命名卷名字：ai_rag_answer_chroma_data
命名卷里面的三个向量库：
/data/python_vector_db
/data/llm_vector_db
/data/other_vector_db

#先暂停容器，避免重建时并发检索
docker compose stop

#查看docker下有哪些命名卷（可以得到名字）
docker volume ls

#查看命名卷下面有那哪个向量库
docker run --rm -v ai_rag_answer_chroma_data:/data alpine ls /data

#清空命名卷里的旧 Chroma
docker run --rm -v ai_rag_answer_chroma_data:/data alpine rm -rf /data/python_vector_db /data/llm_vector_db /data/other_vector_db

#查看是否已经清空了
docker run --rm -v ai_rag_answer_chroma_data:/data alpine ls /data

#启动容器，在容器内重建索引（chromadb 1.5.5 + 写入命名卷）
docker compose up -d 
#以下两条命令二选一

#全新全量导入文档（清空元数据 + 清空向量库，从头到尾完整入库）
#需要先删掉或备份 ./data/document_manager.db 再执行：
#否则已有 1321 条记录时，ingest 几乎只会 skipped，不会重写命名卷
docker compose exec worker-gpu python code/main.py --mode ingest

#仅重建向量索引（文档内容不变，只刷新 Chroma 向量库，不重新解析文档）
docker compose exec worker-gpu python code/main.py --mode rebuild