入库文档

将 inbox 中的 PDF、Office 文档（DOCX/XLSX/PPTX）或 Markdown 文件处理入库。支持论文、专利、学位论文、一般文档和论文集（proceedings）。

支持的文件格式

执行逻辑

1. 根据用户意图选择预设：

   • 入库新文档（默认）：使用 ingest 预设（= mineru, extract, dedup, ingest, embed, index）
   • 完整处理：使用 full 预设（= mineru, extract, dedup, ingest, toc, l3, embed, index）
   • 仅重建索引：使用 reindex 预设（= embed, index）
   • 仅内容富化：使用 enrich 预设（= toc, l3, embed, index）

   注意：inbox-doc/ 始终使用专用步骤 office_convert, mineru, extract_doc, ingest，不受 preset 影响。inbox-patent/ 和 inbox-thesis/ 也有各自的固定流程。preset 中的 papers 级步骤（toc, l3）和 global 级步骤（embed, index）在处理完所有 inbox 后统一执行。

2. 执行流水线命令：

scholaraio pipeline <preset> [--dry-run] [--no-api] [--force] [--inspect]

可用预设：full | ingest | enrich | reindex

常用选项：

• --dry-run — 预览处理，不写文件
• --no-api — 离线模式，跳过外部 API 查询
• --force — 强制重新处理（toc/l3 等步骤）
• --inspect — 展示处理详情
• --steps STEPS — 自定义步骤序列（逗号分隔），如 --steps toc,l3,index
• --list — 列出所有可用步骤和预设

3. pipeline 当前会依次处理五个 inbox 目录：

   • data/inbox/ — 普通论文（有 DOI 才入库，无 DOI 且非 thesis 转 pending）
   • data/inbox-thesis/ — 学位论文（跳过 DOI 去重，自动标记 thesis）
   • data/inbox-patent/ — 专利文献（按公开号去重，自动标记 patent，跳过 DOI 去重）
   • data/inbox-doc/ — 非论文文档（技术报告、讲义、Word/Excel/PPT、标准文档等，跳过 DOI 去重，LLM 生成标题/摘要）
   • data/inbox-proceedings/ — 论文集（强制按 proceedings 处理；普通 data/inbox/ 不再自动识别）

4. 论文类的 Stage-1 元数据提取由 ingest.extractor 控制：

   • regex：纯正则，最快，不调用 LLM
   • auto：正则优先，关键字段缺失时再调用 LLM
   • robust：正则 + LLM 双跑，校正 OCR 错误并处理多 DOI 情况（默认）
   • llm：纯 LLM 提取
   • 如果用户问“为什么标题 / 作者 / DOI 提取不准”，先检查这里的模式配置

5. 论文集（proceedings）采用半自动两阶段流程：

   • 第一阶段：scholaraio pipeline ingest 只负责把 PDF/MD 转成 data/proceedings/<Volume>/proceeding.md，并生成 split_candidates.json
   • 此时不会自动拆成子论文；CLI 会显式提示等待 agent 审阅 split_candidates.json 并生成 split_plan.json
   • 第二阶段：由 agent/人工审阅结构后，执行

scholaraio proceedings apply-split <proceeding_dir> <split_plan.json>

• 这一步才会真正把子论文落到 data/proceedings/<Volume>/papers/<Paper>/

6. proceedings 拆分后支持半自动清洗流程：
   • 先执行

scholaraio proceedings build-clean-candidates <proceeding_dir>

• 该命令会生成 clean_candidates.json，用于汇总每个 child paper 的开头窗口、heading、缺失字段和结构信号
• 然后由 agent/人工审阅并生成 clean_plan.json
• 最后执行

scholaraio proceedings apply-clean <proceeding_dir> <clean_plan.json>

• 第一版支持的清洗动作是 keep / rename / reclassify / drop
• agent 在这一步还可以顺手删除明显不合理的标签行，例如假 # Comment 2.、假 # Reporter ...
• 这里的“删除标签”只针对明显错误的独立 heading/tag 行，不改正文段落内容
• 推荐先做结构性清洗（保留/重命名/重分类/删除），再考虑作者、摘要、DOI 等元数据提纯

7. Office 文件处理流程（data/inbox-doc/ 中的 DOCX/XLSX/PPTX）：

   • step_office_convert（MarkItDown）→ 转换为 <stem>.md
   • step_extract_doc（LLM 生成标题/摘要）
   • step_ingest（写入 data/papers/）
   • 依赖：需安装 pip install 'markitdown[docx,pptx,xlsx]'

8. 专利文献处理逻辑（data/inbox-patent/）：

   • 自动提取公开号（CN/US/EP/WO/JP/KR/DE/FR/GB/TW/IN/AU 等格式）
   • 按公开号去重（非 DOI），跳过 DOI 检查
   • 自动标记 paper_type: patent

9. 无 DOI 论文的处理逻辑：

   • 来自 data/inbox-thesis/ → 直接标记为 thesis 并入库
   • 来自 data/inbox-doc/ → 标记为 document 类型，LLM 生成标题和摘要后入库
   • 来自 data/inbox/ → LLM 分析判断是否 thesis
     • 是 thesis → 标记并入库
     • 不是 thesis → 转入 data/pending/ 待人工确认

10. 超长 PDF 会在 MinerU 转换前按需自动切分后合并：

• 本地 MinerU 按 chunk_page_limit（默认 >100 页）
• 云端 MinerU 同时遵循 >600 页 和 >200MB 两个限制，并在仅超大小时估算更安全的分片页数

11. 如果 config.translate.auto_translate: true，只要本次 pipeline 包含 inbox 步骤并成功入库新论文，系统会在 papers 阶段自动插入 translate，位置在 embed/index 之前：

• 只翻译本次新入库论文，不会顺手重翻整个库
• 目标语言读取 translate.target_lang
• 这是配置驱动行为，不需要额外改 preset

示例

用户说："我放了几篇新论文到 inbox，帮我入库" → 执行 pipeline ingest

用户说："把新论文全部处理完，包括提取目录和结论" → 执行 pipeline full

用户说："我有几份技术报告放在 inbox-doc 里了" → 执行 pipeline ingest（pipeline 自动处理五个 inbox 目录）

用户说："我把一个 Word 文档放进 inbox-doc 了" → 执行 pipeline ingest（自动用 MarkItDown 转换 DOCX）

用户说："我有几篇专利放在 inbox-patent 了" → 执行 pipeline ingest（自动处理五个 inbox 目录，专利按公开号去重）

用户说："我有一本文集放在 inbox-proceedings 里" → 先执行 pipeline ingest，等生成 split_candidates.json 后由 agent 审阅，再执行 scholaraio proceedings apply-split ...

用户说："重新建索引" → 执行 pipeline reindex