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# 初步核实审批表数据设计说明
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## 一、设计概述
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本文档说明"初步核实审批表"模板相关的数据字段设计，以及如何将数据存入数据库。
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## 二、数据表结构
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### 2.1 相关数据表
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1. **f_polic_file_config** - 文件模板配置表
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- 存储文档模板的基本信息
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- 字段：id, tenant_id, parent_id, name, input_data, file_path, created_time, created_by, updated_time, updated_by, state
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2. **f_polic_field** - 字段表
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- 存储字段定义信息
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- 字段：id, tenant_id, name, filed_code, field_type, created_time, created_by, updated_time, updated_by, state
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- 注意：表中字段名为 `filed_code`（拼写错误，但需保持一致）
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3. **f_polic_file_field** - 文件和字段关联表
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- 存储文件模板与字段的关联关系
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- 字段：id, tenant_id, filed_id, file_id, created_time, created_by, updated_time, updated_by, state
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### 2.2 字段类型说明
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- `field_type = 1`: 输入字段（用于AI解析的原始数据）
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- `field_type = 2`: 输出字段（AI解析后生成的结构化数据，用于填充模板）
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## 三、初步核实审批表字段设计
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### 3.1 输出字段（用于填充模板）
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根据Excel数据字段汇总表和Word模板分析，设计了以下14个输出字段：
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| 字段名称 | 字段编码 (field_code) | 说明 | 示例 |
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|---------|---------------------|------|------|
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| 被核查人姓名 | target_name | 被核查人姓名 | 张三 |
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| 被核查人员单位及职务 | target_organization_and_position | 被核查人员单位及职务（包括兼职） | 某公司总经理 |
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| 被核查人员单位 | target_organization | 被核查人员单位 | 某公司 |
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| 被核查人员职务 | target_position | 被核查人员职务 | 总经理 |
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| 被核查人员性别 | target_gender | 被核查人员性别（男/女，不用男性和女性） | 男 |
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| 被核查人员出生年月 | target_date_of_birth | 被核查人员出生年月（YYYYMM格式，不需要日） | 45972 |
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| 被核查人员年龄 | target_age | 被核查人员年龄（数字，单位：岁） | 44 |
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| 被核查人员文化程度 | target_education_level | 被核查人员文化程度（如：本科、大专、高中等） | 本科 |
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| 被核查人员政治面貌 | target_political_status | 被核查人员政治面貌（中共党员、群众等） | 中共党员 |
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| 被核查人员职级 | target_professional_rank | 被核查人员职级（如：正处级） | 正处级 |
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| 线索来源 | clue_source | 线索来源 | - |
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| 主要问题线索 | target_issue_description | 主要问题线索描述 | 违反国家计划生育有关政策规定，于2010年10月生育二胎。 |
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| 初步核实审批表承办部门意见 | department_opinion | 初步核实审批表承办部门意见 | - |
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| 初步核实审批表填表人 | filler_name | 初步核实审批表填表人 | - |
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### 3.2 输入字段（用于AI解析）
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| 字段名称 | 字段编码 (field_code) | 说明 |
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|---------|---------------------|------|
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| 线索信息 | clue_info | 线索信息（用于AI解析） |
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| 被核查人员工作基本情况线索 | target_basic_info_clue | 被核查人员工作基本情况线索（用于AI解析） |
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### 3.3 Word模板占位符映射
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Word模板中使用的占位符格式为 `{{field_code}}`，与字段编码的对应关系：
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- `{{target_name}}` → 被核查人姓名
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- `{{target_organization_and_position}}` → 被核查人员单位及职务
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- `{{target_organization}}` → 被核查人员单位
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- `{{target_position}}` → 被核查人员职务
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- `{{target_gender}}` → 被核查人员性别
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- `{{target_date_of_birth}}` → 被核查人员出生年月
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- `{{target_age}}` → 被核查人员年龄
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- `{{target_education_level}}` → 被核查人员文化程度
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- `{{target_political_status}}` → 被核查人员政治面貌
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- `{{target_professional_rank}}` → 被核查人员职级
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- `{{target_issue_description}}` → 主要问题线索
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## 四、文件配置信息
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### 4.1 文件配置记录
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- **名称**: 初步核实审批表
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- **模板编码 (template_code)**: `PRELIMINARY_VERIFICATION_APPROVAL`
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- **业务类型 (business_type)**: `INVESTIGATION`（调查核实）
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- **文件路径 (file_path)**: `/templates/初步核实审批表模板.docx`（MinIO相对路径）
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### 4.2 配置存储
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文件配置的 `input_data` 字段存储JSON格式数据：
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```json
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{
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"template_code": "PRELIMINARY_VERIFICATION_APPROVAL",
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"business_type": "INVESTIGATION"
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}
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```
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## 五、使用说明
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### 5.1 初始化脚本
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使用 `init_preliminary_verification_fields.py` 脚本初始化数据：
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```bash
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python init_preliminary_verification_fields.py
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```
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脚本功能：
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1. 创建16个字段记录（14个输出字段 + 2个输入字段）
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2. 创建文件配置记录
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3. 建立文件和字段的关联关系（仅关联输出字段）
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### 5.2 验证脚本
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使用 `verify_data.py` 脚本验证数据是否正确写入：
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```bash
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python verify_data.py
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```
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### 5.3 接口调用示例
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#### 1. AI解析接口 (`/ai/extract`)
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```json
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{
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"businessType": "INVESTIGATION",
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||
"inputData": [
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{
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"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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{
|
||
"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，2000年参加工作，2005年加入中国共产党。"
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}
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]
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}
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```
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#### 2. 文档生成接口 (`/ai/generate-document`)
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```json
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{
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||
"templateCode": "PRELIMINARY_VERIFICATION_APPROVAL",
|
||
"businessType": "INVESTIGATION",
|
||
"inputData": [
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_name",
|
||
"fieldValue": "张三"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_organization_and_position",
|
||
"fieldValue": "某公司总经理"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_organization",
|
||
"fieldValue": "某公司"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_position",
|
||
"fieldValue": "总经理"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_gender",
|
||
"fieldValue": "男"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_date_of_birth",
|
||
"fieldValue": "198005"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_age",
|
||
"fieldValue": "44"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_education_level",
|
||
"fieldValue": "本科"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_political_status",
|
||
"fieldValue": "中共党员"
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||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_professional_rank",
|
||
"fieldValue": "正处级"
|
||
},
|
||
{
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||
"fieldCode": "target_issue_description",
|
||
"fieldValue": "违反国家计划生育有关政策规定，于2010年10月生育二胎。"
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||
}
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],
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||
"fpolicFieldParamFileList": [
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{
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"fileId": 1764656918061150,
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||
"fileName": "初步核实审批表.doc"
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||
}
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]
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||
}
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```
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## 六、注意事项
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1. **字段编码一致性**: 确保Word模板中的占位符 `{{field_code}}` 与数据库中的 `filed_code` 字段值完全一致。
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2. **字段类型**:
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- 输入字段（field_type=1）用于接收用户输入的原始数据，供AI解析使用
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- 输出字段（field_type=2）用于存储AI解析后的结构化数据，用于填充模板
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3. **文件路径**: `f_polic_file_config` 表中的 `file_path` 存储的是MinIO的相对路径，不是绝对路径。
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4. **状态字段**:
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- `state = 0` 表示未启用
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- `state = 1` 表示启用
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5. **数据去重**: 初始化脚本会自动检查数据是否已存在，避免重复创建。
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## 七、数据库连接信息
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- **IP地址**: 152.136.177.240
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- **端口**: 5012
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- **用户名**: finyx
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- **密码**: 6QsGK6MpePZDE57Z
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- **数据库名称**: finyx
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## 八、相关文件
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- `init_preliminary_verification_fields.py` - 数据初始化脚本
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- `verify_data.py` - 数据验证脚本
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- `check_tables.py` - 数据库表结构查看脚本
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- `analyze_template.py` - Word模板分析脚本
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- `模板/初步核实审批表模板.docx` - Word模板文件
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