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# Dieya Risk Prediction Backend
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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。
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## 本地启动
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```powershell
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.\.venv\Scripts\Activate.ps1
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python -m pip install -e ".[dev]"
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python -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 18474
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```
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创建本地密码账号（密码只保存哈希）：
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```powershell
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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
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```
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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。
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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`。
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审核接口：`POST /api/v1/risk-items`、`GET /api/v1/risk-items/pending`、`POST /api/v1/risk-items/{id}/review`。
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健康检查：`GET http://127.0.0.1:18474/api/v1/health`
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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。
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导入 PRD 数据：
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```powershell
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python -m alembic upgrade head
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python scripts/import_excel_data.py `
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--anomaly-file "C:\Users\Administrator\Desktop\异常数据汇总表.xlsx" `
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--standard-file "C:\Users\Administrator\Desktop\标准文件.xlsx"
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```
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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。
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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。
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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。
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架构说明见 [docs/architecture.md](docs/architecture.md)。
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