关于 TransHelper Prism

内容来自哪里

本站不生产内容，只对下列开源 wiki 做索引与检索，回答里的引用都指回它们的原文：

• MtF Wiki跨性别女性相关医疗、生活与社会指南
• FtM Wiki跨性别男性相关医疗、生活与社会指南
• RLE Wiki跨性别生活经验与实务（Real Life Experience）
• Mio MtF Wiki社群整理的补充资料

这些 wiki 各有自己的作者与许可，内容与更新归他们所有；本站每日同步一次（UTC 02:00），只重新索引有变化的文件。

为什么 Mio MtF Wiki 不参与 AI 伴读

• Mio MtF Wiki 采用 CC BY-ND 4.0 许可，其中的 ND（NoDerivatives，禁止演绎） 条款不允许演绎——把原文交给模型做摘要、改写或摘编，都属于演绎。
• 但检索本身不受影响：建立索引、把文章编码成向量属于技术处理， 不在该许可所限制的演绎之列（Mio MtF Wiki 的许可说明也是这样界定的）。
• 所以 Mio 的内容照样能被搜到、照样能点进原文， 但不会进入 AI 伴读的上下文，也不会出现在 [来源n] 引用里。
• AI 要点里的引用编号因此可能不连续（例如 1、3、4、5、6、7）—— 那是跳过了 Mio 的条目，不是显示错误。
• 其余三个 wiki（MtF / FtM / RLE）采用 CC BY-SA 4.0，允许演绎，正常参与 AI 伴读。

它是怎么工作的

1. 向量检索：用 BAAI/bge-m3 把查询与文档片段编码成向量，在 Qdrant 里找语义相近的片段（中文、长文本都适用）。
2. 重排：对候选片段用 BAAI/bge-reranker-v2-m3 重新打分，把最相关的排到前面（默认开启，可在搜索面板关闭以换取更快响应）。
3. AI 伴读：把命中的片段交给 Qwen3.5-4B， 要求它只依据给定片段作答、逐条标注 [来源n]，并支持最多 10 轮追问。 Mio MtF Wiki 因许可原因不参与（为什么？）。
4. 降级兜底：AI 或向量服务不可用时，会自动退回关键词检索，搜索本身不会因此不可用。

隐私：我们存什么、不存什么

登录（可选）

• 使用 X 账号登录时，只读取账号 id 与用户名；数据库里只保存 id 的 SHA-256 摘要，用户名不落库（只存在于你浏览器里的登录凭据中）。
• 不要求实名、不收集手机号，也不收集邮箱。
• 不读取、不保存你的任何帖子、关注关系或其他 X 数据。
• 不登录也能正常搜索（只是额度不同、且用不了 AI 伴读）。

检索与使用数据

• 查询词不写入数据库。但为了提速与省钱，相同的查询结果会在服务端缓存约 1 小时（缓存只按"查询词+库+条数"生成，不与你的账号关联），到期即消失。
• 防滥用计数按 IP 分档，但存的是不可逆的 HMAC 摘要（不是明文 IP），并且只在当前计数窗口内有意义，过期即失效。
• 使用 AI 追问时，该会话的内容（你的问题、AI 回答、命中片段摘要）会保存下来，用于维持多轮上下文（每会话上限 10 轮）。
• 管理员对账号的操作（封禁、加额、上下架服务端密钥等）会留下审计日志，其中不包含你的检索内容。
• 需要删除账号及相关数据时，请通过下方反馈渠道联系。

我们不做的事

• 不出售、不共享你的数据给第三方；无广告、无追踪脚本、无第三方统计 SDK。
• 不建立个人画像，不记录你在站内的浏览路径。

额度与限流

• 登录用户采用滚动 5 小时窗口的额度：纯检索消耗较少，开启重排稍多，AI 按真实 token 计，降级回退不消耗额度。
• 界面上只显示剩余百分比；重置时刻按你的注册时间锚定，固定不变（例如每 5 小时在固定分钟点重置），设置页可以看到具体时刻。
• 为防滥用，匿名访问按来源网络分档限速（大陆家庭宽带较宽、机房与境外较严），AI 请求的限额更紧。
• 短时间内集中提交（例如 10 秒内 20 次）会被临时限制约 1 分钟 —— 被限制时页面会给出倒计时，等一会儿即可，不要连续点击。
• AI 伴读需要登录：模型调用成本很高，登录 + 额度是把它对所有人长期开着的唯一办法。

开源与致谢

• 本站代码以 GPL-3.0-or-later 开源： daanser/Trans_Helper_Prism
• 本项目采用复合许可：代码为 GPL-3.0；由本项目生成的向量索引数据按上游 wiki 的许可处理 —— MtF / FtM / RLE 三库为 CC BY-SA 4.0，Mio MtF Wiki 为 CC BY-ND 4.0（不分发其向量数据）。 向量库本身不随仓库分发（体积与付费向量服务所限），但复现方法公开： 用开放权重的 BAAI/bge-m3 在 1024 维 对各 wiki 的 .md 文件向量化即可重建。
• 感谢四个 wiki 的作者、译者与维护者 —— 没有他们的整理，这个工具没有内容可检索。
• 运行在 Cloudflare Workers / Pages（计算）、Qdrant Cloud（向量库）、硅基流动（向量、重排与对话模型）之上。