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

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 | 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。