整体开发思路
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1. 本地跑通集成 → 2. 创建开发分支 → 3. 提交到分支 → 4. 创建PR/MR第一阶段：本地跑通集成（关键！）
Step 1: 先把lightrag放到主项目里跑起来
bash
# 在本地主项目中创建测试目录
cd /path/to/main-project
mkdir -p test_integration
# 把您的lightrag代码复制过来
cp -r /path/to/your-lightrag/* test_integration/
# 先确保lightrag能独立运行
cd test_integration
python run_lightrag.py # 或您的启动脚本Step 2: 找到OCR处理的核心代码
您需要先找到OCR识别后文本的去向：
python
# 快速定位方法：
# 1. 搜索OCR输出
grep -n "text\|result\|output" main-project/*.py | grep -i ocr
# 2. 查看main函数或流程入口
find . -name "main.py" -o -name "app.py" -o -name "run*.py"
# 3. 看import，找OCR模块
grep -r "import.*ocr\|from.*ocr" --include="*.py" .Step 3: 最简单的集成测试
在找到的OCR代码后面添加测试代码：
python
# 假设找到的OCR函数是这样的：
def ocr_process(image_path):
# ... 原有OCR代码 ...
text = ocr_model.predict(image_path)
# 在这里添加lightrag调用
try:
# 测试lightrag是否能调用
from test_integration.lightrag import query
# 直接测试
enhanced = query(text)
print(f"原始OCR: {text[:100]}...")
print(f"LightRAG增强后: {enhanced[:100]}...")
# 返回增强结果或原始结果
return enhanced # 或者根据需求返回
except Exception as e:
print(f"LightRAG调用失败: {e}")
return text # 降级到原始文本Step 4: 本地验证
bash
# 1. 先确保lightrag依赖已安装
cd /path/to/main-project/test_integration
pip install -r requirements.txt
# 2. 运行主项目，测试OCR+LightRAG流程
cd /path/to/main-project
python test_ocr_with_rag.py # 您的测试脚本第二阶段：创建分支和整理代码
Step 5: 正式创建开发分支
bash
# 回到主项目根目录
cd /path/to/main-project
# 同步最新代码
git checkout main
git pull origin main
# 创建您的开发分支（建议明确命名）
git checkout -b feature/ocr-lightrag-feature
# 或者按团队规范
git checkout -b feat/add-lightrag-to-ocrStep 6: 整理代码结构
将测试成功的代码放到正式位置：
text
main-project/
├── src/
│ ├── ocr/
│ │ ├── processor.py # 原有OCR代码
│ │ └── enhanced_processor.py # 您新增的带RAG的处理器
├── modules/ # 新增
│ └── lightrag/ # lightrag正式目录
│ ├── __init__.py
│ ├── core.py
│ └── config.yaml
├── config/
│ └── features.yaml # 新增配置：是否启用lightrag
└── requirements/
└── rag.txt # lightrag的依赖Step 7: 创建适配层（重要）
python
# src/ocr/enhanced_processor.py
import sys
import os
# 添加lightrag模块路径
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../../modules'))
try:
from lightrag import LightRAG
LIGHTRAG_AVAILABLE = True
except ImportError:
LIGHTRAG_AVAILABLE = False
class EnhancedOCRProcessor:
def __init__(self, enable_rag=True):
self.enable_rag = enable_rag and LIGHTRAG_AVAILABLE
self.rag_processor = None
if self.enable_rag:
self._init_lightrag()
def _init_lightrag(self):
"""懒加载lightrag，避免启动时全部加载"""
if self.rag_processor is None:
self.rag_processor = LightRAG(
config_path="config/lightrag.yaml"
)
def process_image(self, image_path):
# 1. 原有OCR处理
from .processor import extract_text # 导入原有OCR函数
ocr_text = extract_text(image_path)
# 2. 如果启用RAG，则增强
if self.enable_rag:
enhanced_text = self.rag_processor.query(ocr_text)
return {
'original': ocr_text,
'enhanced': enhanced_text,
'has_rag': True
}
# 3. 未启用RAG，返回原始结果
return {
'original': ocr_text,
'enhanced': ocr_text,
'has_rag': False
}第三阶段：配置和依赖管理
Step 8: 更新配置文件
yaml
# config/features.yaml
ocr:
enable_lightrag_enhancement: true # 开关配置
lightrag_config:
model: "minilm" # 或其他配置
top_k: 5
threshold: 0.7Step 9: 更新依赖文件
bash
# 1. 提取lightrag的依赖
cd /path/to/main-project/modules/lightrag
pip freeze > ../../requirements/rag.txt
# 2. 可选：合并到主依赖
cd /path/to/main-project
cat requirements/rag.txt >> requirements.txt
# 3. 或保持分离，在README中说明第四阶段：推送到分支
Step 10: 上传什么到分支？
您需要上传以下内容到分支：
-
新增的代码文件
bash
# 新增的lightrag模块 modules/lightrag/ # 整个目录 # 新增的集成代码 src/ocr/enhanced_processor.py # 配置文件 config/features.yaml -
修改的现有文件
bash
# 修改了原有的OCR调用位置 src/ocr/processor.py # 如果修改了原文件 # 或主入口文件 main.py/app.py -
依赖和文档
bash
requirements.txt 或 requirements/rag.txt README.md # 更新使用说明
Step 11: 具体推送步骤
bash
# 1. 查看所有修改
git status
# 2. 添加新文件
git add modules/lightrag/
git add src/ocr/enhanced_processor.py
git add config/features.yaml
git add requirements/rag.txt
# 3. 如果有修改现有文件
git add src/ocr/processor.py # 如果修改了
git add requirements.txt # 如果修改了
# 4. 提交（写好提交信息很重要！）
git commit -m "feat: 集成LightRAG到OCR后处理
## 主要变更：
1. 新增LightRAG模块到 modules/lightrag/
2. 创建增强OCR处理器 EnhancedOCRProcessor
3. 添加配置开关控制是否启用RAG增强
4. 更新依赖文档
## 测试情况：
- [x] 单张图片OCR -> RAG 流程正常
- [x] 配置开关生效
- [x] 依赖安装正常
## 注意事项：
- 默认关闭RAG增强，需在config/features.yaml中开启
- 新增requirements/rag.txt依赖文件"
# 5. 推送到远程分支
git push origin feature/ocr-lightrag-feature第五阶段：创建Pull Request
推送后，您需要在代码平台（GitHub/GitLab）上：
-
创建Pull Request/Merge Request
-
填写描述模板：
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## 功能描述 在OCR识别文本后，使用LightRAG进行文本增强和知识检索 ## 修改内容 - 新增模块：modules/lightrag/ - 新增处理器：src/ocr/enhanced_processor.py - 新增配置：config/features.yaml ## 测试步骤 1. 安装依赖：pip install -r requirements/rag.txt 2. 修改配置：设置 enable_lightrag_enhancement: true 3. 运行测试：python test_ocr_with_rag.py ## 影响范围 - OCR处理时间增加约2-3秒（RAG检索时间） - 新增约500MB模型文件（首次运行下载）
简化版：先跑通的关键步骤
如果您想快速验证，可以这样做：
python
# 1. 创建测试文件 test_integration.py
import sys
sys.path.append('/path/to/your-lightrag')
# 2. 模拟OCR输出
fake_ocr_text = "这是OCR识别出的文本"
# 3. 直接调用lightrag
try:
from lightrag import query
result = query(fake_ocr_text)
print("✅ 集成成功！结果：", result[:200])
except Exception as e:
print("❌ 集成失败：", e)您最需要明确的问题：
-
OCR输出在哪里？
- 找到一个确定能获取OCR文本的地方
-
LightRAG的输入输出是什么？
- 明确query函数需要什么参数，返回什么格式
-
集成失败时的降级方案？
- LightRAG不可用时，如何不影响原有OCR流程
建议的开发顺序：
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1. 单文件测试集成 ✅
2. 创建分支并结构化代码 ✅
3. 添加配置和开关 ✅
4. 编写测试用例 ✅
5. 更新文档 ✅
6. 推送分支 ✅
7. 创建PR ✅您不需要一次完成所有步骤