常见问题
常见问题（FAQ）
部署相关
Q: 支持哪些数据库？
A: M-Doc 支持 PostgreSQL（推荐）、MySQL 和 SQLite。生产环境建议使用 PostgreSQL，因为向量搜索功能（pgvector）仅支持 PostgreSQL。
Q: 需要 Redis 吗？
A: 是的，Redis 用于缓存和会话管理。M-Doc 启动时会连接 Redis，请确保 Redis 服务可用。
Q: 如何使用 HTTPS？
A: M-Doc 本身不处理 TLS，建议使用 Nginx 或 Caddy 作为反向代理，在代理层配置 SSL 证书。
Q: Docker 部署时如何持久化数据？
A: 使用 Docker Volume 挂载数据库数据目录和日志目录。如使用 Docker Compose，参考部署指南中的示例配置。
使用相关
Q: 文档的 Slug 可以修改吗？
A: 不可以。Slug 是文档的永久标识，创建后不可更改。请在创建时谨慎选择。
Q: 删除文章后能恢复吗？
A: 不能。文章删除后会级联删除所有相关的版本和数据。请在删除前确认。
Q: 如何将文章从一个版本移动到另一个版本？
A: 使用「合并」功能。在目标版本中选择文章，从源版本合并过来。
Q: 版本之间有什么关系？
A: 版本类似 Git 的分支。你可以从一个版本 Fork 出新版本，两者之后独立编辑。也可以将修改合并回去。
API 相关
Q: PAT 和 API Key 有什么区别？
A: PAT 更简单（Bearer Token），适合脚本和 AI 工具；API Key 更安全（HMAC 签名），适合服务端集成。PAT 有 Scope 限制，API Key 拥有全部权限。
Q: OpenAPI 接口返回 403 怎么办？
A: 检查以下几点：
- PAT 是否具有所需的 Scope
- PAT 是否已过期
- API Key 签名是否正确
- 时间窗口是否在 15 分钟内
Q: 如何批量导入文章？
A: 使用 OpenAPI 的创建和发布接口。创建 PAT（需要 write:articles 权限），然后通过脚本调用 API 批量创建。
AI 功能相关
Q: 语义搜索没有结果怎么办？
A: 检查以下配置：
vectorize.enabled是否为truevectorstore.enabled是否为true- pgvector 扩展是否已安装
- 文章是否已发布（仅发布状态的文章会被向量化）
- Embedding API 是否可访问
Q: 支持哪些 Embedding 模型？
A: 任何兼容 OpenAI Embedding API 的服务，如：
- OpenAI:
text-embedding-3-small,text-embedding-3-large - 智谱:
embedding-3 - 其他兼容服务
Q: 向量化失败会影响文章操作吗？
A: 不会。向量化是异步操作，失败不会影响文章的创建、编辑和发布。失败信息会记录在日志中。