feat: complete aihr mvp mobile workflow

docs/RUOYI_AI_INCREMENTAL_MIGRATION.md

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 | 2. 模型能力 | `chat_provider / chat_model` 改造为 `aihr_model_*`，最小 OpenAI-compatible 调用边界 | 多模型市场、图像、SSE、成本看板 | 模型列表可查；数据库配置后可调用 `/chat/completions` |
 | 3. 文档解析 | 文本/Markdown/PDF/Word/Excel/PPT loader、OSS-first 上传与分片 | 异步重试队列、图片智能分析 | txt/md/PDF/Word/Excel/PPT 文件可落 OSS 并解析为 fragment |
 | 4. 检索与 embedding | MySQL Fulltext + OpenAI-compatible embedding + Qdrant 最小向量召回 | Milvus/Weaviate 全量适配、独立向量库后台 | 同一问题返回带分数片段，配置 vector 模型后片段有 embedding，Qdrant 可用时参与 RRF 融合 |
-| 5. 资料处理状态 | 解析任务状态页、资料分类、处理链路、多文件/目录选择上传、服务端后台目录导入任务 | 单失败文件重试、分布式队列 | 能查看等待解析/解析中/已完成/失败、片段数、向量化状态并导入 Demo 文件 |
+| 5. 资料处理状态 | 解析任务状态页、资料分类、处理链路、多文件/目录选择上传、服务端后台目录导入任务 | 单失败文件重试、分布式队列 | 能查看等待解析/解析中/已完成/失败、片段数、向量化状态并导入 MVP 样例文件 |
 | 6. RAG 回答 | 带引用回答、训练题生成 | 多模型市场、成本看板 | SOP 页面展示真实引用 |
 | 7. Chat | 最小会话、消息、引用来源 | 多智能体、工作流、MCP、Skills | 可围绕 SOP 连续追问 |
 
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 - `/api/knowledge/search` 已优先查询 `aihr_knowledge_fragment`。
 - 检索方式先迁移 `ruoyi-ai` 的 MySQL Fulltext 关键词召回：`MATCH(content) AGAINST(...)`。
-- MySQL 未命中或表未导入时仍回退当前 seed，保证 Demo 页面不断。
+- MySQL 未命中或表未导入时仍回退当前 seed，保证 MVP 页面不断。
 - `aihr_knowledge_fragment` 已增加 `embedding_json/embedding_model/embedding_time`。
 - 若数据库启用 `category=vector` 的模型配置，上传后会同步调用 OpenAI-compatible `/embeddings` 并写入片段向量。
 - Qdrant 已接入本地开发编排；embedding 写入 MySQL 后尽力 upsert 到默认 collection `aihr_knowledge`。
 - `/api/knowledge/search` 在 vector 模型和 Qdrant 可用时会生成 query embedding，走 Qdrant 召回后回 MySQL hydrate 片段，并与 MySQL Fulltext 用 RRF 融合。
 - Qdrant 不可用或 vector 模型未配置时，仍走 MySQL Fulltext / LIKE / seed fallback。
+- 新增 `GET /api/knowledge/doc/vector-index-status` 和 `POST /api/knowledge/doc/rebuild-vector-index`，模型配置页可检查当前 vector 模型维度、Qdrant collection 维度、点数和片段向量数，并按当前模型清空旧 embedding 后重建。
+- 外部 embedding 成功但 Qdrant 维度不匹配时不再静默降级为本地 hash 向量，避免同一资料在模型切换后出现“数据库有向量、索引不可用”的假成功。
 
 ## 当前第五片
 
 - 新增后端 API：`GET /api/knowledge/processing/overview`。
 - 新增前端页面：`/knowledge/processing`，菜单名“资料处理”；`SOP知识库` 菜单保持独立不改名。
-- 页面聚合展示资料总量、已完成、处理中、失败、资料分类、解析任务表、处理链路、规则风险和最近事件。
+- 页面聚合展示资料总量、已完成、处理中、失败、资料分类、解析任务表、处理链路、规则风险和事件列表。
 - 批量导入先复用 `POST /api/knowledge/doc/upload`，支持多文件和浏览器目录选择。
 - 新增 `POST /api/knowledge/doc/import-local-task` 和 `GET /api/knowledge/doc/import-tasks`，只读取 `AIHR_IMPORT_ROOT` / `aihr.import.root` 下的相对目录，写入 `aihr_knowledge_import_task` 后后台逐文件复用上传解析链路，页面轮询进度；`POST /api/knowledge/doc/import-local` 保留同步调试。
 
+## 当前第六片
+
+- 新增图片文件支持（jpg/jpeg/png/gif/webp/bmp），纳入 `supportedFile()` 和上传入口。
+- 上传图片时，若数据库配置了 `category='vision'` 或 `category='chat'` 的启用模型，会将图片编码为 base64 data URL，调用同一供应商的 OpenAI-compatible `/chat/completions` 做视觉 OCR，提取图片文字写入 fragment；无视觉模型时返回空字符串，fragment 为 0，不影响其他格式上传。
+- `visionRuntime()` 优先查 `category='vision'`，无则回退 `category='chat'`，复用 `chatRuntime()` 同一查询模式。
+- `ProcessingRulesResponse.imageOcrEnabled` 改为动态值 `visionRuntime().isPresent()`，前端“图片 OCR”开关随模型配置实时反映；未配置时灰显并显示“即将支持”标签。
+- 不依赖 Tesseract，零服务器安装依赖；识别精度与中文复杂版面质量由所配置的视觉 LLM 决定。
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 ## 暂缓项
 
 - 完整 `ruoyi-chat` 模块
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 - 工作流、多智能体、MCP、Skills
 - 全量模型管理后台
 - 完整流式 chat 与消息持久化
-- 图片 OCR/视觉模型解析
 - 单失败文件重试、导入任务取消/暂停、分布式队列
+- 大规模资料的异步向量重建进度条