文心快码需升级至v2.3.0+版本并开启RAG功能，支持通过WebUI上传或CLI批量构建本地文档向量索引，提问时须明确引用文档名及位置才能触发本地知识检索。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
要在文心快码中让生成内容更贴合你手头的项目规范、接口文档或历史代码片段，必须让它“看见”本地文件而非仅依赖云端通用知识。
确认文心快码是否支持本地文档接入
打开文心快码 WebUI → 点击右上角头像 → 进入「设置」→ 查看「知识库」或「本地文件接入」开关是否为开启状态。若该选项灰显或不存在，说明当前版本未启用 RAG 功能，需升级至 v2.3.0 及以上（2025年10月后发布的正式版才默认集成 Langchain-Chatchat 本地索引模块）。
【必须使用支持 RAG 的客户端或 WebUI 版本，旧版 API 或轻量插件不支持文档上传与向量化】
将本地文档转为文心快码可读的向量索引
方法一：通过 WebUI 直接上传（适合单次少量文件）
在「知识库」页面点击「添加文档」→ 选择 .md、.txt、.py、.java、.pdf（≤20MB）等格式文件 → 等待右侧显示「已嵌入完成」绿色提示 → 文心快码自动调用 PaddleOCR-VL（PDF）或内置分块器（文本类）切片并存入本地 Chroma 向量库。
方法二：命令行批量构建（适合工程级接入）
下载官方 CLI 工具 wenxin-cli → 执行：wenxin-cli ingest --source ./docs/ --vector-db chroma --model ernie-4.5t → 工具会递归扫描目录，跳过 .git 和 node_modules，默认按 512 token 分块，使用 ernie-4.5t 模型生成向量。
注意：PDF 中含扫描图或公式时，PaddleOCR-VL 可能漏识别——建议先用 Adobe Acrobat 导出为可选中文本的 PDF，再上传。
在对话中触发本地知识检索
第一步：在输入框顶部确认左下角显示「? 本地知识库已就绪」图标；
第二步：提问时明确提及上下文来源，例如：“参照我上传的《支付网关API_v2.3.pdf》第5页，生成一个 Java 调用示例”；
第三步：发送后，文心快码会在 1～3 秒内先执行语义检索，高亮匹配段落（如“签名算法采用 HMAC-SHA256”），再将原文片段拼入 prompt 交由 ernie-x1.1 生成；
第四步：生成结果末尾自动附带引用标记 [DOC-078]，点击可跳转回原始文档位置。
若未触发本地检索，检查提问中是否缺失具体文档名、页码或章节关键词——纯泛问如“怎么调用支付接口？”不会激活 RAG，系统默认走通用模型路径。
