删除无效和重复的模板文件，更新数据库记录以确保模板与字段的关联关系正确，同时修复了占位符替换逻辑中的问题，增强了错误处理和调试信息输出，确保在不同环境下的稳定性。更新了md说明文档。
This commit is contained in:
python
parent
dab5d8ee59
commit
70f5be89ce
@ -561,3 +561,4 @@ Word模板中使用以下格式作为占位符：
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## 更新记录
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## 更新记录
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- 2025-12-10：根据最新数据库信息更新
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- 2025-12-10：根据最新数据库信息更新
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- 2025-12-09：初始版本，包含所有模板的占位符和字段对照表
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480
启动说明.md
Normal file
480
启动说明.md
Normal file
@ -0,0 +1,480 @@
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# 智慧监督AI文书写作服务 - 启动说明
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## 快速启动步骤
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### 1. 创建虚拟环境（推荐）
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**Windows系统：**
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```bash
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# 运行安装脚本
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setup_env.bat
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```
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**Linux/Mac系统：**
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```bash
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# 运行安装脚本
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chmod +x setup_env.sh
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./setup_env.sh
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```
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**手动创建虚拟环境：**
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```bash
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# 创建虚拟环境
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python -m venv venv
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# 激活虚拟环境
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# Windows:
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venv\Scripts\activate
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# Linux/Mac:
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source venv/bin/activate
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 2. 配置环境变量
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复制 `.env.example` 为 `.env`：
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```bash
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# Windows:
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copy .env.example .env
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# Linux/Mac:
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cp .env.example .env
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```
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编辑 `.env` 文件，填入你的配置：
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```env
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# ========== AI服务提供商配置 ==========
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# 选择使用的AI服务提供商
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# 可选值: 'huawei' 或 'siliconflow'
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# 默认值: 'siliconflow'
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AI_PROVIDER=siliconflow
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# ========== 华为大模型API配置（当 AI_PROVIDER=huawei 时使用） ==========
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HUAWEI_API_ENDPOINT=http://10.100.31.26:3001/v1/chat/completions
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HUAWEI_API_KEY=sk-PoeiV3qwyTIRqcVc84E8E24cD2904872859a87922e0d9186
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HUAWEI_MODEL=DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
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HUAWEI_API_TIMEOUT=180
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HUAWEI_API_MAX_TOKENS=12000
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# ========== 硅基流动API配置（当 AI_PROVIDER=siliconflow 时使用） ==========
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SILICONFLOW_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions
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SILICONFLOW_API_KEY=你的硅基流动API密钥
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SILICONFLOW_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
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SILICONFLOW_API_TIMEOUT=120
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SILICONFLOW_API_MAX_TOKENS=2000
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# ========== 数据库配置 ==========
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DB_HOST=152.136.177.240
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DB_PORT=5012
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DB_USER=finyx
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DB_PASSWORD=6QsGK6MpePZDE57Z
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DB_NAME=finyx
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# ========== MinIO配置 ==========
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MINIO_ENDPOINT=minio.datacubeworld.com:9000
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MINIO_ACCESS_KEY=JOLXFXny3avFSzB0uRA5
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MINIO_SECRET_KEY=G1BR8jStNfovkfH5ou39EmPl34E4l7dGrnd3Cz0I
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MINIO_SECURE=true
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MINIO_BUCKET=finyx
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```
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**AI服务提供商选择说明：**
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- **华为大模型**：设置 `AI_PROVIDER=huawei`，并配置 `HUAWEI_API_KEY` 和 `HUAWEI_API_ENDPOINT`
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- **硅基流动**：设置 `AI_PROVIDER=siliconflow`（默认值），并配置 `SILICONFLOW_API_KEY`
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如果配置的AI服务不完整，系统会自动尝试使用另一个可用的服务。
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### 3. 启动服务
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确保虚拟环境已激活，然后运行：
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```bash
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python app.py
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```
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服务启动后，你会看到：
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```
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服务启动在 http://localhost:7500
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测试页面: http://localhost:7500/
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模板字段管理页面: http://localhost:7500/template-field-manager
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|
Swagger API文档: http://localhost:7500/api-docs
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```
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### 4. 访问测试页面
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在浏览器中打开以下页面：
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- **测试页面**: http://localhost:7500/ - 用于测试AI解析和文档生成功能
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|
- **模板字段管理页面**: http://localhost:7500/template-field-manager - 用于管理模板和字段的关联关系
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|
- **Swagger API文档**: http://localhost:7500/api-docs - 查看完整的API接口文档并在线测试
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## 测试接口
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### 使用Web测试页面
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1. 访问 http://localhost:7500/
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2. 在"AI解析"标签页中：
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- 在"输入数据"区域填写输入字段
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- 在"输出字段"区域填写需要提取的字段编码
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|
- 点击"开始解析"按钮
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- 查看解析结果
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3. 在"文档生成"标签页中：
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|
- 填写字段数据
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- 选择要生成的文件（fileId）
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|
- 点击"生成文档"按钮
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|
- 查看生成的文档信息（包含下载链接）
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### 使用Swagger API文档测试
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1. 访问 http://localhost:7500/api-docs
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2. 找到要测试的接口（如 `/api/ai/extract`）
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3. 点击 "Try it out" 按钮
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4. 填写请求参数
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5. 点击 "Execute" 执行请求
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6. 查看响应结果
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### 使用curl命令测试
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**AI解析接口：**
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|
```bash
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|
curl -X POST http://localhost:7500/api/ai/extract \
|
||||||
|
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||||
|
-d "{
|
||||||
|
\"inputData\": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
\"fieldCode\": \"clue_info\",
|
||||||
|
\"fieldValue\": \"被举报用户名称是张三，年龄30岁，某公司总经理\"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
\"fieldCode\": \"target_basic_info_clue\",
|
||||||
|
\"fieldValue\": \"张三，男，汉族，1980年5月出生，山西太原人，本科学历\"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
\"outputData\": [
|
||||||
|
{\"fieldCode\": \"target_name\"},
|
||||||
|
{\"fieldCode\": \"target_gender\"},
|
||||||
|
{\"fieldCode\": \"target_age\"}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**文档生成接口：**
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
curl -X POST http://localhost:7500/api/ai/generate-document \
|
||||||
|
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||||
|
-d "{
|
||||||
|
\"inputData\": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
\"fieldCode\": \"target_name\",
|
||||||
|
\"fieldValue\": \"张三\"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
\"fieldCode\": \"target_gender\",
|
||||||
|
\"fieldValue\": \"男\"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
\"fpolicFieldParamFileList\": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
\"fileId\": 1765273961563507,
|
||||||
|
\"fileName\": \"请示报告卡.docx\"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}"
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### 使用Python脚本测试
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||||||
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|
||||||
|
**AI解析接口：**
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||||||
|
|
||||||
|
```python
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|
import requests
|
||||||
|
|
||||||
|
url = "http://localhost:7500/api/ai/extract"
|
||||||
|
data = {
|
||||||
|
"inputData": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fieldCode": "clue_info",
|
||||||
|
"fieldValue": "被举报用户名称是张三，年龄30岁，某公司总经理"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fieldCode": "target_basic_info_clue",
|
||||||
|
"fieldValue": "张三，男，汉族，1980年5月出生，山西太原人，本科学历"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputData": [
|
||||||
|
{"fieldCode": "target_name"},
|
||||||
|
{"fieldCode": "target_gender"},
|
||||||
|
{"fieldCode": "target_age"},
|
||||||
|
{"fieldCode": "target_organization_and_position"}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
response = requests.post(url, json=data)
|
||||||
|
print(response.json())
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**文档生成接口：**
|
||||||
|
|
||||||
|
```python
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||||||
|
import requests
|
||||||
|
|
||||||
|
url = "http://localhost:7500/api/ai/generate-document"
|
||||||
|
data = {
|
||||||
|
"inputData": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fieldCode": "target_name",
|
||||||
|
"fieldValue": "张三"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fieldCode": "target_gender",
|
||||||
|
"fieldValue": "男"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"fpolicFieldParamFileList": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fileId": 1765273961563507,
|
||||||
|
"fileName": "请示报告卡.docx"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
response = requests.post(url, json=data)
|
||||||
|
print(response.json())
|
||||||
|
```
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||||||
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||||||
|
## API接口说明
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### 1. AI字段提取接口
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|
**接口地址**: `POST /api/ai/extract` 或 `POST /ai/extract`
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||||||
|
**功能**: 从输入的非结构化文本中提取结构化字段数据
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||||||
|
|
||||||
|
**请求参数**:
|
||||||
|
```json
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||||||
|
{
|
||||||
|
"inputData": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fieldCode": "clue_info",
|
||||||
|
"fieldValue": "被举报用户名称是张三，年龄30岁"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputData": [
|
||||||
|
{"fieldCode": "target_name"},
|
||||||
|
{"fieldCode": "target_gender"}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**响应格式**:
|
||||||
|
```json
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"code": 0,
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"outData": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fieldCode": "target_name",
|
||||||
|
"fieldValue": "张三"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fieldCode": "target_gender",
|
||||||
|
"fieldValue": "男"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"msg": "ok",
|
||||||
|
"isSuccess": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2. 文档生成接口
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||||||
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||||||
|
**接口地址**: `POST /api/ai/generate-document` 或 `POST /ai/generate-document`
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||||||
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|
||||||
|
**功能**: 根据输入数据填充Word模板并生成文档
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||||||
|
|
||||||
|
**请求参数**:
|
||||||
|
```json
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"inputData": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fieldCode": "target_name",
|
||||||
|
"fieldValue": "张三"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"fpolicFieldParamFileList": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fileId": 1765273961563507,
|
||||||
|
"fileName": "请示报告卡.docx"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**响应格式**:
|
||||||
|
```json
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"code": 0,
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"documentId": "DOC202411260001",
|
||||||
|
"documentName": "请示报告卡_张三.docx",
|
||||||
|
"fpolicFieldParamFileList": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fileId": 1765273961563507,
|
||||||
|
"fileName": "请示报告卡_张三.docx",
|
||||||
|
"filePath": "/615873064429507639/20251205090700/请示报告卡_张三.docx",
|
||||||
|
"downloadUrl": "https://minio.datacubeworld.com:9000/finyx/..."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"msg": "ok",
|
||||||
|
"isSuccess": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3. 获取文件配置列表接口
|
||||||
|
|
||||||
|
**接口地址**: `GET /api/file-configs`
|
||||||
|
|
||||||
|
**功能**: 获取所有可用的文件配置列表，用于查询可用的fileId
|
||||||
|
|
||||||
|
**响应格式**:
|
||||||
|
```json
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"code": 0,
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"fileConfigs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"fileId": 1765273961563507,
|
||||||
|
"fileName": "1.请示报告卡（XXX）",
|
||||||
|
"filePath": "/615873064429507639/TEMPLATE/2025/12/1.请示报告卡（XXX）.docx"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"isSuccess": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4. 获取字段配置接口
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||||||
|
|
||||||
|
**接口地址**: `GET /api/fields?businessType=INVESTIGATION`
|
||||||
|
|
||||||
|
**功能**: 获取指定业务类型的输入和输出字段配置
|
||||||
|
|
||||||
|
**响应格式**:
|
||||||
|
```json
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"code": 0,
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"fields": {
|
||||||
|
"input_fields": [...],
|
||||||
|
"output_fields": [...]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"isSuccess": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 5. 模板字段关联管理接口
|
||||||
|
|
||||||
|
**接口地址**:
|
||||||
|
- `GET /api/template-field-relations` - 获取所有模板和字段的关联关系
|
||||||
|
- `POST /api/template-field-relations` - 保存模板和字段的关联关系
|
||||||
|
|
||||||
|
**功能**: 管理模板和字段的关联关系
|
||||||
|
|
||||||
|
## 验证服务
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||||||
|
|
||||||
|
运行测试脚本验证服务是否正常：
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
python test_scripts/test_service.py
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
## 常见问题
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### 1. 提示"未配置AI服务"
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**原因**：`.env` 文件中没有正确设置AI服务配置
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**解决**：
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- 如果使用硅基流动，确保设置了 `SILICONFLOW_API_KEY`
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- 如果使用华为大模型，确保设置了 `HUAWEI_API_KEY` 和 `HUAWEI_API_ENDPOINT`
|
||||||
|
- 检查 `AI_PROVIDER` 设置是否正确（'huawei' 或 'siliconflow'）
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||||||
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|
### 2. 数据库连接失败
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||||||
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||||||
|
**原因**：数据库服务不可访问或配置错误
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||||||
|
|
||||||
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**解决**：检查 `.env` 文件中的数据库配置（`DB_HOST`、`DB_PORT`、`DB_USER`、`DB_PASSWORD`、`DB_NAME`），确保数据库服务可访问
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||||||
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||||||
|
### 3. 模块导入失败
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||||||
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||||||
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**原因**：依赖包未安装
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|
**解决**：运行 `pip install -r requirements.txt` 安装所有依赖
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### 4. 端口被占用
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**原因**：7500端口已被其他程序使用
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**解决**：修改 `app.py` 中的端口号，或设置环境变量 `PORT=其他端口号`
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|
### 5. MinIO连接失败
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|
**原因**：MinIO服务不可访问或配置错误
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|
**解决**：检查 `.env` 文件中的MinIO配置（`MINIO_ENDPOINT`、`MINIO_ACCESS_KEY`、`MINIO_SECRET_KEY`），确保MinIO服务可访问
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### 6. 文档生成失败
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**原因**：模板文件不存在或字段数据不完整
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**解决**：
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- 检查 `fileId` 是否正确（可通过 `/api/file-configs` 接口查询）
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- 确保 `inputData` 中包含模板所需的所有字段
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- 检查模板文件是否存在于MinIO中
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## 项目结构
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.
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├── app.py # Flask主应用
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├── requirements.txt # Python依赖
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├── .env.example # 环境变量配置示例
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├── .env # 环境变量配置（需自行创建）
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├── services/ # 服务层
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│ ├── ai_service.py # AI服务（大模型调用）
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│ ├── field_service.py # 字段服务（数据库操作）
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│ └── document_service.py # 文档生成服务
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├── utils/ # 工具类
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│ └── response.py # 响应格式化
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├── static/ # 静态文件
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│ ├── index.html # 测试页面
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│ └── template_field_manager.html # 模板字段管理页面
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└── test_scripts/ # 测试脚本
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└── test_service.py # 服务测试脚本
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```
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## 下一步
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1. 配置API密钥后，服务即可正常使用
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2. 访问测试页面进行功能测试
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3. 使用Swagger API文档查看完整的接口说明
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4. 使用模板字段管理页面配置模板和字段的关联关系
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5. 根据实际需求调整字段配置和AI提示词
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## 更多资源
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- **Swagger API文档**: http://localhost:7500/api-docs - 查看完整的API接口文档
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- **占位符与字段对照表**: 查看 `占位符与字段对照表.md` 了解所有可用的字段编码
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- **技术文档**: 查看 `技术文档/` 目录了解更多技术细节
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170
技术文档/启动说明.md
170
技术文档/启动说明.md
@ -1,170 +0,0 @@
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# 智慧监督AI文书写作服务 - 启动说明
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## 快速启动步骤
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### 1. 创建虚拟环境（推荐）
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**Windows系统：**
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```bash
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# 运行安装脚本
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setup_env.bat
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```
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**Linux/Mac系统：**
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```bash
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# 运行安装脚本
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chmod +x setup_env.sh
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./setup_env.sh
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```
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**手动创建虚拟环境：**
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```bash
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# 创建虚拟环境
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python -m venv venv
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# 激活虚拟环境
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# Windows:
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venv\Scripts\activate
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# Linux/Mac:
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source venv/bin/activate
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 2. 配置环境变量
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复制 `.env.example` 为 `.env`：
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```bash
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# Windows:
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copy .env.example .env
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# Linux/Mac:
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cp .env.example .env
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```
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编辑 `.env` 文件，填入你的硅基流动API密钥：
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```env
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SILICONFLOW_API_KEY=你的API密钥
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```
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### 3. 启动服务
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确保虚拟环境已激活，然后运行：
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```bash
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python app.py
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```
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服务启动后，你会看到：
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服务启动在 http://localhost:7500
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测试页面: http://localhost:7500/
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### 4. 访问测试页面
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在浏览器中打开：**http://localhost:7500/**
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## 测试接口
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### 使用Web测试页面
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1. 访问 http://localhost:7500/
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2. 在"输入数据"区域填写输入字段
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3. 点击"开始解析"按钮
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4. 查看解析结果
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### 使用curl命令测试
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```bash
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curl -X POST http://localhost:7500/api/ai/extract \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d "{\"businessType\":\"INVESTIGATION\",\"inputData\":[{\"fieldCode\":\"clue_info\",\"fieldValue\":\"被举报用户名称是张三，年龄30岁\"}]}"
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```
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### 使用Python脚本测试
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```python
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import requests
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url = "http://localhost:7500/api/ai/extract"
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data = {
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"businessType": "INVESTIGATION",
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"inputData": [
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{
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"fieldCode": "clue_info",
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"fieldValue": "被举报用户名称是张三，年龄30岁，某公司总经理"
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||||||
},
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{
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"fieldCode": "target_basic_info_clue",
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"fieldValue": "张三，男，汉族，1980年5月出生，山西太原人，本科学历"
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}
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]
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}
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response = requests.post(url, json=data)
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print(response.json())
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```
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## 验证服务
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运行测试脚本验证服务是否正常：
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```bash
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python test_service.py
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```
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## 常见问题
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### 1. 提示"未配置AI服务"
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**原因**：`.env` 文件中没有设置 `SILICONFLOW_API_KEY`
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**解决**：编辑 `.env` 文件，填入你的API密钥
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### 2. 数据库连接失败
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**原因**：数据库服务不可访问或配置错误
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**解决**：检查 `.env` 文件中的数据库配置，确保数据库服务可访问
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### 3. 模块导入失败
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**原因**：依赖包未安装
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**解决**：运行 `pip install -r requirements.txt` 安装所有依赖
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### 4. 端口被占用
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**原因**：7500端口已被其他程序使用
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**解决**：修改 `app.py` 中的端口号，或设置环境变量 `PORT=其他端口号`
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## 项目结构
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├── app.py # Flask主应用
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├── requirements.txt # Python依赖
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├── .env.example # 环境变量配置示例
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├── .env # 环境变量配置（需自行创建）
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├── test_service.py # 服务测试脚本
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├── services/ # 服务层
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│ ├── ai_service.py # AI服务（大模型调用）
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│ └── field_service.py # 字段服务（数据库操作）
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├── utils/ # 工具类
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│ └── response.py # 响应格式化
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└── static/ # 静态文件
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└── index.html # 测试页面
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```
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## 下一步
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1. 配置API密钥后，服务即可正常使用
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2. 访问测试页面进行功能测试
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3. 根据实际需求调整字段配置和AI提示词
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