# InsightFlow Phase 7 任务 2 开发总结

## 完成内容

### 1. 多模态处理模块 (multimodal_processor.py)

#### VideoProcessor 类
- **视频文件处理**: 支持 MP4, AVI, MOV, MKV, WebM, FLV 格式
- **音频提取**: 使用 ffmpeg 提取音频轨道（WAV 格式，16kHz 采样率）
- **关键帧提取**: 使用 OpenCV 按时间间隔提取关键帧（默认每5秒）
- **OCR识别**: 支持 PaddleOCR/EasyOCR/Tesseract 识别关键帧文字
- **数据整合**: 合并所有帧的 OCR 文本，支持实体提取

#### ImageProcessor 类
- **图片处理**: 支持 JPG, PNG, GIF, BMP, WebP 格式
- **OCR识别**: 识别图片中的文字内容（白板、PPT、手写笔记）
- **图片描述**: 预留多模态 LLM 接口（待集成）
- **批量处理**: 支持批量图片导入

#### MultimodalEntityExtractor 类
- 从视频和图片处理结果中提取实体和关系
- 与现有 LLM 客户端集成

### 2. 多模态实体关联模块 (multimodal_entity_linker.py)

#### MultimodalEntityLinker 类
- **跨模态实体对齐**: 使用 embedding 相似度计算发现不同模态中的同一实体
- **多模态实体画像**: 统计实体在各模态中的提及次数
- **跨模态关系发现**: 查找在同一视频帧/图片中共同出现的实体
- **多模态时间线**: 按时间顺序展示多模态事件

### 3. 数据库更新 (schema.sql)

新增表：
- `videos`: 视频信息表（时长、帧率、分辨率、OCR文本）
- `video_frames`: 视频关键帧表（帧数据、时间戳、OCR文本）
- `images`: 图片信息表（OCR文本、描述、提取的实体）
- `multimodal_mentions`: 多模态实体提及表
- `multimodal_entity_links`: 多模态实体关联表

### 4. API 端点 (main.py)

#### 视频相关
- `POST /api/v1/projects/{id}/upload-video` - 上传视频
- `GET /api/v1/projects/{id}/videos` - 视频列表
- `GET /api/v1/videos/{id}` - 视频详情

#### 图片相关
- `POST /api/v1/projects/{id}/upload-image` - 上传图片
- `GET /api/v1/projects/{id}/images` - 图片列表
- `GET /api/v1/images/{id}` - 图片详情

#### 多模态实体关联
- `POST /api/v1/projects/{id}/multimodal/link-entities` - 跨模态实体关联
- `GET /api/v1/entities/{id}/multimodal-profile` - 实体多模态画像
- `GET /api/v1/projects/{id}/multimodal-timeline` - 多模态时间线
- `GET /api/v1/entities/{id}/cross-modal-relations` - 跨模态关系

### 5. 依赖更新 (requirements.txt)

新增依赖：
- `opencv-python==4.9.0.80` - 视频处理
- `pillow==10.2.0` - 图片处理
- `paddleocr==2.7.0.3` + `paddlepaddle==2.6.0` - OCR 引擎
- `ffmpeg-python==0.2.0` - ffmpeg 封装
- `sentence-transformers==2.3.1` - 跨模态对齐

## 系统要求

- **ffmpeg**: 必须安装，用于视频和音频处理
- **Python 3.8+**: 支持所有依赖库

## 待完善项

1. **多模态 LLM 集成**: 图片描述功能需要集成 Kimi 或其他多模态模型 API
2. **前端界面**: 需要开发视频/图片上传界面和多模态展示组件
3. **性能优化**: 大视频文件处理可能需要异步任务队列
4. **OCR 引擎选择**: 根据部署环境选择最适合的 OCR 引擎

## 部署说明

```bash
# 安装系统依赖
apt-get update
apt-get install -y ffmpeg

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 更新数据库
sqlite3 insightflow.db < schema.sql

# 启动服务
python -m uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
```