# OpenOCR Markdown Service

一个精简版图片/PDF 转 Markdown 服务，核心依赖 `openocr-python==0.1.5`，保留文档解析能力，去掉训练、评测和实验脚本。

**工作流**：Windows 本地编写代码 → Git 推送 → Ubuntu 服务器 Docker 运行。

## 功能

- `POST /api/recognize`：上传图片或 PDF，生成 Markdown 和 JSON
- `GET /api/history`：查看已解析文件列表
- `GET /output/...`：访问生成的 Markdown、JSON 和原始文件
- `GET /health`：健康检查
- `GET /docs`：Swagger API 文档
- `GET /v1/models`：OpenAI 兼容模型列表
- `POST /v1/chat/completions`：OpenAI 兼容文档转 Markdown 接口

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## 服务器首次初始化（Ubuntu）

### 1. 克隆代码与创建目录

```bash
cd ~
git clone <你的仓库地址> OpenOCR
cd OpenOCR
mkdir -p data/output data/uploads
```

### 2. 生成并配置环境变量

```bash
cp .env.example .env
```

纯 Docker 部署时，重点确认以下配置：

```env
OPENOCR_AUTO_DOWNLOAD=true     # 首次运行让容器自动下载模型
OPENOCR_USE_GPU=false          # 未配置 NVIDIA Docker 插件前保持 false
OPENOCR_CORS_ORIGINS=*
```

完整配置项见 `.env.example`。

### 3. 一键编译并启动容器

```bash
docker compose up -d --build
```

### 4. 跟踪模型下载进度

模型体积较大，容器启动后会在后台自动下载。**此时不要急着调用接口**，先查看日志：

```bash
docker compose logs -f
```

首次下载可能需要 **5～30 分钟**（取决于网络）。当日志出现 `Application startup complete.` 且无报错时，说明模型加载完成，按 `Ctrl + C` 退出日志跟踪。

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## 健康检查与验证

### 服务器本地

```bash
curl http://127.0.0.1:8000/health
# 期望返回: {"status":"ok"}
```

### Windows 本地浏览器

将 `服务器IP` 替换为实际地址：

- API 文档：`http://服务器IP:8000/docs`
- 健康检查：`http://服务器IP:8000/health`

若无法访问，请在云服务器安全组中放行 **8000** 端口。

### API 调用示例

```bash
# 上传图片/PDF 进行解析
curl -F "file=@/path/to/page.png" http://127.0.0.1:8000/api/recognize

# 查看历史记录
curl http://127.0.0.1:8000/api/history

# 强制重新识别（同名文件默认复用已有结果）
curl -F "file=@/path/to/page.png" -F "force=true" http://127.0.0.1:8000/api/recognize
```

成功响应示例：

```json
{
  "id": "page",
  "status": "success",
  "message": "Parsed successfully in 12.34s.",
  "markdown_url": "/output/page/page.md",
  "json_url": "/output/page/page.json"
}
```

Markdown 访问地址：`http://服务器IP:8000/output/<文档名>/<文档名>.md`

### OpenAI 兼容接口

适用于已有 OpenAI SDK / LangChain / 各类 Agent 框架的调用方式。  
若配置了 `OPENOCR_ROOT_PATH=/openocr`，则路径前缀为 `/openocr/v1/...`。

**列出模型**

```bash
curl https://jsuse.com/openocr/v1/models
```

**文档转 Markdown（chat/completions）**

```bash
curl https://jsuse.com/openocr/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "opendoc-0.1b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "Convert this document to markdown"},
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": "https://example.com/page.png"}
          }
        ]
      }
    ]
  }'
```

也支持 `data:image/png;base64,...` 形式的图片 URL。

响应中的 `choices[0].message.content` 即为 Markdown 文本。

若设置了 `OPENOCR_API_KEY`，需附加请求头：

```bash
-H "Authorization: Bearer your-api-key"
```

Python 示例（OpenAI SDK）：

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://jsuse.com/openocr/v1",
    api_key="your-api-key-or-empty",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="opendoc-0.1b",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Convert to markdown"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/page.png"},
                },
            ],
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)
```

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## 日常开发与更新

### Windows 本地

改完代码后推送到远程仓库：

```powershell
# 若已配置 git 快捷别名
gpush "feat: 优化 OCR 的 Markdown 布局解析器"

# 或标准命令
git add .
git commit -m "feat: 优化 OCR 的 Markdown 布局解析器"
git push
```

### Ubuntu 服务器

**只改了 Python 代码**（最常见）：

```bash
cd ~/OpenOCR
git pull && docker compose up -d --build
```

优化后 Dockerfile 会分层缓存：`pyproject.toml` 不变时不会重装 `openocr-python` 等大依赖，通常 **10～30 秒** 即可完成。

**只改了 `.env` 配置**（无需重新 build）：

```bash
docker compose up -d
```

**依赖变更**（改了 `pyproject.toml`）才需要完整重建：

```bash
docker compose build --no-cache
docker compose up -d
```

模型缓存在 Docker 卷 `openocr-model-cache` 中，重建容器后**不会重复下载模型**。解析结果在 `./data/` 中，同样不会丢失。

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## 启动速度优化说明

每次 `docker compose up -d --build` 很慢，通常有两类原因：

| 原因 | 现象 | 已做优化 |
|------|------|----------|
| pip 重复下载依赖 | build 阶段耗时数分钟 | Dockerfile 分层 + BuildKit pip 缓存 |
| 模型重复下载 | 启动后日志里又在下载 | 模型目录挂载到 `openocr-model-cache` 卷 |

**首次部署**仍需下载模型（5～30 分钟，一次性）。之后日常更新应明显变快。

若 BuildKit 缓存未生效，可确认 Docker 版本 ≥ 20.10，compose 会自动使用 BuildKit。

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## 日常排错与手动测试

### 查看日志

```bash
docker compose logs -f openocr-markdown
```

### 命令行手动解析（不经过 API）

```bash
docker compose exec openocr-markdown openocr-md /app/data/uploads/test.pdf --output-dir /app/data/output
```

### 常用运维命令

```bash
docker compose ps              # 查看容器状态
docker compose down            # 停止服务
docker compose up -d --build   # 重新构建并启动
```

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## 关键配置

通过 `.env` 或环境变量配置：

| 变量 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `OPENOCR_ROOT_PATH` | *(空)* | 反向代理子路径，如 `/openocr` |
| `OPENOCR_OUTPUT_DIR` | `data/output` | 解析结果输出目录 |
| `OPENOCR_UPLOAD_DIR` | `data/uploads` | 上传文件临时目录 |
| `OPENOCR_USE_GPU` | `false` | 是否使用 GPU |
| `OPENOCR_AUTO_DOWNLOAD` | `true` | 首次运行自动下载模型 |
| `OPENOCR_LAYOUT_THRESHOLD` | `0.4` | 版面分析阈值 |
| `OPENOCR_MAX_LENGTH` | `2048` | 识别最大长度 |
| `OPENOCR_CORS_ORIGINS` | `*` | 跨域来源，多个用逗号分隔 |
| `OPENOCR_API_KEY` | *(空)* | OpenAI 兼容接口 Bearer Token，留空则不校验 |
| `OPENOCR_OPENAI_MODEL` | `opendoc-0.1b` | OpenAI 兼容接口使用的模型 ID |
| `OPENOCR_LOG_LEVEL` | `info` | 日志级别 |

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## 项目结构

```text
.
├── src/openocr_markdown/
│   ├── api.py        # FastAPI 服务
│   ├── cli.py        # 命令行入口
│   ├── config.py     # 环境变量配置
│   ├── engine.py     # OpenOCR 模型加载和解析封装
│   └── schemas.py    # API 响应模型
├── tests/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── pyproject.toml
└── .env.example
```

## 反向代理（Nginx 子路径）

若通过 `https://jsuse.com/openocr/` 这类**子路径**访问（而非直接 `:8000`），必须在 `.env` 中设置：

```env
OPENOCR_ROOT_PATH=/openocr
```

否则 `/health` 可能正常，但 `/docs` 会报 **Failed to load API definition**——因为 Swagger 会去根路径请求 `/openapi.json`，而不是 `/openocr/openapi.json`。

Nginx 参考配置：

```nginx
location /openocr/ {
    proxy_pass http://127.0.0.1:8000/;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}
```

修改后重启容器：

```bash
docker compose up -d --build
```

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## 注意事项

- `.env`、`data/`、模型缓存目录已在 `.gitignore` 中排除，不会进入 Git
- 首次启动耗时较长属于正常现象，等待模型下载完成后再调用接口
- 生产环境建议在 Docker 前加 Nginx 反向代理并配置 HTTPS