01. 前言：为什么要做这个工具？

作为一名在车载行业摸爬滚打多年的测试人员，大家对 Vector 系列工具（CANoe, CANalyzer, vTESTstudio 等）肯定爱恨交加。 它们强大、专业，是行业标准；但同时，它们的使用门槛极高，报错隐晦。

自从 ChatGPT 等大模型火了之后，各行各业都在用 AI 提效。隔壁做 Java 的，做 Python 的，甚至写文档的，都有了各种 Copilot。 但我们车载测试呢？

当你试图问通用大模型一个专业的 CAPL 脚本问题，或者一个具体的 CANoe 硬件配置报错时，得到的回答往往是：

• 泛泛而谈： 给你讲一堆通信原理，就是不解决具体报错。
• 代码幻觉： 写出来的 CAPL 代码混杂了 C++ 和 Python 的语法，放进 Compiler 里全是红线。
• 无据可查： 你问它这解决方案哪来的，它编不出来。

痛点很明确： 通用大模型没有吃透 Vector 那些封闭在官网 Knowledge Base (KB) 里的专业文档。

于是，我萌生了一个想法： 既然通用 AI 不懂，那我就搭建一个专门懂 Vector 的垂直 AI 知识库。

02. 技术实现：我是怎么部署的？

为了解决“AI 瞎编”的问题，我采用了目前最流行的 RAG（检索增强生成） 技术架构。与其让 AI 凭空回忆，不如让 AI 像考试做“阅读理解”一样，看着书回答问题。

大致的构建流程如下：

1. 数据获取（Data Ingestion）： 我编写了脚本，对 Vector 官方支持网站（support.vector.com）进行了全量数据的爬取与清洗。重点是中文说明。
2. 建立索引（Vector Embedding）： 将这些成百上千篇文档切片，通过 Embedding 模型转化为向量数据，存入向量数据库。这就相当于给成千上万页的说明书做了极速目录。
3. 构建 RAG 引擎： 当用户提问时，系统不直接问 LLM，而是先去向量数据库里搜出最相关的几篇文档片段，然后把这些片段 + 用户的问题，一起打包喂给大模型。
4. 持续集成： Vector 官网更新了，我的库也要更新。我设计了定期同步机制，确保知识库尽可能贴合最新的官方文档。

最终成果： 一个专门针对 Vector 产品的、数据源纯净的、可溯源的 AI 问答网站。

03. 使用体验：它不仅仅是聊天

经过一段时间的开发和调试，这个网站终于上线了。相比于直接用 ChatGPT，它有几个针对我们行业的体验：

✅ 特性一：拒绝幻觉，有理有据 AI 的每一次回答，都是基于库里真实存在的 Vector 官方文档生成的。它会提取文档中的关键步骤、示例代码，整理成通俗易懂的语言反馈给你。

✅ 特性二：全量本地存储，极速查阅 有时候官网访问慢，或者搜索功能不好用。本站本地存储了全部文档。 在搜 Error Code，或是搜 CAPL 函数用法，都能减少很大程度的响应时间。

✅ 特性三：原文跳转（Traceability） 这是最核心的功能！ 做测试讲究“溯源”。在 AI 回答完你的问题后，下方会直接列出参考的原始文档链接（网站本地）。

• 觉得 AI 总结得不够细？
• 想看原文档里的拓扑图截图？
• 想确认一下这是针对哪个版本的 CANoe？ 点击链接，直接在本站跳转阅读完整的原文。 左边问答，右边查阅，彻底告别黑盒模式。

04. 实际案例演示

05. 免费开放，欢迎来“找茬”

做这个工具的初衷，是因为我自己淋过雨，所以想给同行们撑把伞。 目前网站完全免费开放给所有车载行业的测试人员、开发人员使用。

🔗 传送门：https://www.wxjneq.top/

虽然它已经学习了成千上万篇文档，但肯定还有不完美的地方：

• 如果你发现有最新的文档没收录；
• 如果你发现回答的逻辑有瑕疵；
• 或者你有更好的功能建议；

欢迎在评论区或者网站反馈入口告诉我！我会持续维护更新，争取把它打造成我们车载人手边最趁手的兵器。

希望这个小礼物，能帮你少加点班，多一点时间享受生活！