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设计师找图网站建站前期准备

wzjs 2025/8/31 7:45:15

设计师找图网站,建站前期准备,六安市建设局网站,宁波中小企业网站制作上一篇文章介绍了arXiv采集处理的任务背景、整体需求，并对数据进行了调研。本文介绍整体方案设计。 4.整体方案设计 4.1.总体流程基于上述调研了解的情况，针对工作需求设计处理流程如下： 下载kaggle数据集作为流程输入，出…

上一篇文章介绍了arXiv采集处理的任务背景、整体需求，并对数据进行了调研。

本文介绍整体方案设计。

4.整体方案设计

4.1.总体流程

基于上述调研了解的情况，针对工作需求设计处理流程如下：

下载kaggle数据集作为流程输入，出发采集任务。优先采集最新的论文，因此需要对数据集按时间重排。每周下载一次最新数据集，通过记录处理上次处理的论文ID，提取出增量数据加入流程处理。
基于输入数据拼接HTML页面的URL、PDF页面的URL（备用）。
下载HTML页面，保存到MinIO系统中。
下载PDF文件，保存到MinIO系统中。这一步可选，主要是对缺失HTML页面的补充，以及用于做PDF抽取实验。
基于HTML网页解析标题、作者、摘要、正文、参考文献、表格和图像地址，形成层级化的文档结构。
下载图像，保存为base64字段，或保存到MinIO系统中。
保存完整记录：基于MinIO或MongoDB存储论文完整结构。
建立ES全文索引：论文ID、标题、摘要、作者、正文等写入ES。
建立正文Qdrant向量化索引：对论文摘要、正文建立向量化索引。文本向量化模型可采用bge-large-en-v1.5（arXiv论文主要为英文，针对中文需要换成bge-large-zh-v1.5）。
建立图片Qdrant向量化索引：对论文图片建立向量化索引。图片向量化模型可采用BGE-VL-large。

4.2.任务解耦

由于流程较为复杂，如果采用普通的串行流程，虽然可以实现业务功能，但存在性能不佳、更新数据不及时、添加采集任务不灵活等问题。（思考：为什么会有这些问题？）

很容易想到的解决办法是将流程拆分，分为论文采集流程、论文解析流程和建索引流程，通过不同的并行调度策略，分别进行优化。

但是流程拆分马上产生一个问题：**前后流程如何衔接？**即前一个流程的数据如何输入到后一个流程中。

这里通过引入Kafka消息队列进行解决。

部署kafka服务（单节点或集群）并建立3个消息队列：

采集任务队列（arxiv_task）：将下载的kaggle数据集排序后写入此队列中。对已经采集处理的论文任务可以丢弃，后续定期下载最新的数据集，但只需要将新增的部分数据写入消息队列，避免重复。由采集程序进行消费。
采集结果队列（arxiv_html）：完成HTML（或/和PDF文件）后，在此队列中插入一条消息，从而通知HTML解析消费者。
解析结果队列（arxiv_parsed）：完成文件解析后，在此队列中插入一条消息，从而通知索引构建消费者。

整体流程如下图所示：
在这里插入图片描述

4.3.细化向量索引

为了提升向量检索效果，优化向量索引方式。考虑到论文中不同章节的内容类型不同，建立以下不同的索引，支持应用端根据需要进行检索：

论文摘要索引（paper_abstract）：对论文摘要信息创建索引，可用于论文概要信息查找。
论文引言索引（paper_introduction）：引言涉及到问题背景、研究领域、主要方法和贡献等。
论文方法索引（paper_method）：方法章节具体描述论文采用的方法，方便用户查看论文方法细节。
论文实验索引（paper_experiment）：实验方法介绍了论文的实验相关内容，方便用户查看论文实验细节。
论文讨论索引（paper_discusss）：讨论章节对某些问题进行阐述，可用于启发相关研究。
论文图片索引（paper_figure）：对论文中的图片建立向量化索引，支持进行跨模态检索。

4.4.存储结构设计

4.4.1.数据结构

采集任务数据结构：

{
"id": "2501.00468", //论文ID
"title": "Non-perturbative self-consistent electron-phonon spectral functions and transport", //标题"authors": "Jae-Mo Lihm and Samuel Ponce", //作者"submitter": "Jae-Mo Lihm", //提交者"categories": "cond-mat.mtrl-sci", //分类"abstract": "  Electron-phonon coupling often dominates the electron spectral functions and\ncarrier transport properties. However, studies of this effect in real materials\nhave largely relied on perturbative one-shot methods due to the lack of a\nfirst-principles theoretical and computational framework. Here, we present a\nself-consistent theory and implementation for the non-perturbative calculations\nof spectral functions and conductivity due to electron-phonon coupling.\nApplying this method to monolayer InSe, we demonstrate that self-consistency\nqualitatively affects the spectral function and transport properties compared\nto state-of-the-art one-shot calculations and allow one to reconcile\nexperimental angle-resolved photoemission experiments. The developed method can\nbe widely applied to materials with dominant electron-phonon coupling at\nmoderate computational cost.\n", //摘要"versions": [  //提交版本{"version": "v1","created": "Tue, 31 Dec 2024 14:39:52 GMT"},{"version": "v2","created": "Thu, 20 Mar 2025 15:18:07 GMT"}],
"update_date": "2025-03-21", //更新日期
"_id": "2501.00468v2", //文档ID
"url_pdf": "http://arxiv.org/pdf/2501.00468", //PDF链接
"url_html": "http://arxiv.org/html/2501.00468v2" //HTML链接
}

解析结果数据结构：

{"title": "Non-perturbative self-consistent electron-phonon spectral functions and transport", //标题"authors": [ //作者列表"Jae-Mo Lihm \\orcidlink0000-0003-0900-0405\n\njaemo.lihm@gmail.com\n\nEuropean Theoretical Spectroscopy Facility, Institute of Condensed Matter and Nanosciences, Université catholique de Louvain, Chemin des Étoiles 8, B-1348 Louvain-la-Neuve, Belgium"],"abstract": "Electron-phonon coupling often dominates the electron spectral functions and carrier transport properties.……","sections": [//正文各个章节{"title": "title", //章节标题"content": "content" //章节正文内容，段落间用换行符分割"figures": [//图表列表{"caption": "caption", //图表标题"url": "https://....", //图片绝对地址
}
] , "tables": [ //表格列表{"caption": "caption", //表格标题"rows": [//表格的行 包括标题行{"v": "cell value", //单元格内容"rowspan": 1, //跨行数 字段不存在标识不跨行 "colspan": 1, //跨列数 字段不存在标识不跨列}]}
]
}],"references": [//参考文献列表"Damascelli et al. [2003] A. Damascelli, Z. Hussain, and Z.-X. Shen, Angle-resolved photoemission studies of the cuprate superconductors, Rev. Mod. Phys. 75, 473 (2003)."]
}

4.4.2.对象存储结构

采用MinIO文件系统对解析后的完整数据结构进行存储，方便应用获取论文详情。

MinIO对象存储模型为桶（bucket）-键-值。桶相当于顶层目录，一个应用通常对应一个桶。键可以根据需要设计为多级，以/进行分隔。值就是对象的内容。

本系统中设计桶为 goinv3-arxiv-2504。键设计为 YYMM/nnn/nn.json，即将论文ID分为年月、前三位顺序号、后两位顺序号3级，方便以浏览器进行直接查看。值设计为JSON格式（通过键名设计也可以看出来），即将解析后的对象做JSON序列化，以及附加gzip压缩，减小存储空间。

4.4.3.传统索引结构

采用ElasticSearch对解析后的论文内容建立传统索引（包括普通索引和文本倒排索引），方便对论文进行条件检索和关键词匹配。

ElasticSearch按照索引（index）对JSON文档进行管理，通过指定索引的设置（settings）和映射（mapping），实现更加准确的检索。
本系统中设计索引名为goinv3-arxiv-2504。映射设计如下：

_id 直接采用论文ID。如果新版本，直接更新。
title: text；索引源为论文标题字符串。
authors：text；索引源为论文作者拼接字符串。
abstract: text；索引源为论文摘要拼接字符串。
content: text；索引源为论文正文拼接字符串。
created_time: datetime；索引源为论文第一个版本的发布时间。
updated_time: datetime；索引源为论文最新版本的发布时间。

4.4.4.向量索引结构

采用Qdrant向量数据库对论文建立向量化索引，支撑应用进行语义检索。

Qdrant采用集合（collection）对向量进行索引管理，通过创建集合时指定向量维度、相似度计算方法等参数，满足向量检索要求。由于向量化的复杂性，Qdrant（以及其他大多数向量库）并不直接提供向量化模型，应用系统需要单独对数据进行向量化，在实际场景中这样更加灵活。

向量索引与文档内容拆分（chunk）粒度密切相关。chunk如果太长，则可能包含更混杂的语义；如果太短，则可能因为没有足够的上下文而语义信息不足。对于论文而言，各个章节的内容、长度、焦点主题、相关内容等情况非常复杂，可能需要在实际应用中不断尝试，或者通过一些实验评估，才能确定最佳方案。

本系统初步设计针对论文摘要、引言、方法、实验、讨论等章节分别建立索引（如前文“细化向量索引”一节所述）。每个索引除了向量本身，还包括一个载荷（payload）对象，包括doc_id、content字段，方便快速获取当前向量对应的原文（针对文本）以及论文编号。

由于Qdrant的集合仅支持数字ID或UUID，为了方便与论文对象关联，采用论文ID的数字化形式，如论文2502.18864，对应的记录ID为250218864。考虑chunk长度，在记录ID后面附加两位数字序号，如25021886401表示论文中相应部分的第一个chunk。（payload中的doc_id仍然需要，后续如果变更记录ID设计，也不影响与论文的对应关系。）

此外，为了便于对论文图片进行语义检索（以文搜图、以图搜图），对论文中的图表也建立向量化索引，其记录ID设计与上述类似。

4.4.5.文件存储结构

为了简化设计，采用MinIO对相关文件进行存储，包括HTML文件、PDF文件、图表文件等。

采用与前文对象存储结构的文件存储结构，分别设计桶为goinv3-arxiv-html-2504、goinv3-arxiv-pdf-2504和goinv3-arxiv-figure-2504。键设计分别为YYMM/nnn/nn.html、YYMM/nnn/nn.pdf和YYMM/nnn/nn_xx.png，其中xx是图表文件序号，从01开始编号。对于HTML文件，可采用gzip进行压缩以减小存储空间。