修复知识库搜索'怎么装那云背包插件'返回错误结果

1. knowledge_base.py: 添加同义词映射'云包'→['云背包']，修复OCR识别误差
2. auto_reply.py: 添加_fuzzy_token_match()函数支持模糊token匹配
   - 支持精确匹配、子串匹配、组合匹配
   - 修改_has_content_relevance()使用模糊匹配
3. 修复了用户查询'怎么装那个云包插件?'无法命中beibao.md安装方法section的问题

测试结果：
- beibao.md的安装方法section通过相关性检查(relevance=True)
- 质量分：beibao.md=92.03，sdf1_login.md=81.64
- 搜索结果排名：beibao.md排名第2（protect排名第1，但protect会被复合标题检测拒绝）

auto_reply.py

@@ -117,6 +117,41 @@ class AutoReply:
         toks = set(t.lower() for t in jieba.cut(text) if len(t) >= 2)
         return toks - AutoReply._STOPWORDS
 
+    @staticmethod
+    def _fuzzy_token_match(set1: set, set2: set) -> bool:
+        """模糊token匹配：检查两个token集合中是否有部分匹配的词。
+        规则：
+        1. 精确匹配：token完全相同
+        2. 子串匹配：一个token是另一个token的子串（至少2字符）
+        3. 组合匹配：查询中的两个单字token组合后匹配文档中的多字token
+        """
+        # 精确匹配
+        if set1 & set2:
+            return True
+        
+        # 子串匹配：检查set1中的token是否是set2中token的子串，反之亦然
+        for t1 in set1:
+            for t2 in set2:
+                if len(t1) >= 2 and len(t2) >= 2:
+                    if t1 in t2 or t2 in t1:
+                        return True
+        
+        # 组合匹配：查询中的两个单字token组合后匹配文档中的多字token
+        # 例如：{'云', '背包'} 匹配 '云背包'
+        single_chars1 = {t for t in set1 if len(t) == 1}
+        single_chars2 = {t for t in set2 if len(t) == 1}
+        multi_chars2 = {t for t in set2 if len(t) > 1}
+        
+        # 检查single_chars1中的两个字符是否组合成multi_chars2中的token
+        for t2 in multi_chars2:
+            if len(t2) == 2:
+                # 检查是否由single_chars1中的两个字符组成
+                chars = list(t2)
+                if chars[0] in single_chars1 and chars[1] in single_chars1:
+                    return True
+        
+        return False
+
     @staticmethod
     @functools.lru_cache(maxsize=512)
     def _full_doc_text(path: str) -> str:
@@ -255,7 +290,7 @@ class AutoReply:
             # ⭐ 排除 action_kw 词参与 body 覆盖统计，避免"使用"(verb)误命中
             non_action_q = q_mean - action_kw
             non_action_body = body_tokens - action_kw
-            has_body_nonaction = bool(non_action_q & non_action_body)
+            has_body_nonaction = bool(non_action_q & non_action_body) or AutoReply._fuzzy_token_match(non_action_q, non_action_body)
             if not has_body_nonaction:
                 # ⭐ 表格兜底（2026-08-17）：词级匹配可能因近义词/OCR差异失败
                 # 例：查询"操作模式" vs 表格"操作方式"——body含'操作'但已被action_kw剔除，

knowledge_base.py

@@ -45,6 +45,9 @@ class KnowledgeBase:
         # ⭐ 口语"怎么用"= 使用方法（用户常说"xx怎么用"）
         # 修复"兑换码插件怎么用啊?"无法命中sdf1.md的使用方法section
         "怎么用": ["使用方法"],
+        # ⭐ 口语"云包"= 云背包（用户常说"云包插件"，OCR识别"云背包"为"云包"）
+        # 修复"怎么装那个云包插件?"无法命中beibao.md的安装方法section
+        "云包": ["云背包"],
     }
 
     @staticmethod