选型理由
DocuSnap-Backend 系统的技术栈选择基于多方面的考量，包括项目需求、性能要求、开发效率、安全性和可维护性等因素。本页面详细解释各项技术选择的理由和优势。
后端框架选择
为什么选择 Flask？
在众多 Python Web 框架中（如 Django、FastAPI、Tornado 等），Flask 被选为 DocuSnap-Backend 的框架，主要基于以下理由：
- 轻量级和灵活性
- Flask 是一个微框架，核心简单但可通过扩展增加功能
- 适合构建 API 服务，不包含不必要的组件
- 允许开发者自由选择组件和架构，而不强制特定模式
- 学习曲线和开发速度
- 相比 Django 等全功能框架，Flask 学习曲线较平缓
- 适合快速开发原型和中小型应用
- 代码简洁直观，便于理解和维护
- 社区支持和生态系统
- 成熟的社区和丰富的文档
- 大量可用的扩展和插件
- 广泛的使用案例和最佳实践
- 适合 API 开发
- 简洁的路由系统，适合设计 RESTful API
- 轻松处理 JSON 数据和 HTTP 请求/响应
- 良好的错误处理和异常管理机制
数据库选择
为什么选择 SQLite？
在各种数据库选项（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等）中，SQLite 被选为 DocuSnap-Backend 的数据存储解决方案，主要基于以下理由：
- 简单性和零配置
- 无需安装和配置独立的数据库服务器
- 嵌入式数据库，作为应用的一部分运行
- 减少了部署和维护的复杂性
- 适合用例
- DocuSnap-Backend 主要用 SQLite 作为缓存和任务状态存储
- 数据量相对较小，不需要复杂的关系型数据库功能
- 读写操作简单，主要是任务状态查询和结果存储
- 性能考量
- 对于中小规模的数据和并发量，SQLite 性能足够
- 单文件存储，减少了 I/O 操作
- 适合作为缓存系统，提高重复请求的响应速度
- 可移植性
- 数据库存储在单个文件中，便于备份和迁移
- 跨平台支持，无需担心不同操作系统的兼容性
- 简化了开发和测试环境的设置
AI/LLM 服务选择
为什么选择智谱 AI？
在众多 LLM 服务提供商（如 OpenAI、Google、百度等）中，智谱 AI 被选为 DocuSnap-Backend 的 LLM 服务提供商，主要基于以下理由：
- 中文处理能力
- 智谱 AI 的模型对中文有较好的优化
- 适合处理中文文档和表单
- 理解中文语境和表达方式
- 结构化输出能力
- 支持生成结构化的 JSON 输出
- 适合提取表单字段和值
- 能够按照指定格式组织信息
- API 接口和集成便利性
- 提供简洁易用的 API 接口
- Python SDK 支持（zhipuai 库）
- 良好的文档和示例
- 成本和访问限制
- 相对合理的价格和使用条款
- 适合项目预算和使用规模
- 无需复杂的访问权限申请
OCR 服务选择
为什么选择 CnOCR？
在各种 OCR 解决方案（如 Tesseract、百度 OCR、阿里 OCR 等）中，CnOCR 被选为 DocuSnap-Backend 的 OCR 服务，主要基于以下理由：
- 中文优化
- CnOCR 专为中文文本识别优化
- 对中文字符和排版有较好的支持
- 适合处理中文文档和表单
- 开源和可定制
- 开源项目，可以根据需要进行定制和优化
- 可以部署为独立服务，避免对商业 API 的依赖
- 灵活的集成和扩展可能性
- 性能和准确性
- 在中文文档处理方面有较好的准确率
- 适合处理各种质量的文档图像
- 支持多种图像格式和预处理选项
- 部署灵活性
- 可以作为独立服务部署
- 支持 CPU 和 GPU 加速
- 可以根据需求进行横向扩展
安全加密选择
为什么选择 RSA 和 AES 混合加密？
在各种加密方案中，RSA 和 AES 混合加密被选为 DocuSnap-Backend 的安全解决方案，主要基于以下理由：
- 安全性和效率平衡
- RSA 非对称加密提供安全的密钥交换
- AES 对称加密提供高效的数据加密
- 结合两者优势，实现安全且高效的加密方案
- 端到端加密需求
- 适合实现端到端加密，保护敏感文档数据
- 客户端和服务器之间可以安全交换密钥
- 即使通信被拦截，数据也无法被解密
- 标准化和广泛支持
- RSA 和 AES 都是广泛使用的加密标准
- 多种编程语言和平台都有成熟的实现
- 便于与不同客户端和系统集成
- 灵活的密钥管理
- 支持密钥轮换和管理
- 可以为不同客户端或会话使用不同的密钥
- 增强系统的整体安全性
并发处理选择
为什么选择 Python 标准库的并发工具？
在各种并发处理方案（如 Celery、RQ、自定义线程池等）中，Python 标准库的并发工具被选为 DocuSnap-Backend 的并发处理解决方案，主要基于以下理由：
- 简单性和依赖最小化
- 使用 Python 标准库，无需额外的依赖
- 减少了部署和维护的复杂性
- 适合中小规模的并发需求
- 适合用例
- 系统的并发需求相对简单，主要是并行处理多个图像
- 任务队列和工作线程模式足够满足需求
- 不需要分布式任务队列的复杂功能
- 控制和定制能力
- 直接使用底层并发原语，提供更精细的控制
- 可以根据具体需求定制并发行为
- 便于调试和优化
- 学习曲线和开发效率
- 使用熟悉的 Python 标准库组件
- 避免引入新的技术栈和学习成本
- 简化了代码维护和理解
总体技术栈评估
DocuSnap-Backend 的技术栈选择整体上遵循以下原则：
- 适合项目规模和需求
- 选择适合中小型应用的技术
- 避免过度设计和不必要的复杂性
- 满足核心功能需求和性能要求
- 开发效率和维护性
- 优先考虑开发团队熟悉的技术
- 选择文档完善、社区活跃的组件
- 注重代码可读性和维护性
- 安全性和可靠性
- 重视数据安全和用户隐私保护
- 选择成熟稳定的技术组件
- 实施必要的安全措施和最佳实践
- 可扩展性和未来发展
- 考虑系统未来的扩展需求
- 选择灵活可扩展的技术组件
- 保留架构调整和技术升级的可能性
通过这些技术选择，DocuSnap-Backend 能够有效地支持其核心业务功能，同时保持系统的简洁性、安全性和可维护性。