用途：对文档做语义搜索，通过嵌入向量与相似度匹配查找相关内容，可用于代码库检索、文档查找、知识库问答和 RAG 应用。
主要能力：支持索引文档、按查询搜索、限制返回数量、列出已索引文档和清空索引；支持纯文本、Markdown、JSON、JavaScript/TypeScript、Python、HTML、YAML 等格式；嵌入提供方包括 OpenAI（默认，需 API key）、Cohere（需 API key）和本地 TF-IDF（无需 API key）。输出为 JSON，包含文件、片段、相似度分数和行号。
使用方式：无需额外设置，使用内存向量存储。索引示例：{baseDir}/rag-search.js --index --path ./docs --chunk-size 500；搜索示例：{baseDir}/rag-search.js --search "how to configure authentication"；带过滤查询：{baseDir}/rag-search.js --search "deployment steps" --limit 5。选项包括 --index、--path、--chunk-size、--search、--limit、--list、--clear。
适用场景：跨代码库语义搜索、查找相关文档、知识库查询、RAG 应用。
限制：资料未说明持久化存储、并发、性能上限、价格或平台支持等细节；使用 OpenAI 或 Cohere 嵌入需相应 API key，本地模式基于 TF-IDF。