3.4 KiB
Raw Blame History

Dieya Risk Prediction Backend

本项目参考 dy_finance_agent_backend 的分层方式,使用 Python 3.11、FastAPI、Pydantic v2、SQLAlchemy 2.x Async、PostgreSQL 和 Alembic。

本地启动

.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -e ".[dev]"
python -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 18474

创建本地密码账号(密码只保存哈希):

python scripts/create_user.py --emp-no admin001 --name 管理员 --role admin --password "请替换为强密码" --email admin@dieya.com

钉钉免登需要额外配置 RISK_DINGTALK_APP_KEY、RISK_DINGTALK_APP_SECRET、RISK_DINGTALK_CORP_ID 和 RISK_DINGTALK_AGENT_ID;前端在钉钉容器中调用 requestAuthCode(),后端换码后签发本系统 JWT。

认证接口:POST /api/v1/auth/login、GET /api/v1/auth/me、GET /api/v1/auth/dingtalk/config、POST /api/v1/auth/dingtalk/login。

审核接口:POST /api/v1/risk-items、GET /api/v1/risk-items/pending、POST /api/v1/risk-items/{id}/review。

OCR 接口:POST /api/v1/ocr/recognize 接收最多 5 个 JPG、PNG 或 PDF 文件,图片调用百度 WebImage,PDF 调用 PaddleOCR-VL 文档解析;返回可编辑字段、检测数值、置信度及标准库判定。POST /api/v1/ocr/judge 用于人工修正检测值后重新判定,GET /api/v1/ocr/files/{file_id} 通过登录鉴权读取原始附件。启用前配置 BAIDU_OCR_API_KEY 和 BAIDU_OCR_SECRET_KEY,并执行数据库迁移。

角色采用管理员 admin、产品经理 product_manager、审核员 reviewer、普通用户 普通用户 四类。模型权重由管理员通过 GET/PATCH /api/v1/model-config 维护,七维权重合计必须为 100%,修改仅对新评估生效。

健康检查:GET http://127.0.0.1:18474/api/v1/health

数据库表结构和字段释义通过 Alembic 管理。执行 python -m alembic upgrade head 会创建或更新表、索引、外键及 PostgreSQL 表/字段注释。

导入 PRD 数据:

python -m alembic upgrade head
python scripts/import_excel_data.py `
  --anomaly-file "C:\Users\Administrator\Desktop\异常数据汇总表.xlsx" `
  --standard-file "C:\Users\Administrator\Desktop\标准文件.xlsx"

脚本只导入异常明细 Sheet 的 2,448 条记录,以及标准文件中的“包装/包材/法规/内料”四个分类 Sheet 共 219 条记录;“总表”不重复导入。脚本可重复执行,已导入行会按源文件、Sheet 和 Excel 行号自动跳过。原始异常文本和标准附件链接会完整保留,不做截断。

风险评估预览:POST http://127.0.0.1:18474/api/v1/risk-predictions/preview。指标值表示风险程度(0-100),接口返回的综合分按 PRD 转换为安全得分,分数越高风险越低;等级阈值为 80/60/40/20。

对话页真实 AI:配置 RISK_LLM_API_KEY、RISK_LLM_BASE_URL 和 RISK_LLM_MODEL 后,调用 POST /api/v1/conversations/{id}/stream。接口使用 OpenAI 兼容 Chat Completions 协议,先提取 intent/category/specification/packaging/supplier/factory/stage/confidence 语义 JSON,再通过 SSE 返回增量文本;最近 20 条消息作为上下文,完整助手消息、语义结果和风险评分会在流结束后持久化。也兼容参考项目的 OPENAI_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL 配置名。未配置密钥时返回明确的 503,不生成模拟回复。

架构说明见 docs/architecture.md。