$ crystal status

$ curl GET /api/notes?embedding_status=failed
$ curl -X POST /api/embeddings/batch
$ curl -X POST /api/search -d '{"query":"xxx"}'

Ollama 本地部署：零成本跑通全流程 — 用本地模型跑 embedding；还有就是确保你的 Embedding 配置正确.

// TypeScript 示例代码import { clearEmbeddingIndex } from './services/vector-index.js';await clearEmbeddingIndex; // 删除整个索引目录 + 清空内存缓存// 重启服务后会自动重建索引
crystal serve;

. 要定期检查数据目录所在磁盘的剩余空间.

// 查kan数据库统计crystal status
// 重试所有失败的 embeddingcurl -X POST http://localhost:/api/embeddings/batch
// 检查搜索结果是否正常curl -X POST /api/search -d '{"query":"你的测试关键词"}'

为啥会出现“为什么百度不收录”的问题呢?

. 网站结构问题.

. 内容质量不过关.

语义搜索出了问题，具体表现为以下几种：

. 返回空结果；或者直接报错.

正式版 Elastic Workflows 以及基于 NVIDIA cuVS 的 GPU 加速向量索引，大幅提升 AI 检索与可观测性Neng力。Ru果默认的 Windows geng新源不可用...

Ubuntu 软件索引损坏修复方案；基础修复步骤包括自动修复依赖和geng新缓存。Ru果还是不行，Ke以试试进阶方案——备份并重建 dpkg 元数据目录...

ChatCrystal 在所有使用这个模式的地方dou有错误处理，这意味着即使索引有部分损坏，搜索功Neng不会完全瘫痪。

Ru果你只有个别笔记的 embedding 有问题，Ke以单独重建：

$ curl -X POST http://localhost:/api/notes//embed

embedding 向量会占用一定磁盘空间. 所以记得定期检查数据目录所在磁盘的剩余空间。

删除整个索引目录，然后重新生成所有 embedding：

# . 删除索引目录rm -rf ~/.chatcrystal/data/vectra-index/
# . 重启服务crystal serve
# . 接口批量重建curl -X POST http://localhost:8000/api/embeddings/batch 

Ru果你在开发或调试，Ke以直接调用 clearEmbeddingIndex 来清除并重建。

// TypeScript 示例import { clearEmbeddingIndex } from './services/vector-index.js';await clearEmbeddingIndex; // 删除 + 清内存缓存 

Electron 版和 CLI 版Ru果同时运行，确保它们使用不同的数据目录，或者同一时间只有一个进程在运行。

今天我就用亲身经历告诉你: 索引损坏其实没那么可怕，只要掌握正确的修复方法就行！

为啥会这样呢？因为 vectra 的写入不是原子的。beginUpdate 开启一个批次所有插入/删除操作在 endUpdate 前dou不会持久化到磁盘。

预计阅读时间 分钟. 简单来说就是Ru果遇到这类问题， 别慌...

两个关键设计确保清理失败不阻塞搜索：

// preflightSemanticSearchVectorCleanup.ts 中的关键逻辑try { await processPending;} catch {// 清理失败不应影响主流程}

清理任务来源于 vector_cleanup_tasks 表。当笔记被删除或需要重新生成 embedding 时会插入待清理记录，下次搜索触发执行。