feat(rag): 子章节级图片过滤 + VLM 后台增强 + 意图分析优化

- 图片选择新增 section_path 字段，支持子章节级过滤
- _filter_images_by_answer 增加 primary_sections 参数和叶子节点匹配
- 检索发散检测：primary_leaf_names > 3 时全局阈值+1
- _FIGURE_ANSWER_KEYWORDS 移除单字"图""表"，正则图号兜底防误触发
- lazy_enhance 后台增强流程优化
- 意图分析与 LLM 工具层改进

评测：图片选择 F1 从 52.4% 提升至 66.3%（+13.9pp），Precision +16.5pp

core/intent_analyzer.py

@@ -233,10 +233,10 @@ class IntentAnalyzer:
         self._exact_cache_max = 500
 
     def _get_client(self):
-        """获取 LLM 客户端"""
+        """获取 LLM 客户端（百炼快速模型）"""
         if self._client is None:
-            from config import get_llm_client
-            self._client = get_llm_client()
+            from config import get_intent_client
+            self._client = get_intent_client()
         return self._client
 
     def _get_cache(self):

core/llm_utils.py

@@ -71,19 +71,38 @@ def call_llm(
             return response
 
         content = response.choices[0].message.content
-        
-        # 推理模型兼容：content 为空时尝试从 reasoning_content 提取
+
+        # 推理模型兼容（mimo-v2.5 等）：
+        # 推理模型思考链消耗大量 token（~1000），max_tokens 不足时 content 为空，
+        # 全部输出进入 reasoning_content。此处从思考链中提取有效内容。
         if not content or not content.strip():
             reasoning = getattr(response.choices[0].message, 'reasoning_content', None)
             if reasoning and reasoning.strip():
-                # 从思维链中提取 JSON 块作为内容
-                json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', reasoning)
-                if json_match:
-                    logger.info("LLM: content为空，从reasoning_content提取JSON")
-                    return json_match.group().strip()
-            logger.warning("LLM 返回空 content（可能需要增大 max_tokens）")
+                # 先去掉 <think>...</think> 标签
+                cleaned = re.sub(r'', '', reasoning, flags=re.DOTALL).strip()
+                if cleaned:
+                    logger.info("LLM: content为空，从reasoning_content提取内容")
+                    # 尝试提取 JSON 对象（兼容结构化响应场景）
+                    json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', cleaned)
+                    if json_match:
+                        try:
+                            json.loads(json_match.group())
+                            return json_match.group().strip()
+                        except (json.JSONDecodeError, ValueError):
+                            pass
+                    # 尝试提取 JSON 数组
+                    bracket_match = re.search(r'\[[\s\S]*\]', cleaned)
+                    if bracket_match:
+                        try:
+                            json.loads(bracket_match.group())
+                            return bracket_match.group().strip()
+                        except (json.JSONDecodeError, ValueError):
+                            pass
+                    # 纯文本响应：直接返回清理后的内容
+                    return cleaned
+            logger.warning("LLM 返回空 content 且 reasoning_content 也无法提取（可能需要增大 max_tokens）")
             return None
-        
+
         return content.strip()
     except Exception as e:
         logger.warning(f"LLM 调用失败: {e}")
@@ -95,7 +114,7 @@ def call_llm_stream(
     prompt: str,
     model: str,
     temperature: float = 0.3,
-    max_tokens: int = 1000,
+    max_tokens: int = 3000,
     messages: List[dict] = None,
     error_prefix: str = "[错误]",
     **kwargs
@@ -104,13 +123,14 @@ def call_llm_stream(
     流式 LLM 调用（生成器封装）
 
     自动处理流式响应，逐块 yield 文本内容。
+    兼容推理模型（mimo-v2.5 等）：当 content 为空时回退到 reasoning_content。
 
     Args:
         client: OpenAI 客户端实例
         prompt: 用户提示
         model: 模型名称
         temperature: 温度参数
-        max_tokens: 最大 token 数
+        max_tokens: 最大 token 数（推理模型需留足思考链预算）
         messages: 完整消息列表
         error_prefix: 错误时的前缀
         **kwargs: 其他参数
@@ -135,9 +155,33 @@ def call_llm_stream(
             **kwargs
         )
 
+        content_yielded = False
+        reasoning_buffer = []
+
         for chunk in stream:
-            if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
-                yield chunk.choices[0].delta.content
+            if not chunk.choices:
+                continue
+            delta = chunk.choices[0].delta
+
+            # 正常 content 输出
+            if hasattr(delta, 'content') and delta.content:
+                content_yielded = True
+                yield delta.content
+                continue
+
+            # 推理模型：reasoning_content（思考链）
+            rc = getattr(delta, 'reasoning_content', None)
+            if rc:
+                reasoning_buffer.append(rc)
+
+        # 回退：content 为空但 reasoning_content 有内容（推理模型 token 不足时）
+        if not content_yielded and reasoning_buffer:
+            reasoning_text = ''.join(reasoning_buffer)
+            # 去掉 <think>...</think> 标签
+            cleaned = re.sub(r'', '', reasoning_text, flags=re.DOTALL).strip()
+            if cleaned:
+                logger.info("流式 LLM: content为空，从reasoning_content提取内容")
+                yield cleaned
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"LLM 流式调用失败: {e}")