# [AI对接] 通用能力快速上下文

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## 📋 通用能力层定位

**通用能力层是跨业务模块共享的核心技术能力，是业务逻辑的基础。**

**核心原则：**
- ✅ 可复用（多个业务模块共享）
- ✅ 业务相关（包含领域知识）
- ✅ 独立部署（可以独立为微服务）
- ✅ 高内聚（每个能力职责单一）

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## 🎯 5个核心能力

### 1. LLM大模型网关 ⭐⭐⭐⭐⭐ **最高优先级**

**复用率：** 71% (5个模块依赖)

**依赖模块：**
- AIA（AI智能问答）
- ASL（AI智能文献）
- PKB（个人知识库）
- DC（数据清洗）
- RVW（稿件审查）

**核心价值：**
```
商业模式的技术基础！

功能1：根据用户版本选择模型
- 专业版 → DeepSeek（¥1/百万）
- 高级版 → DeepSeek + Qwen3
- 旗舰版 → 全部模型

功能2：成本控制
- 统一监控所有LLM调用
- 超出配额自动限流
- 按版本计费

功能3：统一调用接口
- 屏蔽不同LLM API差异
- 流式/非流式统一处理
```

**状态：** ❌ 待实现  
**优先级：** P0（必须在ASL模块开发前完成）  
**预计时间：** 3-5天

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### 2. 文档处理引擎 ⭐⭐⭐⭐⭐

**复用率：** 86% (6个模块依赖)

**核心功能：**
- PDF提取（Nougat + PyMuPDF）
- Docx提取（Mammoth）
- Txt提取（多编码）
- Excel处理

**状态：** ✅ 已实现（Python微服务）  
**位置：** `extraction_service/`

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### 3. RAG引擎 ⭐⭐⭐⭐

**复用率：** 43% (3个模块依赖)

**核心功能：**
- 向量化存储（Embedding）
- 语义检索（Semantic Search）
- RAG问答
- 智能引用（100%准确溯源）

**状态：** ✅ 已实现（基于Dify）

**优化成果：**
- 检索覆盖率从5%提升到40-50%（8-10倍）

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### 4. 数据ETL引擎 ⭐⭐⭐

**复用率：** 29% (2个模块依赖)

**依赖模块：**
- DC（数据清洗）
- SSA（智能统计）

**核心功能：**
- Excel多表JOIN
- 数据清洗
- 数据转换

**技术方案：**
- 云端版：Polars（性能极高）
- 单机版：SQLite（内存友好）

**状态：** ⏳ 待实现

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### 5. 医学NLP引擎 ⭐⭐

**复用率：** 14% (1个模块依赖)

**依赖模块：**
- DC（数据清洗 - 病例NER提取）

**核心功能：**
- 医学实体识别（疾病、药物、TNM分期）
- 医学术语标准化

**技术方案：**
- 云端版：LLM API（高准确率）
- 单机版：spaCy（隐私优先）

**状态：** ⏳ 待实现

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## 📊 优先级排序

| 能力 | 复用率 | 优先级 | 状态 | 原因 |
|------|--------|--------|------|------|
| **LLM网关** | 71% | P0 | ❌ | 5个模块依赖，商业模式基础 |
| **文档处理** | 86% | - | ✅ | 已实现，需要增强 |
| **RAG引擎** | 43% | - | ✅ | 已实现，需要优化 |
| **ETL引擎** | 29% | P2 | ⏳ | DC模块开发时再实现 |
| **医学NLP** | 14% | P2 | ⏳ | DC模块开发时再实现 |

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## ⚠️ 关键提醒

**LLM网关必须优先实现！**
- 5个模块依赖（71%）
- ASL模块开发的前置条件
- 商业模式的技术基础

**预计时间：** 3-5天  
**建议：** ASL模块Week 1同步开发

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## 🔗 快速导航

**详细设计文档：**
- [LLM大模型网关](./01-LLM大模型网关/README.md) ⭐ P0
- [文档处理引擎](./02-文档处理引擎/README.md) ✅ 已实现
- [RAG引擎](./03-RAG引擎/README.md) ✅ 已实现
- [数据ETL引擎](./04-数据ETL引擎/README.md)
- [医学NLP引擎](./05-医学NLP引擎/README.md)

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**最后更新：** 2025-11-06  
**维护人：** 技术架构师