# PowerRAG SDK

[![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)
[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)

PowerRAG SDK 是一个功能强大的 Python SDK，为 PowerRAG API 提供了简单易用的接口，支持知识库管理、文档处理、Markdown 解析、文本切片、信息抽取、RAPTOR 构建、知识图谱和检索等功能。

## 特性

- 🚀 **简单易用**: 面向对象的 API 设计，直观的方法调用
- 📚 **完整功能**: 支持 PowerRAG 所有核心功能模块，包括文档上传/解析/切片/提取/Raptor构建/知识库graph构建
- 🔄 **异步支持**: 支持异步任务的状态查询和轮询等待
- 📦 **批量操作**: 支持批量上传、删除、抽取等操作
- 📝 **Markdown 解析**: 支持文档解析为 Markdown 格式（同步/异步）

## 安装

### 使用 pip

```bash
pip install powerrag-sdk
```

### 依赖要求

- Python 3.10+
- requests >= 2.28.0
- typing-extensions (Python < 3.11)

### 验证安装

```python
from powerrag.sdk import PowerRAGClient

print(f"PowerRAG SDK installed successfully!")
```

## 快速开始

### 初始化客户端

```python
from powerrag.sdk import PowerRAGClient

# 创建客户端
client = PowerRAGClient(
    api_key="your-api-key",
    base_url="http://localhost:9380"
)
```

### 创建知识库

```python
# 创建知识库
kb = client.knowledge_base.create(
    name="my_knowledge_base",
    description="My first knowledge base",
    chunk_method="naive"
)
print(f"Knowledge Base ID: {kb['id']}")
```

### 上传文档

```python
# 上传单个文档
docs = client.document.upload(kb['id'], "document.pdf")

# 上传多个文档
docs = client.document.upload(kb['id'], ["doc1.pdf", "doc2.pdf", "doc3.pdf"])
```

### 解析文档为切片

```python
# 异步解析文档为切片
task_id = client.document.parse_to_chunk(
    kb['id'], 
    [docs[0]['id']], 
    wait=False
)

# 同步解析并等待完成
results = client.document.parse_to_chunk(
    kb['id'], 
    [docs[0]['id']], 
    wait=True,
    delete_existing=False
)
```

### 解析文档为 Markdown

```python
# 同步解析为 Markdown（不切分）
result = client.document.parse_to_md(
    doc_id=docs[0]['id'],
    config={
        "layout_recognize": "mineru",  # 或 "dots_ocr"
        "enable_ocr": False,
        "enable_formula": False,
        "enable_table": True
    }
)
print(f"Markdown: {result['markdown']}")
print(f"Total images: {result['total_images']}")

# 异步解析为 Markdown
task_id = client.document.parse_to_md_async(
    doc_id=docs[0]['id'],
    config={"layout_recognize": "mineru"}
)

# 查询异步任务状态
status = client.document.get_parse_to_md_status(task_id)
print(f"Status: {status['status']}")

# 等待任务完成
result = client.document.wait_for_parse_to_md(task_id, timeout=300)

# 直接上传文件并解析为 Markdown
result = client.document.parse_to_md_upload(
    "document.pdf",
    config={"layout_recognize": "mineru"}
)
```

### 检索

```python
# 执行检索
result = client.retrieval.search(
    kb_ids=[kb['id']],
    question="什么是 PowerRAG?",
    page_size=10,
    similarity_threshold=0.2
)

# 打印结果
for chunk in result['chunks']:
    print(f"Content: {chunk['content']}")
    print(f"Score: {chunk['similarity']}")
    print(f"Document: {chunk['document_name']}")
```

## 核心功能亮点

### 文档解析为 Markdown

PowerRAG SDK 提供了强大的文档解析为 Markdown 的功能，支持多种文档格式：

**支持的格式：**
- PDF (.pdf)
- Office 文档 (.doc, .docx, .ppt, .pptx)
- 图片 (.jpg, .png)
- HTML (.html, .htm)

**三种使用方式：**

1. **同步解析**（适合小文档）：
```python
result = client.document.parse_to_md(doc_id, config={...})
```

2. **异步解析**（适合大文档）：
```python
task_id = client.document.parse_to_md_async(doc_id, config={...})
status = client.document.get_parse_to_md_status(task_id)
# 或等待完成
result = client.document.wait_for_parse_to_md(task_id, timeout=300)
```

3. **直接上传解析**（无需知识库）：
```python
result = client.document.parse_to_md_upload("file.pdf", config={...})
```

**配置选项：**
- `layout_recognize`: 布局识别引擎 (`"mineru"` 或 `"dots_ocr"`)
- `enable_ocr`: 是否启用 OCR
- `enable_formula`: 是否识别公式
- `enable_table`: 是否识别表格
- `from_page`/`to_page`: PDF 页面范围

### 结构化信息抽取

支持使用 LangExtract 进行结构化信息抽取：

```python
task = client.extraction.struct_extract(
    text_or_documents="...",
    prompt_description="Extract person information",
    examples=[...],
    temperature=0.0
)
status = client.extraction.get_struct_extract_status(task['task_id'])
```

### 文本切片

无需上传文档即可对文本进行切片：

```python
result = client.chunk.split_text(
    text="# Title\n\nContent...",
    parser_id="title",
    config={"chunk_token_num": 512}
)
```

## 核心模块

PowerRAG SDK 包含以下 7 个核心模块：

### 1. 知识库管理 (Knowledge Base)

管理知识库的创建、查询、更新和删除。

```python
# 创建知识库
kb = client.knowledge_base.create(
    name="test_kb",
    description="Test knowledge base",
    embedding_model="BAAI/bge-small-en-v1.5@Builtin",
    permission="me",
    chunk_method="naive"
)

# 获取知识库
kb_info = client.knowledge_base.get(kb['id'])

# 列出知识库
kbs, total = client.knowledge_base.list(
    name="test",
    page=1,
    page_size=10
)

# 更新知识库
updated_kb = client.knowledge_base.update(
    kb['id'],
    description="Updated description",
    pagerank=True
)

# 删除知识库
client.knowledge_base.delete([kb['id']])
```

### 2. 文档管理 (Document)

处理文档的上传、列表、查询、更新、删除、下载和解析。

```python
# 上传文档
docs = client.document.upload(kb_id, ["file1.pdf", "file2.docx"])

# 从URL上传文档
success = client.document.upload_from_url(
    kb_id,
    url="https://example.com/doc.pdf",
    name="document.pdf"
)

# 列出文档
docs, total = client.document.list(
    kb_id,
    name="report",
    page=1,
    page_size=20,
    keywords="机器学习",  # 关键词搜索
    suffix=["pdf", "docx"],  # 按后缀过滤
    run=["DONE", "FAIL"]  # 按状态过滤
)

# 获取文档详情
doc = client.document.get(kb_id, doc_id)

# 更新文档
updated_doc = client.document.update(
    kb_id,
    doc_id,
    name="new_name.pdf",
    meta_fields={"author": "John", "category": "AI"},
    enabled=True
)

# 快捷方法：重命名文档
client.document.rename(kb_id, doc_id, "renamed.pdf")

# 快捷方法：设置元数据
client.document.set_meta(kb_id, doc_id, {"version": "1.0"})

# 下载文档
# 下载为字节流
file_bytes = client.document.download(kb_id, doc_id)

# 下载到文件
saved_path = client.document.download(kb_id, doc_id, save_path="downloaded.pdf")

# 解析文档为切片（异步）
task_id = client.document.parse_to_chunk(kb_id, [doc_id], wait=False)

# 解析文档为切片（同步等待）
results = client.document.parse_to_chunk(
    kb_id, 
    [doc_id], 
    wait=True,
    delete_existing=False,  # 是否删除已有切片
    config={"max_token": 512}  # 自定义配置
)

# 解析文档为 Markdown（同步）
result = client.document.parse_to_md(
    doc_id,
    config={
        "layout_recognize": "mineru",  # mineru 或 dots_ocr
        "enable_ocr": False,
        "enable_formula": False,
        "enable_table": True,
        "from_page": 0,  # PDF起始页
        "to_page": 100   # PDF结束页
    }
)
print(result['markdown'])

# 解析文档为 Markdown（异步）
task_id = client.document.parse_to_md_async(doc_id, config={...})

# 查询 parse_to_md 任务状态
status = client.document.get_parse_to_md_status(task_id)
if status["status"] == "success":
    print(status["result"]["markdown"])

# 等待 parse_to_md 任务完成
result = client.document.wait_for_parse_to_md(task_id, timeout=300)

# 上传并解析为 Markdown（无需知识库）
result = client.document.parse_to_md_upload("file.pdf", config={...})

# 解析URL文档（同步等待）
doc = client.document.parse_url(
    kb_id,
    url="https://example.com/doc.pdf",
    name="web_doc.pdf",
    wait=True
)

# 取消解析任务
client.document.cancel_parse(kb_id, [doc_id])

# 删除文档
client.document.delete(kb_id, [doc_id])
```

### 3. 切片管理 (Chunk)

管理文档切片的查询、创建、更新、删除和文本切片。

```python
# 列出文档的切片
chunks, total, doc_info = client.chunk.list(
    kb_id,
    doc_id,
    keywords="机器学习",
    page=1,
    page_size=30
)

# 获取切片详情
chunk = client.chunk.get(kb_id, doc_id, chunk_id)

# 创建切片
chunk = client.chunk.create(
    kb_id,
    doc_id,
    content="This is a chunk content",
    important_keywords=["keyword1", "keyword2"],
    questions=["What is this about?"]
)

# 更新切片
updated_chunk = client.chunk.update(
    kb_id,
    doc_id,
    chunk_id,
    content="Updated content",
    important_keywords=["new_keyword"],
    questions=["Updated question?"],
    available=True,
    positions=[[0, 100]]
)

# 删除切片
client.chunk.delete(kb_id, doc_id, [chunk_id])

# 删除文档的所有切片
client.chunk.delete(kb_id, doc_id, None)

# 文本切片（无需上传文档）
result = client.chunk.split_text(
    text="# Title\n\nLong text to be chunked...",
    parser_id="title",  # 解析器ID
    config={"chunk_token_num": 512}  # 自定义配置
)
print(f"Total chunks: {result['total_chunks']}")
for chunk in result['chunks']:
    print(chunk['content'])
```

### 4. 信息抽取 (Extraction)

从文档或文本中抽取实体、关键词、摘要等信息。

```python
# 从文档抽取
result = client.extraction.extract_from_document(
    doc_id=doc_id,
    extractor_type="entity",  # entity, keyword, summary
    config={
        "entity_types": ["PERSON", "ORG", "LOC"],
        "use_regex": True,
        "use_llm": False
    }
)
print(result['entities'])

# 从文本抽取
result = client.extraction.extract_from_text(
    text="PowerRAG is an advanced RAG framework developed by OceanBase",
    extractor_type="entity",
    config={"entity_types": ["ORG", "PRODUCT"]}
)

# 抽取关键词
result = client.extraction.extract_from_document(
    doc_id=doc_id,
    extractor_type="keyword",
    config={
        "max_keywords": 20,
        "min_word_length": 3
    }
)

# 抽取摘要
result = client.extraction.extract_from_document(
    doc_id=doc_id,
    extractor_type="summary",
    config={
        "max_length": 200,
        "min_length": 50
    }
)

# 批量抽取
results = client.extraction.extract_batch(
    doc_ids=[doc_id1, doc_id2, doc_id3],
    extractor_type="keyword",
    config={"max_keywords": 15}
)
for result in results:
    if result['success']:
        print(f"Doc {result['doc_id']}: {result['data']}")

# 结构化抽取 (LangExtract)
task = client.extraction.struct_extract(
    text_or_documents="John Doe is 30 years old. His email is john@example.com",
    prompt_description="Extract person information including name, age, and email",
    examples=[
        {
            "text": "Jane Smith is 25 years old. Email: jane@example.com",
            "extractions": [
                {"name": "Jane Smith", "age": 25, "email": "jane@example.com"}
            ]
        }
    ],
    fetch_urls=False,
    max_char_buffer=1000,
    temperature=0.0,
    extraction_passes=1
)
print(f"Task ID: {task['task_id']}")

# 获取结构化抽取状态
status = client.extraction.get_struct_extract_status(task['task_id'])
print(f"Status: {status['status']}")
if status['status'] == 'completed':
    print(f"Result: {status['result']}")
```

### 5. RAPTOR

构建和管理 RAPTOR（Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval）。

**注意**: RAPTOR 的配置参数需要在创建或更新知识库时通过 `parser_config.raptor` 设置。

```python
# 创建知识库时配置 RAPTOR 参数
kb = client.knowledge_base.create(
    name="raptor_kb",
    chunk_method="naive",
    parser_config={
        "raptor": {
            "max_cluster": 64,
            "random_seed": 224,
            "llm_model": "deepseek-chat"
        }
    }
)

# 构建 RAPTOR（异步）
task = client.raptor.build(kb_id)
print(f"RAPTOR Task ID: {task['raptor_task_id']}")

# 获取 RAPTOR 构建状态
status = client.raptor.get_status(kb_id)
if status:
    print(f"Status: {status['status']}")
    print(f"Progress: {status['progress']}")
else:
    print("No RAPTOR task found")
```

### 6. 知识图谱 (Knowledge Graph)

构建和管理知识图谱。

**注意**: 知识图谱的配置参数需要在创建或更新知识库时通过 `parser_config.graphrag` 设置。

```python
# 创建知识库时配置知识图谱参数
kb = client.knowledge_base.create(
    name="kg_kb",
    chunk_method="naive",
    parser_config={
        "graphrag": {
            "entity_types": ["PERSON", "ORG", "LOC", "EVENT"],
            "llm_model": "deepseek-chat"
        }
    }
)

# 构建知识图谱（异步）
task = client.knowledge_graph.build(kb_id)
print(f"Knowledge Graph Task ID: {task['graphrag_task_id']}")

# 获取知识图谱数据
kg = client.knowledge_graph.get(kb_id)
print(f"Graph nodes: {len(kg['graph'].get('nodes', []))}")
print(f"Graph edges: {len(kg['graph'].get('edges', []))}")
print(f"Mind map: {kg['mind_map']}")

# 获取构建状态
status = client.knowledge_graph.get_status(kb_id)
if status:
    print(f"Status: {status['status']}")
    print(f"Progress: {status['progress']}")
else:
    print("No knowledge graph task found")
```

### 7. 检索 (Retrieval)

执行语义检索和混合检索。

```python
# 基本检索
result = client.retrieval.search(
    kb_ids=[kb_id],
    question="What is PowerRAG?",
    page=1,
    page_size=10
)

# 打印结果
print(f"Total results: {result['total']}")
for chunk in result['chunks']:
    print(f"Content: {chunk['content']}")
    print(f"Similarity: {chunk['similarity']}")
    print(f"Document: {chunk['document_name']}")

# 高级检索
result = client.retrieval.search(
    kb_ids=[kb_id1, kb_id2],
    question="机器学习的应用",
    document_ids=[doc_id],  # 限定文档范围
    page=1,
    page_size=30,
    similarity_threshold=0.3,  # 相似度阈值
    vector_similarity_weight=0.3,  # 向量相似度权重（混合检索）
    top_k=1024,  # 最大返回数量
    keyword=True,  # 启用关键词增强
    use_kg=True,  # 使用知识图谱检索
    rerank_id="bge-reranker-v2-m3",  # 重排序模型
    highlight=True,  # 高亮匹配内容
    cross_languages=["en", "zh"],  # 跨语言检索
    metadata_condition={"status": "published", "year": 2024}  # 元数据过滤
)

# 检索测试（与 search 功能相同，用于测试场景）
test_result = client.retrieval.test(
    kb_ids=[kb_id],
    question="测试查询",
    page=1,
    page_size=50,
    similarity_threshold=0.2,
    keyword=True,
    use_kg=False
)
```

## 完整示例

以下是一个完整的工作流程示例：

```python
from powerrag.sdk import PowerRAGClient
import time

# 初始化客户端
client = PowerRAGClient(
    api_key="your-api-key",
    base_url="http://localhost:9380"
)

# 1. 创建知识库
kb = client.knowledge_base.create(
    name="research_papers",
    description="Collection of AI research papers",
    chunk_method="naive"
)
print(f"Created knowledge base: {kb['id']}")

# 2. 上传文档
docs = client.document.upload(
    kb['id'],
    ["paper1.pdf", "paper2.pdf", "paper3.pdf"]
)
print(f"Uploaded {len(docs)} documents")

# 3. 解析文档为切片（同步等待）
doc_ids = [doc['id'] for doc in docs]
results = client.document.parse_to_chunk(kb['id'], doc_ids, wait=True)
print(f"Parsed {len(results)} documents")
for result in results:
    print(f"Doc {result['doc_id']}: {result['status']}, {result['chunk_count']} chunks")

# 4. 构建知识图谱（可选）
kg_task = client.knowledge_graph.build(kb['id'])
print(f"Building knowledge graph: {kg_task['graphrag_task_id']}")

# 等待知识图谱构建完成
while True:
    status = client.knowledge_graph.get_status(kb['id'])
    if not status:
        break
    print(f"KG status: {status['status']}, progress: {status.get('progress', 0)}")
    if status['status'] in ['DONE', 'FAIL']:
        break
    time.sleep(5)

# 5. 执行检索
result = client.retrieval.search(
    kb_ids=[kb['id']],
    question="What are the latest advances in transformer models?",
    page_size=5,
    similarity_threshold=0.2,
    use_kg=True,
    highlight=True
)

# 打印检索结果
print(f"\nFound {result['total']} results:")
for i, chunk in enumerate(result['chunks'], 1):
    print(f"\n{i}. Score: {chunk['similarity']:.3f}")
    print(f"   Content: {chunk['content'][:200]}...")
    print(f"   Document: {chunk['document_name']}")

# 6. 从文档抽取关键信息
for doc_id in doc_ids[:3]:  # 抽取前3个文档
    extraction = client.extraction.extract_from_document(
        doc_id=doc_id,
        extractor_type="keyword",
        config={"max_keywords": 10}
    )
    print(f"\nExtracted keywords from {doc_id}: {extraction.get('keywords', [])}")

# 7. 解析文档为 Markdown（可选）
md_result = client.document.parse_to_md(
    doc_id=doc_ids[0],
    config={"layout_recognize": "mineru"}
)
print(f"\nMarkdown length: {md_result['markdown_length']}")
print(f"Total images: {md_result['total_images']}")

# 8. 清理（如需要）
# 删除特定文档
# client.document.delete(kb['id'], [doc_ids[0]])

# 删除整个知识库（包括所有文档）
# client.knowledge_base.delete([kb['id']])
```

## 环境配置

使用 SDK 前需要配置以下环境变量（可选）：

```bash
# PowerRAG 服务地址
export HOST_ADDRESS="http://127.0.0.1:9380"

# API 密钥
export POWERRAG_API_KEY="your-api-key"
```

或在代码中直接指定：

```python
client = PowerRAGClient(
    api_key="your-api-key",
    base_url="http://127.0.0.1:9380",
    version="v1"  # API 版本，默认为 v1
)
```

## 测试

SDK 包含完整的测试套件，覆盖所有功能模块。

### 运行所有测试

```bash
# 设置环境变量
export HOST_ADDRESS="http://127.0.0.1:9380"
export POWERRAG_API_KEY="your-api-key"

# 运行测试
pytest powerrag/sdk/tests/
```

### 运行特定模块测试

```bash
# 测试知识库模块
pytest powerrag/sdk/tests/test_knowledge_base.py

# 测试文档模块
pytest powerrag/sdk/tests/test_document.py

# 测试检索模块
pytest powerrag/sdk/tests/test_retrieval.py
```

更多测试说明请参考 [tests/README.md](tests/README.md)。

## 项目结构

```
powerrag/sdk/
├── __init__.py                      # SDK 入口，导出 PowerRAGClient
├── client.py                        # 主客户端类，提供 HTTP 请求方法
├── README.md                        # SDK 文档（本文件）
├── modules/                         # 功能模块
│   ├── knowledge_base.py            # 知识库数据模型 (TypedDict)
│   ├── knowledge_base_manager.py    # 知识库管理器
│   ├── document.py                  # 文档数据模型 (TypedDict)
│   ├── document_manager.py          # 文档管理器
│   ├── chunk.py                     # 切片数据模型 (TypedDict)
│   ├── chunk_manager.py             # 切片管理器
│   ├── extraction.py                # 抽取数据模型 (TypedDict)
│   ├── extraction_manager.py        # 抽取管理器
│   ├── raptor.py                    # RAPTOR 数据模型 (TypedDict)
│   ├── raptor_manager.py            # RAPTOR 管理器
│   ├── knowledge_graph.py           # 知识图谱数据模型 (TypedDict)
│   ├── knowledge_graph_manager.py   # 知识图谱管理器
│   ├── retrieval.py                 # 检索数据模型 (TypedDict)
│   └── retrieval_manager.py         # 检索管理器
└── tests/                           # 完整的测试套件
    ├── README.md                    # 测试文档
    ├── conftest.py                  # pytest 配置和 fixtures
    ├── pytest.ini                   # pytest 配置文件
    ├── test_knowledge_base.py       # 知识库测试
    ├── test_document.py             # 文档测试
    ├── test_chunk.py                # 切片测试
    ├── test_extraction.py           # 抽取测试
    ├── test_raptor.py               # RAPTOR 测试
    ├── test_knowledge_graph.py      # 知识图谱测试
    └── test_retrieval.py            # 检索测试
```

## API 参考

### PowerRAGClient

主客户端类，提供对所有功能模块的访问。

**初始化参数：**
- `api_key` (str): API 密钥，必填
- `base_url` (str): 服务地址，默认 `"http://localhost:9380"`
- `version` (str): API 版本，默认 `"v1"`

**属性：**
- `knowledge_base` (KnowledgeBaseManager): 知识库管理器
- `document` (DocumentManager): 文档管理器
- `chunk` (ChunkManager): 切片管理器
- `extraction` (ExtractionManager): 抽取管理器
- `raptor` (RAPTORManager): RAPTOR 管理器
- `knowledge_graph` (KnowledgeGraphManager): 知识图谱管理器
- `retrieval` (RetrievalManager): 检索管理器

**内部方法：**
- `post(url, json=None, files=None, data=None, stream=False)`: POST 请求
- `get(url, params=None, stream=False)`: GET 请求
- `put(url, json=None)`: PUT 请求
- `delete(url, json=None, params=None)`: DELETE 请求

### 数据模型

所有数据模型都使用 `TypedDict` 定义，提供完整的类型提示：

**知识库相关：**
- `KnowledgeBaseInfo`: 知识库信息

**文档相关：**
- `DocumentInfo`: 文档信息

**切片相关：**
- `ChunkInfo`: 切片信息

**抽取相关：**
- `ExtractionResult`: 抽取结果
- `StructExtractTaskInfo`: 结构化抽取任务信息

**RAPTOR 相关：**
- `RAPTORTaskInfo`: RAPTOR 任务信息

**知识图谱相关：**
- `KnowledgeGraphData`: 知识图谱数据
- `KnowledgeGraphTaskInfo`: 知识图谱任务信息

**检索相关：**
- `RetrievalResult`: 检索结果

## 最佳实践

### 1. 错误处理

SDK 会抛出异常，建议在生产环境中进行适当的错误处理：

```python
from requests.exceptions import RequestException, HTTPError

try:
    result = client.retrieval.search(
        kb_ids=[kb_id],
        question="test query"
    )
except RequestException as e:
    print(f"Network error: {e}")
except Exception as e:
    print(f"API error: {e}")
```

### 2. 异步任务处理

对于长时间运行的任务，建议使用异步方式：

```python
# 提交任务
task_id = client.document.parse_to_chunk(kb_id, doc_ids, wait=False)

# 轮询状态
import time
for doc_id in doc_ids:
    while True:
        doc = client.document.get(kb_id, doc_id)
        if doc['run'] in ['DONE', 'FAIL']:
            break
        time.sleep(2)
```

### 3. 批量操作

充分利用批量操作提高效率：

```python
# 批量上传
docs = client.document.upload(kb_id, ["doc1.pdf", "doc2.pdf", "doc3.pdf"])

# 批量解析
doc_ids = [doc['id'] for doc in docs]
results = client.document.parse_to_chunk(kb_id, doc_ids, wait=True)

# 批量抽取
results = client.extraction.extract_batch(doc_ids, extractor_type="keyword")
```

### 4. 知识库配置

在创建知识库时就配置好所需的参数：

```python
kb = client.knowledge_base.create(
    name="my_kb",
    chunk_method="naive",
    embedding_model="BAAI/bge-large-zh-v1.5@Builtin",
    parser_config={
        "chunk_token_num": 512,
        "raptor": {
            "max_cluster": 64,
            "llm_model": "deepseek-chat"
        },
        "graphrag": {
            "entity_types": ["PERSON", "ORG", "LOC"],
            "llm_model": "deepseek-chat"
        }
    }
)
```

### 5. 检索优化

根据场景调整检索参数：

```python
# 精确检索（高阈值）
result = client.retrieval.search(
    kb_ids=[kb_id],
    question="query",
    similarity_threshold=0.5,  # 更高的阈值
    page_size=10
)

# 召回优化（低阈值 + 大top_k + 重排序）
result = client.retrieval.search(
    kb_ids=[kb_id],
    question="query",
    similarity_threshold=0.1,  # 更低的阈值
    top_k=2048,  # 更大的候选集
    rerank_id="bge-reranker-v2-m3",  # 使用重排序
    keyword=True,  # 启用关键词
    use_kg=True  # 使用知识图谱
)
```

## 错误处理

SDK 会抛出以下类型的异常：

**常见异常：**
- `FileNotFoundError`: 文件不存在
- `Exception`: API 调用失败（包含错误消息）
- `TimeoutError`: 任务超时（仅在使用 `wait_for_*` 方法时）
- `RequestException`: 网络请求错误

**示例：**

```python
try:
    kb = client.knowledge_base.get("nonexistent-id")
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
```

```python
from requests.exceptions import RequestException

try:
    result = client.retrieval.search(
        kb_ids=[kb_id],
        question="test query"
    )
except RequestException as e:
    print(f"Network error: {e}")
except Exception as e:
    print(f"API error: {e}")
```

## 常见问题 (FAQ)

### Q: 如何处理大文档的解析？

A: 对于大文档，建议使用异步解析：
```python
# 使用异步解析
task_id = client.document.parse_to_md_async(doc_id)
result = client.document.wait_for_parse_to_md(task_id, timeout=600)
```

### Q: RAPTOR 和知识图谱的配置在哪里设置？

A: 需要在创建或更新知识库时通过 `parser_config` 设置：
```python
kb = client.knowledge_base.create(
    name="my_kb",
    parser_config={
        "raptor": {"max_cluster": 64},
        "graphrag": {"entity_types": ["PERSON", "ORG"]}
    }
)
```

### Q: 如何查看知识库的 RAPTOR 和知识图谱状态？

A: 使用对应的 `get_status` 方法：
```python
raptor_status = client.raptor.get_status(kb_id)
kg_status = client.knowledge_graph.get_status(kb_id)
```
返回 `None` 表示没有运行中的任务。

### Q: 如何实现混合检索？

A: 调整 `vector_similarity_weight` 参数和启用 `keyword`：
```python
result = client.retrieval.search(
    kb_ids=[kb_id],
    question="query",
    vector_similarity_weight=0.3,  # 向量权重
    keyword=True,  # 启用关键词
    use_kg=True  # 使用知识图谱
)
```

### Q: 支持哪些抽取类型？

A: 支持三种抽取类型：
- `entity`: 实体抽取（人名、地名、组织等）
- `keyword`: 关键词抽取
- `summary`: 摘要生成

还支持结构化抽取 (`struct_extract`)，可以自定义抽取模式。

### Q: 如何处理解析失败的文档？

A: 检查文档状态并根据错误信息处理：
```python
results = client.document.parse_to_chunk(kb_id, doc_ids, wait=True)
for result in results:
    if result['status'] == 'FAIL':
        print(f"Document {result['doc_id']} failed to parse")
        # 重新解析或删除
```

### Q: SDK 是否支持流式返回？

A: 当前版本主要支持标准 REST API 调用。对于下载等操作，SDK 内部使用了流式传输。

### Q: 如何设置请求超时？

A: 当前 SDK 使用 `requests` 库的默认超时。如需自定义，可以在调用前设置：
```python
import requests
requests.adapters.DEFAULT_RETRIES = 5
```

## 贡献

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. 创建 Pull Request

**贡献指南：**
- 遵循 PEP 8 代码规范
- 添加适当的类型注解
- 为新功能添加测试用例
- 更新相关文档

## 许可证

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