crm.clientright.ru/ticket_form/N8N_PDF_COMPRESS.md

🗜️ PDF Compression в n8n

📋 Проблема

Пользователь загружает PDF 5-10 MB → долгая обработка OCR

✅ Решение: 2-уровневая система

---

🎯 Уровень 1: Frontend (React)

Что делаем:

• JPG/PNG → сжатие до 2MB → конвертация в PDF
• PDF < 5MB → пропускаем
• PDF > 10MB → отклоняем с сообщением

Код: frontend/src/utils/pdfConverter.ts ✅ УЖЕ ГОТОВО

---

🎯 Уровень 2: Backend (n8n)

Workflow для сжатия PDF > 5MB

Webhook (file upload)
  ↓
IF Node: file_size > 5 MB?
  ├─ FALSE → S3 Upload (оригинал)
  └─ TRUE  → Python Code Node (compress)
              ↓
         S3 Upload (compressed)

---

🐍 Python Code Node - PDF Compression

Установка библиотеки в n8n

# В контейнере n8n
docker exec -it <n8n_container_name> sh
apk add --no-cache python3 py3-pip
pip3 install pypdf

Code Node конфигурация

Language: Python
Mode: Run Once for All Items

Code:

import io
from pypdf import PdfReader, PdfWriter

# Получаем binary data из предыдущей ноды
input_data = items[0].binary['data']
pdf_bytes = input_data

# Читаем PDF
reader = PdfReader(io.BytesIO(pdf_bytes))
writer = PdfWriter()

# Копируем страницы с оптимизацией
for page in reader.pages:
    # Удаляем неиспользуемые объекты
    page.compress_content_streams()
    writer.add_page(page)

# Применяем сжатие
writer.compress_identical_objects()
writer.remove_duplication()

# Сжимаем изображения (если есть)
for page in writer.pages:
    for img in page.images:
        img.replace(img.image, quality=70)

# Выводим в bytes
output = io.BytesIO()
writer.write(output)
compressed_bytes = output.getvalue()

# Логируем результат
original_size = len(pdf_bytes) / (1024 * 1024)
compressed_size = len(compressed_bytes) / (1024 * 1024)
compression_ratio = ((original_size - compressed_size) / original_size) * 100

print(f"✅ Compressed: {original_size:.2f}MB → {compressed_size:.2f}MB ({compression_ratio:.1f}% reduction)")

# Возвращаем binary data
return {
    'binary': {
        'data': compressed_bytes
    },
    'json': {
        'original_size_mb': round(original_size, 2),
        'compressed_size_mb': round(compressed_size, 2),
        'compression_ratio': round(compression_ratio, 1),
        'success': True
    }
}

---

🔧 Вариант 2: Execute Command (Ghostscript)

Требует: ghostscript установлен в системе

Execute Command Node:

#!/bin/bash

INPUT="/tmp/input_{{ $json.file_id }}.pdf"
OUTPUT="/tmp/output_{{ $json.file_id }}.pdf"

# Сохраняем binary в файл
echo "{{ $binary.data }}" | base64 -d > "$INPUT"

# Сжимаем через Ghostscript
gs -sDEVICE=pdfwrite \
   -dCompatibilityLevel=1.4 \
   -dPDFSETTINGS=/ebook \
   -dNOPAUSE \
   -dQUIET \
   -dBATCH \
   -sOutputFile="$OUTPUT" \
   "$INPUT"

# Выводим compressed PDF
cat "$OUTPUT" | base64

# Cleanup
rm -f "$INPUT" "$OUTPUT"

Параметры -dPDFSETTINGS:

• /screen - 72 DPI (минимальное качество, максимальное сжатие)
• /ebook - 150 DPI ⭐ рекомендуется
• /printer - 300 DPI
• /prepress - 300 DPI (максимальное качество)

---

🔄 Полный Workflow

1. Webhook (File Upload)

Input:

{
  "claim_id": "CLM-2025-10-26-ABC123",
  "file_type": "policy_scan",
  "filename": "policy.pdf",
  "voucher": "E1000-302372730",
  "session_id": "sess-xyz-456"
}

Binary Data: data (PDF file)

---

2. IF Node: Check File Size

Condition:

{{ $binary.data.length }} > 5242880

(5MB = 5 * 1024 * 1024 bytes)

---

3a. FALSE → Direct Upload

S3 Upload Node → PostgreSQL

---

3b. TRUE → Compress First

Python Code (compress)
  ↓
Set Binary Data
  ↓
S3 Upload (compressed)
  ↓
PostgreSQL (update file_size)

---

📊 Результаты сжатия

Метод	Скорость	Сжатие	Качество
pypdf	Быстро	30-50%	Хорошее ⭐
Ghostscript /ebook	Средне	50-70%	Среднее
Ghostscript /screen	Средне	70-85%	Низкое
Frontend (jspdf)	Моментально	60-80%	Хорошее ✅

---

🎯 Итоговая стратегия

📱 Пользователь загружает файл
  ↓
🔍 Frontend проверка:
  ├─ JPG/PNG → compress + convert → PDF (✅ готово)
  ├─ PDF < 5MB → отправить как есть
  ├─ PDF 5-10MB → отправить (n8n сожмёт)
  └─ PDF > 10MB → ❌ отклонить

🚀 n8n workflow:
  ├─ file_size < 5MB → S3 + OCR
  └─ file_size > 5MB → Python compress → S3 + OCR

---

🧪 Тестирование

curl пример:

# Создаём большой PDF для теста
curl -o large.pdf https://www.w3.org/WAI/ER/tests/xhtml/testfiles/resources/pdf/dummy.pdf

# Отправляем в n8n
curl -X POST \
  -F "claim_id=CLM-TEST-001" \
  -F "file_type=policy_scan" \
  -F "fileInput=@large.pdf" \
  -F "voucher=TEST-123" \
  -F "session_id=sess-test" \
  https://n8n.clientright.pro/webhook/7e2abc64-eaca-4671-86e4-12786700fe95

---

✅ Готово!

Frontend: ✅ Ограничение 10MB + предупреждение
n8n: ⏳ Нужно добавить Python Code Node

Следующий шаг: Добавить Python Code Node в workflow для файлов > 5MB