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# 智慧监督AI文书写作服务
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基于大模型的智能文书生成服务，支持从非结构化文本中提取结构化字段数据。
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## 功能特性
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- ✅ AI解析接口 (`/api/ai/extract`) - 从输入文本中提取结构化字段
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- ✅ 字段配置管理 - 从数据库读取字段配置
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- ✅ 支持多种AI服务提供商：
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- 华为大模型（DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B）
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- 硅基流动（DeepSeek-V3.2-Exp）
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- ✅ 可通过配置灵活切换AI服务提供商
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- ✅ Web测试界面 - 可视化测试解析功能
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## 项目结构
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```
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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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├── 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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## 快速开始
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### 1. 环境准备
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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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**手动安装：**
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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` 并填入配置：
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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=your_siliconflow_api_key_here
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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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```
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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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**华为大模型API调用示例：**
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```bash
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curl --location --request POST 'http://10.100.31.26:3001/v1/chat/completions' \
|
||
--header 'Authorization: Bearer sk-PoeiV3qwyTIRqcVc84E8E24cD2904872859a87922e0d9186' \
|
||
--header 'Content-Type: application/json' \
|
||
--data-raw '{
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||
"model": "DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B",
|
||
"messages": [
|
||
{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": "介绍一下山西的营商环境，推荐适合什么行业经营"
|
||
}
|
||
],
|
||
"stream": false,
|
||
"presence_penalty": 1.03,
|
||
"frequency_penalty": 1.0,
|
||
"repetition_penalty": 1.0,
|
||
"temperature": 0.5,
|
||
"top_p": 0.95,
|
||
"top_k": 1,
|
||
"seed": 1,
|
||
"max_tokens": 8192,
|
||
"n": 2,
|
||
"best_of": 2
|
||
}'
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```
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### 3. 启动服务
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```bash
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# 确保虚拟环境已激活
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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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# 启动服务
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python app.py
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```
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||
服务启动后，访问：
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- **测试页面**: http://localhost:7500/
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- **API接口**: http://localhost:7500/api/ai/extract
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## API接口说明
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### 解析接口
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**接口地址**: `POST /api/ai/extract`
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**请求参数**:
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```json
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||
{
|
||
"businessType": "INVESTIGATION",
|
||
"inputData": [
|
||
{
|
||
"fieldCode": "clue_info",
|
||
"fieldValue": "被举报用户名称是张三，年龄30岁"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_basic_info_clue",
|
||
"fieldValue": "张三，男，汉族，1980年5月出生，山西太原人"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**响应格式**:
|
||
```json
|
||
{
|
||
"code": 0,
|
||
"data": {
|
||
"outData": [
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_name",
|
||
"fieldValue": "张三"
|
||
},
|
||
{
|
||
"fieldCode": "target_gender",
|
||
"fieldValue": "男"
|
||
}
|
||
]
|
||
},
|
||
"msg": "ok",
|
||
"timestamp": "1764204337101",
|
||
"errorMsg": "",
|
||
"isSuccess": true
|
||
}
|
||
```
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||
### 获取字段配置接口
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||
**接口地址**: `GET /api/fields?businessType=INVESTIGATION`
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||
**响应格式**:
|
||
```json
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||
{
|
||
"code": 0,
|
||
"data": {
|
||
"input_fields": [...],
|
||
"output_fields": [...]
|
||
},
|
||
"isSuccess": true
|
||
}
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||
```
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## 测试方法
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### 方法1: 使用Web测试页面
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1. 启动服务后，在浏览器访问 `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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### 方法2: 使用curl命令
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```bash
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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，某公司总经理"
|
||
}
|
||
]
|
||
}'
|
||
```
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||
|
||
### 方法3: 使用Python脚本
|
||
|
||
```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"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
|
||
response = requests.post(url, json=data)
|
||
print(response.json())
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||
```
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## 错误码说明
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| 错误码 | 说明 | 处理建议 |
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|--------|------|----------|
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| 0 | 成功 | - |
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| 400 | 请求参数错误 | 检查请求参数格式 |
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| 1001 | 模板不存在 | 检查businessType是否正确 |
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| 2001 | AI解析超时 | 重新尝试解析 |
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| 2002 | 字段识别失败 | 检查输入文本质量 |
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## 开发说明
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### 添加新的AI服务提供商
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在 `services/ai_service.py` 中：
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1. 在 `__init__` 方法中添加配置读取
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2. 在 `_determine_ai_provider` 中添加判断逻辑
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3. 实现对应的 `_extract_with_xxx` 方法
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### 扩展业务类型支持
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在 `services/field_service.py` 中修改 `get_output_fields_by_business_type` 方法，根据不同的 `business_type` 返回对应的字段配置。
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## 注意事项
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1. **API密钥安全**: 请勿将 `.env` 文件提交到版本控制系统
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2. **数据库连接**: 确保数据库服务可访问
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3. **网络连接**: AI服务需要访问外部API，确保网络畅通
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4. **字段配置**: 当前仅支持"初步核实审批表"模板，其他模板需要先在数据库中配置
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## 常见问题
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**Q: 提示"未配置AI服务"？**
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A: 系统仅支持华为大模型（已内置默认配置），请确保 `.env` 文件中正确设置了 `HUAWEI_API_KEY` 和 `HUAWEI_API_ENDPOINT`。如果华为大模型不可用，请检查网络连接和API配置。
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**Q: 解析结果为空？**
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A: 检查输入文本是否包含足够的信息，可以尝试更详细的输入文本。
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**Q: 数据库连接失败？**
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A: 检查数据库配置和网络连接，确保数据库服务可访问。
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## 许可证
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内部项目，仅供内部使用。
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