项目名称： 电力文档智能审核系统

1. 目标

开发一套AI驱动的智能审核系统，用于自动化审查电力行业的接入系统方案、可行性研究报告等技术文档。系统需能根据预设的关键字和关键点比对规则，自动检查文档内容，高亮显示符合或不符合项，辅助人工审核，记录审核意见，并生成最终报告，以提高审核效率和一致性，减轻人工审查负担。

2. 系统架构

采用前后端分离的Web架构，结合AI处理引擎。

• 前端 (Frontend): 用户交互界面，负责展示数据、接收用户操作。
• 后端 (Backend): 处理业务逻辑、数据管理、用户认证、调用AI引擎、与数据库交互。
• AI引擎 (AI Engine): 核心智能处理单元，负责文档解析、内容比对、关键信息提取。
• 数据库 (Database): 存储用户信息、审核规则（关键字/关键点）、文档信息、比对结果、审核意见等。
• 文件存储 (File Storage): 存储上传的原始文档和处理后的文件（如PDF预览版）。

架构图 (示意):

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|   用户浏览器       | <--> |   前端 Web 应用   | <--> |  后端 API 服务  |
| (审核人员/管理员) |      | (React/Vue/Angular)|      | (Python/Java)   |
+-------------------+      +-------------------+      +--------+--------+
                                                             |
                                                             v
+-------------------+      +-------------------+      +-----------------+
|   文件存储服务    | <--> |   数据库         | <--> |   AI 审核引擎   |
| (MinIO/OSS/NAS)   |      | (PostgreSQL/MySQL)|      | (Python + NLP)  |
+-------------------+      +-------------------+      +-----------------+

3. 技术选型

• 前端:
  • 框架: React / Vue.js / Angular (根据团队熟悉度选择其一)
  • UI库: Ant Design / Element UI (提供丰富的企业级组件)
  • 状态管理: Redux / Vuex / NgRx
  • 文档预览: PDF.js (渲染PDF), Mammoth.js (将.docx转为HTML预览) 或 结合后端转换服务。
• 后端:
  • 语言/框架: Python (Flask/Django) - 非常适合AI/NLP集成；或者 Java (Spring Boot) - 企业级应用常用。
  • API: RESTful API
  • 认证: JWT (JSON Web Tokens) 或 OAuth 2.0
• 数据库:
  • 关系型数据库: PostgreSQL / MySQL (存储结构化数据，如用户、规则、文档元数据、审核记录)
  • (可选) NoSQL数据库: MongoDB (如果审核结果或标注信息结构复杂多变)
• AI引擎:
  • 语言: Python
  • 文档解析:
    • PDF: PyPDF2, pdfminer.six, 或更强大的 PyMuPDF (fitz)
    • Word (.docx): python-docx
    • 扫描件/图片PDF: Tesseract OCR (通过 pytesseract 调用)
  • NLP核心库:
    • 基础处理: NLTK, spaCy (分词、词性标注、命名实体识别)
    • 关键字匹配: 正则表达式 (re), Aho-Corasick 算法 (高效多模式匹配)
    • 关键点/语义比对:
      • TF-IDF + Cosine Similarity (基础语义相似度)
      • Sentence Embeddings (如 Sentence-BERT via sentence-transformers 库): 将规则和文档片段转换为向量，计算语义相似度，更能理解近义词和句式变化。
      • (可选) 规则引擎: Drools (Java) or Python rule engines (如 durable_rules)，用于定义更复杂的逻辑判断。
• 文件存储:
  • 本地存储 (简单部署)
  • 分布式文件系统: MinIO (私有云), 阿里云OSS / AWS S3 (公有云)
• 部署:
  • 容器化: Docker, Docker Compose
  • 编排 (可选): Kubernetes (K8s)

4. 功能模块实现方案

4.1. 关键字和关键点比对条件管理 (CRUD)

• 前端: 提供管理界面，包含列表展示、新增/编辑表单。表单允许输入：
  • 规则名称/描述
  • 规则类型 (关键字/关键点)
  • 关键字列表 (对于关键字类型)
  • 关键点描述/要求 (对于关键点类型，可能包含更复杂的文本描述或逻辑)
  • (可选) 匹配模式 (精确匹配/模糊匹配/正则匹配)
  • (可选) 权重/重要性
  • (可选) 适用文档类型/章节
• 后端: 提供对应的RESTful API (/api/rules) 实现规则的增删改查。
  • POST /api/rules: 新增规则
  • GET /api/rules: 获取规则列表 (支持分页、筛选)
  • GET /api/rules/{id}: 获取单个规则详情
  • PUT /api/rules/{id}: 修改规则
  • DELETE /api/rules/{id}: 删除规则
• 数据库: 设计 rules 表，存储规则ID、名称、类型、内容 (关键字列表或关键点描述文本)、匹配模式、创建/修改时间等。

4.2. 文件导入与解析

• 前端: 提供文件上传控件，支持拖拽上传，限制文件类型 (如 .docx, .pdf)。可选择关联的审核模板/规则集。
• 后端:
  • 接收上传的文件，保存到文件存储服务。
  • 记录文件元数据 (文件名、大小、上传者、上传时间、关联规则集) 到数据库 documents 表。
  • 触发异步任务 (如使用 Celery + Redis/RabbitMQ) 调用 AI引擎 的文档解析模块。
• AI引擎 (文档解析模块):
  • 根据文件扩展名选择合适的解析库。
  • 解析策略:
    • 提取纯文本内容。
    • 关键: 尝试保留一定的结构信息，如章节标题、段落、列表、表格。这对于定位和上下文理解很重要。例如，python-docx 可以获取段落和表格，PyMuPDF 可以提取带有位置信息的文本块。
    • 处理扫描件：如果检测到是图片型PDF或包含图片，调用OCR引擎提取文本。
  • 将解析后的文本内容（可能分章节/段落存储）与文档元数据关联，更新数据库记录或存储到中间文件。

4.3. AI智能比对

• 后端: 当文档解析完成后，触发 AI引擎 的比对模块。传入文档内容和关联的规则集ID。
• AI引擎 (比对模块):
  • 加载关联的规则（关键字和关键点）。
  • 比对逻辑:
    • 关键字匹配: 使用高效字符串匹配算法（如 Aho-Corasick）或正则表达式在文档文本中查找关键字。记录匹配位置（页码、段落号、文本片段）。
    • 关键点比对: 这是核心难点。
      • 方法1 (基于相似度):
        1. 使用 Sentence-BERT 等模型将规则中的关键点描述和文档中的句子/段落转换为向量。
        2. 计算关键点向量与文档各片段向量的余弦相似度。
        3. 设定阈值，高于阈值的视为潜在匹配。记录匹配片段、位置和相似度分数。
      • 方法2 (基于规则/模式): 对于需要特定结构或数值范围的关键点 (e.g., “电压等级应为 220kV 或 110kV”, “短路电流计算结果应小于 X kA”)，使用 spaCy 进行命名实体识别（识别电压值、电流值等），结合正则表达式和逻辑判断。
      • 方法3 (混合): 结合关键字、相似度和规则模式进行综合判断。
  • 结果生成:
    • 生成结构化的比对结果列表，每条结果包含：
      • 关联的规则ID
      • 匹配类型 (关键字/关键点)
      • 匹配状态 (符合/不符合/待确认 - 可能需要人工判断)
      • 匹配内容（文档中的原文片段）
      • 匹配位置（页码、段落、在段落中的起止位置）
      • (可选) 相似度分数或其他置信度指标
• 后端: 接收AI引擎返回的比对结果，将其存储到数据库 comparison_results 表，与文档ID和规则ID关联。

4.4. 在线查看与标注

• 前端:
  • 开发文档审阅界面。左侧/右侧显示比对结果列表，中间区域展示文档内容。
  • 文档展示:
    • PDF: 使用 PDF.js 在 Canvas 或 SVG 中渲染。
    • Word: 后端可先用 libreoffice --headless --convert-to pdf 或类似工具将 Word 转为 PDF，然后前端统一用 PDF.js 展示。或者使用 Mammoth.js 将 .docx 转为 HTML 在前端展示。
  • 结果高亮: 根据后端返回的比对结果及其位置信息，在文档预览区域高亮显示相关文本片段。不同状态（符合/不符合/待确认）使用不同颜色。
  • 交互: 点击结果列表项，能自动跳转到文档中对应的高亮位置。点击高亮区域，能反向定位到结果列表项。
• 后端: 提供API (/api/documents/{id}/view) 返回文档预览所需的数据（如PDF文件URL或转换后的HTML内容）以及该文档的比对结果列表 (/api/documents/{id}/results)。

4.5. 修改、添加审核意见

• 前端:
  • 在审阅界面，允许用户对每一条AI比对结果进行操作：
    • 确认AI结果 (符合/不符合)。
    • 修改AI结果状态。
    • 添加文字审核意见/批注。
  • 允许用户在文档任意位置添加新的审核意见/批注，不一定与AI结果关联。
  • 提供整体审核意见输入框（通过/不通过/修改后通过）和最终审批结论选择。
• 后端:
  • 提供API (/api/results/{result_id}/comment, /api/documents/{id}/comments) 用于保存用户添加或修改的审核意见。
  • 提供API (/api/documents/{id}/approve) 用于保存最终的审批状态和整体意见。
• 数据库: 设计 comments 表存储审核意见，关联 comparison_results 或 documents 表。更新 documents 表的审批状态和最终意见。

4.6. 导出最终文件

• 前端: 提供“导出报告”按钮。
• 后端:
  • 提供API (/api/documents/{id}/export)。
  • 接收导出请求，查询文档信息、AI比对结果、人工审核意见、最终审批结论。
  • 报告生成:
    • 使用模板引擎（如 Jinja2 for Python, Thymeleaf for Java）结合报告生成库（ReportLab / xhtml2pdf for PDF, python-docx for Word）。
    • 生成包含以下内容的报告文件：
      • 文档基本信息
      • 审核规则摘要
      • AI比对结果汇总（包括原文片段、位置、AI判断、人工确认结果）
      • 人工添加的审核意见列表
      • 最终审批结论和整体意见
  • 返回生成的报告文件供用户下载。
• 文件格式: 优先支持导出为 PDF 或 Word (.docx) 格式。

5. 非功能性需求考虑

• 安全性:
  • 用户认证与授权：确保只有授权用户能访问系统和特定文档。
  • 数据传输加密：使用 HTTPS。
  • 数据存储安全：数据库和文件存储的访问控制。
  • 防范注入攻击：SQL注入、XSS等。
• 性能:
  • 文档解析和AI比对可能耗时，使用异步任务处理，避免阻塞用户请求。
  • 优化数据库查询。
  • 前端渲染性能优化，特别是大型文档的预览和高亮。
  • AI模型推理优化（若使用复杂模型）。
• 可扩展性:
  • 微服务架构（可选）：将AI引擎、文档处理等拆分为独立服务，方便独立扩展。
  • 支持水平扩展：后端服务和AI引擎可以部署多个实例。
• 可维护性:
  • 清晰的代码结构和文档。
  • 单元测试和集成测试。
  • 日志记录。

6. 部署方案

• 服务器: 可部署在企业内部服务器或私有云平台，满足数据保密性要求。
• 容器化: 使用 Docker 打包前后端应用、AI引擎及依赖，简化部署和环境一致性。
• 编排: 对于较大规模部署，可使用 Kubernetes 进行容器编排、自动伸缩和故障恢复。

7. 未来扩展方向

• 更智能的规则管理: 支持通过自然语言描述生成规则。
• 深度学习模型: 使用更先进的NLP模型（如 Fine-tuned LLMs）进行更深层次的语义理解和逻辑判断，例如检查计算公式的正确性、论证的合理性等。
• 模板自适应: AI自动识别不同版本的文档模板结构。
• 知识图谱: 构建电力行业专业知识图谱，辅助进行更专业的符合性检查。
• 流程集成: 与现有的OA系统、项目管理系统等进行集成，实现审批流程自动化。
• 多格式支持: 支持更多文件格式，如 .xls, .xlsx 等。

这个技术方案提供了一个全面的框架。具体的实现细节（如AI模型的选择与训练、数据库表的精确设计、前端交互细节）需要在项目开发过程中根据实际情况进一步细化和调整。