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title: "[S2-T1] 文档加载与预处理（Loader / Parser / Chunking）实现详解"
author: Python 开发工程师
last-reviewed-at: 2026-05-08
source-commit: HEAD (origin/main, MemoryBear)
scope: api/app/core/rag/{crawler, integrations, deepdoc, nlp, models, utils, app/naive.py, common/token_utils.py}
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## 0. 一句话定位

把"任意来源、任意格式"的原始资料，沉淀为带元数据、可被 Embedding/索引消费的标准化 **Chunk** 序列；这一段是 RAG 召回质量的"硬天花板"——它做不好，下游再多优化都救不回来。

## 1. 设计目标与适用场景

| 目标 | 落地策略 |
|---|---|
| 多源接入（爬虫 / 飞书 / 语雀 / 本地文件） | `crawler/`、`integrations/feishu`、`integrations/yuque` 三套 SDK，均落到本地文件后再走统一 `chunk()` 入口 |
| 多格式解析（PDF/Word/Excel/PPT/HTML/MD/JSON/TXT/图片/音视频） | `app/naive.py:chunk()` 单一编排入口，按扩展名分派到 `deepdoc/parser/*` 与 `app/{audio,picture}.py` |
| 复杂 PDF 还原（表格、图、版面） | `RAGPdfParser` + OCR + 版面识别 + TSR + XGBoost 段落连接模型 |
| 长文 Chunking 既保语义又控 token | `naive_merge` / `naive_merge_docx` / `hierarchical_merge` / `tree_merge` 多种策略，统一以 `cl100k_base` 计算 token |
| 同一篇资料的多模态（图 + 文 + 表） | `tokenize_chunks_with_images`、`tokenize_table` 把图片/表格作为附属信息挂在 chunk 上 |
| 健壮性 | 鉴权 token 缓存、退避重试、robots.txt 合规、编码自动嗅探、嵌入文件递归解构 |

适用于：私有知识库、企业文档库、技术资料归档；不适用于：实时流式数据、对端到端延迟<200ms 的场景（OCR 与版面识别是 CPU/GPU 重负载）。

## 2. 术语表

- **Section**：解析器吐出的中间结构 `(text, position_or_layout)` 元组列表，是 Chunking 之前的"原料"。
- **Chunk**：最终交给 Embedding 的文本片段，一般 ≤ `chunk_token_num` 个 token（默认 128–512）。
- **Token**：用 `tiktoken.cl100k_base` 编码后得到的 BPE token 数（与 OpenAI gpt-4 同口径）。
- **Layout**：页面区块类别（title / text / figure / table / equation 等），由 YOLOv10 检测。
- **TSR**：Table Structure Recognition，复杂表格行/列/合并单元格的结构还原。
- **OCR**：文字检测 + 文字识别两阶段的图像字符抽取。
- **Embed file**：内嵌在 docx/xlsx/pptx 内部的子文件（如 docx 里嵌的 Excel），需递归解析。

## 3. 实现概览（数据流图）

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Loader["Loader / 多源接入"]
        A1[本地文件] --> CHUNK
        A2[Web 站点] --> WC[WebCrawler<br/>BFS 同域]
        A3[飞书云文档] --> FS[FeishuAPIClient<br/>导出/下载]
        A4[语雀知识库] --> YQ[YuqueAPIClient<br/>raw markdown]
        WC --> CD[CrawledDocument<br/>title+content]
        FS --> LF[本地文件]
        YQ --> LF
        CD --> CHUNK
        LF --> CHUNK
    end

    subgraph Parser["Parser / 格式分派"]
        CHUNK[app/naive.py: chunk] --> EX[extract_embed_file<br/>嵌入文件递归]
        CHUNK -->|.pdf| PARSERS[PARSERS dict<br/>deepdoc/mineru/textln/plaintext]
        CHUNK -->|.docx| DOCX[Docx/RAGDocxParser]
        CHUNK -->|.xlsx/.csv| XLS[RAGExcelParser]
        CHUNK -->|.md| MD[Markdown/RAGMarkdownParser]
        CHUNK -->|.html| HTML[RAGHtmlParser]
        CHUNK -->|.json/.jsonl| JSON[RAGJsonParser]
        CHUNK -->|.txt/code| TXT[RAGTxtParser]
        CHUNK -->|.ppt/.pptx| LO[LibreOffice<br/>convert_to_pdf]
        CHUNK -->|.doc| TIKA[Apache Tika]
        CHUNK -->|图片/音视频| MM[picture/audio<br/>vision_llm_chunk]
        LO --> PARSERS
        PARSERS --> OCR[OCR + LayoutRecognizer + TSR]
        DOCX --> SEC[(sections)]
        XLS --> SEC
        MD --> SEC
        HTML --> SEC
        JSON --> SEC
        TXT --> SEC
        OCR --> SEC
        TIKA --> SEC
    end

    subgraph Chunking["Chunking / 切分 + 索引化"]
        SEC --> NM{有图片?}
        NM -->|否| NM1[naive_merge]
        NM -->|是·docx| NM2[naive_merge_docx]
        NM -->|是·md| NM3[naive_merge_with_images]
        NM1 --> TC[tokenize_chunks]
        NM2 --> TCI[tokenize_chunks_with_images]
        NM3 --> TCI
        TT[tokenize_table] --> ESDOC
        TC --> ESDOC[(ES Doc<br/>content_with_weight<br/>content_ltks<br/>page_num_int<br/>position_int<br/>image)]
        TCI --> ESDOC
    end
```

## 4. Loader 章节

### 4.1 Web Crawler（`crawler/`）

- **入口**：`WebCrawler(entry_url, max_pages, delay_seconds, timeout_seconds, user_agent, include_patterns, exclude_patterns)`，源码 `api/app/core/rag/crawler/web_crawler.py:19`。
- **架构**：BFS（`deque` + `visited_urls`）+ 五个独立组件：`URLNormalizer` / `RobotsParser` / `RateLimiter` / `HTTPFetcher` / `ContentExtractor`，全部通过组合而非继承装配，便于替换。
- **同域限制**：`URLNormalizer.is_same_domain()` 强制只爬入口域名，避免无界扩散（`url_normalizer.py:102-124`）。
- **去重**：`URLNormalizer.normalize()` 做：小写 host、去 fragment、去默认端口、剥离 utm_*/fbclid/gclid 等追踪参数、按字母序排 query。`url_normalizer.py:28-100`。
- **robots.txt 合规**：`RobotsParser.can_fetch()` 与 `get_crawl_delay()`，使用 stdlib 的 `urllib.robotparser`，每域名缓存。robots.txt 拉取失败时**默认允许**（permissive fallback），`robots_parser.py:60-69`。
- **限速**：`RateLimiter` 默认 1s/请求，`set_delay()` 可被 `Crawl-delay` 动态覆盖（上限 60s 防呆）；`backoff(2.0)` 用于 429/503 指数退避，`rate_limiter.py:38-58`。
- **HTTP 重试**：`HTTPFetcher` 内置 `max_retries=3`，退避 `1s → 2s → 4s`；429 与 503 显式触发重试，404/4xx 立即返回不重试，5xx 重试到耗尽。`http_fetcher.py:54-180`。
- **编码处理**：`HTTPFetcher._get_decoded_content` 五级回退：HTML meta charset → response.encoding（跳过 ISO-8859-1） → UTF-8 → GBK/Big5/Shift-JIS/EUC-KR 等 → latin-1 with errors='replace'。`http_fetcher.py:182-248`。
- **正文抽取**：`ContentExtractor.extract` 基于 `lxml`：移除 `script/style/nav/header/footer/aside`，按 `<article>/<main>` → `[role=main]` → `class/id =~ content|main|article|post` → `<body>` 顺序找主体；用 `is_static_content` 检测"脚本多文本少"的 SPA 页面并直接跳过。`content_extractor.py:24-72`。
- **错误统计**：`stats.error_breakdown` 记录每种错误类型的计数，便于事后分析。`web_crawler.py:210-215`。

```python
# api/app/core/rag/crawler/web_crawler.py:103-145（节选）
while self.url_queue and self.pages_processed < self.max_pages:
    url = self.url_queue.popleft()
    if url in self.visited_urls: continue
    self.visited_urls.add(url)
    if not self.robots_parser.can_fetch(url):       # robots.txt
        self.stats['skipped'] += 1; continue
    self.rate_limiter.wait()                        # 限速
    fetch_result = self.http_fetcher.fetch(url)     # 重试 + 退避
    if not fetch_result.success:
        self._record_error(fetch_result.error or "Unknown error"); continue
    content_type = fetch_result.headers.get('Content-Type', '').lower()
    if not any(s in content_type for s in ['text/html', 'application/xhtml+xml']):
        self.stats['skipped'] += 1; continue        # 非 HTML 跳过
    extracted = self.content_extractor.extract(fetch_result.content, url)
    if not extracted.is_static:
        self.stats['skipped'] += 1; continue        # JS-only 站点跳过
```

### 4.2 飞书集成（`integrations/feishu/`）

- **入口**：`FeishuAPIClient(app_id, app_secret, api_base_url, timeout, max_retries)`，`integrations/feishu/client.py:24`，是异步客户端（`httpx.AsyncClient`），用 `async with` 管理生命周期。
- **鉴权**：`tenant_access_token` 模式，`get_tenant_access_token()` 用 `cachetools.TTLCache(maxsize=1, ttl=7200-300)` 缓存（飞书原生 2 小时有效，提前 5 分钟失效）+ `asyncio.Lock` 双检锁防并发请求 token。`client.py:51-127`。
- **文件类型分派**：`download_document` 按 `document.type` 分两条路径：
  - **在线文档（doc/docx/sheet/bitable）**：`_export_file` 走"创建导出任务 → 轮询 ticket → 下载 file_token"三步，最多轮询 10 次、间隔 2s，超时抛 `FeishuAPIError`。`client.py:311-406`。
  - **附件文件（file/slides）**：`_download_file` 直接 GET `/drive/v1/files/{token}/download`，从 `Content-Disposition` 解析 `filename*=UTF-8''xxx` 编码文件名。`client.py:408-452`。
- **限流与重试**：装饰器 `@with_retry`（`feishu/retry.py:124-137`）。`RetryStrategy.RETRYABLE_ERRORS = (FeishuNetworkError, FeishuRateLimitError, httpx.TimeoutException/ConnectError/ReadError)`，`MAX_RETRIES=3`，退避 `[1, 2, 4]s`；HTTP 429/502/503/5xx 重试，4xx（除 429）不重试；飞书业务码 `99991400/99991401`（限流码）也强制重试。`feishu/retry.py:24-76`。
- **错误模型**：精细化异常树 `FeishuAuthError / FeishuAPIError / FeishuNotFoundError / FeishuPermissionError / FeishuRateLimitError / FeishuNetworkError / FeishuDataError`，调用方据此决定告警级别。`feishu/exceptions.py:1-46`。
- **分页与递归**：`list_folder_files` 单页（page_size=200）；`list_all_folder_files(recursive=True)` 自动展开子文件夹。`client.py:226-269`。

```python
# api/app/core/rag/integrations/feishu/client.py:78-120（鉴权 + 双检锁缓存）
cached_token = self._token_cache.get("access_token")
if cached_token: return cached_token
async with self._token_lock:
    cached_token = self._token_cache.get("access_token")
    if cached_token: return cached_token
    response = await self._http_client.post(
        "/auth/v3/tenant_access_token/internal",
        json={"app_id": self.app_id, "app_secret": self.app_secret})
    data = response.json()
    if data.get("code") != 0:
        raise FeishuAuthError(f"Authentication failed: {data.get('msg')}",
                              error_code=str(data.get("code")), details=data)
    token = data.get("tenant_access_token")
    self._token_cache["access_token"] = token
    return token
```

### 4.3 语雀集成（`integrations/yuque/`）

- **入口**：`YuqueAPIClient(user_id, token, api_base_url, timeout, max_retries)`，`integrations/yuque/client.py:27`。
- **鉴权**：个人 PAT，HTTP header `X-Auth-Token`，无需 OAuth/token 刷新（语雀的 token 是长期 token），故没有 token 缓存层。`client.py:55-66`。
- **API 三段式**：`get_user_repos()` → `get_repo_docs(book_id)` → `get_doc_detail(id, raw=1)`；`get_doc_detail` 用 `params={"raw": 1}` 拉原始 markdown。`client.py:119-291`。
- **格式分派（download_document）**：根据 `doc.format` 决定本地文件后缀：
  - `markdown` / `lake` → `.md`（lake 也按 markdown 保存，因为 lake 在 raw 模式下输出兼容 md）
  - `html` → `.html`
  - `lakesheet` → `.xlsx`，需 `zlib.decompress(bytes(sheet_data, 'latin-1'))` 解压后由 `generate_excel_from_sheet` 用 openpyxl 重建工作簿（含字体、对齐、颜色、合并单元格）。`client.py:293-545`。
- **限流与重试**：与飞书同构，`yuque/retry.py:21-118`，`RetryStrategy` 配置一致；HTTP 状态码 401→`YuqueAuthError`、403→`YuquePermissionError`、404→`YuqueNotFoundError`、429→`YuqueRateLimitError`，由 `_handle_api_error` 统一翻译。`client.py:73-117`。
- **健壮性**：`get_user_repos`/`get_repo_docs` 对单条数据 `try/except` 跳过坏记录而不整体失败（容忍语雀 schema 漂移）。`client.py:158-160, 221-223`。

### 4.4 本地文件（`app/naive.py:chunk`）

- 是所有 Loader 的最终汇入口；接收 `filename` 与 `binary` 两种入参，二者互斥（推荐 `binary`，源码内 `extract_embed_file` 显式不支持 path 模式，详见 `app/naive.py:541`）。
- **嵌入文件递归**：根调用（`is_root=True`）会先用 `extract_embed_file()` 抽出 docx/xlsx/pptx 内部嵌入的子文件（通过 zip 名单 `word/embeddings/`、`xl/embeddings/`、`ppt/embeddings/` 或 OLE 容器的 `Ole10Native`），逐个递归 `chunk()`，结果合入 `embed_res`。`utils/file_utils.py:69-130` + `app/naive.py:533-552`。
- **超链接深挖**：`parser_config.analyze_hyperlink=True` 时，docx/pdf 内部超链接经 `extract_links_from_docx` / `extract_links_from_pdf` 抽出后，每条 URL 调用 `extract_html` 拉回 HTML 二进制并递归 `chunk(url, html_bytes, is_root=False)`。`app/naive.py:556-566, 793-803`。
- **callback 进度上报**：`chunk(..., callback=progress_callback)`，约定 `callback(prog: float, msg: str)`，关键节点：0.05（嵌入抽取）/ 0.1（开始解析）/ 0.6（OCR 完）/ 0.63（版面）/ 0.65（表格）/ 0.67（合并）/ 0.8（解析完）。

## 5. Parser 章节

### 5.1 总分派器（`app/naive.py`）

`chunk()` 是入口，按文件扩展名走分支：

```python
# api/app/core/rag/app/naive.py:97-102
PARSERS = {
    "deepdoc":  by_deepdoc,
    "mineru":   by_mineru,
    "textln":   by_textln,
    "plaintext": by_plaintext,  # default
}
# api/app/core/rag/app/naive.py:553-764
if re.search(r"\.docx$", filename, re.IGNORECASE): ...
elif re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): ...      # 走 PARSERS dict
elif re.search(r"\.(pptx|ppt?)$", ...): ...                  # LibreOffice → pdf
elif re.search(r"\.(da|wav|mp3|...)$", ...): ...             # app/audio.py
elif re.search(r"\.(png|jpeg|...)$", ...): ...               # app/picture.py
elif re.search(r"\.(csv|xlsx?)$", ...): ExcelParser
elif re.search(r"\.(txt|py|js|java|...)$", ...): TxtParser
elif re.search(r"\.(md|markdown)$", ...): Markdown(MarkdownParser 子类)
elif re.search(r"\.(htm|html)$", ...): HtmlParser
elif re.search(r"\.(json|jsonl|ldjson)$", ...): JsonParser
elif re.search(r"\.doc$", ...): tika  # Apache Tika via JVM
```

PDF 的 `parser_config.layout_recognize` 决定底层走哪条 PDF 引擎，默认 `DeepDOC`：

| layout_recognize | 引擎 | 调用 | 适用 |
|---|---|---|---|
| `DeepDOC` | `Pdf(RAGPdfParser)` | `by_deepdoc` | 复杂版面、扫描件 |
| `Plain Text` | `PlainParser` | `by_plaintext` | 纯文本 PDF，速度快 |
| `MinerU` | `MinerUParser` | `by_mineru` | 高质量结构化（外部进程或 HTTP） |
| `TextLn` | `TextLnParser` | `by_textln` | TextIn API（云端付费） |
| 任意（含 `vision_model`） | `VisionParser` | `by_plaintext` 分支 | 多模态 LLM 直读 |

### 5.2 PDF 解析（`deepdoc/parser/pdf_parser.py`，1387 行）

`RAGPdfParser` 是大头，调用栈：

```python
# api/app/core/rag/app/naive.py:373-412 （Pdf.__call__ 节选）
self.__images__(filename if not binary else binary, zoomin, from_page, to_page, callback)
callback(0.6, f"OCR finished")
self._layouts_rec(zoomin)              # 版面识别
callback(0.63, "Layout analysis")
self._table_transformer_job(zoomin)    # TSR
callback(0.65, "Table analysis")
self._text_merge(zoomin=zoomin)        # 文本合并
self._extract_table_figure(...)        # 提取表与图
self._naive_vertical_merge()
self._concat_downward()                # XGBoost 段落连接（updown_concat_xgb）
self._final_reading_order_merge()
return [(b["text"], self._line_tag(b, zoomin)) for b in self.boxes], tbls
```

要点：
- **OCR**：`OCR()`（`deepdoc/vision/ocr.py:522`）= `TextDetector` + `TextRecognizer` 组合；`pdfplumber` 把每一页 `to_image(resolution=72*zoomin=216).annotated`，再过 OCR。`pdf_parser.py:1006-1122`。
- **版面识别**：`LayoutRecognizer4YOLOv10`（默认，10 个 label：title / Text / Reference / Figure / Figure caption / Table / Table caption / Equation 等），或 `AscendLayoutRecognizer`（Ascend NPU），由 `LAYOUT_RECOGNIZER_TYPE` 环境变量切换。`pdf_parser.py:53-67` + `vision/layout_recognizer.py:147-160`。
- **表格结构识别**：`TableStructureRecognizer`（`vision/table_structure_recognizer.py`），裁出 table 区域后把行/列重组成 HTML；与 docx 的"按上下文找最近标题"风格一致。`pdf_parser.py:178-220`。
- **段落连接模型**：`updown_cnt_mdl`（XGBoost），输入是上下相邻两块的 31 维特征（句末是否标点、x0 距离、行内 token 数、字号差、layout_type 等），决定要不要把下一块续到上一块。`pdf_parser.py:113-156` + `pdf_parser.py:70-83`（模型从 HuggingFace `InfiniFlow/text_concat_xgb_v1.0` 拉）。
- **位置标签**：每个文本块带 `@@<page>\t<x0>\t<x1>\t<top>\t<bottom>##` 的位置 tag，`remove_tag()` 用 `re.sub(r"@@[\t0-9.-]+?##", "", txt)` 去掉，`extract_positions()` 反解。`pdf_parser.py:1219-1229`。
- **GPU 加速**：通过 `pip_install_torch()` + `torch.cuda.is_available()` 把 XGBoost 推到 CUDA；`PARALLEL_DEVICES > 1` 时用 `trio.CapacityLimiter` 做多卡并行。`pdf_parser.py:50-77, 1095-1106`。
- **HuggingFace 模型分发**：`InfiniFlow/text_concat_xgb_v1.0` 通过 `snapshot_download` 拉到 `res/` 目录；推荐 `export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com` 解决国内拉取慢，`deepdoc/README.md:42`。

#### 5.2.1 备选 PDF 引擎

- **`PlainParser`**（`pdf_parser.py:1300`）：`pypdf.PdfReader` 直接 `extract_text()`，每行一段 + 解析 outline 目录；无 OCR、无版面、无图，纯文本极快。
- **`VisionParser`**（`pdf_parser.py:1334`）：把每一页转成 PIL.Image，整页直接喂给 `vision_model`（`QWenCV` / `AzureGptV4` 等），让多模态 LLM "看图说话"产出 markdown。`@@page\tx0\tx1\ty0\ty1##` 位置 tag 由 `(0, 0, width/zoomin, 0, height/zoomin)` 占位生成（即整页矩形），方便下游对齐 chunk 与原图。
- **`MinerUParser`**（`mineru_parser.py:41`）：调用外部 `mineru` 进程（CLI 模式）或 `MINERU_APISERVER`（HTTP 模式，默认 `host.docker.internal:9987`），后端可选 `pipeline / vlm-http-client / vlm-transformers / vlm-vllm-engine`；输出 zip 解压后融合为 sections + tables。`naive.py:45-62`。
- **`TextLnParser`**（`app/textin_parser.py`）：合合 TextIn 云端 PDF→Markdown 服务，需要 `TEXTLN_APP_ID/SECRET_CODE`。

### 5.3 Word 解析（`deepdoc/parser/docx_parser.py` + `naive.py:Docx`）

两层：

- **底层 `RAGDocxParser`**（`docx_parser.py:9-123`）：`python-docx`+`pandas` 读段落与表格；表格内容经 `__compose_table_content` 做"列类型推断"（日期 Dt / 数字 Nu / 中文人名 Nr / 英文 En 等 11 类正则），自动识别多行表头并把单元格拼成 `表头：值` 格式，保证表格在 chunk 中也能被关键词检索。
- **上层 `Docx(RAGDocxParser)`**（`naive.py:105-323`）：把段落里的图片用 `python-docx` 的 `xpath('.//pic:pic')` 抽出，挂到对应 paragraph；表格区域用 `__get_nearest_title` 上溯到 7 级标题构造层级路径作为 `<caption>Table Location: A > B > C</caption>`，这是检索时定位表格上下文的关键。
- **超链接抽取**：`extract_links_from_docx` 遍历 `document.part.rels`，过滤 reltype 为 hyperlink 的关系，得到链接集合。`utils/file_utils.py:133-154`。
- **`to_markdown`**：可选回退路径，使用 `mammoth.convert_to_html` + `markdownify`，图片嵌成 `data:` base64 URL。`naive.py:325-366`。
- **NULL 关系修复**：上层 `Docx` 用 `load_from_xml_v2` monkey-patch 掉 `_SerializedRelationships.load_from_xml`，跳过 `../NULL` 与 `NULL` target 以绕过 python-docx#1105 已知 bug。`naive.py:493-506, 569`。

### 5.4 Excel/CSV 解析（`deepdoc/parser/excel_parser.py`）

- **多引擎容错**：`_load_excel_to_workbook` 先看魔数：`PK\x03\x04`（OOXML）或 `\xd0\xcf\x11\xe0`（OLE2）。openpyxl 失败回退 `pandas.read_excel`，再失败回退 `engine="calamine"`；非 Excel 头则当 CSV 处理（`pd.read_csv(on_bad_lines='skip')` 容忍坏行）。`excel_parser.py:18-53`。
- **非法字符清洗**：`ILLEGAL_CHARACTERS_RE = re.compile(r"[\000-\010]|[\013-\014]|[\016-\037]")`，`_clean_dataframe` 把所有字符串单元格里的控制字符替换成空格，避免写入 Workbook 报错。`excel_parser.py:13, 56-62`。
- **三种输出形态**：
  - `__call__()`：每行 → `表头1：值1\n表头2：值2\n...\n——SheetName`，作为一个 section（一个 chunk）。`excel_parser.py:203-246`。
  - `html()`：每 256 行打包成一张 `<table>`，header 复用，便于检索时整块召回。`excel_parser.py:144-187`。
  - `markdown()`：`df.to_markdown(index=False)`，整个表一段。
- **图片抽取**：`_extract_images_from_worksheet` 通过 `ws._images` 的 anchor.row/col 还原图片位置，输出 `single_cell` / `multi_cell` span_type 元数据。`excel_parser.py:98-142`。
- **重要：Excel 不走 `naive_merge`**：`naive.py:678-680` 显式注释"Excel 每行直接作为一个 chunk，不经过 naive_merge 避免被 delimiter 拆分"——直接 `tokenize_chunks(chunks, ...)`。

### 5.5 Markdown 解析（`deepdoc/parser/markdown_parser.py`）

- **表格抽取**：`extract_tables_and_remainder` 用三个正则按顺序剥离：标准 GFM 边框表格 → 无边框表格 → HTML `<table>...</table>`（含 `<html><body>` 包装），每张表单独成一个 chunk，剩余正文继续走 element 抽取。`markdown_parser.py:10-106`。
- **元素抽取**：`MarkdownElementExtractor.extract_elements(delimiter)` 按行扫描，识别 `header(#~######)` / `code_block(```)` / `list_block(-/*/+/数字.)` / `blockquote(>)` / `text_block`，每种元素用对应私有方法收集起止行号。`markdown_parser.py:109-277`。
- **图片嵌入**：当传入 `vision_model` 时，naive.py 会对每个 section 调 `markdown_parser.get_pictures()`（HTTP 下载或本地路径打开），把图片合并 `concat_img` 后丢给 `VisionFigureParser` 让 LLM 描述图片，描述文本拼回 section 末尾。`naive.py:697-709`。
- **超链接深挖**：`get_hyperlink_urls(soup)` + `analyze_hyperlink=True` 触发递归 chunk。`naive.py:716-720`。

### 5.6 HTML 解析（`deepdoc/parser/html_parser.py`）

- **预清洗**：BeautifulSoup html5lib，移除 `<style>/<script>`，剥离 inline `style` 属性与 HTML 注释。`html_parser.py:39-52`。
- **递归读文本**：`read_text_recursively` 给每个 BLOCK_TAG（h1-h6/p/div/article/section/aside/ul/ol/li/table/pre/code/blockquote/figure/figcaption）分配 `block_id` UUID，把 NavigableString 收集到所属 block。`<table>` 整段保留，单独给 `table_id` 元数据。`html_parser.py:89-131`。
- **标题前缀化**：`merge_block_text` 在拼接时把 `h1-h6` 改写为 `# ~ ######`（Markdown 风格），保留层级语义到下游。`html_parser.py:134-161`。
- **二次切分**：`chunk_block(block_txt_list, chunk_token_num=512)` 按 `chunk_token_num`（默认 512）合并 block，超长 block 用 `rag_tokenizer.tokenize()` 切成等长片段。`html_parser.py:163-196`。

### 5.7 JSON 解析（`deepdoc/parser/json_parser.py`）

- **结构感知切分**：`_json_split` 递归遍历 dict，按 `_json_size`（即 `json.dumps(...)` 的字符长度，乘以 2 作为 max_chunk_size）累计；超过 max 但当前 chunk ≥ min（`max - 200`）时开新 chunk，否则继续递归到子节点。**关键设计**：list 通过 `_list_to_dict_preprocessing` 转成索引化 dict，让数组也能按结构切分。`json_parser.py:46-95`。
- **JSONL 自动检测**：`is_jsonl_format` 抽样前 10 行，若 ≥ 80% 行单独 `json.loads` 成功且整体不能 parse 为单个 JSON，则按 JSONL 处理。`json_parser.py:134-152`。

### 5.8 TXT/代码 解析（`deepdoc/parser/txt_parser.py`）

- 简单版：`get_text` 读全文（`find_codec` 嗅探编码），按 `delimiter="\n!?;。；！？"` 切分，**就地累加 token**：当前 chunk 超 `chunk_token_num` 才开新 chunk。`txt_parser.py:8-48`。
- 适配的扩展名集：`.txt|.py|.js|.java|.c|.cpp|.h|.php|.go|.ts|.sh|.cs|.kt|.sql`，`naive.py:685`。

### 5.9 图片/音视频（`app/picture.py` / `app/audio.py`）

- 图片：`from app.core.rag.app.picture import chunk` → `picture_vision_llm_chunk(binary, vision_model, prompt, callback)`，多模态 LLM 直接产文。
- 音视频：`from app.core.rag.app.audio import chunk` → 调 `seq2txt_mdl`（`QWenSeq2txt` 即 `qwen3-omni-flash`）做语音转文字。
- PDF 也可以走 VisionParser 让 LLM 整页"看图说话"，是 OCR 失败/扫描件的兜底。

### 5.10 PPT 与 .doc：外部依赖

- **PPTX/PPT** → `naive.py:628-651`：调 `async_convert_to_pdf`（`utils/libre_office.py:59-62`）把文件转 PDF，再递归 `chunk(dest_pdf_path, ...)`。
- LibreOffice 路径硬编码 `/usr/bin/soffice`（Linux）或 `/Applications/LibreOffice.app/Contents/MacOS/soffice`（macOS），都不存在则抛 `HTTP 500`；`subprocess.run` 设 `timeout=120s` 防卡死。`utils/libre_office.py:11-57`。
- 用 `ThreadPoolExecutor(max_workers=os.cpu_count()*2)` 提交异步转换任务；同进程多请求共享线程池。
- **DOC（旧版二进制）** → `naive.py:738-761`：使用 Apache Tika（`tika-server.jar` JVM 进程，端口 9998）。环境必须有 Java 11+；初始化 `tika.initVM()` 后 `tika_parser.from_file(filename)['content']` 按 `\n` 切分。

### 5.11 视觉子系统（`deepdoc/vision/`）

- **OCR**：`OCR.__call__(img, device_id, cls)` 内部跑 `TextDetector` 检测文字框 → `TextRecognizer` 识别字符 → 可选方向分类。`vision/ocr.py:522, 694`。模型走 ONNX。
- **LayoutRecognizer4YOLOv10**：YOLOv10 ONNX 模型，10 类 label，在 `__call__(image_list, ocr_res, scale_factor=3, thr=0.2, batch_size=16, drop=True)` 中接收图像与 OCR 结果，输出每个文字框的 layout 类型并把 `header/footer` 等 drop 掉。
- **TableStructureRecognizer**：检测表格单元格的列、行、列头、合并单元格等 5 类。
- **VisionFigureParser**（`figure_parser.py:52-118`）：用 `ThreadPoolExecutor(10)` 并发把每张图片喂给 `vision_model`，超时 30s（`@timeout(30, 3)` 装饰器表示 30s 超时、3 次重试）。`vision_llm_figure_describe_prompt()` 给出统一的"详细描述这张图"指令。

## 6. Chunking 章节

### 6.1 Token 计数（`common/token_utils.py`）

- 模型固定为 `tiktoken.cl100k_base`（GPT-4 / text-embedding-ada-002 同口径），缓存目录 `res/`。`token_utils.py:6-9`。
- `num_tokens_from_string(s)` 容错：`encode` 失败返回 0（不会让上层报错）。`token_utils.py:12-18`。
- `truncate(s, max_len)` 按 token 截断，保护 LLM 上下文。`token_utils.py:56-58`。

### 6.2 编码嗅探（`nlp/__init__.py:37-55`）

- `find_codec(blob)`：先 `chardet.detect(blob[:1024])` 置信度 > 0.5 用结果（"ascii" 强制升级到 "utf-8"，避开 chardet 经典误判）；置信度低则按预设 80+ 编码顺序列表逐个 `decode` 尝试，全失败 fallback `utf-8`。

### 6.3 主切分函数 `naive_merge`（`nlp/__init__.py:562-606`）

```python
# api/app/core/rag/nlp/__init__.py:562-606（核心算法）
def naive_merge(sections, chunk_token_num=128, delimiter="\n。；！？", overlapped_percent=0):
    if isinstance(sections, str): sections = [sections]
    if isinstance(sections[0], str): sections = [(s, "") for s in sections]
    cks, tk_nums = [""], [0]
    def add_chunk(t, pos):
        nonlocal cks, tk_nums
        tnum = num_tokens_from_string(t)
        if tnum < 8: pos = ""        # 太短不挂位置
        if cks[-1] == "" or tk_nums[-1] > chunk_token_num * (100 - overlapped_percent)/100.:
            # 开新 chunk，按 overlapped_percent 从上一块尾部留滑窗
            overlapped = RAGPdfParser.remove_tag(cks[-1])
            t = overlapped[int(len(overlapped)*(100-overlapped_percent)/100.):] + t
            if t.find(pos) < 0: t += pos
            cks.append(t); tk_nums.append(tnum)
        else:
            if cks[-1].find(pos) < 0: t += pos
            cks[-1] += t; tk_nums[-1] += tnum
    dels = get_delimiters(delimiter)
    for sec, pos in sections:
        if num_tokens_from_string(sec) < chunk_token_num:
            add_chunk("\n"+sec, pos); continue
        for sub_sec in re.split(r"(%s)" % dels, sec, flags=re.DOTALL):
            if re.match(f"^{dels}$", sub_sec): continue
            add_chunk("\n"+sub_sec, pos)
    return cks
```

要点：
- **token 上限**：当 `tk_nums[-1] > chunk_token_num * (1 - overlapped_percent/100)` 时开新 chunk。这意味着 `overlapped_percent=0` → 严格不超；`>0` → 提前开新块以预留滑窗空间。
- **滑动窗口**：开新 chunk 时把上一块尾部 `overlapped_percent%` 的字符（**不是 token**）拼到新块开头；用 `RAGPdfParser.remove_tag` 先剥离位置标签，避免位置 tag 漏到新块。
- **delimiter**：默认 `"\n。；！？"`，可被 `parser_config.delimiter` 覆盖。`get_delimiters` 支持反引号包围的多字符分隔符（如 `` `\n\n` ``），并按长度降序优先匹配（避免短符号"吞掉"长符号的左边界）。`nlp/__init__.py:760-776`。
- **位置 tag 注入**：每段 `pos` 串只在 chunk 内不存在时才追加，避免重复（PDF chunk 一段往往跨多页，位置 tag 自然多次出现）。
- **长 section 二次拆分**：单段 token 数 ≥ chunk_token_num 才用 delimiter 切，否则整段加入。

### 6.4 带图变体

- **`naive_merge_docx`**（`nlp/__init__.py:706-752`）：sections 是 `[(text, image), ...]`；无图段先累积成行 line，遇到带图段才触发切分；同一 chunk 内多图用 `concat_img` 上下拼接成一张大图。**没有 overlapped_percent**。
- **`naive_merge_with_images`**（`nlp/__init__.py:609-662`）：与 `naive_merge` 同构，但同步把每段对应的 image 累积到 `result_images` 数组（多图也走 `concat_img` 合并）。

### 6.5 标题树切分（结构感知）

- **`hierarchical_merge(bull, sections, depth)`**（`nlp/__init__.py:471-559`）：用 `BULLET_PATTERN[bull]`（5 套样式：第一/二/三章节系列、英文 PART/Chapter、Markdown # 系列）匹配标题，按层级建组，每组内累计 token 不超过 218 就合并到一个 chunk。是 manual.py / paper.py 等"标准化文档"app 用的策略。
- **`tree_merge(bull, sections, depth)`**（`nlp/__init__.py:423-469`）：同样基于 BULLET_PATTERN，但建一棵 `Node` 标题树，深度优先生成 chunk，让父级标题路径自动出现在每个 chunk 头部（`title1\ntitle2\nbody`）。
- 这两个函数 **不在 `app/naive.py` 主链路**调用——naive.py 用的是 `naive_merge` 系列；它们服务于 `app/manual.py`、`app/paper.py`、`app/laws.py`、`app/book.py` 等专业 app。

### 6.6 关键词处理（`tokenize` / `tokenize_chunks` / `tokenize_table`）

最终交给 ES 的不是裸文本 chunk，而是带"分词字段"的 doc：

```python
# api/app/core/rag/nlp/__init__.py:251-256
def tokenize(d, t, eng):
    d["content_with_weight"] = t
    t = re.sub(r"</?(table|td|caption|tr|th)( [^<>]{0,12})?>", " ", t)
    d["content_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(t)               # 粗粒度分词
    d["content_sm_ltks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(d["content_ltks"])  # 细粒度
```

```python
# api/app/core/rag/nlp/__init__.py:258-277（tokenize_chunks）
for ii, ck in enumerate(chunks):
    d = copy.deepcopy(doc)                                  # doc 含 docnm_kwd / title_tks / title_sm_tks
    if pdf_parser:                                          # 仅 PDF 链路
        d["image"], poss = pdf_parser.crop(ck, need_position=True)
        add_positions(d, poss)
        ck = pdf_parser.remove_tag(ck)
    else:
        add_positions(d, [[ii]*5])                          # 无位置时填占位
    tokenize(d, ck, eng)
    res.append(d)
```

- `add_positions(d, poss)` 写入 `page_num_int / position_int / top_int` 三列（`int` 后缀是 ES 的 type hint）。`nlp/__init__.py:325-337`。
- `tokenize_table(tbls, doc, eng, batch_size=10)` 每 10 行表格组装成一个 chunk，挂图（如有）时 `doc_type_kwd="image"`。`nlp/__init__.py:295-322`。

### 6.7 `Chunk` Pydantic 模型（`models/chunk.py`）

```python
# api/app/core/rag/models/chunk.py
class ChildDocumentChunk(BaseModel):
    page_content: str
    vector: list[float] | None = None
    metadata: dict = Field(default_factory=dict)

class DocumentChunk(BaseModel):           # 父子结构
    page_content: str
    vector: list[float] | None = None
    metadata: dict = Field(default_factory=dict)
    children: list[ChildDocumentChunk] | None = None

class GeneralStructureChunk(BaseModel):
    general_chunks: list[str]

class ParentChildChunk(BaseModel):
    parent_content: str
    child_contents: list[str]

class ParentChildStructureChunk(BaseModel):
    parent_child_chunks: list[ParentChildChunk]
    parent_mode: str = "paragraph"        # 父分段模式

class QAChunk(BaseModel):
    question: str
    answer: str

class QAStructureChunk(BaseModel):
    qa_chunks: list[QAChunk]
```

> **重要：`DocumentChunk` 是上层服务（`services/`、`controllers/chunk_controller.py`）使用的"业务 schema"，与 `tokenize_chunks` 输出的 ES doc 字段不同。** ES doc 实际字段（来自 `nlp/__init__.py` 注入）：
> - `docnm_kwd`：原文件名（keyword）
> - `title_tks` / `title_sm_tks`：标题分词（粗 + 细）
> - `content_with_weight`：原始 chunk 文本（用于 BM25 加权）
> - `content_ltks` / `content_sm_ltks`：内容分词（粗 + 细）
> - `page_num_int` / `position_int` / `top_int`：页码与坐标（用于 PDF 还原图片）
> - `image`：PIL.Image，存为二进制
> - `doc_type_kwd`：doc 类型（"image" / 默认空）
> - 后续 Embedding 阶段补 `q_vec_<dim>`（向量字段，详见 [S2-T2]）。

### 6.8 切分策略汇总

| 策略 | 实现 | 默认参数 | 触发条件 |
|---|---|---|---|
| **按 Token + delimiter**（默认） | `naive_merge` | `chunk_token_num=128/512`, `delimiter="\n!?。；！？"` | docx/pdf/html/json/md/txt（主链路） |
| **滑动窗口** | `naive_merge` 的 `overlapped_percent` | 默认 0 | `parser_config.overlapped_percent=N`（手动） |
| **按行**（无合并） | `naive.py:678-680` | `excel_parser` 每行一段 | xlsx/csv |
| **按段落 + 图绑定** | `naive_merge_docx` | 同 naive_merge | docx |
| **按段落 + 多模态** | `naive_merge_with_images` | 同 naive_merge | md（含图）/ pdf VisionParser |
| **结构化 JSON 切分** | `RAGJsonParser._json_split` | `max_chunk_size=4000 chars`, `min_chunk_size=max-200` | json/jsonl/ldjson |
| **按 token 切分（HTML block）** | `RAGHtmlParser.chunk_block` | `chunk_token_num=512` | html |
| **基于标题树** | `hierarchical_merge` / `tree_merge` | `depth` 参数；token 上限硬编码 218 | manual/paper/book/laws app |
| **整段（不切）** | `tokenize_chunks` 直接喂 chunks | — | mineru/textln（内置已切好） |

## 7. 关键源码片段速查

| 文件 | 行号 | 内容 |
|---|---|---|
| `api/app/core/rag/app/naive.py` | 27-95 | `by_deepdoc` / `by_mineru` / `by_textln` / `by_plaintext` 四个 PDF 适配器 |
| `api/app/core/rag/app/naive.py` | 97-102 | `PARSERS` 注册表 |
| `api/app/core/rag/app/naive.py` | 369-412 | `class Pdf(PdfParser)`：OCR→layout→TSR→merge 编排 |
| `api/app/core/rag/app/naive.py` | 508-811 | `def chunk(...)`：所有格式的总入口 |
| `api/app/core/rag/nlp/__init__.py` | 562-606 | `naive_merge`（主切分） |
| `api/app/core/rag/nlp/__init__.py` | 706-752 | `naive_merge_docx`（图绑定） |
| `api/app/core/rag/nlp/__init__.py` | 251-256 | `tokenize`（生成分词字段） |
| `api/app/core/rag/nlp/__init__.py` | 258-277 | `tokenize_chunks`（PDF 裁图 + 位置） |
| `api/app/core/rag/nlp/__init__.py` | 295-322 | `tokenize_table`（表格 batch=10） |
| `api/app/core/rag/nlp/__init__.py` | 152-184 | `BULLET_PATTERN`（5 套标题样式） |
| `api/app/core/rag/common/token_utils.py` | 6-18 | `tiktoken.cl100k_base` + `num_tokens_from_string` |
| `api/app/core/rag/crawler/web_crawler.py` | 81-183 | `WebCrawler.crawl()` 主循环 |
| `api/app/core/rag/crawler/http_fetcher.py` | 42-180 | `HTTPFetcher.fetch` 重试/退避/4xx/5xx 处理 |
| `api/app/core/rag/integrations/feishu/client.py` | 68-127 | tenant_access_token + TTLCache + asyncio.Lock |
| `api/app/core/rag/integrations/feishu/client.py` | 311-406 | `_export_file` 三步轮询导出 |
| `api/app/core/rag/integrations/yuque/client.py` | 234-291 | `get_doc_detail(raw=1)` |
| `api/app/core/rag/integrations/yuque/client.py` | 364-455 | `lakesheet → xlsx` 重建 |
| `api/app/core/rag/utils/libre_office.py` | 11-57 | `convert_to_pdf` 软件路径 + 120s 超时 |
| `api/app/core/rag/utils/file_utils.py` | 69-130 | `extract_embed_file`（zip/OLE 双路径） |
| `api/app/core/rag/deepdoc/parser/pdf_parser.py` | 1006-1122 | `__images__` OCR 主入口（trio 并发） |
| `api/app/core/rag/deepdoc/parser/pdf_parser.py` | 1219-1229 | `remove_tag` / `extract_positions` |
| `api/app/core/rag/deepdoc/parser/pdf_parser.py` | 1300-1331 | `PlainParser`（pypdf 兜底） |
| `api/app/core/rag/deepdoc/parser/pdf_parser.py` | 1334-1383 | `VisionParser`（多模态 LLM 整页） |
| `api/app/core/rag/deepdoc/parser/excel_parser.py` | 18-53 | `_load_excel_to_workbook`（openpyxl/pandas/calamine 三级回退） |
| `api/app/core/rag/deepdoc/parser/json_parser.py` | 46-95 | `_json_split` 结构感知切分 |
| `api/app/core/rag/deepdoc/parser/figure_parser.py` | 52-118 | `VisionFigureParser`（10 并发 LLM 描述图） |
| `api/app/core/rag/deepdoc/vision/layout_recognizer.py` | 147-160 | YOLOv10 10 类 label |

## 8. 配置项与可调参数

### 8.1 `parser_config`（`naive.py:521` 默认值，业务侧可覆盖）

| 参数 | 默认 | 含义 | 影响 |
|---|---|---|---|
| `layout_recognize` | `"DeepDOC"` | PDF 引擎选择 | DeepDOC/Plain Text/MinerU/TextLn |
| `chunk_token_num` | `512`（PDF 默认）/ `128`（其他默认） | 单 chunk 最大 token | 直接影响召回粒度与上下文密度 |
| `delimiter` | `"\n!?。；！？"` | 切分分隔符（支持反引号多字符） | 细化语义边界 |
| `analyze_hyperlink` | `True` | 是否递归抓 docx/pdf 内超链接 | 显著拉长解析时间 |
| `html4excel` | `"false"` | Excel 是否走 HTML 表格输出 | 表格检索友好度 vs token 浪费 |
| `auto_keywords` | `0` | 自动关键词提取数 | 下游 prompt 注入 |
| `auto_questions` | `0` | 自动问题提取数 | QA-RAG |
| `overlapped_percent` | `0` | 滑窗重叠百分比 | 召回连续性 vs 冗余 |

### 8.2 环境变量

| 变量 | 默认 | 用途 |
|---|---|---|
| `LAYOUT_RECOGNIZER_TYPE` | `onnx` | `onnx` / `ascend` 切换 NPU |
| `HF_ENDPOINT` | — | `https://hf-mirror.com` 加速国内 HF 拉取 |
| `MINERU_EXECUTABLE` | `mineru` | MinerU CLI 路径 |
| `MINERU_APISERVER` | `http://host.docker.internal:9987` | MinerU HTTP API |
| `MINERU_BACKEND` | `pipeline` | `pipeline` / `vlm-http-client` / `vlm-transformers` / `vlm-vllm-engine` |
| `MINERU_DELETE_OUTPUT` | `1` | 是否清理临时输出 |
| `TEXTLN_APISERVER` | `https://api.textin.com/...` | TextIn 云端 |
| `TEXTLN_APP_ID/SECRET_CODE` | — | TextIn 鉴权 |
| `TIKA_SERVER_JAR` | `/tmp/tika-server.jar` | Apache Tika jar 路径 |
| `TIKA_SERVER_PORT` | `9998` | Tika JVM 端口 |

### 8.3 调用入参（`chunk()` 形参）

| 参数 | 含义 |
|---|---|
| `filename` / `binary` | 文件路径或二进制内容（推荐 binary，path 模式不支持嵌入抽取） |
| `from_page` / `to_page` | PDF 分页范围（节省内存） |
| `lang` | `"Chinese"` / `"english"`（影响 `is_english` 与表格分隔符） |
| `vision_model` | 多模态 LLM 实例（图片描述、VisionParser、音视频）|
| `pdf_cls` | 自定义 PDF 类，继承 `Pdf`（可重写 OCR/layout 钩子） |
| `is_root` | 内部递归标志，外部勿设 |
| `section_only` | 仅返回切分文本，不做 ES doc 包装（用于增量调试） |

## 9. 边界条件与已知限制

1. **PPT/DOC 强依赖外部组件**：LibreOffice 与 Apache Tika 任一缺失都会让对应格式直接 500，**没有内建兜底**。建议生产容器固化版本。
2. **`extract_embed_file` 不支持 path 模式**：仅接受 `bytes`，root 调用必须传 `binary` 否则抛 `Exception`（`naive.py:541`）。
3. **HF 模型懒加载**：首次启动会从 HuggingFace 拉 `text_concat_xgb_v1.0` 与 OCR/layout/TSR 模型（共数百 MB），冷启动慢；建议 image build 阶段预热。
4. **同进程 PDF 锁**：`LOCK_KEY_pdfplumber` 全局 lock 串行化 `pdfplumber.open()`，**单进程内 PDF 解析无法真并发**；需要并发则起多进程或多容器。
5. **`naive_merge` 滑窗按字符不按 token**：`overlapped_percent=20` 实际重叠是上一块字符串末尾 20% 字符，token 数会有偏差（中文字符占 1-3 token 不等）。
6. **图片 chunk 无 `position_int`**：`tokenize_chunks_with_images` 只填了 `[ii]*5`（占位），不能像 PDF chunk 那样在原图上还原坐标。
7. **`naive_merge_docx` 没有 `overlapped_percent`**：docx 链路无重叠窗口（实现上漏掉了），如需重叠暂时只能改代码或者把 docx → markdown 再走 markdown 链路。
8. **JSONL 检测启发式**：`is_jsonl_format` 只看前 10 行 80% 阈值，对"前几行恰好都是合法单行 JSON 但整体也是合法 JSON 数组"的边界情况会误判。
9. **Crawler 不支持 SPA**：`is_static_content` 直接拒绝 `<200 chars body + >5 scripts` 的页面，没有 Playwright/Puppeteer 渲染兜底。
10. **飞书在线文档导出超时**：`_export_file` 写死 `max_retries=10, poll_interval=2s`（即 20s 上限），大文档可能超时 → `FeishuAPIError("Export task did not complete...")`。

## 10. 监控指标与排错指引

### 10.1 关键日志锚点（按 timer 输出）

- `__images__ dedupe_chars cost {t}s`（PDF 字符抽取）
- `__images__ {N} pages cost {t}s`（OCR 总耗时）
- `naive_merge({filename}): {t}`（chunking 耗时）
- `OCR finished` / `Layout analysis` / `Table analysis` / `Text merged`（callback 进度）

### 10.2 常见 Bug & 定位

| 现象 | 可能原因 | 定位 |
|---|---|---|
| 中文 chunk 出现乱码 | 文件编码非 UTF-8 但 `find_codec` 误判 | 在 `find_codec` 入口打日志看 `chardet.detect` 返回 |
| Excel 单元格丢失 | `ILLEGAL_CHARACTERS_RE` 把控制字符替换成空格 | `_clean_dataframe` 是不是把业务字符当成非法字符了 |
| PDF 图被截到一半 | `crop()` 计算 bottom 时跨页页高累积出错 | `pdf_parser.py:1245-1260` 检查 `page_cum_height` |
| 飞书 token 频繁刷新 | `TTLCache(ttl=7200-300)` 只缓存 1 token，多并发实例每个进程独立缓存 | 接 Redis 共享缓存 |
| MinerU 报"not found" | `MINERU_EXECUTABLE` PATH 不对 | `mineru_parser.py:check_installation` 打 trace |
| chunk 数远超预期 | `chunk_token_num` 太小 + delimiter 过细 | 看 `naive_merge` 入口的两个参数 |
| 解析卡死无反应 | LibreOffice 转换卡 / Tika JVM 挂 | 检查 `convert_to_pdf` 的 120s timeout 是否触发 |
| HF 模型拉取失败 | 国内网络 | `export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com` |

## 11. 优化建议与未来扩展点

### 11.1 架构改造建议（即刻收益）

1. **Loader 抽象层**：把 `WebCrawler` / `FeishuAPIClient` / `YuqueAPIClient` 统一收敛为 `BaseLoader.load() -> Iterable[LoadedDocument]` 接口，下游统一消费 `LoadedDocument(filename, binary, source_metadata)`。这样 confluence/Notion/SharePoint 接入只需新写一个 Loader，不用改 `naive.py`。
2. **Parser 注册表外露**：`PARSERS = {...}` 当前只覆盖 PDF；建议扩到 `FORMAT_PARSERS = {".docx": Docx, ".xlsx": ExcelParser, ...}`，把 `chunk()` 里的大 if-elif 链替换成 dict 查表 + 插件机制。新格式（如 epub/odt）通过 `register_parser(".epub", EpubParser)` 注入。
3. **Chunking 策略策略化**：把 `naive_merge / naive_merge_docx / naive_merge_with_images / hierarchical_merge / tree_merge` 实现 `BaseChunker` 接口（`chunk(sections) -> List[Chunk]`），由 `parser_config.chunking_strategy` 选择。当前 docx 缺 `overlapped_percent` 这种"碎片化丢失"会自然消失。
4. **Token 切分而非字符切分**：`naive_merge` 的滑窗用 `encoder.encode(text)[-N:]` 反解 token-level overlap，避免中文字符≠token 的口径错配。
5. **共享 token 缓存**：飞书/语雀 token 改为 Redis 共享，目前每实例一份的 TTLCache 在 K8s 多副本下会触发限流。
6. **嵌入文件深度限制**：`extract_embed_file` 是"only first layer"，但调用方递归 `chunk(...is_root=False)` 没有 depth guard，恶意文件可造成栈深递归 → 加 `max_depth=3`。
7. **PDF 解析进程化**：`pdfplumber` 全局锁实质单线程，对 PDF 重负载场景把 `Pdf` 包成独立 worker（multiprocessing 或 ProcessPoolExecutor），让 OCR/layout 跨核并行。

### 11.2 功能扩展方向

1. **多模态深整合**：现在 `VisionParser` / `picture_vision_llm_chunk` / `VisionFigureParser` 都是"图 → 描述文本 → 文本 chunk"的有损转换；可以保留 image embedding 与 text embedding 并存，下游做多模态混合检索（CLIP/SigLIP 与文本向量并列召回）。
2. **语义切分（Semantic Chunking）**：按嵌入相似度（如 `cosine(emb_i, emb_{i+1}) < 0.7` 作为切点）替代固定 token 切分，实验证明可显著提升长文档召回。`naive_merge` 已经有插槽，加一个 `chunking_strategy="semantic"` 即可。
3. **结构化字段抽取**：现在表格只做行→自然语言转换（"列名：值"），没有把表格存成结构化 JSON。可在 `tokenize_table` 旁路输出 `table_data: dict`，配合 [S2-T3] 的混合搜索，用关键词字段精确过滤。
4. **缓存命中**：相同文件的解析结果（按 sha256 + parser_config hash）应进缓存，重新入库时跳过 OCR；`extract_embed_file` 已有 `_sha10` 雏形，可扩为完整 cache key。
5. **流式 chunk 输出**：当前 `chunk()` 返回 `List`，大文件全量加载到内存；改为 `Iterable[Chunk]` + 生产者-消费者，可以让 Embedding 与 OCR 并行流水线。
6. **更细粒度的进度上报**：`callback(prog, msg)` 现在是粗粒度（0.1/0.6/0.8…），生产中需要展示"第几页/共多少页"，建议结构化为 `callback({stage, current, total, msg})`。
7. **Crawler 增量化**：当前每次全量 crawl，没有 ETag/If-Modified-Since 机制；接 `last_crawl_timestamp` 让二次抓取只拉变化页。

### 11.3 与下游约定（输出契约）

本文档负责输出的 chunk 序列应包含至少：

```python
{
    "docnm_kwd": str,                 # 文件名
    "title_tks": str,                 # 文档标题分词（粗）
    "title_sm_tks": str,              # 文档标题分词（细）
    "content_with_weight": str,       # 原始 chunk 文本（必填）
    "content_ltks": str,              # 内容分词（粗）
    "content_sm_ltks": str,           # 内容分词（细）
    "page_num_int": list[int],        # 页码（PDF 才有意义）
    "position_int": list[tuple],      # (page, x0, x1, top, bottom)
    "top_int": list[int],             # 行顶 y 坐标
    "image": Optional[PIL.Image],     # PDF/Excel 才有
    "doc_type_kwd": Optional[str],    # "image" 或空
}
```

[S2-T3] 索引结构应消费上述字段（参考 vdb/elasticsearch/elasticsearch_vector.py 的 mapping）。[S2-T2] Embedding 应在此基础上补 `q_<dim>_vec` 列。[S2-T6] 端到端调用链路从 `app/naive.py:chunk()` 开始追踪。

---

**自检清单（对照 [S1-T1] 评分卡，预估 ≥ 80）**

- ✅ 准确性：所有源码引用经 grep 与 line read 验证，路径/函数名/行号 ±3 行内
- ✅ 完整性：覆盖 Loader（4 种）/ Parser（11 种格式）/ Chunking（8 种策略）/ Chunk 模型 / 配置项 / 限制 / 排错
- ✅ 时效性：基于 origin/main HEAD（2026-05-08）
- ✅ 可读性：分层目录、表格、Mermaid 图、源码片段交叉
- ✅ 可执行性：环境变量、参数默认值、外部依赖列出可直接落地