diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md
index 447ea8f2..d9ce7fa6 100644
--- a/AGENTS.md
+++ b/AGENTS.md
@@ -55,17 +55,18 @@
 - 移动端手机号登录：验证码发送走 `GET /resource/sms/code?phonenumber=...`，登录走 `POST /auth/mobile/sms-login`；短信发送复用 `sms.blends.config1` 阿里云配置。手机号不存在时自动注册 `app_user`，备注为“移动端短信自动注册”。模板 ID 用 `AIHR_SMS_LOGIN_TEMPLATE_ID`，AccessKey/Secret/签名用 `ALIYUN_SMS_ACCESS_KEY_ID`、`ALIYUN_SMS_ACCESS_KEY_SECRET`、`ALIYUN_SMS_SIGN_NAME`，本地放 `.env.local`。dev 兜底：`aihr.sms.dev-fixed-code` 非空则验证码固定（dev 默认 `123456`）、不真发短信；prod profile 代码级强制失效，不要移除该闸门。
 - 移动端员工训练闭环：员工端首页“开始训练”复用 `POST /api/train/practice/start`、`/turn`、`/finish`，请求必须带移动端登录返回的 `Authorization` 与 `clientid`；`mode=mobile` 完成后写入 `aihr_practice_session`，并更新主管端首页完训率、“待复盘对练”、员工训练历史和能力画像。主管端复盘详情查 `GET /api/aihr/mobile/practice/reviews/{id}`，标记复盘用 `POST /api/aihr/mobile/practice/reviews/{id}/reviewed`。
 - 当前业务页已跑通可演示闭环；后端 API 对接先看 `docs/API_INTEGRATION.md`。三角色对练 `/turn`/`/finish` 已接真 LLM（`AihrPracticeLlmService`，评分 temperature=0 结构化输出），seed 剧本是剧情锚点与兜底，改对练逻辑时必须保留"未配置/失败回退 seed"的降级链，不要让演示依赖外部 API。
-- 对练语音走 `POST /api/ai/asr`（≤5MB multipart）和 `POST /api/ai/tts`（文本≤300字，返回 base64 dataURL）；模型走 `aihr_model_config` 的 `asr`/`tts` 类目（`category` 全集：chat/vector/rerank/asr/tts）。multipart 头部的 filename/contentType 已做 CRLF 清洗，新增外发 HTTP 时同样注意。
+- 对练语音走 `POST /api/ai/asr`（≤5MB multipart）和 `POST /api/ai/tts`（文本≤300字，返回 base64 dataURL）；模型走 `aihr_model_config` 的 `asr`/`tts` 类目（`category` 全集：chat/vector/rerank/asr/tts/vision）。multipart 头部的 filename/contentType 已做 CRLF 清洗，新增外发 HTTP 时同样注意。
 - 后端业务代码不要塞进上游 `ruoyi-demo`；自有 API 放在 `backend/ruoyi-modules/ruoyi-aihr`，再接入 `ruoyi-admin`。
-- AI 面试页、三角色对练页、案例沉淀页、SOP 知识库页和移动端三端首页已是 API 优先 + 本地 fallback；SOP 知识库优先查 `aihr_knowledge_fragment` 的 MySQL Fulltext，并在 vector 模型和 Qdrant 可用时做混合召回；支持 `.txt/.md/.markdown/.pdf/.doc/.docx/.xls/.xlsx/.ppt/.pptx` 及图片 `.jpg/.jpeg/.png/.gif/.webp/.bmp` 上传解析入库。
+- AI 面试页、三角色对练页、案例沉淀页、SOP 知识库页和移动端三端首页已是 API 优先 + 本地 fallback；SOP 知识库优先查 `aihr_knowledge_fragment` 的 MySQL Fulltext，vector 模型和 Qdrant 可用时混合召回，`category=rerank` 模型启用时融合后语义重排（失败保持 RRF 顺序）；支持 `.txt/.md/.markdown/.pdf/.doc/.docx/.xls/.xlsx/.ppt/.pptx`、图片 `.jpg/.jpeg/.png/.gif/.webp/.bmp` 及视频 `.mp4/.mov/.avi/.mkv/.webm/.m4v` 上传解析入库。
+- 浏览器批量上传走异步队列 `POST /api/knowledge/doc/upload-async`（暂存目录 `aihr.upload.staging` 默认 `./.data/staging`，队列表 `aihr_knowledge_upload_item`，单文件重试）；同步接口 `POST /api/knowledge/doc/upload` 只留给 SOP 页单文件即时预览，**不要把重加工逻辑加回同步请求线程**。视频（≤500MB/≤60分钟）只走异步队列，依赖服务器安装 ffmpeg/ffprobe。
 - SOP 上传接口是 `POST /api/knowledge/doc/upload`，表单字段为 `file` 和 `category`；当前限制 100MB 内，支持 txt/md/PDF/Word/Excel/PPT 及图片，先写 MinIO/`sys_oss` 再绑定 `aihr_knowledge_attach.oss_id`，同一知识库同名文件会替换旧 fragment。若数据库启用 `category=vector` 的模型配置，会同步调用 OpenAI-compatible `/embeddings`，写入 `embedding_json` 并尽力 upsert 到 Qdrant；配置缺失或外部 embedding 失败才用 `local-hash-v1` 兜底，Qdrant 不可用时保留 MySQL Fulltext/seed fallback。管理端 `uploadKnowledgeDoc` 单接口 timeout 是 180s；遇到约 50s `Broken pipe` 先查浏览器客户端超时，不要改全局 axios。
-- 图片视觉 OCR：上传图片时经 `visionRuntime()` 找启用模型（优先 `aihr_model_config.category='vision'`，无则回退 `category='chat'`），把图片编码成 base64 data URL 调 OpenAI-compatible `/chat/completions` 提取文字再切分入库；无视觉模型返回空正文、fragment 为 0，不报错。资料处理页“图片 OCR”开关读 `imageOcrEnabled = visionRuntime().isPresent()`，未配置时灰显“即将支持”。不依赖 Tesseract。
+- 图片视觉 OCR：上传图片时经 `visionRuntime()` 找启用模型（优先 `aihr_model_config.category='vision'`，无则回退 `category='chat'`），把图片编码成 base64 data URL 调 OpenAI-compatible `/chat/completions` 提取文字再切分入库；无可用视觉模型或 OCR 无结果时按「待处理」落库（0 片段），不算失败。视频关键帧用带画面描述的 FRAME_PROMPT（文字+一句场景描述），改 prompt 时别退回纯 OCR。不依赖 Tesseract。
 - 向量库状态接口是 `GET /api/knowledge/doc/vector-index-status`，重建接口是 `POST /api/knowledge/doc/rebuild-vector-index`；外部 embedding 成功但 Qdrant collection 维度不一致时不要静默降级，走状态提示和重建。
 - 资料处理接口是 `GET /api/knowledge/processing/overview`，直接聚合 `aihr_knowledge_attach`、`aihr_knowledge_fragment` 和 `sys_oss.ext1`；`POST /api/knowledge/doc/import-local` 保留同步导入，`POST /api/knowledge/doc/import-local-task` + `GET /api/knowledge/doc/import-tasks` 用于页面启动后台目录导入和轮询进度，`POST /api/knowledge/doc/import-tasks/{id}/cancel` 取消运行中任务。目录只能是 `aihr.import.root` 下的相对路径，逐文件复用上传解析链路；大批量资料优先走服务端导入任务，不走浏览器单次上传。
 - seed service 阶段已完成；后续按 `docs/RUOYI_AI_INCREMENTAL_MIGRATION.md` 分片迁移 `ruoyi-ai` 的知识库、文档解析、RAG、chat 能力。
 - 迁移时不要整包搬 `ruoyi-chat`；优先在 `ruoyi-aihr` 内吸收必要表、service、loader 和检索接口，并保留 seed fallback。
-- 已落地的 seed 演示流不要退回静态壳：AI 面试、三角色对练、案例沉淀、SOP 知识库、移动端三端首页。
-- 本项目 AI 表前缀用 `aihr_*`：知识库是 `aihr_knowledge_info/attach/fragment`，模型配置是 `aihr_model_provider/config`，移动端训练记录是 `aihr_practice_session`，组织人员快照是 `aihr_org_snapshot`（Demo 静态数据，生产走外部同步）。
+- 已落地的演示流不要退回静态壳：AI 面试、三角色对练、案例沉淀已是真模型优先（未配置/失败回退本地兜底），SOP 知识库、移动端三端首页保留 fallback——改造时降级链必须保留。
+- 本项目 AI 表前缀用 `aihr_*`：知识库是 `aihr_knowledge_info/attach/fragment`，上传队列是 `aihr_knowledge_upload_item`，导入任务是 `aihr_knowledge_import_task`，模型配置是 `aihr_model_provider/config`，移动端训练记录是 `aihr_practice_session`，组织人员快照是 `aihr_org_snapshot`（Demo 静态数据，生产走外部同步）。
 
 ## 业务文档
 
diff --git a/README.md b/README.md
index f09c730c..3d2445a7 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -12,7 +12,7 @@
 - 已验证：租户列表、验证码、`000000 / admin / admin123` 加密登录链路。
 - 管理端 MVP：首页与五个关键页面已落地，路由为 `/index`、`/recruit/interview`、`/train/practice`、`/knowledge/cases`、`/knowledge/sop`、`/knowledge/processing`。
 - 移动端 MVP：三端首页已拆到独立工程 `mobile/`，按 `docs/prototypes/员工端-首页.png`、`候选人端-首页.png`、`主管端-首页.png` 实现；路由为 `/h5/user`、`/h5/candidate`、`/h5/supervisor`，并兼容 `/h5/employee`、`/h5/admin`；已接手机号短信登录、`GET /api/aihr/mobile/home/{role}` 首页 API，员工端“开始训练”可完成两轮三角色对练，记录落 `aihr_practice_session` 并刷新主管端待复盘列表、复盘详情、标记已复盘状态和员工能力画像，前端保留本地 fallback。
-- 英雄路径：AI 面试出题、案例沉淀已接后端 seed API；三角色对练已接真 LLM（数据库启用 chat 模型后客户回复与评分为真实生成，未配置回退 seed；asr/tts 配置后支持语音输入/播报）；SOP 知识库已接中文关键词 + MySQL Fulltext + Qdrant 混合召回，支持 txt/md/PDF/Word/Excel/PPT 上传到 MinIO 后解析成 fragment，并可按数据库 vector 模型配置写入 embedding 和 Qdrant 向量索引；模型配置页可查看向量库维度/点数并一键重建，配置缺失或外部 embedding 失败时用本地 `local-hash-v1` 兜底。
+- 英雄路径：AI 面试（真模型出题/评分）、三角色对练（真 LLM 客户回复+评分，asr/tts 配置后支持语音）、案例沉淀（真实语音上传+ASR 转写+模型整理）均为真模型优先、未配置或失败回退本地兜底；SOP 知识库已接中文关键词 + MySQL Fulltext + Qdrant 混合召回 + rerank 重排，支持 txt/md/PDF/Word/Excel/PPT/图片/视频上传解析入库（图片走 vision OCR，视频走 ffmpeg 抽音轨转写+关键帧描述）；模型配置页可查看向量库维度/点数并一键重建。
 - 资料处理：已新增解析任务状态页，按 `aihr_knowledge_attach` 和 `aihr_knowledge_fragment` 展示等待解析、解析中、已完成、失败、片段数和向量化状态；页面支持多文件/浏览器目录选择，也支持从后端 `AIHR_IMPORT_ROOT` 下启动后台目录导入任务、轮询进度并取消运行中任务。
 - 侧栏：MVP 阶段只展示“首页 / AI面试 / 三角色对练 / 案例沉淀 / SOP知识库 / 资料处理 / 系统设置-模型配置”，其余若依默认菜单暂时隐藏。
 - 本地短信：真实阿里云短信参数放根目录 `.env.local`，由 `scripts/dev-backend.sh` 自动加载；不要把密钥写入 `application-dev.yml`。dev 未配短信时验证码固定 `123456`（`aihr.sms.dev-fixed-code`，prod 强制失效）。
diff --git a/docs/API_INTEGRATION.md b/docs/API_INTEGRATION.md
index e7fe83c4..534a1e81 100644
--- a/docs/API_INTEGRATION.md
+++ b/docs/API_INTEGRATION.md
@@ -42,7 +42,7 @@ SOP 文档上传第三片已经落最小后端边界：
 | 能力 | 后端接口 | 处理 |
 |---|---|---|
 | 文档上传解析 | `POST /api/knowledge/doc/upload` | `multipart/form-data`，字段 `file` 和 `category`；支持 `.txt/.md/.markdown/.pdf/.doc/.docx/.xls/.xlsx/.ppt/.pptx` 及图片 `.jpg/.jpeg/.png/.gif/.webp/.bmp`、100MB 内；先写 `sys_oss`，再绑定 `aihr_knowledge_attach.oss_id` 并切分写入 `aihr_knowledge_fragment`；管理端该接口 timeout 为 180s，避免 PDF 同步解析/归类/向量化接近默认 50s 时被客户端断开 |
-| 图片视觉 OCR | 同一上传/导入链路 | 上传图片时，若启用了 `aihr_model_config.category='vision'`（无则回退 `category='chat'`）的模型，会把图片编码为 base64 data URL 调用该供应商 OpenAI-compatible `/chat/completions` 提取文字，识别结果按普通正文切分写入 fragment；无视觉模型时不报错，返回空正文、fragment 为 0。不依赖 Tesseract，识别质量由所配置视觉模型决定 |
+| 图片视觉 OCR | 同一上传/导入链路 | 上传图片时，若启用了 `aihr_model_config.category='vision'`（无则回退 `category='chat'`）的模型，会把图片编码为 base64 data URL 调用该供应商 OpenAI-compatible `/chat/completions` 提取文字，识别结果按普通正文切分写入 fragment；无可用视觉模型或 OCR 无结果时按「待处理」落库（attach status=0、0 片段），不算失败，启用视觉模型后重新上传同名文件即可解析。不依赖 Tesseract，识别质量由所配置视觉模型决定 |
 | 智能归类与标签 | 同一上传/导入链路 | `category=__auto__` 时，解析正文后优先调用已启用的 `aihr_model_config.category='chat'` 模型生成分类、摘要、标签和归类理由，温度固定为 `0`；无模型或调用失败时按文件名/正文关键词兜底。最终分类写入 `aihr_knowledge_info/attach`，摘要和标签写入 `sys_oss.ext1` |
 | 重复资料处理 | 同一上传/导入链路 | 上传时计算原始文件 `aihrFileSha256`、解析文本 `aihrTextSha256` 和 `md5` 写入 `sys_oss.ext1`；重复判断优先按文件 SHA-256，其次按文本 SHA-256，最后用同名同大小兼容旧数据。命中重复时复用原附件并迁移到最新分类，删除其他重复附件和旧 fragment |
 | 归类稳定性 | 同一上传/导入链路 | 命中重复资料时优先复用已有 `sys_oss.ext1` 里的分类、摘要和标签；只有旧资料没有存过模型结果时才重新分析，避免同文件因重复上传或更换模型导致标签漂移 |
@@ -63,7 +63,7 @@ SOP 文档上传第三片已经落最小后端边界：
 | 能力 | 后端接口 | 处理 |
 |---|---|---|
 | 模型供应商 | `GET /api/aihr/model/providers`、`POST /api/aihr/model/providers`、`PUT /api/aihr/model/providers/{providerCode}`、`PATCH /api/aihr/model/providers/{providerCode}/status` | 优先返回 `aihr_model_provider`，支持新增、编辑、启停；缺表或空表时返回 seed 清单 |
-| 模型配置 | `GET /api/aihr/model/configs`、`POST /api/aihr/model/configs`、`PUT /api/aihr/model/configs/{id}`、`PATCH /api/aihr/model/configs/{id}/enabled` | 优先返回 `aihr_model_config`，支持新增、编辑、启停，并计算是否已具备 URL/Key；`category` 支持 `chat/vector/rerank/asr/tts` |
+| 模型配置 | `GET /api/aihr/model/configs`、`POST /api/aihr/model/configs`、`PUT /api/aihr/model/configs/{id}`、`PATCH /api/aihr/model/configs/{id}/enabled` | 优先返回 `aihr_model_config`，支持新增、编辑、启停，并计算是否已具备 URL/Key；`category` 支持 `chat/vector/rerank/asr/tts/vision` |
 | 模型探针 | `POST /api/aihr/model/chat` | 数据库配置后走 OpenAI-compatible `/chat/completions`，否则 seed fallback；请求携带的模型名在库中不存在时（如前端 seed 占位行 `gpt-4o-mini`），自动回退到默认已启用的 chat 配置 |
 
 本阶段不修改 `.env`，也不自动执行模型 SQL。API Key 通过模型配置页面写入数据库：`api_key` 可放在 `aihr_model_provider` 作为供应商默认值，也可放在 `aihr_model_config` 覆盖单个模型；接口响应只返回 `configured/apiKeyConfigured`，不返回密钥明文。