Qanything 2.0 源码解析系列3 : 文件解析服务

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Qanything 2.0项目部署启动手把手教程 中分析了各个服务的启动命令。

其中，文件解析（插入文件服务）的启动命令如下：

nohup python3 -u qanything_kernel/dependent_server/insert_files_serve/insert_files_server.py --port 8110 --workers 1 > /workspace/QAnything/logs/debug_logs/insert_files_server.log 2>&1 &

📝 文件解析服务

insert_files_server.py主要是两个方法：

1. check_and_process 从表中拿文件交给process_data方法处理
2. process_data
   1. 文件切分doc
   2. doc向量化存milvus向量数据库

下面只介绍核心代码逻辑：

check_and_process

服务启动之前通过app.add_task方法将一个异步任务(check_and_process函数)添加到应用的任务列表中。

@app.listener('before_server_start')
async def setup_workers(app, loop):
    # 创建数据库连接池
    app.ctx.pool = await aiomysql.create_pool(**db_config, minsize=1, maxsize=16, loop=loop, autocommit=False,
                                              init_command='SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED')  # 更改事务隔离级别
    app.add_task(check_and_process(app.ctx.pool))

check_and_process 的核心是一个while True循环。该循环从File表中拿到status=’gray’ 的文件记录，一次取一个，交给process_data 函数处理。

调用上传文件接口时，给定的每个文件的状态都是gray，表示该文件已经上传成功，但是还没有进行解析。

process_data

proces_data的核心：

1. 初始化LocalFileForInsert 类对象，在qanything_kernel/core/retriever/general_document.py中定义，包含了很多方法，是文件解析服务的核心类。每个文件都会初始化一个LocalFileForInsert 对象进行后续处理。

local_file = LocalFileForInsert(user_id, kb_id, file_id, file_location, file_name, file_url, chunk_size, mysql_client)

1. 执行local_file.split_file_to_docs 方法，将文件切分成doc

   切分逻辑：

   1. 图片类型（png、jpg、jpeg）: Qanything 2.0源码解析系列4: 图片解析逻辑
   2. pdf类型（pdf）：writing, coming soon！

2. 执行retriever.insert_documents(local_file.docs, chunk_size) 将doc进行split后通过bce-embedding模型向量化并存入Milvus数据库。

🤗 总结归纳

总结文章的内容

📎 参考文章

• source code