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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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```
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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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```
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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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## 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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