文件上传与解析模块实现了大文件的分片上传、断点续传、文件合并以及文档解析功能。

通过 Redis 和 MinIO 的结合，确保大文件上传的可靠性；并通过 Kafka 实现异步处理。模块支持多种文档格式（PDF、Word、Excel）的解析，并提取文本内容用于后续向量化处理。文本向量化通过调用豆包 API 实现，生成的向量数据目前存储在 Elasticsearch 中，未来将同时支持 FAISS 存储。

一、核心功能设计

二、数据流转与存储设计

文件从上传到向量化完成的完整流程：

• 客户端计算文件 MD5，发起上传请求→服务端验证文件是否已存在，返回分片策略
• 客户端根据策略分片上传文件
• 服务端接收分片，存入 MinIO 并更新 Redis 状态
• 所有分片上传完成后，触发合并操作
• 合并完成后发送解析任务到 Kafka→解析服务消费任务，根据文件类型选择相应解析器提取文本
• 文本分块后发送向量化任务到 Kafka→向量化服务消费任务，调用豆包 API 将文本转换为向量表示
• 向量数据写入 Elasticsearch 和预留 FAISS 接口→更新任务状态，通知用户处理完成

01、MySQL

文件主表(file_upload)：存储文件元信息，如 MD5、名称、大小、状态

分片表(chunk_info)：记录每个分片的信息，包括索引、MD5、存储路径

解析结果表(document_vectors)：存储文本分块和向量化结果的元数据

02、Redis

使用 BitSet 记录已上传分片的位图（SETBIT命令）； 存储上传任务的临时状态和进度； 缓存热点文件的元数据，减轻数据库压力

03、MinIO

临时分片：存储上传的文件分片，路径结构为/temp/{fileMd5}/{chunkIndex}

完整文件：合并后的文件存储在/documents/{userId}/{fileName}

存储策略：实现热冷数据分离

04、 Elasticsearch

存储文本向量数据和原始文本内容，索引基于文件 MD5 和分块 ID 组织

三、关键流程

01. 分片上传流程

02. 文件合并流程

03.文档处理流程（合并解析和向量化）

04.文档删除流程