feat: 从 main 分支迁移解析器与检索优化（不影响 API 接口）

- 新增 heading_rules.py 标题规则引擎，替换硬编码正则链
- 重写 mineru_parser.py：v2 格式兼容、表单自动检测
- manager.py: 跨页表格合并规则收紧（防误合并）+ LLM token 上限提升
- engine.py: embedding 缓存 + 同 section 表格邻居扩展 + prompt 改进
- router.py: 路由分类 token 上限提升至 512

core/engine.py

@@ -625,7 +625,7 @@ class RAGEngine:
         elif len(conditions) > 1:
             where_filter = {"$and": conditions}
 
-        query_vector = self.embedding_model.encode(query).tolist()
+        query_vector = self._encode_cached(query).tolist()
         recall_k = RERANK_CANDIDATES if (USE_RERANK or USE_HYBRID_SEARCH) else top_k
         recall_k = max(recall_k, top_k * RECALL_MULTIPLIER)
 
@@ -811,6 +811,76 @@ class RAGEngine:
             logger.warning(f"FAQ 集合查询失败: {e}")
             return get_empty_result()
 
+    def _encode_cached(self, text):
+        """
+        带缓存的 embedding 编码
+
+        优先从 Embedding Cache（LRU）读取，未命中再调用模型编码并写入缓存。
+        支持单文本和批量文本输入。
+
+        Args:
+            text: 单个文本字符串 或 文本列表
+
+        Returns:
+            numpy 数组（单文本为一维，批量为二维）
+        """
+        import numpy as _np
+
+        # 检查 embedding 缓存是否启用（缓存配置查询结果，避免每次重复导入）
+        if not hasattr(self, '_emb_cache_enabled'):
+            self._emb_cache_enabled = True  # 默认启用
+            if CACHE_AVAILABLE:
+                try:
+                    from config import EMBEDDING_CACHE_ENABLED
+                    self._emb_cache_enabled = EMBEDDING_CACHE_ENABLED
+                except ImportError:
+                    pass
+
+        if not self._emb_cache_enabled:
+            return self.embedding_model.encode(text)
+
+        try:
+            _cache = get_cache_manager()
+        except Exception:
+            return self.embedding_model.encode(text)
+
+        # 批量输入
+        if isinstance(text, list):
+            try:
+                cached_embs, missed_indices = _cache.get_embeddings_batch(text)
+                if missed_indices:
+                    missed_texts = [text[i] for i in missed_indices]
+                    # encode(list) 始终返回 2D ndarray，直接按行索引即可
+                    new_embs = self.embedding_model.encode(missed_texts)
+                    if len(missed_indices) == 1:
+                        # 单条时 encode 可能返回 1D，需统一处理
+                        if new_embs.ndim == 1:
+                            new_embs = new_embs.reshape(1, -1)
+                    for idx, mi in enumerate(missed_indices):
+                        emb_list = new_embs[idx].tolist()
+                        cached_embs[mi] = emb_list
+                        try:
+                            _cache.set_embedding(text[mi], emb_list)
+                        except Exception:
+                            pass
+                return _np.array(cached_embs)
+            except Exception:
+                # 缓存故障时优雅降级为直接编码
+                return self.embedding_model.encode(text)
+
+        # 单文本输入
+        cached = _cache.get_embedding(text)
+        if cached is not None:
+            return _np.array(cached)
+
+        embedding = self.embedding_model.encode(text)
+        try:
+            emb_list = embedding.tolist() if hasattr(embedding, 'tolist') else list(embedding)
+            _cache.set_embedding(text, emb_list)
+        except Exception:
+            pass
+        return embedding
+
     def _search_image_chunks(self, query_vector: list, top_k: int = 5, where_filter: dict = None) -> dict:
         """
         独立检索图片切片（P0：图片独立召回通道）
@@ -1171,6 +1241,20 @@ class RAGEngine:
             if not neighbors.get('ids') or len(neighbors.get('ids', [])) <= 1:
                 neighbors = _get_neighbors({"$and": [{"source": source}, {"chunk_type": "text"}]})
 
+            # 同时扩展同 section 的 table 邻居（table 切片的 rerank 分数往往偏低，
+            # 但与同 section 的 text 切片属于同一语义单元，不应割裂）
+            table_where = {"$and": [{"source": source}, {"chunk_type": "table"}]}
+            if section:
+                table_where["$and"].append({"section": section})
+            table_neighbors = _get_neighbors(table_where)
+
+            # 当 section 为空时，table 查询只有 source 条件，可能拉入大量无关表格，
+            # 缩小 chunk_index 窗口至 ±1 以降低噪音；有 section 时使用正常窗口
+            if section:
+                _t_before, _t_after = CONTEXT_EXPANSION_BEFORE, CONTEXT_EXPANSION_AFTER
+            else:
+                _t_before, _t_after = 1, 1
+
             neighbor_rows = []
             for n_id, n_doc, n_meta in zip(
                 neighbors.get('ids', []),
@@ -1183,6 +1267,18 @@ class RAGEngine:
                 if seed_index - CONTEXT_EXPANSION_BEFORE <= n_index <= seed_index + CONTEXT_EXPANSION_AFTER:
                     neighbor_rows.append((n_index, n_id, n_doc, n_meta))
 
+            # 同 section 的 table 邻居也加入扩展范围
+            for n_id, n_doc, n_meta in zip(
+                table_neighbors.get('ids', []),
+                table_neighbors.get('documents', []),
+                table_neighbors.get('metadatas', [])
+            ):
+                n_index = self._to_int(n_meta.get('chunk_index'))
+                if n_index is None:
+                    continue
+                if seed_index - _t_before <= n_index <= seed_index + _t_after:
+                    neighbor_rows.append((n_index, n_id, n_doc, n_meta))
+
             seed_neighbors_added = 0
             for n_index, n_id, n_doc, n_meta in sorted(neighbor_rows, key=lambda row: row[0]):
                 if len(items) >= max_chunks:
@@ -1387,7 +1483,7 @@ class RAGEngine:
         if not target_collections:
             return get_empty_result()
 
-        query_vector = self.embedding_model.encode(query).tolist()
+        query_vector = self._encode_cached(query).tolist()
         # 扩大召回数量，以便过滤废止切片后仍有足够结果
         recall_k = RERANK_CANDIDATES if (USE_RERANK or USE_HYBRID_SEARCH) else top_k
         recall_k = max(recall_k, top_k * RECALL_MULTIPLIER)
@@ -1739,12 +1835,12 @@ class RAGEngine:
                 # === 高精度版：基于语义向量 ===
                 from core.mmr import mmr_rerank
 
-                # 获取查询向量
-                query_emb = np.array(self.embedding_model.encode(query))
+                # 获取查询向量（使用 embedding 缓存）
+                query_emb = np.array(self._encode_cached(query))
 
-                # 批量编码所有文档
+                # 批量编码所有文档（使用 embedding 缓存）
                 docs_list = results['documents'][0]
-                all_embeddings = self.embedding_model.encode(docs_list)
+                all_embeddings = self._encode_cached(docs_list)
 
                 # 构建候选列表
                 candidates = []
@@ -2068,21 +2164,33 @@ class RAGEngine:
             "content": (
                 "你是一个严谨的知识库问答助手。"
                 "你必须且只能根据用户提供的【参考资料】回答问题。"
+                "参考资料中每段内容前标有章节路径（━格式），请注意区分不同章节的内容，"
+                "特别当不同章节标题相似或包含相同关键词时，务必根据章节路径准确定位，不要混淆。"
                 "如果参考资料中有答案，必须引用对应内容回答，并在回答末尾标注引用编号（如[1]、[2]）。"
                 "如果参考资料中确实没有相关信息，简短说明即可，不要编造或补充资料外的内容。"
                 "禁止使用参考资料以外的知识进行补充或推测。"
+                "【重要-表格处理规则】当用户询问表格、要求展示表格内容时，你必须将参考资料中的 Markdown 表格原样输出（保留 | 分隔符和表格结构），"
+                "不要仅用文字描述表格存在或仅列出章节名称。如果参考资料中多个章节都有表格，"
+                "优先展示与用户问题最相关的表格完整内容。"
             )
         })
 
         # 添加当前问题（带上下文）- 强化指令
         if context:
+            # 检测用户问题是否涉及表格，加入针对性指令
+            _table_hint = ""
+            # 检测上下文中是否包含 Markdown 表格（数据驱动，无需硬编码关键词）
+            _has_table_in_context = bool(re.search(r'\|.+\|', context)) if context else False
+            if _has_table_in_context:
+                _table_hint = "\n注意：参考资料中包含 Markdown 格式的表格数据，请务必将相关表格以原始 Markdown 表格格式完整展示在回答中，不要仅用文字描述。"
+
             user_message = f"""【参考资料】
 {context}
 
 【用户问题】
 {query}
 
-请仔细阅读以上全部参考资料后回答。如果参考资料中包含相关内容，必须引用回答并标注编号。如果资料中没有相关信息，请明确说明。"""
+请仔细阅读以上全部参考资料后回答。注意参考资料中标有章节路径，请根据章节路径准确定位相关内容。如果参考资料中包含相关内容，必须引用回答并标注编号。如果资料中没有相关信息，请明确说明。{_table_hint}"""
         else:
             user_message = query
 

knowledge/manager.py

@@ -412,6 +412,11 @@ class KnowledgeBaseManager(
         if len(chunks) < 2:
             return chunks
 
+        # 检测页码是否可靠：若所有 chunk 的 page_start 相同（如 Word 文档 page_idx 全为 0），
+        # 则页码信息不可用，需要启用降级合并规则
+        page_values = set(getattr(c, 'page_start', 0) for c in chunks)
+        pages_unavailable = len(page_values) <= 1
+
         merged_chunks = []
         i = 0
         merge_count = 0
@@ -424,6 +429,7 @@ class KnowledgeBaseManager(
                 # 查找下一个表格（跳过中间的"续表"文本）
                 next_table_idx = None
                 next_chunk = None
+                intermediate_texts = []  # 收集中间文本用于降级判断
 
                 for j in range(i + 1, min(i + 4, len(chunks))):  # 最多向前看3个切片
                     candidate = chunks[j]
@@ -438,7 +444,11 @@ class KnowledgeBaseManager(
                     elif candidate_type == 'text' and ('续表' in candidate_title or '续表' in candidate_content):
                         # 遇到"续表"文本，继续查找下一个表格
                         continue
-                    elif candidate_type not in ('text',):
+                    elif candidate_type == 'text':
+                        # 非"续表"文本，收集后停止查找
+                        intermediate_texts.append(candidate)
+                        break
+                    else:
                         # 遇到非文本类型，停止查找
                         break
 
@@ -458,24 +468,59 @@ class KnowledgeBaseManager(
                     # 获取内容（用于检测"续表"）
                     next_content = getattr(next_chunk, 'content', '')
 
+                    # 通用/无意义标题集合，这些标题不能用于"标题相似"判定
+                    _GENERIC_TITLES = {'表格', 'table', '表格', ''}
+
                     # 判断是否为跨页表格
                     is_cross_page = False
 
                     # 规则1: 页码连续（如果页码有效）
                     page_valid = curr_page_end > 0 and next_page_start > 0
                     if page_valid and curr_page_end + 1 == next_page_start:
-                        is_cross_page = True
+                        # 页码连续时，还需标题匹配或为通用标题才合并
+                        # 避免把不同页面上不相关的表格错误合并
+                        if curr_title == next_title or curr_title in _GENERIC_TITLES and next_title in _GENERIC_TITLES:
+                            is_cross_page = True
+                        elif curr_title and next_title:
+                            clean_next_r1 = next_title.replace('续表', '').strip()
+                            if curr_title in clean_next_r1 or clean_next_r1 in curr_title:
+                                is_cross_page = True
 
                     # 规则2: 第二个表格标题或内容包含"续表"
                     elif '续表' in next_title or '续表' in next_content:
                         is_cross_page = True
 
                     # 规则3: 标题相似（去掉"续表"后比较）
-                    elif curr_title and next_title:
+                    # 排除通用标题（如"表格"），防止把所有标题为"表格"的相邻表格都误合并
+                    elif (curr_title and next_title
+                          and curr_title not in _GENERIC_TITLES
+                          and next_title not in _GENERIC_TITLES):
                         clean_next = next_title.replace('续表', '').strip()
-                        if curr_title in clean_next or clean_next in curr_title:
+                        if clean_next and (curr_title in clean_next or clean_next in curr_title):
                             is_cross_page = True
 
+                    # 规则4（降级）: 页码不可用（如 Word 文档 page_idx 全为 0）
+                    # 仅当页码信息缺失时才启用此规则，避免 PDF 正常页码时被误合并
+                    if (not is_cross_page
+                            and pages_unavailable
+                            and curr_title in _GENERIC_TITLES
+                            and next_title in _GENERIC_TITLES):
+                        # 检查中间文本是否暗示跨页延续（空、短文本、续表标记等）
+                        has_separating_content = False
+                        for text_chunk in intermediate_texts:
+                            tc = (getattr(text_chunk, 'content', '') or '').strip()
+                            tt = (getattr(text_chunk, 'title', '') or '').strip()
+                            if not tc:
+                                continue  # 空文本不算分隔
+                            if '续表' in tc or '续表' in tt:
+                                continue  # 续表标记，说明是跨页
+                            # 有实质性中间内容（如分类标题"A3类：xxx"），不合并
+                            has_separating_content = True
+                            break
+                        if not has_separating_content:
+                            is_cross_page = True
+                            logger.debug(f"降级合并(页码不可用): '{curr_title}' + '{next_title}'")
+
                     if is_cross_page:
                         # 执行合并
                         merge_count += 1
@@ -488,14 +533,27 @@ class KnowledgeBaseManager(
                             # 合并两个表格的 HTML
                             current.table_html = curr_html + '\n' + next_html
 
-                        # 合并 image_path 到 images
+                        # 合并 image_path 和嵌入图片到 images
                         curr_img = getattr(current, 'image_path', None)
                         next_img = getattr(next_chunk, 'image_path', None)
-                        merged_images = []
-                        if curr_img:
+                        curr_images = getattr(current, 'images', None) or []
+                        next_images = getattr(next_chunk, 'images', None) or []
+
+                        # 合并两个表格的所有图片（image_path + 嵌入图片）
+                        merged_images = list(curr_images)  # 保留当前表格的嵌入图片
+                        # 添加 image_path 图片（如果不在列表中）
+                        existing_ids = {img.get('id', '') for img in merged_images if isinstance(img, dict)}
+                        if curr_img and curr_img not in existing_ids:
                             merged_images.append({'id': curr_img, 'page': curr_page_end})
-                        if next_img:
+                            existing_ids.add(curr_img)
+                        for img in next_images:  # 添加下一个表格的嵌入图片
+                            img_id = img.get('id', '') if isinstance(img, dict) else ''
+                            if img_id and img_id not in existing_ids:
+                                merged_images.append(img)
+                                existing_ids.add(img_id)
+                        if next_img and next_img not in existing_ids:
                             merged_images.append({'id': next_img, 'page': next_page_start})
+
                         if merged_images:
                             current.images = merged_images
                             # 保留第一个图片作为主 image_path
@@ -544,7 +602,7 @@ class KnowledgeBaseManager(
         try:
             from config import get_llm_client, DASHSCOPE_MODEL
             client = get_llm_client()
-            summary = call_llm(client, prompt, DASHSCOPE_MODEL, max_tokens=100)
+            summary = call_llm(client, prompt, DASHSCOPE_MODEL, max_tokens=512)
             return summary.strip() if summary else ""
         except Exception as e:
             logger.warning(f"生成表格摘要失败: {e}")
@@ -603,7 +661,7 @@ class KnowledgeBaseManager(
                         ]
                     }
                 ],
-                max_tokens=200
+                max_tokens=512
             )
 
             description = response.choices[0].message.content

knowledge/router.py

@@ -283,7 +283,7 @@ class KnowledgeBaseRouter:
         content = call_llm(
             self.llm_client, prompt, MODEL,
             temperature=0.1,
-            max_tokens=100
+            max_tokens=512
         )
 
         if content is None:

parsers/heading_rules.py

@@ -0,0 +1,347 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+标题识别规则引擎
+
+将 _detect_heading_level 的硬编码正则提取为可配置的规则列表。
+规则按优先级从高到低排序，第一个匹配即返回。
+
+MinerU 解析 DOCX 等 Office 格式时通常不提供 text_level（全部为 0），
+此时需要启发式识别标题层级。本模块提供可配置的规则引擎替代原来的
+硬编码 if-elif 链。
+
+设计要点：
+- HeadingRule 数据类支持正向匹配（pattern）和反向排除（exclude_pattern）
+- 长度约束（min_length / max_length）可精确控制匹配范围
+- 规则可单独禁用（enabled=False），便于调试
+- 全局单例通过 config.py 覆盖默认值
+
+MinerU v2 格式备注：
+    content_list_v2.json 中的 paragraph_content 包含 style=["bold"] 信息，
+    layout.json 中的 spans 也有 style 信息。这些信息比正则匹配 **加粗** 更可靠，
+    但当前代码使用 v1 格式（content_list.json），暂不利用 v2 的 style。
+    HeadingRuleEngine.detect() 签名预留了 style 参数，未来切换到 v2 格式后
+    可直接利用 style 信息辅助判断。
+"""
+
+import re
+import logging
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Optional, List, Tuple
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@dataclass
+class HeadingRule:
+    """
+    标题识别规则
+
+    每条规则定义一个文本模式到标题级别的映射。
+    规则引擎按列表顺序逐条匹配，第一个命中即返回。
+
+    Attributes:
+        pattern: 编译后的正则（match 语义，从文本开头匹配）
+        level: 匹配时返回的标题级别 (1=h1, 2=h2, 3=h3)
+        name: 规则名称（用于日志和配置覆盖）
+        max_length: 文本最大长度，0=不限
+        min_length: 文本最小长度，0=不限
+        enabled: 是否启用
+        exclude_pattern: 匹配此模式则排除（反向过滤）
+
+    Example:
+        >>> rule = HeadingRule(
+        ...     pattern=re.compile(r'^第[一二三四五六七八九十百千万]+[章节篇部]'),
+        ...     level=1,
+        ...     name="chinese_chapter",
+        ... )
+        >>> rule.match("第一章 总则")
+        1
+        >>> rule.match("这是正文")
+        0
+    """
+
+    pattern: re.Pattern
+    level: int
+    name: str
+    max_length: int = 0
+    min_length: int = 0
+    enabled: bool = True
+    exclude_pattern: Optional[re.Pattern] = None
+
+    def match(self, text: str) -> int:
+        """
+        检查文本是否匹配此规则
+
+        Args:
+            text: 待检测文本（调用前应已 strip）
+
+        Returns:
+            标题级别，0 表示不匹配
+        """
+        if not self.enabled:
+            return 0
+        if self.min_length > 0 and len(text) < self.min_length:
+            return 0
+        if self.max_length > 0 and len(text) > self.max_length:
+            return 0
+        if self.exclude_pattern and self.exclude_pattern.search(text):
+            return 0
+        if self.pattern.match(text):
+            return self.level
+        return 0
+
+
+# 默认规则列表（按优先级从高到低）
+#
+# 注意事项：
+# - 数字三级标题 (1.1.1) 必须在二级 (1.1) 之前，因为 1.1.1 也匹配 ^\d+\.\d+
+# - short_chinese_heading 是最宽泛的规则，放在最后作为兜底
+# - 第 9 条规则相比原版增加了 exclude_pattern，排除以句末标点结尾的短文本
+DEFAULT_HEADING_RULES: List[HeadingRule] = [
+    # 1. 中文章节标题 -> h1
+    #    匹配：第一章、第二章、第十节、第三篇 等
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'^第[一二三四五六七八九十百千万]+[章节篇部]'),
+        level=1,
+        name="chinese_chapter",
+    ),
+    # 2. 中文条款编号 -> h2
+    #    匹配：第一条、第三款 等
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'^第[一二三四五六七八九十百千万]+[条款]'),
+        level=2,
+        name="chinese_article",
+    ),
+    # 3. 数字三级标题 -> h3（必须在二级之前匹配）
+    #    匹配：1.1.1 背景、2.3.4 方案 等
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'^\d+\.\d+\.\d+[\.、\s]'),
+        level=3,
+        name="numeric_level3",
+        max_length=100,
+    ),
+    # 4. 数字二级标题 -> h2（必须在一级之前匹配）
+    #    匹配：1.1 背景、2.3 方案 等
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'^\d+\.\d+[\.、\s]'),
+        level=2,
+        name="numeric_level2",
+        max_length=80,
+    ),
+    # 5. 数字一级标题 -> h1
+    #    匹配：1. 概述、2、背景 等
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'^\d+[\.、\s]'),
+        level=1,
+        name="numeric_level1",
+        max_length=50,
+    ),
+    # 6. 英文章节标题 -> h1
+    #    匹配：Chapter 1、Section 2、Part 3 等
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'^(Chapter|Section|Part|Chapter\s+\d+|Section\s+\d+)', re.IGNORECASE),
+        level=1,
+        name="english_chapter",
+    ),
+    # 7. 分类标题 -> h3（必须在 bold_short_text 之前，否则 **A2类：** 会被加粗规则抢先匹配）
+    #    匹配：A1类：公园、**A2类**：各类卫生医疗机构、**B1类：** 道路 等
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'^\*{0,2}[A-Z]\d+[类類]\*{0,2}[：:]'),
+        level=3,
+        name="category_heading",
+    ),
+    # 8. 加粗短文本 -> h2
+    #    匹配：**重要通知**、**概述** 等（Markdown 加粗标记）
+    #    注意：**A2类：** 已被分类标题规则优先匹配，不会误判为 h2
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'^\*\*.+\*\*$'),
+        level=2,
+        name="bold_short_text",
+        max_length=50,
+    ),
+    # 9. 短中文文本 -> h2（替代原"任何 <20 字符含中文"规则）
+    #    关键改进：排除以句末标点结尾的文本
+    #    原规则将 "这是一段正文。" 也识别为 h2，导致大量误判
+    #    新规则：包含中文 + 长度 2-20 + 不以句末标点结尾 → h2
+    HeadingRule(
+        pattern=re.compile(r'[一-鿿]'),
+        level=2,
+        name="short_chinese_heading",
+        max_length=20,
+        min_length=2,
+        exclude_pattern=re.compile(r'[。！？；…]$'),
+        enabled=True,
+    ),
+]
+
+
+class HeadingRuleEngine:
+    """
+    标题识别规则引擎
+
+    按规则列表顺序逐条匹配，第一个命中即返回标题级别。
+    支持从 config.py 加载自定义规则或覆盖默认规则参数。
+
+    Example:
+        >>> engine = HeadingRuleEngine()
+        >>> engine.detect("第一章 总则")
+        (1, 'chinese_chapter')
+        >>> engine.detect("这是普通正文。")
+        (0, None)
+    """
+
+    def __init__(self, rules: Optional[List[HeadingRule]] = None) -> None:
+        """
+        Args:
+            rules: 规则列表，None 则使用默认规则的深拷贝
+        """
+        if rules is not None:
+            self.rules: List[HeadingRule] = rules
+        else:
+            import copy
+            self.rules = copy.deepcopy(DEFAULT_HEADING_RULES)
+
+    def detect(self, text: str, style: Optional[List[str]] = None) -> Tuple[int, Optional[str]]:
+        """
+        检测文本的标题级别
+
+        Args:
+            text: 待检测文本
+            style: MinerU v2 格式中的 style 信息（如 ["bold"]），
+                   当文本标记为 bold 且较短时，可直接判定为标题，
+                   无需依赖 Markdown **...** 标记。
+
+        Returns:
+            (level, rule_name): 标题级别和匹配的规则名
+            level=0 表示不是标题
+        """
+        text = text.strip()
+        if not text:
+            return 0, None
+
+        # v2 style 信息：如果文本标记为 bold 且较短，优先尝试加粗规则
+        if style and 'bold' in style and 2 <= len(text) <= 50:
+            # 先检查是否匹配更高优先级的分类标题规则
+            for rule in self.rules:
+                if rule.name == 'category_heading' and rule.enabled:
+                    level = rule.match(text)
+                    if level > 0:
+                        logger.debug(f"标题识别(v2 style): '{text[:30]}' -> h{level} (规则: {rule.name})")
+                        return level, rule.name
+
+            # 再检查是否匹配中文章节/条款等高优先级规则
+            for rule in self.rules:
+                if rule.name in ('chinese_chapter', 'chinese_article', 'numeric_level3',
+                                 'numeric_level2', 'numeric_level1', 'english_chapter') and rule.enabled:
+                    level = rule.match(text)
+                    if level > 0:
+                        logger.debug(f"标题识别(v2 style): '{text[:30]}' -> h{level} (规则: {rule.name})")
+                        return level, rule.name
+
+            # 否则作为加粗短文本 → h2（与 bold_short_text 规则对齐，但不依赖 **...** 标记）
+            logger.debug(f"标题识别(v2 style): '{text[:30]}' -> h2 (规则: bold_short_text_via_style)")
+            return 2, 'bold_short_text'
+
+        # 常规规则匹配（v1 格式或无 style 信息时）
+        for rule in self.rules:
+            level = rule.match(text)
+            if level > 0:
+                logger.debug(f"标题识别: '{text[:30]}' -> h{level} (规则: {rule.name})")
+                return level, rule.name
+
+        return 0, None
+
+
+# ==================== 全局单例 ====================
+
+_engine: Optional[HeadingRuleEngine] = None
+
+
+def get_heading_engine() -> HeadingRuleEngine:
+    """获取全局标题识别引擎（延迟初始化，线程安全）"""
+    global _engine
+    if _engine is None:
+        _engine = _create_engine_from_config()
+    return _engine
+
+
+def _create_engine_from_config() -> HeadingRuleEngine:
+    """
+    从 config 创建引擎（支持配置覆盖）
+
+    优先级：
+    1. config.HEADING_RULES_CONFIG 不为 None → 使用自定义规则
+    2. config 细粒度参数覆盖默认规则（如 HEADING_SHORT_TEXT_ENABLED）
+    3. 使用默认规则
+    """
+    # 尝试加载完整自定义规则
+    try:
+        from config import HEADING_RULES_CONFIG
+        if HEADING_RULES_CONFIG is not None:
+            rules = _build_rules_from_config(HEADING_RULES_CONFIG)
+            logger.info(f"使用自定义标题规则: {len(rules)} 条")
+            return HeadingRuleEngine(rules)
+    except ImportError:
+        pass
+
+    # 使用默认规则，应用细粒度配置覆盖
+    rules = list(DEFAULT_HEADING_RULES)
+    try:
+        from config import HEADING_SHORT_TEXT_ENABLED
+        for rule in rules:
+            if rule.name == "short_chinese_heading":
+                rule.enabled = HEADING_SHORT_TEXT_ENABLED
+                logger.debug(f"配置覆盖: short_chinese_heading.enabled={HEADING_SHORT_TEXT_ENABLED}")
+    except ImportError:
+        pass
+
+    try:
+        from config import HEADING_SHORT_TEXT_MAX_LENGTH
+        for rule in rules:
+            if rule.name == "short_chinese_heading":
+                rule.max_length = HEADING_SHORT_TEXT_MAX_LENGTH
+                logger.debug(f"配置覆盖: short_chinese_heading.max_length={HEADING_SHORT_TEXT_MAX_LENGTH}")
+    except ImportError:
+        pass
+
+    return HeadingRuleEngine(rules)
+
+
+def _build_rules_from_config(config: list) -> List[HeadingRule]:
+    """
+    从配置字典列表构建规则列表
+
+    Args:
+        config: 规则配置列表，每项为 dict，包含：
+            - pattern (str): 正则表达式字符串
+            - level (int): 标题级别
+            - name (str): 规则名称
+            - max_length (int, 可选): 文本最大长度
+            - min_length (int, 可选): 文本最小长度
+            - enabled (bool, 可选): 是否启用
+            - exclude_pattern (str, 可选): 排除正则
+
+    Returns:
+        规则列表
+    """
+    rules = []
+    for item in config:
+        exclude = None
+        if 'exclude_pattern' in item:
+            exclude = re.compile(item['exclude_pattern'])
+        rules.append(HeadingRule(
+            pattern=re.compile(item['pattern']),
+            level=item['level'],
+            name=item['name'],
+            max_length=item.get('max_length', 0),
+            min_length=item.get('min_length', 0),
+            enabled=item.get('enabled', True),
+            exclude_pattern=exclude,
+        ))
+    return rules
+
+
+def reset_heading_engine() -> None:
+    """重置引擎（用于测试）"""
+    global _engine
+    _engine = None

parsers/mineru_parser.py

@@ -286,14 +286,138 @@ def parse_with_mineru_online(
         raise RuntimeError(f"MinerU 在线 API 调用失败: {e}")
 
 
+def _parse_v2_content_list(v2_data: list) -> list:
+    """
+    将 MinerU v2 嵌套格式转换为 v1 兼容的扁平 content_list
+
+    v2 格式: [[page0_items], [page1_items], ...]
+    v1 格式: [item, item, ...] 扁平列表
+
+    转换规则:
+    - paragraph → text（拼接 paragraph_content，提取 style 信息）
+    - table → table（保留 table_body/html）
+    - title → text（提取 level 信息）
+    - page_header / page_footer / page_number → 过滤掉
+
+    Args:
+        v2_data: v2 格式的嵌套列表
+
+    Returns:
+        v1 兼容的扁平列表，额外包含 _v2_styles / _v2_table_type 字段
+    """
+    flat_list: List[Dict] = []
+
+    for page_idx, page_items in enumerate(v2_data):
+        if not isinstance(page_items, list):
+            continue
+        for item in page_items:
+            if not isinstance(item, dict):
+                continue
+
+            v2_type: str = item.get('type', '')
+            content = item.get('content', {})
+
+            # 过滤噪音类型（页眉、页脚、页码）
+            if v2_type in ('page_header', 'page_footer', 'page_number'):
+                continue
+
+            if v2_type == 'paragraph':
+                # 拼接段落文本，收集样式信息
+                text_parts: List[str] = []
+                has_bold = False
+                para_content = content.get('paragraph_content', []) if isinstance(content, dict) else []
+                for part in para_content:
+                    if not isinstance(part, dict):
+                        continue
+                    part_text = part.get('content', '')
+                    text_parts.append(part_text)
+                    if 'bold' in part.get('style', []):
+                        has_bold = True
+
+                full_text = ''.join(text_parts).strip()
+                if not full_text:
+                    continue
+
+                flat_item: Dict[str, Any] = {
+                    'type': 'text',
+                    'text': full_text,
+                    'content': full_text,
+                    'page_idx': page_idx,
+                    'bbox': item.get('bbox', []),
+                    'text_level': 0,
+                    '_v2_styles': ['bold'] if has_bold else [],
+                }
+                flat_list.append(flat_item)
+
+            elif v2_type == 'table':
+                flat_item = {
+                    'type': 'table',
+                    'page_idx': page_idx,
+                    'bbox': item.get('bbox', []),
+                    'html': content.get('html', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                    'table_body': content.get('html', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                    'caption': content.get('caption', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                    '_v2_table_type': content.get('table_type', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                }
+                flat_list.append(flat_item)
+
+            elif v2_type == 'title':
+                # v2 title 项有 level 信息
+                level = content.get('level', 0) if isinstance(content, dict) else 0
+                text_parts = []
+                para_content = content.get('paragraph_content', []) if isinstance(content, dict) else []
+                for part in para_content:
+                    if isinstance(part, dict):
+                        text_parts.append(part.get('content', ''))
+                full_text = ''.join(text_parts).strip()
+
+                if full_text:
+                    flat_item = {
+                        'type': 'text',
+                        'text': full_text,
+                        'content': full_text,
+                        'page_idx': page_idx,
+                        'bbox': item.get('bbox', []),
+                        'text_level': level,
+                        '_v2_styles': ['bold'],
+                    }
+                    flat_list.append(flat_item)
+
+            elif v2_type in ('image', 'chart'):
+                flat_item = {
+                    'type': v2_type,
+                    'page_idx': page_idx,
+                    'bbox': item.get('bbox', []),
+                    'img_path': content.get('img_path', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                    'image_path': content.get('img_path', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                    'caption': content.get('caption', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                }
+                flat_list.append(flat_item)
+
+            elif v2_type == 'equation':
+                flat_item = {
+                    'type': 'equation',
+                    'page_idx': page_idx,
+                    'bbox': item.get('bbox', []),
+                    'content': content.get('latex', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                    'text': content.get('latex', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                    'latex': content.get('latex', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                    'img_path': content.get('img_path', '') if isinstance(content, dict) else '',
+                }
+                flat_list.append(flat_item)
+
+    logger.info(f"v2 格式转换: {len(v2_data)} 页 → {len(flat_list)} 项（已过滤噪音类型）")
+    return flat_list
+
+
 def _parse_mineru_online_zip(zip_content: bytes, file_path: Path) -> Dict[str, Any]:
     """
     解析 MinerU 在线 API 返回的 zip 包
 
-    zip 包结构：
+    zip 包结构:
     - full.md - Markdown 解析结果
-    - *_content_list.json - 内容列表（扁平格式，优先使用）
-    - *_content_list_v2.json - 内容列表（嵌套格式）
+    - *_content_list.json - 内容列表（v1 扁平格式）
+    - *_content_list_v2.json - 内容列表（v2 嵌套格式，含 style 信息）
     - images/ - 图片目录
 
     Args:
@@ -306,24 +430,45 @@ def _parse_mineru_online_zip(zip_content: bytes, file_path: Path) -> Dict[str, A
     import zipfile
     import io
 
+    # 读取格式偏好配置
+    try:
+        from config import MINERU_PREFER_V2
+    except ImportError:
+        MINERU_PREFER_V2 = True  # 默认优先 v2
+
     with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(zip_content), 'r') as zf:
         # 列出所有文件
         file_list = zf.namelist()
         logger.debug(f"zip 包内容: {file_list}")
 
-        # 查找 content_list.json（优先使用扁平格式）
+        # 查找 content_list 文件（v2 含 style 信息，优先使用）
         content_list_path = None
-        for f in file_list:
-            # 优先使用 content_list.json（扁平格式）
-            if f.endswith('_content_list.json') and not f.endswith('_v2.json'):
-                content_list_path = f
-                break
-        # 如果没有找到，再尝试 v2 格式
-        if not content_list_path:
+        is_v2 = False
+
+        if MINERU_PREFER_V2:
+            # 优先使用 v2 格式（含 style 信息）
             for f in file_list:
                 if f.endswith('_content_list_v2.json'):
                     content_list_path = f
+                    is_v2 = True
                     break
+            if not content_list_path:
+                for f in file_list:
+                    if f.endswith('_content_list.json') and not f.endswith('_v2.json'):
+                        content_list_path = f
+                        break
+        else:
+            # 优先使用 v1 格式
+            for f in file_list:
+                if f.endswith('_content_list.json') and not f.endswith('_v2.json'):
+                    content_list_path = f
+                    break
+            if not content_list_path:
+                for f in file_list:
+                    if f.endswith('_content_list_v2.json'):
+                        content_list_path = f
+                        is_v2 = True
+                        break
 
         # 查找 markdown 文件
         md_path = None
@@ -337,7 +482,13 @@ def _parse_mineru_online_zip(zip_content: bytes, file_path: Path) -> Dict[str, A
         if content_list_path:
             with zf.open(content_list_path) as f:
                 content_list = json.load(f)
-            logger.info(f"读取 content_list: {len(content_list)} 项, 来源: {content_list_path}")
+
+            # v2 格式需要转换为 v1 兼容的扁平列表
+            if is_v2 and isinstance(content_list, list) and content_list and isinstance(content_list[0], list):
+                content_list = _parse_v2_content_list(content_list)
+                logger.info(f"v2 格式已转换为扁平列表，共 {len(content_list)} 项")
+
+            logger.info(f"读取 content_list: {len(content_list)} 项, 格式={'v2' if is_v2 else 'v1'}, 来源: {content_list_path}")
 
         # 读取 markdown
         markdown_content = ""
@@ -424,10 +575,14 @@ def _parse_mineru_online_result(result: Dict, file_path: Path) -> Dict[str, Any]
 
         if item_type == "text":
             text = item.get("content", "") or item.get("text", "")
+            v2_styles = item.get("_v2_styles", [])
 
             # 启发式标题识别
             if text_level == 0:
-                text_level = _detect_heading_level(text)
+                from parsers.heading_rules import get_heading_engine
+                engine = get_heading_engine()
+                detected_level, _ = engine.detect(text, style=v2_styles)
+                text_level = detected_level
 
             title = ""
             if text_level > 0:
@@ -471,7 +626,8 @@ def _parse_mineru_online_result(result: Dict, file_path: Path) -> Dict[str, Any]
             else:
                 md_table = ""
 
-            table_images = extract_images_from_markdown(md_table) if md_table else []
+            # 从原始 HTML 提取嵌入图片（md_table 经 get_text 转换后已丢失 <img> 标签）
+            table_images = extract_images_from_markdown(table_body) if table_body else []
 
             chunk = MinerUChunk(
                 content=table_caption or "表格",
@@ -558,8 +714,14 @@ def _parse_mineru_online_result(result: Dict, file_path: Path) -> Dict[str, Any]
         min_merge = 100
         max_size = 1200
 
+    # 表单类型二次校正（在 _post_process_chunks 之前，因为 table 不参与合并）
+    _reclassify_text_chunks(chunks)
+
     chunks = _post_process_chunks(chunks, min_merge_size=min_merge, max_chunk_size=max_size)
 
+    # 验证分类标题是否被规则引擎正确识别（安全网，仅告警不修改）
+    _validate_category_section_paths(chunks)
+
     return {
         'markdown': "\n".join(markdown_parts) if markdown_parts else markdown_content,
         'chunks': chunks,
@@ -697,16 +859,18 @@ def parse_with_mineru(
         logger.error(f"MinerU 解析失败: {e}")
         raise
     finally:
-        # 清理临时目录
+        清理临时目录
         if cleanup_output and os.path.exists(output_dir):
             shutil.rmtree(output_dir, ignore_errors=True)
 
-
 def _detect_heading_level(text: str) -> int:
     """
-    启发式标题识别
+    启发式标题识别（规则引擎版）
 
-    用于 MinerU 解析 DOCX 等 Office 格式时不提供 text_level 的情况。
+    当 MinerU 解析 DOCX 等 Office 格式时不提供 text_level 时使用。
+    规则按优先级从高到低匹配，第一个命中即返回。
+
+    规则定义见 parsers/heading_rules.py，可通过 config.py 覆盖。
 
     Args:
         text: 文本内容
@@ -714,57 +878,91 @@ def _detect_heading_level(text: str) -> int:
     Returns:
         标题级别 (0=正文, 1=h1, 2=h2, 3=h3)
     """
-    import re
+    from parsers.heading_rules import get_heading_engine
+    engine = get_heading_engine()
+    level, _ = engine.detect(text)
+    return level
 
-    text = text.strip()
+def _reclassify_text_chunks(chunks: List[MinerUChunk]) -> None:
+    """
+    二次校正：检测被标记为 text 但实际是表格/表单的 chunk
 
-    # 空文本
-    if not text:
-        return 0
+    MinerU 解析 Word 文档时，某些带下划线填空项的表单
+    被标记为 text 类型，需要根据内容特征修正为 table。
+    就地修改 chunks 列表中的 chunk_type 字段。
 
-    # 中文章节标题模式
-    # 第一章、第二章、... -> h1
-    if re.match(r'^第[一二三四五六七八九十百千万]+[章节篇部]', text):
-        return 1
+    检测依据（基于实测数据设计）：
+    - 连续下划线 ___ (3个以上)  —— Word 表单填空项
+    - 冒号后跟下划线 如 "日期：____"  —— 键值对式表单
+    需 >= min_indicators 个指标同时命中才校正，避免误判。
+    """
+    try:
+        from config import FORM_RECLASSIFY_ENABLED
+        if not FORM_RECLASSIFY_ENABLED:
+            return
+    except ImportError:
+        pass
 
-    # 第一条、第二条、... -> h2 (条文编号)
-    if re.match(r'^第[一二三四五六七八九十百千万]+[条款]', text):
-        return 2
+    try:
+        from config import FORM_RECLASSIFY_MIN_INDICATORS
+        min_indicators = FORM_RECLASSIFY_MIN_INDICATORS
+    except ImportError:
+        min_indicators = 2
 
-    # 数字章节: 1. 2. 3. 或 1、2、3、
-    # 一级标题: 1. 2. 3. (单数字)
-    if re.match(r'^\d+[\.、\s]', text):
-        # 短文本可能是标题
-        if len(text) < 50:
-            return 1
+    # 表单特征指标（编译一次，避免循环内重复编译）
+    # 注意：MinerU 输出的下划线是 Markdown 转义格式 \_\_\_，
+    # 需要同时匹配纯下划线 ___ 和转义下划线 \_\_\_
+    _FORM_INDICATORS = [
+        re.compile(r'(?:\\_|_){3,}'),          # 连续下划线（3个以上，含转义格式）
+        re.compile(r'[：:]\s*(?:\\_|_){2,}'),  # 冒号后跟下划线（含转义格式）
+    ]
 
-    # 二级标题: 1.1 1.2 2.1 等
-    if re.match(r'^\d+\.\d+[\.、\s]', text):
-        if len(text) < 80:
-            return 2
+    reclassified = 0
+    for chunk in chunks:
+        if chunk.chunk_type != 'text':
+            continue
+        text = (chunk.content or '').strip()
+        if not text:
+            continue
 
-    # 三级标题: 1.1.1 1.1.2 等
-    if re.match(r'^\d+\.\d+\.\d+[\.、\s]', text):
-        if len(text) < 100:
-            return 3
+        indicator_count = sum(1 for p in _FORM_INDICATORS if p.search(text))
+        if indicator_count >= min_indicators:
+            chunk.chunk_type = 'table'
+            reclassified += 1
+            logger.info(f"表单检测: text -> table, content='{text[:80]}'")
 
-    # 英文章节标题
-    # Chapter 1, Section 2, etc.
-    if re.match(r'^(Chapter|Section|Part|Chapter\s+\d+|Section\s+\d+)', text, re.IGNORECASE):
-        return 1
+    if reclassified > 0:
+        logger.info(f"表单类型二次校正: 共 {reclassified} 个 text -> table")
 
-    # 短文本 + 加粗标记 (**xxx**) 可能是标题
-    if re.match(r'^\*\*.+\*\*$', text) and len(text) < 50:
-        return 2
 
-    # 非常短的文本 (< 20 字符) 可能是标题
-    # 但需要排除常见的非标题短文本
-    if len(text) < 20 and not re.match(r'^[\d\s\.,;:!?，。；：！？、]+$', text):
-        # 排除纯数字、纯标点
-        if re.search(r'[\u4e00-\u9fff]', text):  # 包含中文
-            return 2
+def _validate_category_section_paths(chunks: List[MinerUChunk]) -> None:
+    """
+    验证分类标题是否被规则引擎正确识别（安全网）
 
-    return 0
+    当规则引擎正确识别分类标题后，section_stack 自然会更新，
+    不再需要后处理修改 section_path。此函数仅做验证和告警，
+    便于发现规则引擎的遗漏。
+
+    支持的模式：A1类：、B2类：、C1类：等（含可选 ** 粗体标记）。
+    """
+    cat_pattern = re.compile(r'^\*{0,2}[A-Z]\d+[类類]\*{0,2}[：:]')
+
+    missed_count = 0
+    for chunk in chunks:
+        if chunk.chunk_type == 'text':
+            text = (chunk.content or '').strip()
+            if cat_pattern.match(text) and chunk.text_level == 0:
+                missed_count += 1
+                logger.warning(
+                    f"分类标题未被识别为标题: '{text[:50]}', "
+                    f"section_path='{chunk.section_path}'"
+                )
+
+    if missed_count > 0:
+        logger.warning(
+            f"发现 {missed_count} 个分类标题未被规则引擎识别，"
+            f"请检查 heading_rules 配置"
+        )
 
 
 def _parse_mineru_output(file_path: Path, output_dir) -> Dict[str, Any]:
@@ -803,16 +1001,45 @@ def _parse_mineru_output(file_path: Path, output_dir) -> Dict[str, Any]:
     else:
         raise RuntimeError(f"MinerU 输出目录不存在: {auto_dir} 或 {office_dir}")
 
-    # 读取 content_list.json
-    content_list_path = output_subdir / f"{doc_name}_content_list.json"
-    if not content_list_path.exists():
-        content_list_path = output_subdir / f"{doc_name}_content_list_v2.json"
+    # 读取 content_list（v2 含 style 信息，优先使用）
+    try:
+        from config import MINERU_PREFER_V2
+    except ImportError:
+        MINERU_PREFER_V2 = True
+
+    v1_path = output_subdir / f"{doc_name}_content_list.json"
+    v2_path = output_subdir / f"{doc_name}_content_list_v2.json"
+
+    content_list_path = None
+    is_v2 = False
+
+    if MINERU_PREFER_V2:
+        # 优先使用 v2 格式
+        if v2_path.exists():
+            content_list_path = v2_path
+            is_v2 = True
+        elif v1_path.exists():
+            content_list_path = v1_path
+    else:
+        # 优先使用 v1 格式
+        if v1_path.exists():
+            content_list_path = v1_path
+        elif v2_path.exists():
+            content_list_path = v2_path
+            is_v2 = True
 
     content_list = []
-    if content_list_path.exists():
+    if content_list_path and content_list_path.exists():
         with open(content_list_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
             content_list = json.load(f)
 
+        # v2 格式需要转换为 v1 兼容的扁平列表
+        if is_v2 and isinstance(content_list, list) and content_list and isinstance(content_list[0], list):
+            content_list = _parse_v2_content_list(content_list)
+            logger.info(f"v2 格式已转换为扁平列表，共 {len(content_list)} 项")
+
+        logger.info(f"读取 content_list: {len(content_list)} 项, 格式={'v2' if is_v2 else 'v1'}")
+
     # 读取 Markdown
     md_path = output_subdir / f"{doc_name}.md"
     markdown_content = ""
@@ -857,10 +1084,14 @@ def _parse_mineru_output(file_path: Path, output_dir) -> Dict[str, Any]:
 
         if item_type == "text":
             text = item.get("text", "")
+            v2_styles = item.get("_v2_styles", [])
 
             # 启发式标题识别（当 text_level 为 0 时）
             if text_level == 0:
-                text_level = _detect_heading_level(text)
+                from parsers.heading_rules import get_heading_engine
+                engine = get_heading_engine()
+                detected_level, _ = engine.detect(text, style=v2_styles)
+                text_level = detected_level
 
             # 处理标题
             title = ""
@@ -909,8 +1140,8 @@ def _parse_mineru_output(file_path: Path, output_dir) -> Dict[str, Any]:
             else:
                 md_table = ""
 
-            # 提取表格中的嵌入图片
-            table_images = extract_images_from_markdown(md_table) if md_table else []
+            # 从原始 HTML 提取嵌入图片（md_table 经 get_text 转换后已丢失 <img> 标签）
+            table_images = extract_images_from_markdown(table_body) if table_body else []
 
             chunk = MinerUChunk(
                 content=table_caption or "表格",
@@ -1003,8 +1234,14 @@ def _parse_mineru_output(file_path: Path, output_dir) -> Dict[str, Any]:
         min_merge = 100
         max_size = 1200
 
+    # 表单类型二次校正（在 _post_process_chunks 之前，因为 table 不参与合并）
+    _reclassify_text_chunks(chunks)
+
     chunks = _post_process_chunks(chunks, min_merge_size=min_merge, max_chunk_size=max_size)
 
+    # 验证分类标题是否被规则引擎正确识别（安全网，仅告警不修改）
+    _validate_category_section_paths(chunks)
+
     return {
         'markdown': "\n".join(markdown_parts),
         'chunks': chunks,
@@ -1349,8 +1586,18 @@ def html_table_to_markdown(html_table: str) -> str:
                         del rowspan_tracker[col_idx]
                     col_idx += 1
 
-                # 提取单元格内容
-                content = cell.get_text(strip=True)
+                # 提取单元格内容（保留图片引用信息）
+                img_tags = cell.find_all('img')
+                if img_tags:
+                    # 单元格包含图片，生成占位标记供 LLM 感知
+                    text_part = cell.get_text(strip=True)
+                    img_count = len(img_tags)
+                    if text_part:
+                        content = f"{text_part} [{'图片' if img_count == 1 else f'{img_count}张图片'}]"
+                    else:
+                        content = f"[{'图片' if img_count == 1 else f'{img_count}张图片'}]"
+                else:
+                    content = cell.get_text(strip=True)
 
                 # 处理 rowspan
                 rowspan = int(cell.get('rowspan', 1))
@@ -1630,6 +1877,21 @@ def parse_with_mineru_persistent(
                         chunk.image_path = new_name
                         break
 
+        # 更新表格嵌入图片的路径映射（images 字段）
+        if hasattr(chunk, 'images') and chunk.images:
+            for img_info in chunk.images:
+                if isinstance(img_info, dict) and 'id' in img_info:
+                    old_id = img_info['id']
+                    if old_id in image_path_map:
+                        img_info['id'] = image_path_map[old_id]
+                    else:
+                        # 兼容：尝试用文件名匹配映射
+                        old_basename = os.path.basename(old_id)
+                        for old_path, new_name in image_path_map.items():
+                            if old_basename == os.path.basename(old_path):
+                                img_info['id'] = new_name
+                                break
+
     # 更新结果中的图片路径列表（供外部使用）
     result['images'] = list(image_path_map.values())