若搜索结果未调用私有知识库，说明rag索引未绑定模型；需依次启用知识空间向量化索引、在ai模型管理页绑定知识库、会话中开启rag搜索增强开关，并通过响应头标识和引用标记验证生效。
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如果您已在WorkBuddy中成功切换至目标模型（如GLM-4-Flash、DeepSeek-V3或Kimi-Long），但搜索结果仍仅依赖通用语义匹配而未调用私有知识库内容，则说明RAG索引尚未与当前模型绑定。以下是将已建知识库与所选模型关联并启用搜索增强的具体步骤：
一、确认知识空间已启用向量化索引
搜索增强功能依赖本地FAISS向量索引提供语义检索能力，若知识空间未启用该能力，后续绑定将无法触发RAG流程。
1、以管理员身份登录WorkBuddy，进入【系统设置】→【知识库管理】。
2、在知识空间列表中找到目标空间（如“个人知识中枢”），点击右侧【编辑】按钮。
3、检查【启用向量化索引】选项是否已勾选；若未启用，勾选后点击【保存并重建索引】。
4、等待状态栏显示“向量索引服务就绪”，且索引文档数与上传总量一致。
二、在AI模型管理页绑定知识库至指定模型
每个模型需独立配置其可访问的知识源，系统不支持全局知识库自动挂载，必须为当前活跃模型显式指定知识空间。
1、点击右上角个人头像，进入「设置」菜单。
2、在左侧导航栏选择「AI模型管理」→「模型偏好设置」。
3、在模型列表中定位到已启用并完成凭证配置的目标模型（如GLM-4-Flash）。
4、点击该模型条目右侧的「关联知识库」按钮（非「配置」按钮）。
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5、在弹出窗口中勾选一个或多个已就绪的知识空间，例如“个人知识中枢”与“技术文档归档”。
6、点击「应用并启用RAG增强」，系统将校验向量服务连通性并提示“绑定成功”。
三、在会话中激活RAG增强搜索模式
模型与知识库绑定完成后，需在单次对话中主动开启RAG检索开关，否则默认仍走纯LLM生成路径。
1、返回WorkBuddy主界面，在任意对话输入框中输入初始查询，例如“解释BERT中的Masked Language Modeling原理”。
2、在输入框右侧点击当前模型图标，确认已切换至已绑定知识库的模型（如GLM-4-Flash）。
3、在输入框下方工具栏中，点击「RAG搜索增强」开关（图标为放大镜+立方体组合），使其变为蓝色激活态。
4、按下回车键或点击发送按钮，WorkBuddy将同步执行：向量相似性检索 → 知识片段注入上下文 → 模型基于增强上下文生成答案。
四、验证RAG增强是否生效
系统通过响应头部元数据与内容特征双重标识RAG调用行为，可用于快速确认配置结果。
1、观察响应首行是否出现浅灰色小字：[RAG: 来源“个人知识中枢”｜匹配段落×3｜置信度0.87]。
2、检查答案中是否包含明确引用标记，例如“根据您知识库中《Transformer详解_v2.pdf》第12页所述…”。
3、若响应末尾附带「溯源链接」可点击按钮，点击后可跳转至对应知识文档原始段落。
