把一个陌生代码库变成可问可答的 DeepWiki 知识库，靠的不是"把 README 喂给 GPT"，而是 Tree-sitter 解析 + Embedding 向量 + 图数据库 + LLM 生成 四件套。本文不谈具体实现代码，只讲方法论、流程与取舍，并进一步讨论：代码作为 source of truth 之后，文档如何分层，以及如何让知识库反过来 harness AI 编码。

你刚写完一个 RAG demo，跑通了 OpenAI embedding + Pinecone，兴奋了三秒——然后老板问你："这个月 Pinecone 账单多少？"于是你开始重新审视那台已经跑了三年的 PostgreSQL。好消息：装个 pgvector 扩展，它就是你的向量数据库。这篇文章给你一套从 Docker 部署到 Python 完整代码的实操指南，跑完就能用。