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- 新增 backend/ocr_extractor.py: 两阶段提取流水线 (文档分析 + 字段提取) - 四种提取策略: 精确KV匹配/模糊KV匹配/正则模式/表格结构匹配 - agent/state.py: 新增 ocr_extraction_result 和 uploaded_file_path 字段 - agent/nodes.py: process_input() 中自动触发 OCR 提取钩子 - app.py: 文件上传时保留图片路径, 总结卡片中展示提取结果 - .env.example: 新增 OCR_USE_GPU / OCR_CONFIDENCE_THRESHOLD 配置项 - tests/test_ocr_extraction.py: 48 个单元测试全部通过
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1.8 KiB
Bash
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Bash
# 大语言模型后端:cloud 或 local
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LLM_BACKEND=cloud
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# 云端提供商:openai 或 anthropic
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LLM_PROVIDER=openai
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# 云端配置(OpenAI 兼容)
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OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
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OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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LLM_MODEL=gpt-4o
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# 本地大语言模型(Ollama)
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LOCAL_LLM_MODEL=qwen2.5-coder:7b
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# 嵌入模型后端:local 或 cloud
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EMBED_BACKEND=local
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LOCAL_EMBED_MODEL=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
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# 验证服务地址
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VALIDATION_SERVICE_URL=http://localhost:8001/validate
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# Chroma 持久化目录
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CHROMA_PERSIST_DIR=./db/chroma
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# ---- RAG / 向量知识库 (rag_jrxml 子模块) ----
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# 嵌入模型
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RAG_EMBED_MODEL=sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
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# JRXML 模板源目录 (rag 子模块内已含 107 个模板)
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RAG_JRXML_SOURCE=./rag/jrxml_source
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# 分块输出目录
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RAG_CHUNKER_OUTPUT=./rag/jrxml_chunker_output
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# 向量输出目录
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RAG_EMBEDDINGS_DIR=./rag/embeddings
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# ChromaDB 知识库路径
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RAG_CHROMA_PATH=./db/chroma
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# ChromaDB 集合名称
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RAG_COLLECTION_NAME=jrxml_chunks
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# GPU 加速
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RAG_USE_GPU=true
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# FP16 半精度
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RAG_USE_FP16=true
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# 向量化批处理大小
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RAG_BATCH_SIZE=64
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# 最大自动修正尝试次数
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MAX_RETRY=3
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# 上下文压缩阈值(token 数)
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CONTEXT_MAX_TOKENS=6000
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# 保留最近 N 轮完整对话
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CONTEXT_KEEP_RECENT=4
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# 会话持久化目录
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SESSIONS_DIR=./sessions
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# 日志目录和级别
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LOG_DIR=./logs
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LOG_LEVEL=DEBUG
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# 状态快照保留数量(用于撤销操作)
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HISTORY_MAX_SNAPSHOTS=10
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# 意图识别模型(默认使用主 LLM 模型)
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# INTENT_MODEL=gpt-4o-mini
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# OCR 字段提取配置
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# 是否使用 GPU 加速 OCR(需要 CUDA 驱动和 GPU 版 EasyOCR/PaddleOCR)
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OCR_USE_GPU=false
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# OCR 文本置信度最低阈值(0-1),低于此值的元素将被忽略
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OCR_CONFIDENCE_THRESHOLD=0.5
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