北京
问文档两个问题，它只搜一次，然后给你半个答案——这是大多数"和文档聊天"工具的日常。footnote 换了个思路：把固定的检索流水线拆掉，塞进一个像研究员那样干活的 Agent，只守一条规矩——答案不能核对，就不算答案。
它自己决定搜什么。遇到两部分组成的问题，它会拆成两次搜索，而且用文档本身的措辞去搜，不是用你随口打的词。每一步都实时显示在侧边面板里，你能看着它想、看着它搜。
结果不理想怎么办？它会再搜一遍。如果反复重试还是找不到相关内容，它直接说文档里没有覆盖这个问题，而不是硬编一个答案糊弄你。
最核心的一点：每一条结论都链到它出处的那句话。点一下引用标签，源段落自动滚进视野，精确到那一句高亮。引用不是模型自己敲出来的，而是由 API 校验过的——这是它和"模型顺手编个出处"的根本区别。
它是怎么搭起来的
Claude 拿到两个工具，search_handbook 和 read_page，然后循环调用，直到能回答为止。搜索结果以句子级块的形式返回，所以每条引用都能被 API 验证，而不是靠模型手打。
检索部分是手写的 BM25，加上本地 bge-small 向量，用加权倒数排名融合（reciprocal rank fusion）合并，并在一套 59 题的评测集上调过参。演示语料用的是公有领域的 18F 员工手册，共 232 页。
搜索方式可以换：混合检索、纯关键词、纯向量三种模式都能跑，每个段落在两种检索里的排名都会显示出来。
技术栈是 Python 配 FastAPI，加一个单文件 HTML 界面；Claude 走 Anthropic SDK，没有套框架；另有一个 CLI，把每次工具调用都打印出来。截图来自一个不需要密钥的演示模式——模型的回合是脚本化的，但搜索和引用是真跑的。
作者把话说得很直：检索只是简单的那一半，难的那一半，是让答案里的每一句话都能被核对。
代码在 github.com/IbrarYunus/footnote。
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