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語義索引

瞭解 BibGenie 如何透過語義索引按主題查詢 Zotero 文獻，以及如何配置 Embedding 模型、檢視索引狀態和處理索引失敗。

Semantic Index 是 BibGenie 在 Zotero 中進行語義檢索的基礎。它會為 Zotero 常規條目的標題和摘要建立本地索引，讓你可以用自然語言描述研究主題，而不只是靠關鍵詞搜尋。

它索引什麼？

當前語義索引主要面向 Zotero regular item：

  • 標題
  • 摘要
  • 部分可用於檢索的元資訊

不是 PDF 全文檢索

Semantic Search 不等於 PDF 全文檢索。如果一篇文獻沒有摘要，或者標題資訊不完整，語義匹配效果可能下降。

選擇 Embedding 模型

語義索引使用當前選定的 embedding 模型處理文獻標題、摘要和搜尋查詢，與聊天模型獨立。可以使用官方模型，也可以使用自訂 Embedding 模型。

如需自訂模型，先在 Model Settings → Add Model → Add Embedding model 中新增並啟用。
開啟設定中的 Semantic Index，在 Embedding Model 下拉選單中選擇模型。這裡僅列出已啟用的 embedding 模型。
切換時如出現確認彈窗，點選 Switch and rebuild（切換並重建）。外掛會為納入範圍的文獻庫重新生成語義索引，原始文獻不受影響。
等待索引建立完成，再檢查索引狀態和失敗項數量。無需在確認切換後再次手動點選重建。

不同模型生成的向量不能混用，因此切換模型需要重建，可能花費時間並產生所選服務商的呼叫費用。模型設定頁的 Current（當前） 標籤可用於確認正在使用哪個 embedding 模型。

重建還是重試？

  • Rebuild Index：從頭重建索引，用於需要完整重新整理的情況；切換模型時由切換流程觸發。
  • Retry Failed：只重試失敗項。修復 API Key、服務連線或上游帳戶問題後，優先使用它，不必重建全部索引。
  • 日常新增或修改文獻通常由後臺自動更新，無需頻繁手動重建。

自訂模型排查

問題建議
下拉選單沒有新模型確認它是 Embedding 用途且已啟用；對話模型不會出現在這裡
登入提示先登入 BibGenie；使用自訂或本地 embedding 也需要登入
連線失敗、金鑰或上游帳戶錯誤在 Model Settings 檢查所選模型的 API Key、Base URL、Model ID 和服務狀態，測試成功後重試失敗項
向量維度不匹配核對模型的原生輸出維度；該欄位不控制降維。當前模型的相關設定被鎖定時，先切換到其他模型再編輯，重新選用時會重建索引

當前模型可直接更新名稱、描述和 API Key，不會因此重建索引。更新金鑰不會自動重試此前失敗的條目，請點選 Retry Failed。

本地索引與請求去向

自訂 embedding 請求直接傳送給配置的服務商，不消耗 BibGenie 官方 Credit；使用雲端服務時，服務商會收到標題、摘要和語義查詢，並可能計費。僅將聊天模型設為本地模型，不會讓 embedding 請求自動轉為本地處理。

狀態說明

狀態含義
bootstrapping正在初始化索引能力
indexing正在建立索引
updating正在更新已有索引
idle索引空閒，可正常檢索
error索引出現錯誤，需要檢視提示或重試

指標說明

指標說明
Indexed Count已成功索引的 item 數量
Failed Count索引失敗的 item 數量
Message當前狀態或錯誤提示

什麼時候需要關注 Semantic Index？

  • 語義檢索返回結果很少。
  • AI 提示 semantic index unavailable。
  • 新匯入大量文獻後，搜尋不到新文獻。
  • Failed Count 持續增加。
  • Zotero 剛啟動，索引還在 bootstrapping 或 indexing。

排查建議

開啟 Preferences，檢視 Semantic Index 狀態。

如果正在 indexing 或 updating，等待任務完成。

如果有失敗項，嘗試重試失敗索引。

檢查相關文獻是否有標題和摘要。

如果持續失敗，重啟 Zotero 後再次檢查。

使用建議

  • 給文獻補全摘要，可以提升語義檢索質量。
  • 檢索主題時使用自然語言描述，不必只輸入關鍵詞。
  • 可以結合年份、tag、collection 過濾，讓結果更精準。
  • 找到候選文獻後，再新增 PDF 或 note 讓 AI 精讀。

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