文档拆分

项目目标

本项目旨在构建一个功能完备的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，主要目标包括：

知识库管理：支持创建、更新和删除知识库，便于用户高效维护内容。
文档处理：包括文档的拆分、片段的向量化处理，以提升检索效率和准确性。
问答系统：提供高效的向量检索和实时生成回答的能力，支持复杂汇总类问题的处理。
系统优化：通过统计分析和推理问答调试，不断优化系统性能和用户体验。

系统核心概念

在 RAG 系统中，以下是几个核心概念：

应用：知识库的集合。每个应用可以自定义提示词，以满足不同的个性化需求。
知识库：由多个文档组成，便于用户对内容进行分类和管理。
文档：系统中对应的真实文档内容。
片段：文档经过拆分后的最小内容单元，用于更高效的处理和检索。

功能实现步骤

数据库设计 查看 01.md
设计并实现项目所需的数据表结构与数据库方案，为后续的数据操作打下坚实基础。
用户登录 查看 02.md
实现了安全可靠的用户认证系统，保护用户数据并限制未经授权的访问。
模型管理 查看 03.md
支持针对不同平台的模型（如 OpenAI、Google Gemini、Claude）进行管理与配置。
知识库管理 查看 04.md
提供创建、更新及删除知识库的功能，方便用户维护与管理文档内容。
文档拆分 查看 05.md
可将文档拆分为多个片段，便于后续向量化和检索操作。
片段向量 查看 06.md
将文本片段进行向量化处理，以便进行语义相似度计算及高效检索。
命中率测试 查看 07.md
通过语义相似度和 Top-N 算法，检索并返回与用户问题最相关的文档片段，用于评估检索的准确性。
文档管理 查看 08.md
提供上传和管理文档的功能，上传后可自动拆分为片段便于进一步处理。
片段管理 查看 09.md
允许对已拆分的片段进行增、删、改、查等操作，确保内容更新灵活可控。
问题管理 查看 10.md
为片段指定相关问题，以提升检索时的准确性与关联度。
应用管理 查看 11.md
提供创建和配置应用（智能体）的功能，并可关联指定模型和知识库。
向量检索 查看 12.md
基于语义相似度，在知识库中高效检索与用户问题最匹配的片段。
推理问答调试 查看 13.md
提供检索与问答性能的评估工具，帮助开发者进行系统优化与调试。
对话问答 查看 14.md
为用户提供友好的人机交互界面，结合检索到的片段与用户问题实时生成回答。
统计分析 查看 15.md
对用户的提问与系统回答进行数据化分析，并以可视化图表的形式呈现系统使用情况。
用户管理 查看 16.md
提供多用户管理功能，包括用户的增删改查及权限控制。
API 管理 查看 17.md
对外提供标准化 API，便于外部系统集成和调用本系统的功能。
存储文件到 S3 查看 18.md
将用户上传的文件存储至 S3 等对象存储平台，提升文件管理的灵活性与可扩展性。
文档解析优化 查看 19.md
介绍与对比常见的文档解析方案，并提供提升文档解析速度和准确性的优化建议。
片段汇总 查看 20.md
对片段内容进行汇总，以提升总结类问题的查询与回答效率。
文档多分块与检索 查看 21.md
将片段进一步拆分为句子并进行向量检索，提升检索的准确度与灵活度。
多文档支持 查看 22.md
兼容多种文档格式，包括 .doc, .docx, .xls, .xlsx, .ppt, .pptx 等。
对话日志 查看 23.md
记录并展示对话日志，用于后续分析和问题回溯。
检索性能优化 查看 24.md
提供整库扫描和分区检索等多种方式，进一步提高检索速度和效率。
Milvus 查看 25.md
将向量数据库切换至 Milvus，以在大规模向量检索场景中获得更佳的性能与可扩展性。
文档解析方案和费用对比 查看 26.md
对比不同文档解析方案在成本、速度、稳定性等方面的差异，为用户提供更加经济高效的选择。
爬取网页数据 查看 27.md
支持从网页中抓取所需内容，后续处理流程与本地文档一致：分段、向量化、存储与检索。

接口

POST `/api/dataset/document/split`

请求参数

file（二进制文件）：需要上传并拆分的文档文件。

响应

{
  "code": 200,
  "message": "成功",
  "data": [
    {
      "name": "ICS111_31391_Miller_Syllabus_F24.pdf",
      "id": "file_id"
      "content": [
        {
          "title": "",
          "content": "ICS 111- Introduction to Computer Science I, ...n"
        }
      ]
    }
  ]
}

文档上传

用于接收文档上传并存储到本地系统。

数据模型

package com.litongjava.maxkb.model;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.experimental.Accessors;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
public class UploadResultVo {
  private Long id;
  private String filename;
  private String url;
  private String md5;
}

控制器

package com.litongjava.maxkb.controller;

import com.litongjava.annotation.RequestPath;
import com.litongjava.jfinal.aop.Aop;
import com.litongjava.maxkb.model.UploadResultVo;
import com.litongjava.maxkb.service.DatasetDocumentSplitService;
import com.litongjava.maxkb.service.SystemFileService;
import com.litongjava.model.result.ResultVo;
import com.litongjava.tio.http.common.UploadFile;

@RequestPath("/api/dataset/document")
public class ApiDatasetDocumentController {

  /**
   * 拆分上传的文档
   *
   * @param file 上传的文件
   * @return 拆分结果
   * @throws IOException 可能的IO异常
   */
  public ResultVo split(UploadFile file) throws IOException {
    if (file == null) {
      return ResultVo.fail("请求体中未找到文件");
    }
    SystemFileService systemFileService = Aop.get(SystemFileService.class);
    UploadResultVo vo = systemFileService.upload(file, "default", "default");
    return Aop.get(DatasetDocumentSplitService.class).split(file.getData(), vo);
  }
}

文件服务

package com.litongjava.maxkb.service;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;

import com.litongjava.db.activerecord.Row;
import com.litongjava.jfinal.aop.Aop;
import com.litongjava.maxkb.dao.SystemUploadFileDao;
import com.litongjava.maxkb.model.UploadResultVo;
import com.litongjava.tio.http.common.UploadFile;
import com.litongjava.tio.utils.crypto.Md5Utils;
import com.litongjava.tio.utils.environment.EnvUtils;
import com.litongjava.tio.utils.hutool.FileUtil;
import com.litongjava.tio.utils.hutool.FilenameUtils;
import com.litongjava.tio.utils.snowflake.SnowflakeIdUtils;

public class SystemFileService {

  /**
   * 上传文件并存储到本地文件系统
   *
   * @param uploadFile 上传的文件
   * @param bucketName 存储桶名称
   * @param category 文件分类
   * @return UploadResultVo 文件上传结果
   */
  public UploadResultVo upload(UploadFile uploadFile, String bucketName, String category) {
    if (uploadFile != null) {
      byte[] fileData = uploadFile.getData();
      String digestHex = Md5Utils.digestHex(fileData);
      SystemUploadFileDao systemUploadFileDao = Aop.get(SystemUploadFileDao.class);
      Row row = systemUploadFileDao.getFileBasicInfoByMd5(bucketName, digestHex);

      // 如果文件已存在，返回已有文件信息
      if (row != null) {
        Long id = row.getLong("id");
        String filename = row.getStr("filename");
        String targetName = row.getStr("target_name");
        String url = getUrl(bucketName, targetName);
        return new UploadResultVo(id, filename, url, digestHex);
      }

      // 生成新的文件名和路径
      String originFilename = uploadFile.getName();
      String suffix = FilenameUtils.getSuffix(originFilename);
      long id = SnowflakeIdUtils.id();
      String filename = id + "." + suffix;
      Path path = Paths.get("pages", bucketName, category);

      // 创建目录（如果不存在）
      try {
        Files.createDirectories(path);
      } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
      }

      // 完整文件路径
      Path filePath = path.resolve(filename);
      File file = filePath.toFile();

      // 将文件数据写入指定路径
      FileUtil.writeBytes(fileData, file);

      String targetName = category + "/" + filename;
      String url = getUrl(bucketName, targetName);
      systemUploadFileDao.save(id, digestHex, originFilename, fileData.length, "local", bucketName, targetName);
      return new UploadResultVo(id, originFilename, url, digestHex);
    }
    return null;
  }

  /**
   * 根据存储桶和目标名称生成文件访问 URL
   *
   * @param bucketName 存储桶名称
   * @param targetName 目标名称
   * @return 文件访问 URL
   */
  public String getUrl(String bucketName, String targetName) {
    String prefixUrl = EnvUtils.getStr("file_prefix_url");
    return prefixUrl + "/" + bucketName + "/" + targetName;
  }

  /**
   * 根据文件 ID 获取文件 URL
   *
   * @param id 文件 ID
   * @return UploadResultVo 文件上传结果
   */
  public UploadResultVo getUrlById(Long id) {
    SystemUploadFileDao systemUploadFileDao = Aop.get(SystemUploadFileDao.class);
    Row row = systemUploadFileDao.getFileBasicInfoById(id);
    String md5 = row.getStr("md5");
    String filename = row.getStr("filename");
    String bucketName = row.getStr("bucket_name");
    String targetName = row.getStr("target_name");
    String url = getUrl(bucketName, targetName);
    return new UploadResultVo(id, filename, url, md5);
  }

  /**
   * 根据文件 MD5 获取文件 URL
   *
   * @param bucketName 存储桶名称
   * @param md5 文件 MD5 值
   * @return UploadResultVo 文件上传结果
   */
  public UploadResultVo getUrlByMd5(String bucketName, String md5) {
    SystemUploadFileDao systemUploadFileDao = Aop.get(SystemUploadFileDao.class);
    Row row = systemUploadFileDao.getFileBasicInfoByMd5(bucketName, md5);
    Long id = row.getLong("id");
    String filename = row.getStr("filename");
    String targetName = row.getStr("target_name");
    String url = getUrl(bucketName, targetName);
    return new UploadResultVo(id, filename, url, md5);
  }
}

数据访问对象 (DAO)

package com.litongjava.maxkb.dao;

import com.litongjava.db.activerecord.Db;
import com.litongjava.db.activerecord.Row;

public class SystemUploadFileDao {
  public static final String tableName = "max_kb_file";

  /**
   * 根据 MD5 获取文件基本信息
   *
   * @param bucketName 存储桶名称
   * @param md5 文件 MD5 值
   * @return Row 文件基本信息
   */
  public Row getFileBasicInfoByMd5(String bucketName, String md5) {
    String sql = String.format("SELECT id, filename, bucket_name, target_name FROM %s WHERE bucket_name=? AND md5=? AND deleted=0", tableName);
    return Db.findFirst(sql, bucketName, md5);
  }

  /**
   * 根据文件 ID 获取文件基本信息
   *
   * @param id 文件 ID
   * @return Row 文件基本信息
   */
  public Row getFileBasicInfoById(long id) {
    String sql = String.format("SELECT md5, filename, bucket_name, target_name FROM %s WHERE id=? AND deleted=0", tableName);
    return Db.findFirst(sql, id);
  }

  /**
   * 保存文件信息
   *
   * @param id 文件 ID
   * @param md5 文件 MD5 值
   * @param originFilename 原始文件名
   * @param fileSize 文件大小
   * @param platform 上传平台
   * @param bucketName 存储桶名称
   * @param targetName 目标名称
   * @return 是否保存成功
   */
  public boolean save(long id, String md5, String originFilename, int fileSize, String platform, String bucketName, String targetName) {
    Row row = Row.by("id", id)
        .set("md5", md5)
        .set("filename", originFilename)
        .set("file_size", fileSize)
        .set("platform", platform)
        .set("bucket_name", bucketName)
        .set("target_name", targetName);

    return Db.save(tableName, row);
  }
}

文档解析和拆分

文档解析的方案有很多种，这里采用大模型进行文档解析，通过解析提示词和图片完成文档解析。

image_to_text_prompt_en.txt

文件解析提示词

Your task is to transcribe and format the content of the file into markdown. Your goal is to create a well-structured, highly readable markdown document that accurately represents the original content while applying appropriate formatting and tags.

Please complete the task according to the following instructions:
1. Transcribe the content into markdown format, paying close attention to the existing formatting and structure.
2. Maintain the structure of the document and ensure the use of markdown headings to correctly format sections and subsections (# for main titles, ## for subtitles, etc.).
3. Do not add any additional information or explanations during the conversion process.
4. Do not include page breaks in the transcription.
5. Identify mathematical, physical, and chemical symbols and formulas in the original content and maintain their formatting.
6. Identify page numbers in the original content.
7. Ignore the watermark in the original content during the conversion process.

8. When transcribing tables:
   - If a table spans multiple pages, merge the content into one coherent table.
   - Use proper markdown table formatting, with table structures defined by vertical bars (|) and hyphens (-).

9. When transcribing images:
   - If an image is identified, return the coordinates of the image in the format [name](images/name.png).

10. Use appropriate markdown syntax for other formatting elements, such as bold, italics, lists, and code blocks, as needed.

11. Return only the parsed content in markdown format, including the specified tags for tables, headings, and the table of contents.

12. If you cannot recognize , please output "not_working"

PDF 文件解析流程

将 PDF 每一页转成图片
使用 PDFBox 将 PDF 文件的每一页渲染为图片。
开启指定的并发线路数量
根据配置开启多个并发线程，将图片与提示词一同发送给大模型进行解析。
单张图片解析后进行缓存
为防止相同的图片重复解析，解析结果进行缓存。
解析完成后拼接成一个文档并存储到本地
将所有解析后的文本拼接成完整文档，并保存到本地。
对文档进行分片
使用文档分割工具将文档按指定规则分片，便于后续处理和存储。
将分片后的文档返回前端
将处理后的文档分片结果以 JSON 格式返回给前端应用。

单并发方案

提示词常量

控制器（单并发）

package com.litongjava.maxkb.controller;

import java.io.IOException;

import com.litongjava.annotation.RequestPath;
import com.litongjava.jfinal.aop.Aop;
import com.litongjava.maxkb.model.UploadResultVo;
import com.litongjava.maxkb.service.DatasetDocumentSplitService;
import com.litongjava.maxkb.service.SystemFileService;
import com.litongjava.model.result.ResultVo;
import com.litongjava.tio.http.common.UploadFile;

@RequestPath("/api/dataset/document")
public class ApiDatasetDocumentController {

  public ResultVo split(UploadFile file) throws IOException {
    if (file == null) {
      return ResultVo.fail("请求体中未找到文件");
    }
    SystemFileService systemFileService = Aop.get(SystemFileService.class);
    UploadResultVo vo = systemFileService.upload(file, "default", "default");
    return Aop.get(DatasetDocumentSplitService.class).split(file.getData(), vo);
  }
}

文档拆分服务（单并发）

package com.litongjava.maxkb.service;

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import javax.imageio.ImageIO;

import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.rendering.PDFRenderer;

import com.jfinal.kit.Kv;
import com.litongjava.db.TableInput;
import com.litongjava.db.activerecord.Db;
import com.litongjava.maxkb.constant.MaxKbPrompt;
import com.litongjava.maxkb.constant.TableNames;
import com.litongjava.maxkb.model.UploadResultVo;
import com.litongjava.model.result.ResultVo;
import com.litongjava.openai.chat.ChatResponseUsage;
import com.litongjava.openai.chat.ChatResponseVo;
import com.litongjava.openai.client.OpenAiClient;
import com.litongjava.openai.constants.OpenAiModels;
import com.litongjava.table.services.ApiTable;
import com.litongjava.tio.utils.crypto.Md5Utils;
import com.litongjava.tio.utils.environment.EnvUtils;
import com.litongjava.tio.utils.hutool.FileUtil;

import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.DocumentSplitter;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiTokenizer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class DatasetDocumentSplitService {

  /**
   * 拆分文档
   *
   * @param data 文档二进制数据
   * @param vo 上传结果对象
   * @return 拆分后的结果
   * @throws IOException 可能的IO异常
   */
  public ResultVo split(byte[] data, UploadResultVo vo) throws IOException {
    String filename = vo.getFilename();
    String suffix = "png";
    String apiKey = EnvUtils.getStr("OPENAI_API_KEY");
    String markdown = toMarkdown(apiKey, data, suffix);

    Document document = new Document(markdown);
    DocumentSplitter splitter = DocumentSplitters.recursive(500, 100, new OpenAiTokenizer());
    List<TextSegment> segments = splitter.split(document);

    Kv fileSplitResult = Kv.by("name", filename);
    List<Kv> contents = new ArrayList<>();
    for (TextSegment textSegment : segments) {
      contents.add(Kv.by("title", "").set("content", textSegment.text()));
    }
    fileSplitResult.set("content", contents);
    List<Kv> results = new ArrayList<>();

    results.add(fileSplitResult);

    return ResultVo.ok(results);
  }

  /**
   * 将文档转换为 Markdown 格式
   *
   * @param apiKey OpenAI API 密钥
   * @param data 文档二进制数据
   * @param suffix 文件后缀
   * @return Markdown 文本
   * @throws IOException 可能的IO异常
   */
  private String toMarkdown(String apiKey, byte[] data, String suffix) throws IOException {
    String md5 = Md5Utils.digestHex(data);
    TableInput ti = TableInput.create().columns("target");
    String target = ApiTable.queryStr(TableNames.max_kb_document_markdown_cache, md5, ti);
    boolean exists = false;
    if (target != null) {
      false = true;
      // 读取缓存文件并返回
      File file = new File(target);
      if (file.exists()) {
        return FileUtil.readString(file);
      }
    }

    // 加载 PDF 文档并获取总页数
    List<byte[]> documentBytes = new ArrayList<>();
    int totalPages = 0;
    try (PDDocument document = PDDocument.load(new ByteArrayInputStream(data))) {
      totalPages = document.getNumberOfPages();
      log.info("Total pages: {}", totalPages);

      PDFRenderer renderer = new PDFRenderer(document);
      for (int i = 0; i < totalPages; i++) {
        BufferedImage bufferedImage = renderer.renderImageWithDPI(i, 144);
        byte[] imageBytes = toBytes(bufferedImage, suffix);
        documentBytes.add(imageBytes);
      }
    } catch (IOException e) {
      log.error("Error loading PDF document: {}", e.getMessage(), e);
      throw e;
    }

    List<String> markdowns = new ArrayList<>(documentBytes.size());
    for (byte[] imageBytes : documentBytes) {
      String markdown = convertPdfToMarkdown(apiKey, imageBytes, suffix);
      markdowns.add(markdown);
    }

    StringBuilder combinedMarkdown = new StringBuilder();
    for (String string : markdowns) {
      combinedMarkdown.append(string);
    }

    target = "markdowns/" + md5 + ".md";
    new File(target).getParentFile().mkdirs();
    // 保存到缓存
    FileUtil.writeString(combinedMarkdown.toString(), target, "UTF-8");

    return combinedMarkdown.toString();
  }

  /**
   * 将 BufferedImage 转换为字节数组
   *
   * @param bufferedImage 图片对象
   * @param suffix 文件后缀
   * @return 字节数组
   * @throws IOException 可能的IO异常
   */
  public byte[] toBytes(BufferedImage bufferedImage, String suffix) throws IOException {
    ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
    ImageIO.write(bufferedImage, suffix, baos);
    baos.flush();
    byte[] imageBytes = baos.toByteArray();
    baos.close();
    return imageBytes;
  }

  /**
   * 将 PDF 页面转换为 Markdown
   *
   * @param apiKey OpenAI API 密钥
   * @param imageBytes 图片字节数组
   * @param suffix 文件后缀
   * @return Markdown 文本
   * @throws IOException 可能的IO异常
   */
  private String convertPdfToMarkdown(String apiKey, byte[] imageBytes, String suffix) throws IOException {
    String id = Md5Utils.digestHex(imageBytes);
    String sql = String.format("SELECT content FROM %s WHERE id=?", TableNames.max_kb_document_markdown_page_cache);

    String content = Db.queryStr(sql, id);
    if (content != null) {
      return content;
    }
    String imageName = id + "." + suffix;
    String imagePath = "images/" + imageName;
    File imageFile = new File(imagePath);
    imageFile.getParentFile().mkdirs();
    FileUtil.writeBytes(imageBytes, imageFile);

    long start = System.currentTimeMillis();
    // 调用大模型进行解析
    ChatResponseVo chatResponseVo = OpenAiClient.chatWithImage(apiKey, MaxKbPrompt.image_to_text, imageBytes, suffix);
    long end = System.currentTimeMillis();
    content = chatResponseVo.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
    if (content.startsWith("```markdown")) {
      content = content.substring(11, content.length() - 3);
    }

    ChatResponseUsage usage = chatResponseVo.getUsage();

    long elapsed = end - start;
    TableInput saveInput = TableInput.by("id", id)
        .set("target", imagePath)
        .set("content", content)
        .set("elapsed", elapsed)
        .set("model", OpenAiModels.gpt_4o)
        .set("system_fingerprint", chatResponseVo.getSystem_fingerprint())
        .set("completion_tokens", usage.getCompletion_tokens())
        .set("prompt_tokens", usage.getPrompt_tokens())
        .set("total_tokens", usage.getTotal_tokens());
    ApiTable.save(TableNames.max_kb_document_markdown_page_cache, saveInput);
    return content;
  }
}

多并发方案

CompletionService

CompletionService 是 Java 并发库中的接口，用于管理和组织一组并发任务的执行。它提供了一种方便的方式来提交任务并按完成顺序获取结果，而不需要关注任务的提交顺序或执行时间。

核心方法包括：

submit(Callable task)：提交任务给内部的执行器（Executor）。
take()：等待并获取完成的任务结果，按完成顺序返回结果。
poll()：非阻塞地获取完成的任务结果，如果没有已完成的任务，则返回 null。

使用场景：

使用 CompletionService 可以方便地在一组异步任务中处理已经完成的结果，比如批量处理多个文件的解析、数据库查询等。它会按完成顺序提供结果，方便进一步处理。

注意事项：

CompletionService 无法保证结果的顺序，因为它会按任务完成的先后顺序返回结果，而不考虑页面的顺序。

解决方案：

要保证解析结果的顺序，可以在提交任务时将每个任务的页码与 Future 绑定，然后在所有任务完成后根据页码重新排序。

示例代码

package com.litongjava.maxkb.utils;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ExecutorServiceUtils {

  private static final int CONCURRENT_REQUESTS = 100;
  private static final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(CONCURRENT_REQUESTS);

  public static ExecutorService getExecutorService() {
    return executorService;
  }
}

package com.litongjava.maxkb.service;

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.Future;

import javax.imageio.ImageIO;

import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.rendering.PDFRenderer;

import com.jfinal.kit.Kv;
import com.litongjava.db.TableInput;
import com.litongjava.db.TableResult;
import com.litongjava.db.activerecord.Db;
import com.litongjava.db.activerecord.Row;
import com.litongjava.maxkb.constant.MaxKbPrompt;
import com.litongjava.maxkb.constant.TableNames;
import com.litongjava.maxkb.utils.ExecutorServiceUtils;
import com.litongjava.maxkb.vo.UploadResultVo;
import com.litongjava.model.result.ResultVo;
import com.litongjava.openai.chat.ChatResponseUsage;
import com.litongjava.openai.chat.ChatResponseVo;
import com.litongjava.openai.client.OpenAiClient;
import com.litongjava.openai.constants.OpenAiModels;
import com.litongjava.table.services.ApiTable;
import com.litongjava.tio.utils.crypto.Md5Utils;
import com.litongjava.tio.utils.environment.EnvUtils;
import com.litongjava.tio.utils.hutool.FileUtil;

import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.DocumentSplitter;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiTokenizer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

/**
 * DatasetDocumentSplitService
 *
 * 该服务用于将上传的PDF文档拆分为多个Markdown段落，利用OpenAI API将图像转换为文本。
 * 支持多线程并发处理，提高处理效率。
 *
 * @author
 * @date
 */
@Slf4j
public class DatasetDocumentSplitService {

  private static final int MAX_HEIGHT = 2200;
  private final Object lock = new Object();

  /**
   * 拆分文档（多并发）
   *
   * @param data 文档二进制数据
   * @param vo 上传结果对象
   * @return 拆分后的结果
   * @throws IOException 可能的IO异常
   * @throws InterruptedException 线程中断异常
   * @throws ExecutionException 执行异常
   */
  public ResultVo split(byte[] data, UploadResultVo vo) throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
    String filename = vo.getFilename();
    String suffix = "png";
    String apiKey = EnvUtils.getStr("OPENAI_API_KEY");
    String markdown = toMarkdown(apiKey, data, suffix);

    Document document = new Document(markdown);
    // 使用较小的块大小（150）和相同的重叠（50）以实现更细粒度的分割
    DocumentSplitter splitter = DocumentSplitters.recursive(150, 100, new OpenAiTokenizer());
    List<TextSegment> segments = splitter.split(document);

    // 创建包含文件名和ID的KV对象
    Kv fileSplitResult = Kv.by("name", filename).set("id", vo.getId());
    List<Kv> contents = new ArrayList<>();
    for (TextSegment textSegment : segments) {
      contents.add(Kv.by("title", "").set("content", textSegment.text()));
    }
    fileSplitResult.set("content", contents);
    List<Kv> results = new ArrayList<>();

    results.add(fileSplitResult);

    return ResultVo.ok(results);
  }

  /**
   * 将文档转换为 Markdown 格式（多并发）
   *
   * @param apiKey OpenAI API 密钥
   * @param data 文档二进制数据
   * @param suffix 文件后缀
   * @return Markdown 文本
   * @throws IOException 可能的IO异常
   * @throws InterruptedException 线程中断异常
   * @throws ExecutionException 执行异常
   */
  private String toMarkdown(String apiKey, byte[] data, String suffix) throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
    String md5 = Md5Utils.digestHex(data);
    log.info("Processing document with MD5: {}", md5);

    // 查询缓存以检查是否已经处理过该文档
    TableInput ti = TableInput.create().columns("target,content").set("id", md5);
    TableResult<Row> tableResult = ApiTable.get(TableNames.max_kb_document_markdown_cache, ti);
    Row row = tableResult.getData();
    boolean exists = false;
    String target = null;

    if (row != null) {
      target = row.getStr("target");
      if (target != null) {
        exists = true;
        File file = new File(target);
        if (file.exists()) {
          log.info("Markdown found in cache at {}", target);
          return FileUtil.readString(file);
        }
      }
      String content = row.getStr("content");
      if (content != null) {
        log.info("Markdown content found in cache");
        return content;
      }
    }

    // 将PDF每一页转换为图像字节数组，并处理可能过大的图像
    List<byte[]> documentBytes = new ArrayList<>();
    int totalPages = 0;
    try (PDDocument document = PDDocument.load(new ByteArrayInputStream(data))) {
      totalPages = document.getNumberOfPages();
      PDFRenderer renderer = new PDFRenderer(document);
      for (int i = 0; i < totalPages; i++) {
        BufferedImage bufferedImage = renderer.renderImageWithDPI(i, 144);
        // 分割图像以处理高度超过MAX_HEIGHT的情况
        List<byte[]> splitImages = toBytes(bufferedImage, suffix);
        documentBytes.addAll(splitImages);
      }
    }

    // 使用CompletionService来管理并发任务
    CompletionService<String> completionService = new ExecutorCompletionService<>(ExecutorServiceUtils.getExecutorService());
    List<Future<String>> futures = new ArrayList<>();
    for (byte[] imageBytes : documentBytes) {
      futures.add(completionService.submit(() -> convertPdfPageToMarkdown(apiKey, imageBytes, suffix)));
    }

    // 等待所有任务完成并按提交顺序存储结果
    List<String> markdowns = new ArrayList<>(Collections.nCopies(documentBytes.size(), null));
    for (int i = 0; i < futures.size(); i++) {
      Future<String> future = completionService.take();
      int pageIndex = futures.indexOf(future); // 获取任务对应的索引
      markdowns.set(pageIndex, future.get()); // 按索引顺序存储结果
    }

    // 组合所有Markdown内容
    StringBuilder combinedMarkdown = new StringBuilder();
    for (String markdown : markdowns) {
      combinedMarkdown.append(markdown);
    }

    // 保存Markdown到文件
    target = "markdowns/" + md5 + ".md";
    new File(target).getParentFile().mkdirs();
    FileUtil.writeString(combinedMarkdown.toString(), target, "UTF-8");
    log.info("Markdown saved to {}", target);

    // 更新或保存缓存记录
    if (exists) {
      Db.update(TableNames.max_kb_document_markdown_cache, Row.by("id", md5).set("target", target));
      log.info("Cache updated for document MD5: {}", md5);
    } else {
      Db.save(TableNames.max_kb_document_markdown_cache, Row.by("id", md5).set("target", target));
      log.info("Cache saved for new document MD5: {}", md5);
    }

    return combinedMarkdown.toString();
  }

  /**
   * 将 BufferedImage 转换为字节数组，如果图像高度超过MAX_HEIGHT，则进行垂直分割
   *
   * @param bufferedImage 图片对象
   * @param suffix 文件后缀
   * @return 字节数组列表
   * @throws IOException 可能的IO异常
   */
  private List<byte[]> toBytes(BufferedImage bufferedImage, String suffix) throws IOException {
    List<byte[]> imageBytesList = new ArrayList<>();
    if (bufferedImage.getHeight() <= MAX_HEIGHT) {
      ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
      ImageIO.write(bufferedImage, suffix, baos);
      imageBytesList.add(baos.toByteArray());
    } else {
      int numParts = (int) Math.ceil((double) bufferedImage.getHeight() / MAX_HEIGHT);
      for (int i = 0; i < numParts; i++) {
        int y = i * MAX_HEIGHT;
        int height = Math.min(MAX_HEIGHT, bufferedImage.getHeight() - y);
        BufferedImage subImage = bufferedImage.getSubimage(0, y, bufferedImage.getWidth(), height);
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        ImageIO.write(subImage, suffix, baos);
        imageBytesList.add(baos.toByteArray());
        log.debug("Image split into part {}/{}", i + 1, numParts);
      }
    }
    return imageBytesList;
  }

  /**
   * 将 PDF 页面转换为 Markdown（多并发）
   *
   * @param apiKey OpenAI API 密钥
   * @param imageBytes 图片字节数组
   * @param suffix 文件后缀
   * @return Markdown 文本
   * @throws IOException 可能的IO异常
   */
  private String convertPdfPageToMarkdown(String apiKey, byte[] imageBytes, String suffix) throws IOException {
    String id = Md5Utils.digestHex(imageBytes);
    String sql = String.format("SELECT content FROM %s WHERE id=?", TableNames.max_kb_document_markdown_page_cache);

    // 查询缓存以避免重复处理
    String content = Db.queryStr(sql, id);
    if (content != null) {
      log.debug("Content found in page cache for ID: {}", id);
      return content;
    }

    // 保存图像文件
    String imageName = id + "." + suffix;
    String imagePath = "images/" + imageName;
    File imageFile = new File(imagePath);
    imageFile.getParentFile().mkdirs();
    FileUtil.writeBytes(imageBytes, imageFile);
    log.debug("Image saved to {}", imagePath);

    // 调用OpenAI API将图像转换为文本
    long start = System.currentTimeMillis();
    ChatResponseVo chatResponseVo = null;
    try {
      chatResponseVo = OpenAiClient.chatWithImage(apiKey, MaxKbPrompt.image_to_text, imageBytes, suffix);
    } catch (Exception e) {
      try {
        chatResponseVo = OpenAiClient.chatWithImage(apiKey, MaxKbPrompt.image_to_text, imageBytes, suffix);
      } catch (Exception e1) {
        chatResponseVo = OpenAiClient.chatWithImage(apiKey, MaxKbPrompt.image_to_text, imageBytes, suffix);
      }
    }

    content = chatResponseVo.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
    if (content.startsWith("```")) {
      content = content.substring(3, content.length() - 3);
    }

    ChatResponseUsage usage = chatResponseVo.getUsage();
    TableInput saveInput = TableInput.by("id", id).set("target", imagePath).set("content", content).set("elapsed", System.currentTimeMillis() - start).set("model", OpenAiModels.gpt_4o)
        .set("system_fingerprint", chatResponseVo.getSystem_fingerprint()).set("completion_tokens", usage.getCompletion_tokens()).set("prompt_tokens", usage.getPrompt_tokens())
        .set("total_tokens", usage.getTotal_tokens());

    // 再次检查缓存以防止并发情况下的重复保存
    String cacheContent = Db.queryStr(sql, id);
    if (cacheContent != null) {
      log.debug("Content found in page cache during save for ID: {}", id);
      return cacheContent;
    }

    // 同步保存操作，避免多线程同时写入
    synchronized (lock) {
      // 再次检查以确保线程安全
      cacheContent = Db.queryStr(sql, id);
      if (cacheContent == null) {
        ApiTable.save(TableNames.max_kb_document_markdown_page_cache, saveInput);
        log.debug("Content cached for page ID: {}", id);
        return content;
      } else {
        return cacheContent;
      }
    }
  }
}