知识管道
原始文档在 Agent 能搜索之前，需经过提炼管道处理。
第一步 — 提炼（自动）
将任意 Markdown 文件放入 raw/，piekbs serve 的 watcher 自动运行提炼 + 索引。
LLM 将结构化 source-note 提取到 wiki/source-notes/，包含：
key_claims：内嵌别名和跨语言等价词（ALIAS RULE）— 确保 FTS 匹配所有查询变体【实体|类型】格式的命名实体标注related_to、supports、contradicts链接 — 驱动搜索结果中的related字段authority（1–5）和doc_type元数据
第二步 — 综合（按需）
bash
piekbs synthesize --topic "RAG"当某个主题积累了足够多的 source-note 后，从中生成 concept / comparison / decision 页面。
来源少于 2 个的页面进入 wiki/<type>/_draft/，不会被索引，直到补充更多来源。
bash
# 知识空白分析
piekbs synthesize --gaps --topic "RAG"第三步 — 搜索
Agent 通过 MCP 使用 kb_search + kb_page。搜索是纯 FTS（SQLite FTS5 + BM25 评分），无需向量模型。
文件格式支持
| 格式 | 处理方式 |
|---|---|
.md、.txt | 直接提炼 |
| PDF、Word、Excel、PPT、EPUB、HTML、CSV、邮件 | 通过内置纯 Go 转换器处理后提炼 |
| Agent 转换的内容 | 写入 raw/converted/ 跳过转换步骤 |