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# 离线 RAG 索引构建系统 (Offline RAG Indexer)
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该模块负责 RAG 系统的阶段一：**离线索引构建**。它将外部的非结构化数据（如文档、PDF、网页等）清洗、切分并转化为向量，最终存入向量数据库中。
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## 📊 系统工作流示意图
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```mermaid
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graph TD
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A[原始文档集合 <br> PDF / Word / Markdown] --> B(文档加载器 DocumentLoader)
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B --> C{文本切分策略 Splitter}
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C -->|基础策略| D1[固定字符长度切分 <br> Recursive Split]
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C -->|进阶策略| D2[语义边界切分 <br> Semantic Chunking]
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C -->|高级策略| D3[父子文档切分 <br> Parent-Child / Auto-merging]
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D1 & D2 & D3 --> E[向量化 Embedder <br> llama.cpp: embeddinggemma]
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E --> F[(Qdrant 向量数据库)]
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subgraph "元数据管理"
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G[提取作者、日期、页码等元数据 Metadata] -.附加.-> E
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end
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## 🎯 演进路线与核心算法 (Roadmap)
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### Level 1: 基础暴力切分 (Basic Recursive Splitting)
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- **核心算法**: 递归字符切分。它按照预定义的分隔符列表（如 `["\n\n", "\n", " ", ""]`）从大到小尝试切分文本，直到每块的大小满足最大长度限制。
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- **优缺点**: 实现极简单，速度快。但非常容易将一句话拦腰截断，导致上下文语义丢失。
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- **实现指南**:
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- 从 `langchain.text_splitter` 导入 `RecursiveCharacterTextSplitter`。
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- 实例化时设置 `chunk_size`（如 500）和 `chunk_overlap`（如 50），直接调用 `.split_documents(raw_docs)` 方法。
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### Level 2: 语义动态切分 (Semantic Chunking)
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- **核心算法**: 句子级相似度阈值算法。
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1. 将文章按标点符号按句子拆分。
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2. 使用轻量级 Embedding 模型将每一句向量化。
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3. 计算相邻两句之间的余弦相似度 (Cosine Similarity)。
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4. 当相似度低于设定阈值时（说明两句话讲的不是同一件事，语义发生了转折），在此处“切断”形成一个新的块。
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- **优缺点**: 极大程度保留了段落内语义的连贯性，对 LLM 回答非常友好。但由于在切分阶段就需要调用向量模型，耗时略长。
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- **实现指南**:
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- 从 `langchain_experimental.text_splitter` 导入 `SemanticChunker`。
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- 实例化时需要传入你已经配置好的 Embedding 模型实例（如基于 `OpenAIEmbeddings` 封装的 llama.cpp 本地模型），并设置 `breakpoint_threshold_type="percentile"` 等阈值参数。
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### Level 3: 高级父子块策略 (Parent-Child / Auto-merging)
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- **核心算法**: 层次化双重存储与映射。
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- **切分机制**: 首先将文档粗切为较大的“父块 (Parent Chunk, 约 1000 词)”，随后将父块细切为较小的“子块 (Child Chunk, 约 200 词)”。
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- **存储机制**: 仅仅将**子块**的向量存入 Qdrant 用于精准计算距离；将**父块**的原始内容存在内存或 Document Store (如 KV 数据库) 中，通过 UUID 相互映射。
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- **核心思路**: 解决 RAG 领域经典的矛盾——检索时块越小越容易精确命中（去除噪声）；但生成回答时，块越大越能给大模型提供充足的上下文背景。
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- **实现指南**:
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- 使用 `langchain.retrievers` 中的 `ParentDocumentRetriever` 模块。
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- 在写入时，你需要同时准备一个底层的 `VectorStore` (即 Qdrant) 和一个 `BaseStore` (比如原生的 `InMemoryStore` 或 `Redis`)。
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- 将两种不同的 `TextSplitter` 分别赋值给检索器的 `child_splitter` 和 `parent_splitter`，然后调用 `.add_documents()` 即可让系统自动完成映射。
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### Level 4: GraphRAG 与 多模态 (Graph & Multi-modal)
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- **核心算法**: LLM 实体关系抽取 (NER & Relation Extraction)。
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- **核心思路**: 解决传统纯向量检索难以处理“跨文档复杂关系推理”的痛点（如：A公司的CEO是谁？他名下的B公司主要业务是什么？这种需要横跨多页 PDF 的跳跃性问题）。
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- **实现指南**:
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- 使用本地的大模型（如 `Gemma-4-E2B`）配合 `langchain_community.graphs` 模块。
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- 利用 `LLMGraphTransformer` 组件，在读取文档时，通过预设的 Prompt 强制大模型提取出实体（Node）和关系（Edge），直接写入诸如 Neo4j 这样的图数据库中，而非传统的 Qdrant 向量库。
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## <20> 所需依赖与安装
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为了支持完整的文档解析和 Qdrant 写入，需要安装以下 Python 包：
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```bash
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# 基础核心库
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pip install langchain langchain-core langchain-openai langchain-qdrant
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# 用于复杂文档解析 (PDF, Word, Excel 等)
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pip install unstructured pdf2image pdfminer.six
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# 用于语义分块 (可选)
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pip install langchain-experimental
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## 📂 架构与文件结构设计
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在 `rag_indexer/` 目录下，需创建以下核心文件：
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```text
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rag_indexer/
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├── __init__.py
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├── loaders.py # 负责调用 unstructured 解析不同类型文件
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├── splitters.py # 负责实现 Recursive、Semantic、Parent-Child 切分逻辑
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├── embedders.py # 封装本地 llama.cpp 交互的 Embedding 接口
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├── vector_store.py # 封装 Qdrant 写入、Upsert、Collection 初始化操作
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└── builder.py # 核心编排文件，将上述模块串联成 Pipeline
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### 串联与触发方式
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在你的 LangGraph 系统外，创建一个执行脚本 `scripts/run_indexer.py`：
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```bash
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# 终端执行，将本地的 PDF 手册刷入向量数据库
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export QDRANT_URL="http://115.190.121.151:6333"
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python scripts/run_indexer.py --file data/user_docs/tech_manual.pdf
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```
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这相当于系统后台的**“离线学习阶段”**，你可以随时挂载定时任务去扫描文件夹，增量更新知识库。
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