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ASL 模块开发里程碑

文档版本： V3.0
创建日期： 2025-11-16
维护者： AI智能文献开发团队
最后更新： 2025-11-16
⭐ 重要：基于真实架构（Frontend-v2 + Backend增量演进）

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📋 文档概述

本文档定义 ASL（AI智能文献）模块的完整开发里程碑，采用 MVP → V1.0 → V2.0 三阶段渐进式演进策略。

架构前提：

• ✅ Frontend-v2 全新架构（顶部导航 + 模块注册）- Week 2 Day 6-7 已完成
• ✅ Backend 增量演进架构（legacy/ + common/ + modules/）- Week 2 Day 8-9 已完成
• ✅ 数据库 10个Schema隔离 - Week 1 已完成
• 🚧 ASL 模块占位就绪，等待 Week 3 开发

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🏗️ 当前架构基础（已完成）

Frontend-v2 真实架构

frontend-v2/src/
├── framework/                      # ✅ 已实现（Week 2 Day 6-7）
│   ├── layout/
│   │   ├── MainLayout.tsx          # ✅ 主布局（顶部导航）
│   │   └── TopNavigation.tsx       # ✅ 顶部导航栏（6个模块）
│   ├── modules/
│   │   ├── moduleRegistry.ts       # ✅ 模块注册中心
│   │   ├── ErrorBoundary.tsx       # ✅ 错误边界
│   │   └── types.ts                # ✅ 模块类型定义
│   ├── router/
│   │   └── RouteGuard.tsx          # ✅ 路由守卫
│   └── permission/
│       ├── PermissionContext.tsx   # ✅ 权限控制
│       └── usePermission.ts        # ✅ 权限Hook
│
└── modules/                        # 📦 业务模块
    ├── asl/                        # 🚧 ASL模块（占位，Week 3开发）
    │   └── index.tsx               # ✅ 占位页面
    ├── aia/                        # ✅ AI问答（占位）
    ├── pkb/                        # ✅ 知识库（占位）
    ├── dc/                         # ✅ 数据清洗（占位）
    ├── ssa/                        # ✅ 统计分析（占位）
    └── st/                         # ✅ 统计工具（占位）

Backend 真实架构

backend/src/
├── legacy/                         # ✅ 现有业务（Week 2 Day 8-9完成迁移）
│   ├── routes/                     # 7个路由文件
│   │   ├── projects.ts             # AIA: 项目路由
│   │   ├── agents.ts               # AIA: 智能体路由
│   │   ├── conversations.ts        # AIA: 对话路由
│   │   ├── chatRoutes.ts           # AIA: 通用对话
│   │   ├── knowledgeBases.ts       # PKB: 知识库路由
│   │   ├── batchRoutes.ts          # PKB: 批处理路由
│   │   └── reviewRoutes.ts         # RVW: 稿件审查路由
│   ├── controllers/                # 控制器
│   └── services/                   # 服务
│
├── common/                         # ✅ 通用能力层（已实现）
│   ├── llm/adapters/               # LLM适配器
│   │   ├── DeepSeekAdapter.ts      # ✅ DeepSeek-V3
│   │   ├── QwenAdapter.ts          # ✅ Qwen3-72B
│   │   └── LLMFactory.ts           # ✅ 工厂类
│   ├── rag/
│   │   └── DifyClient.ts           # ✅ RAG客户端
│   ├── document/
│   │   └── ExtractionClient.ts     # ✅ 文档提取客户端
│   ├── middleware/
│   │   └── validateProject.ts      # ✅ 验证中间件
│   └── utils/
│       └── jsonParser.ts           # ✅ JSON解析工具
│
└── modules/                        # 🌟 新模块开发区
    └── asl/                        # 🚧 ASL模块（空目录，Week 3开发）
        └── （待创建）

Database Schema（已隔离）

PostgreSQL 15 + Prisma 6.17.0

✅ platform_schema  - 用户表（users）
✅ aia_schema       - AI问答（projects, conversations, messages等）
✅ pkb_schema       - 知识库（knowledge_bases, documents, batch_tasks等）
🚧 asl_schema       - AI智能文献（Week 3 定义表结构）
📋 common_schema    - 通用能力层（预留）
📋 dc_schema        - 数据清洗（预留）
📋 rvw_schema       - 稿件审查（预留）
📋 admin_schema     - 运营管理（预留）
📋 ssa_schema       - 统计分析（预留）
📋 st_schema        - 统计工具（预留）

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🎯 总体战略

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ASL 三阶段演进路线图                         │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  MVP (4周)            V1.0 (6周)            V2.0 (8周)         │
│  ├─ 基础可用          ├─ 高质量             ├─ 医学级          │
│  ├─ 快速验证          ├─ 智能优化           ├─ 自动审计         │
│  ├─ 成本优先          ├─ 质量提升           ├─ 完整追溯         │
│  └─ 人工复核          └─ 规则验证           └─ HITL智能分流     │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心设计原则：
  1. 架构先行：在已完成的 Frontend-v2 和 Backend 架构基础上开发
  2. 分步实施：每阶段交付可用功能
  3. 质量可控：准确率从85% → 90% → 95%
  4. 成本可控：优先使用DeepSeek+Qwen3，可切换高端模型

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📊 三阶段里程碑对比

维度	MVP (4周)	V1.0 (6周)	V2.0 (8周)
交付范围	标题摘要初筛	+ 全文复筛 + PDF提取	+ 数据提取 + 质量审计
准确率目标	≥ 85%	≥ 90%	≥ 95%
模型组合	DeepSeek + Qwen3	成本优化策略	三模型仲裁
质量控制	双模型验证 + JSON Schema	+ Few-shot + 规则引擎	+ HITL + 自动审计
可追溯性	基本日志	完整证据链	审计级记录
前端	基础工作台（Frontend-v2）	优化交互	完整UI
后端	modules/asl/核心功能	+ PDF服务集成	+ 高级质量保障
成本/1000篇	¥5	¥21	¥24 + 仲裁

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🚀 MVP 阶段（第 1-4 周）

阶段目标

交付标准：

• ✅ 标题摘要初筛功能完整可用
• ✅ Excel 导入、AI 双模型筛选、人工复核
• ✅ 准确率 ≥ 85%
• ✅ 成本控制：≤ ¥50/1000 篇
• ✅ 前端集成到 Frontend-v2 顶部导航
• ✅ 后端 API 注册到 /api/v1/asl/*

里程碑划分

M1.1 - 数据库Schema设计（Week 1, Day 1）

任务：

• 设计 asl_schema 表结构（4张核心表）
  • asl_screening_projects（筛选项目表）
  • asl_literatures（文献条目表）
  • asl_screening_results（筛选结果表）
  • asl_screening_tasks（筛选任务表）
• 在 backend/prisma/schema.prisma 中添加模型定义
  • 使用 @@schema("asl_schema") 指定Schema
  • 定义外键关系（引用 platform_schema.users）
  • 添加 OSS 相关字段（支持云原生部署）：
    • pdfUrl - PDF访问URL
    • pdfOssKey - OSS存储Key
    • pdfFileSize - 文件大小
• 运行 Prisma 迁移

  cd backend
  npx prisma migrate dev --name add_asl_tables
  npx prisma generate
  

交付物：

• ✅ asl_schema 表创建完成
• ✅ Prisma Client 生成成功
• ✅ 数据库迁移成功
• ✅ OSS 字段预留完成

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M1.2 - 后端API搭建（Week 1, Day 2-3）

⭐ 前置条件（2025-11-17 更新）：平台基础设施已完成实施 ✅
完成状态：8个核心模块，100%测试通过
完成报告：平台基础设施实施完成报告
使用指南：backend/src/common/README.md

平台已提供的8个核心模块（无需ASL模块实现）：

#	模块	路径	使用方式	说明
1	存储服务	common/storage/	import { storage } from '@/common/storage'	文件上传下载（本地/OSS切换）
2	日志系统	common/logging/	import { logger } from '@/common/logging'	结构化JSON日志
3	缓存服务	common/cache/	import { cache } from '@/common/cache'	内存/Redis缓存
4	异步任务	common/jobs/	import { jobQueue } from '@/common/jobs'	长时间任务处理
5	健康检查	common/health/	import { registerHealthRoutes } from '@/common/health'	SAE健康检查
6	监控指标	common/monitoring/	import { Metrics } from '@/common/monitoring'	性能监控和告警
7	数据库连接池	config/database.ts	import { prisma } from '@/config/database'	全局Prisma实例
8	环境配置	config/env.ts	import { env } from '@/config/env'	统一配置管理

任务：

• 创建 backend/src/modules/asl/ 目录结构

  modules/asl/
  ├── routes/
  │   └── index.ts                # 路由注册
  ├── controllers/
  │   ├── projectController.ts    # 项目控制器
  │   ├── literatureController.ts # 文献控制器
  │   └── screeningController.ts  # 筛选控制器
  ├── services/
  │   ├── projectService.ts       # 项目业务逻辑
  │   ├── literatureService.ts    # 文献业务逻辑
  │   └── llmScreeningService.ts  # LLM筛选服务
  ├── schemas/
  │   └── screening.schema.ts     # JSON Schema定义
  └── types/
      └── screening.types.ts      # TypeScript类型
  

• 在 backend/src/index.ts 中注册ASL路由

  import { aslRoutes } from './modules/asl/routes/index.js'
  await app.register(aslRoutes, { prefix: '/api/v1/asl' })
  

• 实现核心API（参考 API设计规范文档）
  • POST /api/v1/asl/projects - 创建项目
  • POST /api/v1/asl/projects/:id/literatures/import - 导入文献
  • POST /api/v1/asl/projects/:id/screening/start - 启动筛选
  • GET /api/v1/asl/projects/:id/screening/results - 获取结果
• 配置环境变量

  # .env.development（本地开发）
  STORAGE_TYPE=local
  
  # .env.production（生产环境，SAE配置）
  STORAGE_TYPE=oss
  OSS_REGION=oss-cn-hangzhou
  OSS_BUCKET=aiclinical-prod
  

交付物：

• ✅ ASL后端目录结构完整
• ✅ API路由注册成功
• ✅ 核心API可调用（Postman测试通过）
• ✅ 正常使用平台服务（storage/logger/cache/jobQueue/prisma等8个模块）

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M1.3 - LLM筛选核心（Week 2, Day 1-2）

任务：

• 实现双模型并行调用逻辑
  • 复用 common/llm/adapters/LLMFactory.ts
  • 调用 DeepSeek-V3 + Qwen3-72B
• 定义JSON Schema（PICO判断结构）
• 设计提示词模板（v1.0.0）
  • 存放在 backend/prompts/asl/screening/v1.0.0-basic.txt
• 实现冲突检测算法
• 实现自动分流规则（置信度 < 0.7 → 人工复核）

交付物：

• ✅ 双模型可成功调用
• ✅ JSON Schema验证通过率 > 95%
• ✅ 冲突检测准确

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M1.4 - 前端模块开发（Week 2-3）

任务：

• 更新 frontend-v2/src/modules/asl/index.tsx

  // 移除占位标记，实现真实模块
  const ASLModule: ModuleDefinition = {
    id: 'literature-platform',
    name: 'AI智能文献',
    path: '/literature',
    icon: FileSearchOutlined,
    component: lazy(() => import('./routes')),
    placeholder: false, // ← 改为 false
    requiredVersion: 'advanced',
  }
  

• 创建 frontend-v2/src/modules/asl/ 子目录

  asl/
  ├── index.tsx                   # 模块定义
  ├── routes.tsx                  # 路由配置
  ├── pages/
  │   ├── ProjectList.tsx         # 项目列表
  │   ├── ScreeningSettings.tsx   # 设置与启动
  │   ├── ScreeningWorkbench.tsx  # 审核工作台
  │   └── ScreeningResults.tsx    # 初筛结果
  ├── components/
  │   ├── ExcelUploader.tsx       # Excel上传
  │   ├── ScreeningTable.tsx      # 筛选表格
  │   ├── DualModelModal.tsx      # 双视图模态框
  │   └── ResultsExport.tsx       # 结果导出
  ├── api/
  │   ├── projectApi.ts           # 项目API
  │   ├── screeningApi.ts         # 筛选API
  │   └── index.ts
  ├── hooks/
  │   ├── useScreening.ts         # 筛选Hook
  │   └── useLiterature.ts        # 文献Hook
  └── types/
      └── screening.ts            # 类型定义
  

• 实现Excel上传功能（使用 xlsx 库）
• 实现审核工作台（表格化布局，参考原型图）
• 实现双视图原文审查模态框
• 实现结果展示和导出

交付物：

• ✅ ASL模块在顶部导航显示并可点击
• ✅ 前端3个主要页面完整
• ✅ 前后端联调成功

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M1.5 - 集成测试与验收（Week 4）

任务：

• 端到端完整流程测试
  • 上传 199篇文献 Excel → 筛选 → 复核 → 导出
• 准确率测试（使用金标准数据集）
  • 目标：≥ 85%
• 性能测试
  • 100篇文献筛选 ≤ 10分钟
• 修复Bug和优化

交付物：

• ✅ 准确率 ≥ 85%
• ✅ 双模型一致率 ≥ 80%
• ✅ JSON Schema验证通过率 ≥ 95%
• ✅ 人工复核队列 ≤ 20%

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📈 V1.0 阶段（第 5-10 周）

阶段目标

交付标准：

• ✅ 新增全文复筛功能
• ✅ PDF 提取集成（Nougat + PyMuPDF）
• ✅ Unpaywall API 集成（自动下载全文）
• ✅ Few-shot 示例库
• ✅ 规则引擎验证
• ✅ 准确率 ≥ 90%

里程碑划分

M2.1 - PDF 提取服务集成（Week 5）

任务：

• 封装 ExtractionClient（已有 common/document/ExtractionClient.ts，需优化）
• 实现自动语言检测和策略选择
• Python 微服务优化（extraction_service/）
  • 优化 Nougat 调用性能
  • 添加超时和错误处理
• 实现 PDF 质量评估逻辑

交付物：

• ✅ 可成功提取英文医学PDF（10-30页）
• ✅ 提取准确率 > 90%

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M2.2 - Unpaywall API 集成（Week 5）

任务：

• 创建 backend/src/common/literature/UnpaywallClient.ts
• 实现批量查询 DOI 可下载性
• 实现 PDF 下载功能
• 文件存储管理

交付物：

• ✅ 用户可一键检查 100 篇文献的可下载性
• ✅ 可自动下载 OA 全文

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M2.3 - 全文复筛功能（Week 6-7）

任务：

• 扩展数据库表（asl_full_text_screening_results）
• 后端全文复筛API
• 前端全文审核工作台（复用组件 + PDF查看器）

交付物：

• ✅ 用户可对初筛纳入文献进行全文复筛
• ✅ 支持 PDF 在线查看和标注

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M2.4 - 质量增强功能（Week 8-10）

任务：

• 人工标注 20-30 个 Few-shot 示例
• 定义验证规则（样本量、P值、必填字段）
• 实现成本优化策略（快速初筛 + 高价值复核）
• 完善证据链记录

交付物：

• ✅ Few-shot 示例库 ≥ 20 个
• ✅ 规则引擎覆盖率 ≥ 80%
• ✅ 证据链完整性 100%
• ✅ 准确率 ≥ 90%

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🏆 V2.0 阶段（第 11-18 周）

阶段目标

交付标准：

• ✅ 新增全文数据提取功能
• ✅ 三模型共识仲裁
• ✅ HITL 智能分流
• ✅ 提示词版本管理
• ✅ 自动质量审计
• ✅ 准确率 ≥ 95%（医学级）

里程碑划分

M3.1 - 全文数据提取模块（Week 11-13）

任务：

• 扩展数据库表（asl_extraction_results, asl_extraction_revisions）
• 后端分段提取逻辑
• 前端表格化数据审查台（文献×变量矩阵）

交付物：

• ✅ 用户可配置提取变量清单
• ✅ 批量提取 50 篇文献的结构化数据
• ✅ 提取准确率 ≥ 92%

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M3.2 - 医学级质量保障（Week 14-16）

任务：

• 三模型仲裁（冲突 → 启用 Claude-4.5）
• HITL 智能分流（优先级评分）
• 提示词版本管理（Git + 语义化版本）
• 自动质量审计系统

交付物：

• ✅ 三模型仲裁成功率 > 95%
• ✅ HITL 分流准确率 > 85%
• ✅ 提示词版本管理系统上线
• ✅ 自动质量审计每周运行

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M3.3 - 高级功能与优化（Week 17-18）

任务：

• Chain of Thought (CoT) 推理
• 动态示例选择（语义相似度）
• 批处理性能优化（Bull + Redis）
• 用户体验优化（实时进度、PDF标注、快捷键）

交付物：

• ✅ 系统稳定性测试通过
• ✅ 性能测试：1000 篇文献 < 30 分钟
• ✅ 用户验收测试通过
• ✅ 准确率 ≥ 95%

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📋 交付物检查清单

MVP 阶段

• 数据库

  • asl_schema 4张表创建
  • Prisma 迁移成功

• 后端

  • modules/asl/ 目录结构完整
  • API 路由注册到 /api/v1/asl/*
  • LLM筛选服务可用

• 前端

  • ASL模块注册到 moduleRegistry.ts
  • 顶部导航显示"AI智能文献"
  • 3个主页面完整

• 测试

  • 准确率测试 ≥ 85%
  • 端到端测试通过

V1.0 阶段

• 新增功能

  • PDF 提取服务
  • Unpaywall API 集成
  • 全文复筛
  • Few-shot 示例库

• 测试

  • 准确率 ≥ 90%

V2.0 阶段

• 新增功能

  • 全文数据提取
  • 三模型仲裁
  • HITL 智能分流
  • 自动质量审计

• 测试

  • 准确率 ≥ 95%
  • 医学专家验证

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📊 关键指标跟踪

质量指标

指标	MVP 目标	V1.0 目标	V2.0 目标
提取准确率	≥ 85%	≥ 90%	≥ 95%
双模型一致率	≥ 80%	≥ 85%	≥ 90%
JSON Schema 验证通过率	≥ 95%	≥ 98%	≥ 99%
人工复核队列占比	≤ 20%	≤ 15%	≤ 10%

成本指标

场景	MVP	V1.0	V2.0
标题摘要筛选（1000篇）	¥5	¥21	¥24
全文复筛（200篇）	-	¥30	¥35
数据提取（50篇）	-	¥60	¥80

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📚 相关文档

• 质量保障与可追溯策略
• 文献处理技术选型
• 数据库设计
• API 设计规范
• 前后端模块化架构设计-V2
• Schema隔离架构设计

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更新日志：

• 2025-11-18: V3.1 更新，补充平台基础设施完成状态（8个核心模块）
• 2025-11-16: V3.0 重写，基于真实架构（Frontend-v2 + Backend增量演进 + 10个Schema）
• 2025-11-16: V2.0 重写，基于三阶段路线图详细规划里程碑
• 2025-10-29: V1.0 创建，初始版本