# 智慧监督AI文书写作服务 - 启动说明

## 快速启动步骤

### 1. 创建虚拟环境（推荐）

**Windows系统：**
```bash
# 运行安装脚本
setup_env.bat
```

**Linux/Mac系统：**
```bash
# 运行安装脚本
chmod +x setup_env.sh
./setup_env.sh
```

**手动创建虚拟环境：**
```bash
# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac:
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置环境变量

复制 `.env.example` 为 `.env`：

```bash
# Windows:
copy .env.example .env

# Linux/Mac:
cp .env.example .env
```

编辑 `.env` 文件，填入你的硅基流动API密钥：

```env
SILICONFLOW_API_KEY=你的API密钥
```

### 3. 启动服务

确保虚拟环境已激活，然后运行：

```bash
python app.py
```

服务启动后，你会看到：

```
服务启动在 http://localhost:7500
测试页面: http://localhost:7500/
```

### 4. 访问测试页面

在浏览器中打开：**http://localhost:7500/**

## 测试接口

### 使用Web测试页面

1. 访问 http://localhost:7500/
2. 在"输入数据"区域填写输入字段
3. 点击"开始解析"按钮
4. 查看解析结果

### 使用curl命令测试

```bash
curl -X POST http://localhost:7500/api/ai/extract \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"businessType\":\"INVESTIGATION\",\"inputData\":[{\"fieldCode\":\"clue_info\",\"fieldValue\":\"被举报用户名称是张三，年龄30岁\"}]}"
```

### 使用Python脚本测试

```python
import requests

url = "http://localhost:7500/api/ai/extract"
data = {
    "businessType": "INVESTIGATION",
    "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"
        }
    ]
}

response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
```

## 验证服务

运行测试脚本验证服务是否正常：

```bash
python test_service.py
```

## 常见问题

### 1. 提示"未配置AI服务"

**原因**：`.env` 文件中没有设置 `SILICONFLOW_API_KEY`

**解决**：编辑 `.env` 文件，填入你的API密钥

### 2. 数据库连接失败

**原因**：数据库服务不可访问或配置错误

**解决**：检查 `.env` 文件中的数据库配置，确保数据库服务可访问

### 3. 模块导入失败

**原因**：依赖包未安装

**解决**：运行 `pip install -r requirements.txt` 安装所有依赖

### 4. 端口被占用

**原因**：7500端口已被其他程序使用

**解决**：修改 `app.py` 中的端口号，或设置环境变量 `PORT=其他端口号`

## 项目结构

```
.
├── app.py                 # Flask主应用
├── requirements.txt      # Python依赖
├── .env.example          # 环境变量配置示例
├── .env                  # 环境变量配置（需自行创建）
├── test_service.py       # 服务测试脚本
├── services/             # 服务层
│   ├── ai_service.py     # AI服务（大模型调用）
│   └── field_service.py  # 字段服务（数据库操作）
├── utils/                # 工具类
│   └── response.py       # 响应格式化
└── static/               # 静态文件
    └── index.html        # 测试页面
```

## 下一步

1. 配置API密钥后，服务即可正常使用
2. 访问测试页面进行功能测试
3. 根据实际需求调整字段配置和AI提示词