longcat ai 不直接支持开箱即用的知识库全文搜索，需通过组合其模型能力、外部检索框架（如 langchain/llamaindex）与向量数据库实现语义检索式问答；核心三步为：向量化构建知识库、搭建检索链、对接 longcat 模型服务。
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Longcat AI 本身不直接提供开箱即用的“知识库全文搜索”功能，但它可以通过组合 Longcat 模型能力 + 外部检索框架（如 LangChain、LlamaIndex）+ 向量数据库，实现高质量的语义检索式问答。关键不是让 Longcat “自己搜索”，而是让它作为“理解与生成引擎”，配合一个专做检索的“跑腿工具”。配置核心在于三步：建好知识库、搭好检索链、连通 Longcat 模型。
知识库必须用向量化方式存储
Longcat 不支持传统关键词式全文索引（如 Elasticsearch 的 term query），它依赖语义匹配。所以你的知识库不能是普通文件夹或 Word 文档堆，而要转换为向量形式：
- 把所有文档切分成段落（建议 chunk_size=500～800 字符，overlap=50）
- 用嵌入模型（如
llama3:embed或 Longcat 自带的 embedding 接口）将每段转成向量 - 存入 Chroma、Pinecone 或 Milvus 等向量数据库，并开启相似度检索
用 LangChain 或 LlamaIndex 构建检索链
这个链负责“接收问题 → 查向量库 → 拿回最相关片段 → 交给 Longcat 作答”。以 LangChain 为例：
- 创建
RetrievalQA链，指定retriever为你的向量数据库实例 - 设置
search_kwargs={"k": 2}表示每次只取最匹配的 2 条内容 -
llm参数指向 Longcat 的 API 接口（例如通过ChatAnthropic封装https://api.longcat.chat/anthropic） - 关键约束：在 prompt 中明确要求模型“仅基于检索到的内容回答，原文未提及的不得编造”，并附上来源链接
对接 Longcat 模型服务（Claude Code 插件或 API）
如果你已在 VSCode 用 Claude Code 插件接入 Longcat，那它已具备调用能力；若需 Web 或脚本调用，则需：
- 设置环境变量
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN（你的 Longcat API Key） -
ANTHROPIC_BASE_URL设为https://api.longcat.chat/anthropic -
ANTHROPIC_MODEL选LongCat-Flash-Chat（响应快、适合问答） - 在代码中用标准 Anthropic SDK 初始化 client，再传入拼好的 prompt（含检索结果）
整个流程里，Longcat 不做检索，只做理解和生成；真正“搜索”的是向量数据库，“决策是否回答”的是 prompt 工程，“组装答案”的是 Longcat。这样既发挥其语言强项，又规避了它原生无索引的短板。
