把 Word 技术文档转成 Markdown 时，正文和表格通常比较容易检查，流程图却经常出现另一种问题：图没有了，只剩一串节点文字；或者虽然导出了一张图片，但模型无法知道方框之间如何连接。
对于文档预览，“看得到图”很重要；对于搜索、RAG 和知识库，“读得懂图”同样重要。只保留其中一层，都可能让流程图在后续工作中失去价值。
Word 流程图为什么会变成零散文字？
Word 中的流程图可能由 DrawingML 图形组成：每个方框、连接线、箭头和文本框都是独立对象。它们在页面上共同组成一张图，但普通 DOCX 文本提取往往只会遍历段落和文本框。
结果通常有三种：
- 节点文字被提取出来，却集中堆在 Markdown 开头或结尾。
- 连接线和箭头完全消失，只剩无法理解的标签列表。
- 整张图被转成图片，视觉还在，但文字不能搜索，模型也不知道节点关系。
这不是简单的“图片漏导出”，而是视觉对象与语义结构没有被一起带走。
为什么需要同时输出 SVG 和 Mermaid？
SVG 与 Mermaid 解决的是不同问题。
SVG 保留原来的视觉布局
SVG 适合在 Markdown 预览中展示方框位置、箭头走向和整体版式。它比普通位图更清晰，放大后也不容易模糊。
对于人工审阅者，SVG 能快速回答：“这张图和 Word 里看到的是否一致？”
Mermaid 保留可搜索的连接关系
Mermaid 用文本表达节点和连接关系，例如：
flowchart LR
n0["Transaction"]
n1["Public Key"]
n2["Signature"]
n0 --> n1
n1 --> n2
这部分内容可以被搜索、版本管理，也更适合进入 RAG 切片或交给模型理解。即使 Markdown 阅读器没有渲染 Mermaid，代码块本身仍然保存了图的节点、方向和标签。
因此，面向知识库的合理结果不是在 SVG 与 Mermaid 之间二选一，而是：
用 SVG 保留“图长什么样”，用 Mermaid 保留“图表达什么关系”。
保存 DOCX 后重新上传，流程关系还在吗？
如果 Word 中保留的是可识别的 DrawingML 图形，SimplifyAI 会尝试从方框、连接线、箭头和文字中恢复流程关系，再生成 Markdown 中的 Mermaid 代码块。
这对文档往返很重要。一个常见流程是：
- PDF 先转换成带可编辑图形的 DOCX。
- 用户下载并在 Word 中保存、审阅或修改。
- 之后重新上传 DOCX，转换成 Markdown 供知识库使用。
关键在于这一步不依赖原始 PDF。用户在 Word 中改过节点文字、挪动过方框之后重新上传，恢复出的是当前文档的状态，而不是最初那张图。导出的 Markdown 用相对路径引用同一份交付物中的 SVG 文件，Mermaid 代码块紧跟其后，两者可以一起移动和入库。
当前适用范围与边界
更适合：
- 由矩形节点、连接线、箭头和文本标签组成的 DrawingML 流程图。
- 从 SimplifyAI 导出的可编辑 Word 图形再次上传。
- 需要把 Word 技术文档送入 Markdown、RAG 或知识库的场景。
- 希望同时保留视觉预览与机器可读关系的团队。
需要人工复核或可能无法还原：
- SmartArt、复杂组合对象或第三方软件生成的特殊 DrawingML。
- 只有图片、没有可编辑形状的流程图。
- 连接线端点远离节点，或形状之间关系本来就不明确的图。
- 数据图表、自由插画和扫描图片——它们不应被当作 Mermaid 流程图。
- 位于复杂表格单元格中的浮动图形，输出位置可能需要额外检查。
系统会优先避免把普通文本框误判为流程图。无法可靠恢复关系时，不应为了生成 Mermaid 而凭空补出错误连接。
实际工作流
- 上传包含可编辑流程图的 DOCX。
- 选择“提取 Markdown”。
- 在预览中检查 SVG 是否显示完整，节点文字是否没有重复散落。
- 查看 Mermaid 代码块中的节点、箭头方向和连接线标签。
- 在知识库导入前，用 2–3 张复杂图做人工抽检。
如果源文件还是 PDF，并且希望先得到可编辑 Word 图形，可以先看 PDF 流程图转 Word 后还能编辑吗。如果文档主要是正文和表格，则可参考 DOCX 转 Markdown 时如何保留表格结构和标题层级。
下一步
选一份包含典型流程图的 Word 文档做一次测试。对 RAG 场景来说，Mermaid 是否准确表达了节点和箭头关系，往往比“图片是否好看”更影响后续的检索和问答质量。