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✅ 第一步：论文 PDF 文档解析模块

目标是实现以下功能：

• 从 PDF 中提取结构化文本（标题、正文、段落）

• 存为纯文本 .txt 或 JSON 文件，供后续嵌入使用

方案：采用 PyMuPDF (fitz) 来解析 PDF

学术PDF解析的挑战

问题	对后续流程的影响
双栏排版	文本顺序错乱 → 语义断裂
数学公式/表格	解析为乱码 → 问答失效
参考文献引用标记	干扰语义 → 检索污染
图表标题与正文分离	关键信息丢失 → 问答不完整

✅ 第二步：Embedding & FAISS 检索模块

实现功能：

• 加载结构化解析后的文本（JSON）

• 将摘要 + 各章节切分为段落

• 使用 BGE / text2vec 模型生成向量

• 构建 FAISS 索引，支持后续语义检索

​​1. Embedding（嵌入）​​

​​核心思想​​：将文本、图像等数据转换为​​高维向量​​（一组数字），捕捉其语义或特征。

中文场景首选模型

模型	MTEB中文榜排名	关键优势	缺点	推荐指数
BAAI/bge-large-zh-v1.5	1 (6