嵌入式知识库是将文档与FAQ以内联组件、iFrame或API/SDK的方式集成到产品与门户中，实现就地帮助与上下文检索。常见实现为JS小部件、iFrame快速嵌入与深度API集成三类，分别在上线速度、定制能力与安全控制上取舍不同。国内外可选包括PingCode、亿方云、语雀、飞书知识库、Confluence、GitBook、Notion，以及Zendesk Guide、Intercom等客服平台。落地路径建议以小范围PoC验证触达与解决率，再扩展到多触点与多语言；并结合权限继承、CSP/CORS配置、审计日志与数据度量，持续优化内容与触发逻辑。随着AI检索与Headless架构普及，嵌入式知识库将更易在任意界面即取即用。

虚拟试妆程序需求文档的关键在于精确描述人脸识别、色彩渲染、端侧兼容、交互设计、后端算法、数据安全与合规等多维需求，采用结构化模板分模块展开，结合技术性能指标、用户行为分析及数据合规标准。需求文档需支持迭代、团队协作和未来AI创新扩展，推荐通过先进的协作管理平台如PingCode和Worktile建立高效透明的需求管理体系。未来虚拟试妆将依托AI及AR技术持续提升真实感与个性化体验，标准化需求文档对于推动项目落地和行业发展至关重要。