2. 总体架构
2.1 业务架构
角色定义
文档管理员（Document Admin）
- 职责：管理文档库、配置处理规则、监控处理质量
- 权限：文档上传、规则配置、质量监控、数据导出
- 典型场景：上传文档、配置处理规则、查看处理结果
业务用户（Business User）
- 职责：使用文档处理功能，查看处理结果，导出数据
- 权限：文档上传、结果查看、数据导出
- 典型场景：上传合同审查、查看审查结果、导出报告
系统管理员（System Admin）
- 职责：系统运维、性能监控、安全管理、数据备份
- 权限：系统配置、用户管理、安全审计、数据管理
- 典型场景：系统部署、性能优化、安全加固、故障处理
数据分析师（Data Analyst）
- 职责：分析文档数据、优化处理流程、制定改进策略
- 权限：数据查询、报表生成、分析工具使用
- 典型场景：文档统计分析、处理效率分析、质量分析
用例分析
用例1：文档上传和处理
- 参与者：业务用户、文档处理系统
- 前置条件：用户已登录，有上传权限
- 主流程：
- 用户上传文档（PDF、Word、图片等）
- 系统识别文档类型和格式
- 系统进行OCR识别（如需要）
- 系统提取文档结构和关键信息
- 系统生成结构化数据
- 用户查看处理结果
- 后置条件：文档已处理，结果可查看
- 扩展流程：如果识别失败，转人工处理
用例2：合同审查和风险识别
- 参与者：业务用户、合同审查系统
- 前置条件：用户已上传合同文档
- 主流程：
- 系统识别合同类型和结构
- 系统提取关键条款
- 系统对照标准模板检查合规性
- 系统识别风险条款
- 系统生成审查报告
- 用户查看报告和处理建议
- 后置条件：审查报告已生成
- 扩展流程：如果发现高风险，转人工审核
用例3：知识库构建和管理
- 参与者：文档管理员、知识库系统
- 前置条件：管理员已登录，有管理权限
- 主流程：
- 管理员上传知识文档
- 系统解析文档内容
- 系统提取知识点
- 系统向量化存储
- 系统建立索引
- 管理员审核和发布
- 后置条件：知识已入库，可检索
- 扩展流程：如果质量不合格，退回修改
故事地图
2.2 技术架构
AI-Native四层架构
智能文档处理系统采用AI-Native四层架构：
应用层
- Web前端：基于Vue 3开发，支持文档上传、结果查看、数据导出
- 移动App：支持移动端文档上传和查看
- API接口：RESTful API，支持第三方系统集成
- 管理后台：文档管理、规则配置、质量监控
编排层
- API网关：统一入口，路由、限流、认证
- 文档处理引擎：协调各个处理服务，管理处理流程
- OCR服务：文字识别，支持多种格式
- 信息提取服务：提取关键信息，生成结构化数据
- 知识库服务：知识存储和检索
- 审查服务：合同审查、风险识别
模型层
- OCR模型：PaddleOCR、Tesseract等，用于文字识别
- NLP模型：BERT、RoBERTa等，用于文本理解
- 分类模型：文档分类、条款分类
- 向量模型：文本向量化，用于语义检索
- 大语言模型：GPT-4等，用于信息提取和生成
基础设施层
- 计算资源：Kubernetes集群，GPU节点用于模型推理
- 存储资源：对象存储（OSS）存储文档，块存储用于数据库
- 网络资源：CDN加速、负载均衡
- 向量数据库：Milvus、Qdrant，存储向量化知识
- 关系数据库：MySQL、PostgreSQL，存储结构化数据
- 对象存储：OSS、S3，存储原始文档
技术栈
前端技术
- Vue 3 + TypeScript：现代化前端框架
- Element Plus：UI组件库
- Vite：构建工具
后端技术
- Python 3.11 + FastAPI：高性能异步框架
- Celery：异步任务处理
- PostgreSQL：关系数据库
- Redis：缓存和消息队列
AI技术
- PaddleOCR：OCR识别
- LangChain：LLM应用开发
- Milvus：向量数据库
- GPT-4：大语言模型
DevOps技术
- Docker：容器化
- Kubernetes：容器编排
- Prometheus + Grafana：监控
2.3 部署架构
云/边/端混合部署
- 云端部署：主要服务部署在云端，集中管理
- 边缘部署：OCR服务可部署在边缘，降低延迟
- 本地部署：敏感文档可在本地处理，保证数据安全
高可用设计
- 多机房部署：主备模式，自动故障切换
- 服务高可用：无状态设计，水平扩展
- 数据高可用：主从复制，定期备份
扩展性设计
- 水平扩展：支持动态扩容
- 垂直扩展：支持资源升级
- 架构扩展：微服务架构，易于扩展