多文档 + 持久化索引

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1. 保存已经算好的文档向量

ch02 每次启动都会重新调用 embedding API 处理文档。如果文档没变，这部分工作就重复了，还会增加等待和用量。本章把算好的索引保存下来，下次直接加载。

同时把单篇文档扩展为 docs/ 下的多份文件，并保留来源，方便找到答案后回查原文。

这一章我们做 4 件事：

1. 读取 docs/ 中的多份 Markdown 文档。
2. 通过 add_documents 向现有索引追加内容。
3. 用 pickle 保存片段和向量，避免每次重算。
4. 用 RAGIndex 集中提供添加、搜索、保存和加载方法。

文件结构：

ch03_persist/
├── rag.py        # ★ RAGIndex 类（本章核心）
├── main.py       # 端到端 demo
├── docs/
│   ├── bread_workshop.md
│   ├── hr_policy.md
│   └── rd_roadmap.md
├── index.pkl     # 首次运行后生成
└── README.md

<!-- bread-visual:start -->

图解： 把文档片段、来源、向量一起保存。 文档修改后要更新索引；加载索引省掉的是“文档重新向量化”。

<!-- bread-visual:end -->

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2. 跑起来

第一次跑：从零建库

cd ch03_persist
python main.py

应该看到：

[索引] 没找到 index.pkl，从 docs/ 目录新建...
[索引] 新增 13 个 chunks，索引总量 13
[索引] 已保存到 index.pkl (120 KB)

=== 问题 1: 公司在哪儿？什么时候成立的？ ===
[检索] top-3 命中：
  - [bread_workshop.md] (cos=0.531) ## 一、关于公司
  ...
AI: ...总部位于上海，成立于 2018 年。[bread_workshop.md]

第二次运行：从磁盘加载文档索引，省去文档重新向量化；查询本身仍需生成向量。

python main.py

第一行变成：

[索引] 从 index.pkl 加载了 13 个 chunks

比较两次启动日志，确认第二次读取了已保存的索引。再记录耗时，区分文档建库、问题向量化和生成回答分别花了多久。

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3. 对照代码看实现

Chunk 数据类