文書処理エンジン実装¶

概要¶

PDFファイルとJPG画像からテキストとメタデータを抽出し、構造化データとして保存するための文書処理エンジンを実装する。

詳細タスク¶

1. PDF処理機能実装

   • PDF.js統合
   • テキスト抽出
   • メタデータ抽出（タイトル、著者、作成日等）
   • ページ分割処理
   • 目次/構造解析
   • テーブル/図表検出
   • フォント情報抽出

2. 画像処理・OCR機能実装

   • Tesseract.js統合
   • 画像前処理（リサイズ、回転補正、ノイズ除去等）
   • OCRテキスト抽出
   • 言語検出
   • EXIF/メタデータ抽出
   • 信頼度スコアリング
   • レイアウト解析

3. テキスト処理・クリーニング

   • テキスト正規化
   • 不要な空白/改行の処理
   • 特殊文字処理
   • 言語別処理（日本語対応）
   • セクション分割
   • 箇条書き/段落検出

4. ベクトル埋め込み生成

   • Hugging Face Transformers統合
   • 文書ベクトル化
   • チャンク分割戦略
   • 埋め込みインデックス作成
   • 類似度計算機能

5. ワーカープロセス実装

   • キュー管理システム
   • 非同期処理フレームワーク（Bull）
   • リトライ機構
   • 並列処理設定
   • ステータス監視
   • エラーハンドリング

受け入れ基準¶

• PDFファイルからテキストと構造情報が正確に抽出できること
• JPG画像から高精度なOCRテキスト抽出ができること
• 日本語を含む複数言語に対応していること
• 大量ドキュメントを並列処理できること
• 処理状況がリアルタイムで監視できること
• ファイル形式ごとの処理エラーが適切に処理されること
• 抽出されたテキストからベクトル埋め込みが生成されること

技術的注意点¶

• メモリ使用量の最適化（大きなファイル対応）
• OCR精度向上のための前処理パイプライン
• 言語検出と言語別処理の分岐
• スケーラブルなワーカープロセス設計
• プログレス表示とキャンセル機能
• エラー復旧メカニズム

依存関係¶

• 親チケット: #231 (AI秘書付き文書管理システム開発)
• 関連チケット: #234 (バックエンド基盤構築)
• 関連チケット: #235 (クラウドストレージ連携機能実装)

作業時間見積もり¶

• 40時間