Bioc Fulltext Fetch

BioC Fulltext Fetch

封装 NLM BioC API，把 PubMed / PMC 文献转成 RAG 友好的结构化全文 chunk。只做全文抽取与切片，不做检索、不做实体标注、不做向量化。

1. 何时使用

触发场景：

• "把这批 PMID 的全文取下来准备入 ChromaDB / 我有 PMCID 列表要按章节切分做 RAG"
• "提取 Methods 章节段落 / 找出表格周围的语义文本"
• "Build vector index from PMC open access papers"
• "PMC1234567 的全文段落 + 章节标签"
• "把 100 篇血液 IFI PMID 入向量库"

不要使用本 skill：

• 用户只要标题/摘要纯文本 → 用 pubmed-eutils efetch
• 用户要做语义检索找文献 → 用 pubmed-search / europepmc-search
• 用户要实体标注（基因/疾病/化合物）→ 用 pubtator-entity-search（可在本 skill 输出之上叠加，不替代）
• 用户要做证据等级评分 → 用 medical-evidence-grading（其内部会调用本 skill 抽 Methods 段落）

2. 跨 skill 协作（显式）

| 上游 / 下游 skill | 协作方式 | |------------------|----------| | pubmed-eutils.elink_pubmed_to_pmc() | 上游，把 PMID 列表转换成 PMCID 列表，喂给本 skill | | europepmc-search.get_full_text_links() | 替代源，当 PMC OA 不可用时回退到 Europe PMC 的开放获取链接 | | pubtator-entity-search | 后置叠加，在本 skill 产的 chunk 上做实体标注，不替代本 skill | | medical-evidence-grading | 下游，调 extract_paragraphs 取 Methods 段落做 sample size / study design 检测 |

典型 pipeline：

europepmc-search ──► PMID list ──► pubmed-eutils.elink ──► PMCID list
                                                              │
                                                              ▼
                                            bioc-fulltext-fetch (本 skill)
                                                              │
                                                              ├─► [可选] pubtator-entity-search 实体叠加
                                                              ├─► [可选] medical-evidence-grading 证据评分
                                                              └─► LangChain / LlamaIndex 入库

3. 两个 BioC 端点

| 端点 | 输入 | 覆盖 | 内容 | |------|------|------|------| | BioC PubMed | PMID | 全 PubMed (~37M) | 标题 + 摘要 + MeSH（结构化） | | BioC PMC OA | PMCID | PMC 开放获取子集（~10M，约占 PMC 25%） | 全文章节、段落、表格、图注 |

摘要级:  https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pubmed.cgi/BioC_json/{PMID}/unicode
全文级:  https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/{PMCID}/unicode

格式细节、section_type 取值、字符 offset 一致性见 [references/bioc-format-spec.md](references/bioc-format-spec.md)。

4. 推荐工作流

PMID list
  │
  ▼
[可选] elink PMID→PMCID  (调 pubmed-eutils)
  │
  ├─ PMCID 存在且 OA ──► fetch_fulltext_bioc(pmcid) ──► extract_paragraphs / extract_tables_context ──► to_rag_chunks
  │
  └─ 不可用/非 OA ─────► fetch_abstract_bioc(pmid) ─────────────────────────────────────────────────► to_rag_chunks

5. 核心能力（5 个函数 · 跨平台签名）

5.1 fetch_abstract_bioc(pmid: str) -> BioCDocument

取标题 + 摘要 + MeSH 的 BioC 结构化版本。

doc = fetch_abstract_bioc("39523456")
# doc.passages → [{"infons": {"section_type": "TITLE"}, "text": "..."},
#                 {"infons": {"section_type": "ABSTRACT"}, "text": "..."}]
# doc.infons["mesh"] → ["Leukemia, Myeloid, Acute", "FLT3 Mutation", ...]

5.2 fetch_fulltext_bioc(pmcid: str) -> BioCDocument

取 PMC OA 全文，按章节切分（section_type ∈ {TITLE, ABSTRACT, INTRO, METHODS, RESULTS, DISCUSS, CONCL, REF, FIG, TABLE, ...}）。

doc = fetch_fulltext_bioc("PMC10234567")
# 不可用时抛 NotOpenAccessError，调用方应回退到 fetch_abstract_bioc

5.3 extract_paragraphs(doc: BioCDocument) -> list[Paragraph]

按 BioC passage 提取段落数组，保留 section 标签 + 字符 offset。

paragraphs = extract_paragraphs(doc)
# [{"section_label": "METHODS", "text": "Flow cytometry was performed...",
#   "offset_start": 2890, "offset_end": 3401}, ...]

要点：跳过 REF / FIG_LABEL 纯标签段；合并同 section 内 list[TableContext]`

提取每个表格的上下文（前后 200 字），帮 RAG 给表打语义标签。

tables = extract_tables_context(doc, window=200)
# [{"table_id": "T1", "caption": "Patient baseline characteristics",
#   "before_context": "...", "after_context": "...", "section": "RESULTS"}, ...]

表格本体（cell 数据）不解析；只取 caption + 周围文本。

5.5 to_rag_chunks(doc: BioCDocument, chunk_size: int = 512, overlap: int = 50) -> list[Chunk]

把 BioC 文档切成 RAG 入库 chunk。token 单位、不跨章节、段落优先、可追溯 chunk_id。

chunks = to_rag_chunks(doc, chunk_size=512, overlap=50)
# {
#   "chunk_id": "PMC10234567_METHODS_2890",
#   "text": "...",
#   "metadata": {"pmcid": "...", "pmid": "...", "section": "METHODS",
#                "offset_start": 2890, "offset_end": 3401, "doi": "...",
#                "year": 2024, "is_oa": True, "title": "...", "journal": "..."}
# }

切片策略详见 [references/chunking-strategies.md](references/chunking-strategies.md)。

6. 速率限制 + 缓存

• 速率：BioC 不强制 RPS，但建议 ≤ 5 RPS（批量 > 100 篇时降到 3）；用 asyncio.Semaphore(5) 或 aiolimiter
• 缓存：~/.cache/bioc/{id}.json + SQLite 索引 index.db（key, filepath, fetchedat, is_oa, doi, year）
• TTL：默认 30 天（BIOC_CACHE_TTL_DAYS），force_refresh=True 绕过

7. 错误处理

所有错误继承 BioCFetchError 基类。

| 错误 | 类型 | 处理 | |------|------|------| | 404 (PMC OA) | NotOpenAccessError | 调用方回退 abstract | | 404 (PubMed) | NotFoundError | PMID 不存在，跳过 | | 429 | RateLimitError | 指数退避 1s/2s/4s，最多 3 次 | | 5xx | BioCServerError | 重试 3 次后抛出 | | JSON 解析失败 | BioCParseError | 记录原始响应，跳过 | | 超时（默认 30s） | BioCTimeoutError | 重试 1 次 |

8. 失败模式与避坑（必读）

1. OA 不可用：PMC OA 子集仅占 PMC 的 ~25%，大量 PMID 没有可用全文。必须在调用方实现 abstract 兜底路径，不要假设 fetchfulltextbioc 总能成功。
2. 章节标签不统一：不同期刊的 section_type 命名有差异（Methods vs Materials and Methods vs Subjects and Methods），BioC 已部分归一化但仍有例外（综述偶尔出现 INTRO_RESULTS 合并段）。下游过滤时用集合而非精确匹配。
3. 公式与 unicode 丢失：BioC unicode 端点把数学符号转 Unicode，但希腊字母 / 上下标偶尔丢失。关键公式建议从 BioC_xml 端点取，或解析时检测 ? 占位符。
4. chunk 跨章节切碎：朴素的 token 切片会让 Methods 末尾和 Results 开头被切到同一 chunk，破坏 section 过滤检索。to_rag_chunks 默认按 section 分组，不要绕过。
5. 缓存命中但 TTL 过期：批量任务跨天运行时，第二天命中缓存的旧条目可能与新条目混用（DOI 元数据已更新）。检查 fetched_at 而非只看文件存在。
6. BioC API 超时：单篇大文档（> 1MB BioC JSON）在网络抖动时易超时。timeout 不要低于 30s；批量任务必须有失败隔离（failed.jsonl），不能让一篇阻断整批。
7. 大文档内存：单篇 PMC 全文 BioC JSON 可达 1–3 MB，1000 篇并发会吃 3 GB RAM。批量处理用流式读写或分批 flush。
8. 不要走 PubTator3 全文端点替代：PubTator3 的 BioC 输出绑定标注模型版本，体积更大；本 skill 保持纯净结构化全文，标注由 pubtator-entity-search 后置叠加。

9. RAG 集成

LangChain / LlamaIndex / 元数据过滤检索 / pubtator 实体叠加 / medical-evidence-grading 联用的完整代码示例见 [references/rag-integration.md](references/rag-integration.md)。

10. 环境与依赖

[project]
dependencies = [
  "httpx>=0.27",       # 异步 HTTP
  "aiolimiter>=1.1",   # RPS 限流
  "tiktoken>=0.7",     # token 计数
  "tenacity>=9.0",     # 退避重试
  "platformdirs>=4.0", # 缓存目录
]

环境变量：BIOC_CACHE_DIR（默认 ~/.cache/bioc）、BIOC_CACHE_TTL_DAYS（30）、BIOC_MAX_RPS（5）、BIOC_TIMEOUT_SEC（30）。

11. 测试要点

| 测试 | 预期 | |------|------| | fetch_abstract_bioc("39523456") | 返回 title + abstract passages | | fetch_fulltext_bioc("PMC10234567") | 返回章节切分的全文 | | fetch_fulltext_bioc("PMC1") 非 OA | 抛 NotOpenAccessError | | extract_paragraphs(doc) | 段落 ≥ 3，每段有 section_label | | extract_tables_context(doc) | 上下文左右各 ≤ 200 字 | | to_rag_chunks(doc, 512, 50) | chunk token ≤ 512、overlap ≈ 50、不跨章节 | | 缓存命中 | 第二次调用 < 50ms，无网络请求 | | 429 退避 | 模拟 429 后能在 3 次内成功 |

最低单元测试覆盖率 80%，集成测试用 5 篇真实 PMCID 跑端到端。

12. References

• [references/bioc-format-spec.md](references/bioc-format-spec.md) — BioC XML/JSON 格式规范、字段定义、section_type 取值
• [references/rag-integration.md](references/rag-integration.md) — LangChain Chroma + LlamaIndex 完整代码、批量入库要点、向量库选型
• [references/chunking-strategies.md](references/chunking-strategies.md) — token 切片、不跨章节策略、overlap 设计、chunk_id 设计、评测指标

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: EthanYoQ
• Source: EthanYoQ/Skill-hub
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.