### 核心能力 - **RAG 知识库问答** 上传 txt / md / pdf / docx 文档，自动切片并向量化；支持向量检索 + BM25 混合检索，回答带 `[序号]` 引用来源，库外问题明确拒答。 - **研发/运维 Agent 工具** 内置日志分析、Git diff 变更摘要、工单结构化总结、测试用例生成等工具；Agent 自主决定调用知识库检索，全过程可回放。 - **多模型接入** 支持 Ollama 本地模型与任意 OpenAI Compatible 接口，对话与 Embedding 可分别配置。 - **文档解析** 普通文档直接抽取文本；扫描件、复杂表格可接入 PaddleOCR PP-StructureV3 进行版面感知解析。 - **长期记忆** 手动维护偏好、事实、项目记忆，按开关注入 Agent 上下文。 - **全量本地持久化** 对话、配置、文件、知识库、向量、Agent 日志全部落在 SQLite，重启不丢。 ### 适用场景 - 团队内部运维知识库问答 - 研发文档、API 文档、排障手册的智能检索 - 日志分析与异常定位 - 代码变更摘要与风险点梳理 ### 使用说明 1. 首次打开后，进入「设置」配置模型服务地址（Ollama 或 OpenAI Compatible）。 2. 如需使用知识库，先拉取 Embedding 模型（如 `bge-m3`）。 3. 在「知识库」中创建知识库、上传文档、点击「建立/重建索引」。 4. 聊天时选中知识库即可看到带引用来源的回答.