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法参智能知识助手 - 项目说明文档

📋 项目概述

项目存在意义

法参智能知识助手是一个基于人工智能技术的企业知识管理和智能决策支持系统，旨在解决目前工作流程面临的核心痛点：

信息过载问题：内部文档数量庞大，员工难以快速找到相关信息
知识孤岛问题：知识分散在不同目录以不同形式存在，穷尽式查找耗时大
现有工具问题：现有的商业知识库方案注重成本控制，查找效果随机性强，无法“穷尽式”查找
报告制作繁琐：会议纪要/服务月报等文档制作耗时耗力，重复性高

项目价值定位

智能化知识检索：通过自然语言理解，以及高并发使用大模型，快速穷尽式定位企业知识库中的相关信息。
自动化提效：自动化复杂性不高的重复性工作，如生成会议报告、工作计划、工作月报等
企业级AI应用：基于企业自有知识库的私有大模型应用，以及根据用户权限精准控制可见内容，确保数据安全

🎯 核心功能架构

功能模块体系

主要功能特性

智能检索
- 根据“查询目的“生成搜索关键词
- 根据“查询目的”对文档进行相关性评估
知识库搜索与整合
- 飞书知识库深度集成
- 多关键词智能搜索
- 文档去重与智能排序
文档智能评估
- 基于查询的相关性评分
- 智能内容摘要
- 关键信息提取
专业化报告生成
- 结构化报告模板
- 法务月报自动生成
- 会议纪要智能整理
- Markdown 在线展示，DOCX/SVG 支持导出
企业级LLM管理
- 多模型提供商支持
- 任务级模型配置
- 智能负载均衡
- 成本优化策略

🔄 系统运行逻辑

核心业务流程

详细处理步骤

第一阶段：查询理解与优化

查询接收与预处理
- 接收用户自然语言查询
- 识别查询意图和关键信息
- 提取核心业务概念
查询优化与扩展
- 使用LLM生成多个搜索关键词变体
- 基于业务上下文优化查询词
- 处理同义词和相关概念

第二阶段：多轮搜索与文档获取

智能搜索执行
- 并行执行多个关键词搜索
- 智能排序与去重算法
- 基于多维度评分的结果优化
文档批量处理
- 并发下载相关文档
- 支持多种文档格式（DOC、DOCX、PDF、XLSX等）
- 智能重试机制与错误处理
内容解析与标准化
- 文档内容智能提取
- 文本清洗与格式化
- 结构化信息识别

第三阶段：智能评估与分析

相关性评估
- 基于用户查询的相关性评分（1-5分，五档评分系统）
- 多维度评估标准生成
- 智能内容摘要提取
质量筛选与排序
- 高相关性文档筛选（≥4分）
- 智能排序算法
- 重复内容识别与合并

第四阶段：报告生成与输出

智能报告生成
- 基于评估结果的结构化分析
- 关键发现与洞察提取

技术架构特点

1. 多LLM智能调度系统

任务级模型配置：根据不同任务特点选择最适合的模型
智能负载均衡：基于性能、成本、可用性的综合调度
故障转移机制：主模型失败时自动切换备用模型
成本优化策略：在保证质量的前提下优化API使用成本

2. 企业级配置管理

环境变量配置：安全的配置管理方式
运行时配置：支持用户自定义设置
代理服务支持：适应不同网络环境
并发控制机制：精确控制资源使用

🚀 项目优势与创新

技术创新

多轮智能搜索算法
- 基于已评估文档的动态关键词生成
- 智能停止条件判断机制
- 搜索结果质量持续优化
智能文档评估体系
- 5级相关性评分标准
- 多维度内容分析框架
- 自适应评估标准生成
企业级LLM编排
- 任务级模型池管理
- 智能负载均衡与故障转移
- 成本与性能平衡优化

业务价值

提升决策效率
- 从数小时的信息收集缩短到几分钟
- 基于数据的科学决策支持
- 减少人为信息遗漏
降低运营成本
- 减少重复性文档整理工作
- 自动化报告生成流程
- 优化人力资源配置
知识管理升级
- 团队知识资产的有效利用
- 知识传承与创新支持

📈 未来发展方向

历史记录与数据分析

添加历史记录功能
对历史记录进行打标、分类、数据分析，进一步优化效果

抽象出工具层，实现Agent化

把当前的各个功能抽象为工具，集成到Agent上，实现模型通过对话识别需求，自动调用合适的工具
实现多轮对话，使交付结果更符合需求
实现通过编排提示词+工具，零代码实现新需求的自动化/优化旧功能效果

📊 项目当前状态

已完成功能

✅ 核心搜索功能: 完整的飞书知识库搜索和文档获取 ✅ 多LLM支持: 集成5个主要LLM提供商 ✅ 文档处理: 支持多种文档格式的解析和处理 ✅ 智能分析: 基于LLM的1-5分相关性评估 ✅ 流式响应: 实时的进度显示和结果反馈 ✅ 会议纪要生成器: 基于XML模板的智能生成功能 ✅ 工作计划生成器: 基于会议纪要的任务规划功能 ✅ 法律服务月报生成器: 专业格式月报生成功能 ✅ 安全性优化: 生产环境敏感信息保护机制

技术亮点

多轮智能搜索算法: 基于已评估文档的动态关键词生成
企业级LLM编排: 任务级模型配置和智能负载均衡
流式响应架构: 实时进度反馈和分块数据传输
XML模板系统: 灵活的文档生成和格式控制
容器化部署: 完整的Docker部署方案和跨架构支持

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