组件	技术选型	版本	说明
文档解析	`unstructured`	0.22+	多格式文档解析（PDF/DOCX/TXT等）
文本切分	`langchain-text-splitters`	内置	递归字符切分 + 语义切分
语义切分	`langchain-experimental`	内置	`SemanticChunker` 基于句子相似度
嵌入模型	`llama.cpp`	本地服务	`embeddinggemma-300M` GGUF 模型
向量数据库	`Qdrant`	1.17+	HNSW 索引，支持稠密/稀疏向量
文档存储	`PostgreSQL`	16+	异步连接池，持久化父块
编排框架	`asyncio`	Python 3.10+	异步批量处理与重试

数据流向总览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    builder.py                               │
│                 IndexBuilder 入口                            │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    loaders.py                               │
│            DocumentLoader.load_file()                        │
│            → 返回 List[Document]                             │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              ParentDocumentRetriever                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │              parent_splitter (粗切)                  │    │
│  │              父块 ~1000 字符                         │    │
│  └──────────────────────┬──────────────────────────────┘    │
│                         │                                    │
│  ┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐    │
│  │              child_splitter (细切)                   │    │
│  │              子块 ~200 字符                          │    │
│  └──────────────────────┬──────────────────────────────┘    │
│                         │                                    │
│           ┌─────────────┴─────────────┐                      │
│           ▼                           ▼                      │
│     ┌─────────────┐           ┌─────────────────┐            │
│     │ 子块向量     │           │ 父块原始内容     │            │
│     │             │           │                 │            │
│     ▼             │           ▼                 │            │
│  ┌────────────┐   │      ┌─────────────────┐   │            │
│  │vector_store│   │      │    store/       │   │            │
│  │  (Qdrant)  │   │      │  (PostgreSQL)   │   │            │
│  └────────────   │      └─────────────────┘   │            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术特性

✅ 多格式支持：PDF、DOCX、TXT、MD、HTML、PPTX、XLSX、JSON
✅ 三种切分策略：递归字符切分、语义切分、父子块策略
✅ Parent-Child 架构：子块精准检索，父块完整上下文
✅ PostgreSQL DocStore：持久化存储父块，支持异步连接池
✅ 批量写入与重试：自动处理网络波动，确保索引完整性
✅ 上下文管理器：支持同步/异步资源管理

📂 架构与文件结构

rag_indexer/
├── __init__.py
├── cli.py                 # 命令行入口
├── index_builder.py       # 索引构建主流水线
├── loaders.py             # 文档加载器（多格式支持）
├── splitters.py           # 文本切分器（递归/语义/父子块）
├── embedders.py           # 嵌入模型封装
├── vector_store.py        # Qdrant 向量存储
├── store/
│   ├── __init__.py
│   ├── factory.py         # DocStore 工厂函数
│   └── postgres.py        # PostgreSQL DocStore 实现
└── test/                  # 测试脚本

🎯 演进路线与核心算法 (Roadmap)

Level 1: 基础暴力切分 (Basic Recursive Splitting)

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。
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。
实现指南:
- 从 langchain_text_splitters 导入 RecursiveCharacterTextSplitter
- 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

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50,
    separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？", " ", ""]
)
chunks = splitter.split_documents(documents)

Level 2: 语义动态切分 (Semantic Chunking)

核心算法: 句子级相似度阈值算法。
1. 将文章按标点符号按句子拆分
2. 使用轻量级 Embedding 模型将每一句向量化
3. 计算相邻两句之间的余弦相似度 (Cosine Similarity)
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
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。
实现指南:
- 从 langchain_experimental.text_splitter 导入 SemanticChunker
- 实现 SemanticChunkerAdapter 继承 TextSplitter，解决类型不兼容问题
- 实例化时需要传入已配置好的 Embedding 模型实例

from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker

chunker = SemanticChunker(
    embeddings=embeddings,
    breakpoint_threshold_type="percentile",
    breakpoint_threshold_amount=95,
    min_chunk_size=100
)
chunks = chunker.split_documents(documents)

Level 3: 高级父子块策略 (Parent-Child / Auto-merging)

核心算法: 层次化双重存储与映射。
- 切分机制: 首先将文档粗切为较大的"父块 (Parent Chunk, 约 1000 字符)"，随后将父块细切为较小的"子块 (Child Chunk, 约 200 字符)"
- 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 PostgreSQL DocStore 中，通过 UUID 相互映射
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。
实现指南:
- 使用 langchain_classic.retrievers 中的 ParentDocumentRetriever 模块
- 在写入时，需要同时准备一个底层的 VectorStore (即 Qdrant) 和一个 BaseStore
- 推荐方案: 使用 PostgresDocStore 作为 docstore，支持持久化存储
- 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

from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever

retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=qdrant_store,
    docstore=postgres_docstore,
    parent_splitter=parent_splitter,
    child_splitter=child_splitter,
)
await retriever.aadd_documents(documents)

Level 3.1: PostgreSQL DocStore 集成

核心优势: 利用 PostgreSQL 作为持久化存储，适合生产环境。使用异步连接池，支持高并发。
实现步骤:
1. 配置连接: 设置 DB_URI 环境变量或通过 docstore_conn_string 参数指定
2. 创建 docstore: 使用 rag_indexer.store.create_docstore() 工厂函数
3. 注入到 IndexBuilder: 通过构造函数参数注入

from rag_indexer.store import create_docstore

docstore, conn_info = create_docstore(
    connection_string="postgresql://user:pass@host:5432/db",
    pool_config={"min_size": 5, "max_size": 20},
)

Level 3.2: 语义切分与父子块策略结合

核心优势: 结合语义切分的连贯性和父子块策略的层次化存储优势，实现更精准的检索和更丰富的上下文。
实现原理:
- 父块切分: 使用 RecursiveCharacterTextSplitter 创建大块（约1000字符），提供完整的上下文背景
- 子块切分: 使用 SemanticChunkerAdapter 创建小块，根据语义连贯性动态切分，提高检索精度
- 存储机制: 子块向量存入 Qdrant 用于精准检索，父块内容存入 PostgreSQL 提供完整上下文

from rag_indexer.index_builder import IndexBuilder, IndexBuilderConfig
from rag_indexer.splitters import SplitterType

config = IndexBuilderConfig(
    collection_name="rag_documents",
    splitter_type=SplitterType.PARENT_CHILD,
    parent_chunk_size=1000,
    child_chunk_size=200,
    child_splitter_type=SplitterType.SEMANTIC,  # 子块使用语义切分
    docstore=DocstoreConfig(
        connection_string="postgresql://user:pass@host:5432/db",
    ),
)

Level 4: GraphRAG（基于图和关系的 RAG）

核心算法: LLM 实体关系抽取 (NER & Relation Extraction)。
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）。
实现原理:
1. 实体提取: 利用 LLM 从文档中提取实体（如人物、组织、地点、事件等）
2. 关系抽取: 识别实体之间的关系（如"CEO of"、"founded by"、"located in"等）
3. 图构建: 将实体作为节点，关系作为边，构建知识图谱
4. 混合检索: 结合向量检索和图查询，同时利用语义相似性和结构关系
技术栈:
- 图数据库: Neo4j 或 RedisGraph
- LLM 工具: LLMGraphTransformer 或自定义 Prompt
- 集成方式: 与向量存储并行，形成混合检索系统
实现指南:
- 使用 langchain_community.graphs 模块
- 配置本地大模型（如 Gemma-4-E4B）用于实体关系抽取
- 构建包含实体和关系的图结构，存储到图数据库
- 实现混合检索逻辑，结合向量相似度和图路径分析

from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer

# 实体关系抽取
transformer = LLMGraphTransformer(llm=local_llm)
graph_documents = transformer.convert_to_graph_documents(documents)

# 存储到图数据库
graph.add_graph_documents(graph_documents)

核心算法: 跨模态嵌入和多模态融合。
核心思路: 突破纯文本限制，支持图像、表格、音频等多种数据类型的理解和检索。
实现原理:
1. 多模态嵌入: 使用 CLIP 等模型将不同模态数据映射到统一向量空间
2. 多模态索引: 为不同类型的内容创建专用索引
3. 跨模态检索: 支持以文搜图、以图搜文等跨模态查询
技术栈:
- 多模态模型: CLIP、BLIP 等
- 存储: 向量数据库 + 对象存储
- 检索: 混合向量检索

🔧 核心组件详解

1. 文档加载器 (loaders.py)

使用 unstructured 库解析多种文件格式。

支持格式：PDF、DOCX、DOC、TXT、MD、HTML、PPTX、XLSX、JSON

from rag_indexer.loaders import DocumentLoader

loader = DocumentLoader(
    strategy="auto",              # 解析策略：auto/fast/hi_res/ocr_only
    ocr_languages=["chi_sim", "eng"],  # OCR 语言
    languages=["zh"],             # 文档主语言
    extract_images=False,         # 是否提取图片
    pdf_infer_table_structure=True,  # 是否识别表格
)

# 加载单个文件
docs = loader.load_file("document.pdf")

# 加载整个目录
docs = loader.load_directory("./docs/", recursive=True)

2. 文本切分器 (splitters.py)

提供三种切分策略：

递归字符切分：

from rag_indexer.splitters import SplitterType, get_splitter

splitter = get_splitter(
    SplitterType.RECURSIVE,
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50,
)

语义切分：

splitter = get_splitter(
    SplitterType.SEMANTIC,
    embeddings=embeddings,
    breakpoint_threshold_type="percentile",
    min_chunk_size=100,
)

父子块策略：在 IndexBuilder 中自动配置。

3. 索引构建器 (index_builder.py)

核心编排模块，串联整个索引构建流程。

from rag_indexer.index_builder import IndexBuilder, IndexBuilderConfig, DocstoreConfig
from rag_indexer.splitters import SplitterType

# 配置
config = IndexBuilderConfig(
    collection_name="rag_documents",
    splitter_type=SplitterType.PARENT_CHILD,
    parent_chunk_size=1000,
    child_chunk_size=200,
    child_splitter_type=SplitterType.SEMANTIC,
    docstore=DocstoreConfig(
        connection_string="postgresql://user:pass@host:5432/db",
    ),
)

# 构建索引
async with IndexBuilder(config) as builder:
    # 从单个文件构建
    count = await builder.build_from_file("document.pdf")
    
    # 或从目录批量构建
    count = await builder.build_from_directory("./docs/")
    
    print(f"已索引 {count} 个文档")

4. 向量存储 (vector_store.py)

封装 Qdrant 向量数据库操作。

from rag_core import QdrantVectorStore

vector_store = QdrantVectorStore(
    collection_name="rag_documents",
    embeddings=embeddings,
)

# 创建集合
vector_store.create_collection()

# 添加文档
vector_store.add_documents(chunks)

5. PostgreSQL DocStore (store/postgres.py)

持久化存储父块内容，支持异步连接池。

from rag_core.store import create_docstore

docstore, conn_info = create_docstore(
    connection_string="postgresql://user:pass@host:5432/db",
    pool_config={"min_size": 5, "max_size": 20},
)

📊 切分策略对比

策略	原理	优点	缺点	适用场景
递归字符	按分隔符递归切分	速度快，实现简单	可能截断语义	简单文档
语义切分	基于句子相似度阈值	语义连贯性好	需要 Embedding 模型	专业文档
父子块	大块存储+小块检索	检索精准+上下文完整	存储复杂度高	生产环境

🚀 快速开始

命令行方式

# 设置环境变量
export QDRANT_URL="http://115.190.121.151:6333"
export DB_URI="postgresql://postgres:password@host:5432/langgraph_db?sslmode=disable"

# 执行索引构建
python -m rag_indexer.cli --path data/user_docs/ --recursive

Python API 方式

import asyncio
from rag_indexer.index_builder import IndexBuilder, IndexBuilderConfig, DocstoreConfig
from rag_indexer.splitters import SplitterType

async def main():
    config = IndexBuilderConfig(
        collection_name="rag_documents",
        splitter_type=SplitterType.PARENT_CHILD,
        parent_chunk_size=1000,
        child_chunk_size=200,
        child_splitter_type=SplitterType.SEMANTIC,
    )
    
    async with IndexBuilder(config) as builder:
        count = await builder.build_from_directory("./user_docs/")
        print(f"索引构建完成，共处理 {count} 个文档")

asyncio.run(main())

⚙️ 环境配置

变量名	说明	默认值
`QDRANT_URL`	Qdrant 向量数据库地址	`http://127.0.0.1:6333`
`QDRANT_API_KEY`	Qdrant API 密钥	-
`DB_URI`	PostgreSQL 连接字符串	-
`LLAMACPP_EMBEDDING_URL`	Embedding 服务地址	`http://127.0.0.1:8082/v1`
`LLAMACPP_API_KEY`	llama.cpp API 密钥	-

🔄 与 app/rag 集成

向量存储：共享 Qdrant 集合，确保嵌入模型一致
文档存储：父块存入 PostgreSQL，通过 UUID 与子块关联
集合名称：默认使用 rag_documents 集合
嵌入模型：使用相同的 LlamaCppEmbedder 确保向量空间一致

详见 app/rag/README.md

📝 高级配置

自定义切分参数

config = IndexBuilderConfig(
    collection_name="my_docs",
    splitter_type=SplitterType.PARENT_CHILD,
    parent_chunk_size=1500,      # 更大的父块
    child_chunk_size=300,        # 更大的子块
    parent_chunk_overlap=150,    # 父块重叠
    child_chunk_overlap=30,      # 子块重叠
    search_k=10,                 # 检索返回数量
)

批量处理与重试

索引构建器内置自动重试机制，处理网络波动：

最大重试次数：5 次
退避策略：指数退避（2s, 4s, 8s, 16s, 32s）
批量大小：10 个文档/批次

资源管理

# 方式一：上下文管理器（推荐）
async with IndexBuilder(config) as builder:
    await builder.build_from_directory("./docs/")

# 方式二：手动管理
builder = IndexBuilder(config)
try:
    await builder.build_from_directory("./docs/")
finally:
    await builder.aclose()

README.md Unescape Escape

离线 RAG 索引构建系统 (Offline RAG Indexer)

🎯 核心架构

技术栈