用途：/bookstrap-ingest 把初始研究材料载入 Bookstrap 数据库，建立写作期间可检索的研究语料库。
主要能力：处理单个文件路径、目录（递归处理）或 URL，可在一次调用中混用多种来源。支持 PDF、Markdown、HTML、纯文本；PDF 经 scripts/ingest-file.py 提取文本。流程包含语义分块（由 LLM 判断自然断点而非固定窗口）、调用配置的嵌入提供方（Gemini、OpenAI、Ollama、LM Studio）生成向量、LLM 抽取人物/地点/事件/概念并保留上下文、在 SurrealDB 存储来源与分块与嵌入与实体，随后自动建立图谱关系（source->supports->concept、event->precedes/follows->event、character->knows->character 等）并构建事件时间线。完成后输出来源数、实体数、关系数、向量数与存储统计。
用法示例：/bookstrap-ingest ./research/soe-training-manual.pdf；/bookstrap-ingest ./research/primary-sources/；/bookstrap-ingest ./research/ https://example.com/article.html ./notes.md。
前置条件：必须先运行 /bookstrap-init 生成 BRD；SurrealDB 需运行（如 docker-compose up -d 或 ./scripts/start-surreal.sh）；需用 ./scripts/init-schema.sh 初始化 schema；环境变量中配置嵌入提供方的 API key（如 GEMINI_API_KEY）。行为由 bookstrap.config.json 控制，含 embeddings.provider/model/dimensions、extraction.chunking.strategy/max_tokens/overlap、surrealdb 连接信息。
限制：嵌入与抽取依赖外部 API 或本地模型，受速率限制影响；错误处理包括跳过缺失文件、跳过不支持格式、URL 超时重试一次、嵌入 API 指数退避重试、数据库连接失败则中止；按 title+content hash 幂等更新，避免重复。其余细节暂未提供。