docs: sync stale statements after async-queue/video/vision/rerank work

图片 OCR 空结果行为从「空正文0片段」更正为「待处理落库」;category
全集补 vision;README 英雄路径口径更新为真模型优先;AGENTS 补异步
队列/视频/ffmpeg/rerank 规则与新表清单,seed 演示流表述改为降级链
约束。

AGENTS.md

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 - 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）。
 
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