feat: add explicit managed model download sources

Managed speech and OCR downloads previously used catalog-specific source URLs without a global selection. Platform Features now lets users choose ModelScope by default or Hugging Face, while Main validates and freezes that source for each download.

Verified coverage remains explicit: downloads never mix artifacts or silently switch sources, and installed models plus ZIP imports stay source-independent.

Release note: 可在“设置 → 平台功能 → 通用设置”中选择 ModelScope 或 Hugging Face 作为后续语音输入与 OCR 模型下载源；缺少完整已验证文件或下载失败时不会静默换源。

docs/prd/document-processing/document-extraction-and-local-ocr.md

@@ -9,6 +9,8 @@ GoodBuddy 需要用同一条可信文档解析链路服务以下场景：
 - 后续的合同审阅、表格分析、演示文稿理解和文档转换。
 
 文档解析不是对话模型的附属功能。它是主进程管理的独立基础能力，设置入口为“设置中心 / 文档解析”。
+本地 OCR 的模型下载源以
+[平台功能页签与模型下载源设计](../../architecture/model-download-source-design.md)为准。
 
 ## 2. 当前基线
 
@@ -72,11 +74,12 @@ PDF 不是所有文档唯一的中间格式。解析应同时保留：
 OCR 模型区沿用语音模型管理模式：
 
 - 应用不内置模型权重；
-- 用户按需从 ModelScope 下载，下载完成后离线使用；
+- 用户按需从全局选择的 ModelScope 或 Hugging Face 下载，默认 ModelScope，下载完成后
+  离线使用；
 - 显示来源、语言、运行时、模型体积、安装与校验状态；
 - 联网设备可导出已安装模型 ZIP，离线或内网设备可直接导入；
 - 支持下载进度、取消、删除、ZIP 导入导出、打开模型仓库和受管目录；
-- “打开 ModelScope”直接显示在 OCR 模型卡片右上角，不使用手动导入折叠区；
+- “打开模型仓库”直接显示在 OCR 模型卡片右上角，并使用当前下载源对应仓库；
 - 模型操作即时生效，解析策略仍通过分类页头的“保存设置”提交。
 
 ### 4.1 第一阶段字段
@@ -182,11 +185,14 @@ type ParsedDocument = {
 
 ### 7.2 下载与安装
 
-Tiny、Small 和 Medium 模型均由 PaddlePaddle 官方 ModelScope 仓库提供。Small 是默认推荐档位；Medium 面向更高识别质量，但具有更高内存占用和延迟。每个档位的检测模型、识别模型与字符字典配置分别使用固定提交，并在应用内记录文件字节数和 SHA-256。
+Tiny、Small 和 Medium 模型使用 PaddlePaddle 发布的规范工件。GoodBuddy 为 ModelScope
+和 Hugging Face 分别维护固定下载 Target，默认使用 ModelScope。Small 是默认推荐档位；
+Medium 面向更高识别质量，但具有更高内存占用和延迟。每个档位的检测模型、识别模型与
+字符字典配置分别使用固定提交，并在应用内记录共同的文件字节数和 SHA-256。
 
 下载流程：
 
-1. 主进程从固定 ModelScope `resolve/<revision>/...` 地址读取文件；
+1. 主进程读取已保存的全局模型下载源，并解析该来源的固定 Target；
 2. 禁用凭据与缓存，限制重定向次数和单文件大小；
 3. 写入受管目录下的随机临时安装目录；
 4. 边下载边计算 SHA-256，并核对完整字节数；
@@ -194,7 +200,9 @@ Tiny、Small 和 Medium 模型均由 PaddlePaddle 官方 ModelScope 仓库提供
 6. 原子重命名为正式模型目录；
 7. 失败、取消或退出时删除临时文件。
 
-模型只在下载或用户显式打开仓库时访问网络。OCR 推理从受管目录读取已校验文件，不发起网络请求。
+单次任务只使用启动时冻结的一个来源。所选来源不可用或缺少任一必需文件时明确失败，
+不请求另一个来源。模型只在下载或用户显式打开仓库时访问网络。OCR 推理从受管目录读取
+已校验文件，不发起网络请求。
 
 ### 7.3 离线 ZIP 迁移
 
@@ -298,7 +306,8 @@ DOC、XLS、PPT 通过 `DocumentConversionProvider` 转换：
 - 新增文档解析设置分类和持久化契约；
 - 建立 `DocumentParsingService`，供聊天和知识库共用；
 - 将无文本 PDF 识别为可触发 OCR 的明确状态；
-- 接入 PP-OCRv6 Tiny、Small、Medium 的 ModelScope 下载、校验、ZIP 离线迁移、删除与 WASM Worker；
+- 接入 PP-OCRv6 Tiny、Small、Medium 的双来源下载、校验、ZIP 离线迁移、删除与
+  WASM Worker；
 - 实现真实文件测试和六平台验证入口。
 
 ### 阶段二
@@ -322,7 +331,8 @@ DOC、XLS、PPT 通过 `DocumentConversionProvider` 转换：
 - 模型文件损坏时拒绝加载并显示可恢复错误；
 - 未安装模型时扫描文档提示用户前往“文档解析”下载，文本型文档仍可原生解析；
 - 下载中可显示文件与总进度并允许取消，失败或取消后不留下已安装状态；
-- ModelScope 下载与 ZIP 导入均经过同一大小和 SHA-256 校验；
+- ModelScope、Hugging Face 下载与 ZIP 导入均经过同一大小和 SHA-256 校验；
+- 所选下载源失败或缺少模型时不会请求另一个来源；
 - 语音和 OCR 模型可在联网设备导出 ZIP，并在离线设备导入后完成真实推理；
 - 路径穿越、未知条目、错误模型 ID、篡改文件和超限 ZIP 均被拒绝；
 - 超页数、超时、取消和关闭不会留下运行任务；

docs/prd/knowledge/knowledge-rag-enhancement-prd.md

@@ -9,6 +9,7 @@
 | 日期 | 2026-08-11 |
 | 适用产品 | GoodBuddy 桌面端 |
 | 实施范围 | 第一阶段：可用、可见、可诊断；第二阶段：可调、可优化、可维护 |
+| 相关设计 | [本地文本向量模型与连接设计](../../architecture/local-text-embedding-model-design.md) |
 
 ## 1. 背景
 
@@ -38,7 +39,8 @@ OpenAI 兼容向量模型、RRF 混合检索、知识图谱、任务状态和来
 3. 保留“模型按需检索”，并新增“每次先检索”模式。后者必须由 Main 进程
    预检索，不能只依赖提示词要求模型调用工具。
 4. 知识库新建后不默认启用全部已有知识库；对话中的范围继续由用户显式选择。
-5. 向量服务不可用时保留全文检索，但必须返回明确降级状态。
+5. 向量服务不可用时保留全文与中文检索，但必须返回明确降级状态。这是可见的检索通道
+   降级，不得自动切换应用托管模型、Ollama、云端 Provider 或其他向量模型。
 6. 中文召回使用应用内可控的 CJK n-gram 索引，不新增远程服务依赖。
 7. 混合检索保留 RRF 候选融合，并增加本地确定性重排、可选的
    Cohere/Jina 兼容学习型重排、最低相关度和上下文预算。学习型重排失败时
@@ -46,7 +48,9 @@ OpenAI 兼容向量模型、RRF 混合检索、知识图谱、任务状态和来
 8. 向量搜索取消 5,000 分块静默失效，使用有界内存的分页扫描。在没有稳定
    跨平台向量扩展前，接受本地 CPU 线性扫描，并持续显示性能诊断。
 9. 向量索引兼容性同时校验 Provider、Model、维度和 Provider Fingerprint。
-   同名模型切换端点后，旧向量不能继续参与召回。
+   同名模型切换端点后，旧向量不能继续参与召回。Fingerprint 的完整模型、编码与
+   数据路径定义以[本地文本向量模型与连接设计](../../architecture/local-text-embedding-model-design.md)
+   为准。
 10. 失败或取消的重建不能停用上一版已就绪索引。新索引只有完整校验成功后才
     原子替换当前服务版本。
 11. 分块设置属于知识库，修改后不会伪装为立即生效。用户需要显式重建索引。
@@ -156,6 +160,11 @@ OpenAI 兼容向量模型、RRF 混合检索、知识图谱、任务状态和来
 “检索测试”是当前知识库的高频诊断操作，通过知识库标题区次操作打开独立
 工作台，不新增第五个一级页签。
 
+全局向量模型仍在“设置 → 模型连接 → 向量模型”中配置。应用托管本地模型、
+用户自行安装的 Ollama/自托管服务和云端兼容服务的界面、数据路径及切换语义以
+[本地文本向量模型与连接设计](../../architecture/local-text-embedding-model-design.md)
+为准，知识库页面只显示当前模型、索引兼容性、覆盖率和重建操作。
+
 对话输入区的知识范围弹层包含：
 
 1. 已启用知识库多选。
@@ -495,7 +504,7 @@ type KnowledgeRetrievalResponse = {
 
 | 场景 | 行为 |
 | --- | --- |
-| 向量查询失败 | 继续全文和图谱检索，显示降级原因 |
+| 向量查询失败 | 继续已配置的全文、中文和图谱通道，显示降级原因，不切换向量 Provider 或模型 |
 | 部分文档无向量 | 使用可用文档，显示完成数和失败数 |
 | CJK 索引迁移失败 | 回滚迁移，不损坏旧 FTS |
 | 重排失败 | 回退 RRF 排序并显示诊断 |
@@ -558,6 +567,7 @@ GoodBuddy 不上传私人检索查询或文档内容。本地诊断至少记录
 - “每次先检索”在 Runtime 启动前产生检索诊断和引用，即使模型未调用工具。
 - 未配置向量模型时，中文改写问题仍能通过 CJK 索引召回相关分块。
 - 向量查询失败时回答可继续，界面明确显示已降级。
+- 应用托管模型、Ollama 和云端向量连接之间不会自动切换；实际数据路径持续可见。
 - 10,000 个分块的向量测试能够返回正确 Top K，不出现固定上限空结果。
 - 同名模型切换端点后，不会读取 Fingerprint 不匹配的旧向量。
 - 重建失败时，上一版已就绪向量仍能继续召回。