中添加
embedding类型模型并在知识库设置中选择。 - 重排模型（可选）：使用
rerank类型模型改善候选片段顺序。
使用在线模型时，待索引文本或检索候选会发送给对应服务。更换嵌入模型后请清空并重新计算向量。
建立索引
- 在文件或文件夹菜单手动计算向量。
- 自动计算开启时，Markdown 保存后更新对应索引。
- 可排除单个文件或关闭该文件的自动计算。
- 文件夹统计显示已索引情况；Skills 目录不参与普通索引。
参数
| 参数 | 范围 | 影响 |
|---|---|---|
| 分块大小 | 100–5000 | 大块上下文更多，但可能降低精确度并增加消耗 |
| 重叠大小 | 0–500 | 保留相邻块上下文，但会增加重复内容 |
| 检索数量 | 1–10 | 越多信息越丰富，也可能引入噪声 |
| 相似度阈值 | 0–1 | 越高越严格，过高可能没有结果 |
不确定时使用默认值。调整分块参数后应重建相关文件的向量。
在对话中使用
在 Chat/Agent 工具栏开启知识库。回答中的来源信息可用于检查命中的文件与片段。检索不到内容时，确认文件已索引、查询用词与笔记相关，并适当降低阈值或增加结果数。
“清空知识库”只删除本地向量索引，不删除 Markdown 文件。