> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://unity.farlocus.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 检索与索引 > 全文与语义两条检索通道的配置、目录级开关与索引维护 知识库支持两条检索通道。全文检索按词匹配，适合类名、资产名、报错文本这类精确词；语义检索按含义匹配，适合「角色受击后的无敌帧逻辑」这类模糊描述。两条通道可以同时启用：搜索时分别召回、合并排序，结果会标注命中来源（`全文匹配` / `语义匹配` / `混合匹配`）。 img ## 全文检索 顶部`检索设置`面板中的`全文检索`开关控制是否维护倒排索引，默认关闭。关闭时搜索栏使用逐文档文本扫描，小规模知识库够用；文档多了以后建议开启，检索更快，Agent 侧的词法召回也更完整。 ## 语义检索 语义检索默认关闭，需要先配置 embedding 模型，两种方式： * **本地运行时**：在`检索设置`中选择预设模型（列表按参数规模从小到大排列，附带显存与内存估算）并`下载模型`，下载源可选`官方`或 `HF-Mirror`；下载完成后点击`激活向量`启动本地运行时。也可以直接输入包含 ONNX 与 tokenizer 文件的 Hugging Face 仓库 ID，或选择本地模型目录。 * **远端接口**：在「设置」页面的`嵌入设置`中切换到`远端`模式，填写兼容 OpenAI 的 `/v1/embeddings` 接口地址、`API Key` 与模型名，`测试连接`通过即可使用。 本地方式无网络依赖，但占用本机资源（运行后端可选 CPU 或 GPU）；远端方式没有本机开销，索引与查询会产生接口调用费用。 ## 目录级开关 并非所有目录都值得进索引。`目录配置`的`检索规则`按目录控制`全文检索`与`语义检索`的参与状态，取值为`继承` / `开启` / `关闭`：默认沿用最近一级父目录的规则，没有上级规则时保持开启。目录树中的 `LX` / `SM` 徽标表示该目录已开启对应检索方式。体积大、价值密度低的目录（例如整包导入的原始资料）可以关闭语义检索，省下索引成本。 ## 索引状态与刷新 * [知识总览](/knowledge/index)的`检索索引`卡片显示两条通道的覆盖率与`最新` / `需刷新` / `待处理`状态。文档修改后索引自动跟进，`需刷新`是正常的过渡状态。 * 状态长期异常时，用仪表盘中的`重建索引`整体重建，重建进度在独立窗口中显示。 * 语义运行时的模型、当前设备与显存占用在`检索设置`面板查看，`停用向量`可随时释放资源。 ## 怎么选 词法与语义不是二选一。实践中常见的组合：全文检索开启作为基础通道；项目术语多、命名不规范、或者团队成员经常用自然语言描述需求时，再补开语义检索。搜索时把精确词交给词法、把意图描述交给语义，两边同时命中的文档排序更靠前。