实体词典

实体词典是用户声明的校准规则层：告诉 NoteFast「晶圆 = wafer = 硅片」「流片 = tape-out」。它在 AI 理解之外补上一块确定性——涉及专业术语、中英混写、产品代号的领域，自动抽取容易分裂，声明式校准一步到位。

它解决什么问题

没有词典时，同一概念的不同写法会被当成不同实体：笔记里写「tape-out」，另一篇写「流片」，图谱里出现两个节点，搜「tape-out」找不到中文笔记。声明词典后：

• 抽取端：笔记中出现任何别名，都归并到标准名实体
• 查询端：用标准名或任一别名搜索，都会展开命中该实体
• 生效范围：实体页 / 全局搜索 / MCP 的实体检索

配置

设置 → 实体词典。每条规则：

{
  "name": "流片",
  "aliases": ["tape-out", "TapeOut", "送片"],
  "kind": "concept",
  "description": "芯片设计交付制造的关键节点"
}

字段	必填	说明
name	✓	标准名（图谱节点显示名）
aliases		别名列表（最多 200 条/项）
kind		concept / person / tool / doc
description		一句话说明

完整示例见仓库 docs/term-dict.sample.json。

生效时机

• 保存即生效：新写入的笔记按新词典抽取；查询端立即按新别名展开
• 存量归并：保存后自动对已有笔记做一次归并（幂等，可重复触发）；「立即归并」按钮手动触发，返回合并 / 新建 / kind 更新的数量
• 空词典 = 零影响：不声明任何规则时，检索行为与无词典完全一致——它是纯增强层，不改变默认行为

与知识图谱的关系

词典校准的是实体身份；图谱展示的是实体共现（哪些概念在同批笔记中出现）。校准后的图谱：同名实体合并为一个节点，别名全部收拢。规模大后可在实体页发现「疑似重复」的合并建议（拼写变体自动合并 + 子串提示）。

先从最常见的 10–20 个术语开始（产品名、团队黑话、中英对照），观察图谱和检索的变化，再逐步补充。一次性声明几百条反而难维护。