# snapAna Backend

基于 FastAPI 的截图分析与分类后端。

## 安装

```bash
cd backend
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate          # Windows
pip install -r requirements.txt
```

可选依赖：

- 本地 OCR：安装 [Tesseract OCR](https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki) 并放入 PATH，下载 `chi_sim` 中文语言包。
- 本地 VLM：安装 [Ollama](https://ollama.com)，拉取 `qwen2.5vl:7b` 等多模态模型。

## 启动

```bash
copy .env.example .env          # 按需修改
python run.py
```

默认监听 `http://127.0.0.1:8765`。OpenAPI 在 `/docs`。

## 数据目录

- SQLite 主库：`backend/.data/snapana.db`
- 缩略图缓存：`backend/.data/thumbs/`

可通过 `.env` 的 `DATA_DIR` 自定义。

## Provider 配置

在前端 `设置` 页或通过 `/api/settings/providers/{key}` 接口配置：

- OCR：`tesseract`（本地）或 `none`（仅靠 VLM 看图）
- VLM：`openai_compat`，`base_url` 形如：
  - 本地 Ollama：`http://localhost:11434/v1`，model 例如 `qwen2.5vl:7b`
  - 智谱 GLM：`https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4`，model 例如 `glm-4v-flash`
  - MiniMax：`https://api.minimaxi.com/v1`
  - OpenAI：`https://api.openai.com/v1`，model 例如 `gpt-4o-mini`