如果 DeepResearch 未能分析上传的 PDF 或图片，最可能的原因分为三类：文件格式兼容性、资源限制或内容提取难题。为了更清晰地解释，我们来详细分析一下。
首先，文件格式或结构问题可能阻止分析。例如，PDF 文件可能是扫描图像（非可搜索文本）、加密的，或使用不支持的压缩方法。DeepResearch 可能依赖光学字符识别 (OCR) 从图像中提取文本，但如果 PDF 是低分辨率扫描，OCR 可能会失败。同样，即使 PNG 或 JPEG 等常见图像格式受支持，TIFF 或 HEIC 等格式也可能不受支持。开发者应验证文件是否符合该工具的文档要求。例如，包含嵌入字体或复杂矢量图形的 PDF 文件可能在 Adobe Acrobat 等查看器中正确解析，但在 DeepResearch 使用的轻量级解析器中可能崩溃。检查工具日志中是否存在“不支持的格式”或“文件损坏”等错误可以证实这一点。
其次，资源限制可能会阻止处理。大文件（例如 500 页的 PDF 或 50MB 的图像）可能会超出 DeepResearch 配置中设置的内存限制或超时。例如，处理上传的无服务器函数可能在 30 秒后终止，导致大文件未被处理。同样，并发上传可能会使系统资源过载，导致静默失败。开发者可以通过上传较小的文件或检查监控工具的 CPU/内存峰值来测试这一点。如果问题仍然存在，则扩大计算资源或优化处理流程（例如，将 PDF 分割成更小的块）可能会解决此问题。
第三，内容提取逻辑可能会静默失败。例如，DeepResearch 的文本提取库（例如 PyPDF2 或 Tesseract）可能会错误地解释某些布局，例如多列文本、表格或手写内容。文本被渲染为矢量路径而非标准字体的 PDF 文件可能返回空结果。同样，包含重叠对象或对比度差的图像可能不会触发分析。开发者可以通过直接使用底层工具测试相同文件（例如在图像上运行 Tesseract OCR）来调试此问题，以隔离问题。更新依赖项或添加预处理步骤（例如图像二值化以提高 OCR 准确性）可以弥补提取流程中的不足。