HaHafeng
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- Add platform infrastructure chapter to frontend-backend architecture design - Update system architecture document with 6 new infrastructure modules - Update AI onboarding guide with infrastructure overview - Link to backend/src/common/README.md for detailed usage guide Key Updates: - Storage service (LocalAdapter + OSSAdapter) - Logging system (Winston + JSON format) - Cache service (Memory + Redis) - Async job queue (Memory + Database) - Health check endpoints - Monitoring metrics - Database connection pool - Environment config management All modules support zero-code switching between local and cloud environments. Related: #Platform-Infrastructure
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# [AI对接] 快速上下文
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> **阅读时间：** 2分钟
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> **Token消耗：** ~800 tokens
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> **适用场景：** 新AI首次对话，快速了解项目全貌
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> **文档版本：** v2.0
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> **最后更新：** 2025-11-06
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## 一句话描述
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**壹证循AI科研平台**：覆盖医学科研全流程的智能化平台，包含8个业务模块，支持4种部署模式（SaaS、独立产品、单机版、私有化）。
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## 📊 核心信息卡片
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### 项目状态
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- **当前阶段：** ✅ 平台基础设施完成，准备ASL模块开发
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- **已完成：**
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- AIA(AI问答)、PKB(知识库)、RVW(审稿)核心功能
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- ⭐ 平台基础设施（2025-11-17）：8个云原生模块
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- Schema隔离、前后端模块化架构
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- **下一步：** ASL(AI智能文献)模块开发（使用平台基础设施）
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- **技术栈：** Node.js + React + PostgreSQL + Python微服务 + 云原生架构
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### 8个业务模块（优先级排序）
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| 模块 | 名称 | 状态 | 优先级 | 说明 |
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| **ASL** | AI智能文献 | ⏳ 下一步 | P0 | 文献筛选、提取、分析 |
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| **AIA** | AI智能问答 | ✅ 已完成 | - | 12个智能体、多轮对话 |
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| **PKB** | 个人知识库 | ✅ 已完成 | - | RAG问答、智能引用 |
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| **RVW** | 稿件审查 | ⚡ 独立系统 | P1 | 稿约规范性+方法学评估 |
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| **ADMIN** | 运营管理端 | ⏳ 规划中 | P1 | 15个功能模块 |
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| **DC** | 数据清洗 | ⏳ 规划中 | P1 | 核心竞争力 |
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| **SSA** | 智能统计 | ⏳ 规划中 | P2 | 3条分析路径 |
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| **ST** | 统计工具 | ⏳ 规划中 | P2 | 100+小工具 |
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### 关键架构决策
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1. ✅ **三层架构：** 平台层 + 通用能力层 + 业务模块层
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2. ✅ **Schema隔离：** 已完成（10个Schema）
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3. ✅ **前后端模块化：** Frontend-v2 + Backend分层架构
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4. ✅ **平台基础设施：** ⭐ 2025-11-17 新增 - 云原生基础能力
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5. ✅ **4种部署模式：** SaaS + 独立产品 + 单机版 + 私有化
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### ⭐ 平台基础设施（2025-11-17 新增）
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**8个核心模块（全部完成）：**
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- ✅ **存储服务**：本地/OSS零代码切换
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- ✅ **数据库连接池**：防止Serverless连接数超限
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- ✅ **日志系统**：Winston+JSON格式
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- ✅ **缓存服务**：内存/Redis切换
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- ✅ **异步任务**：避免超时
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- ✅ **健康检查**：SAE探测
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- ✅ **监控指标**：数据库/内存/API监控
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- ✅ **环境配置**：统一管理
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**设计原则：** 适配器模式实现本地开发和云端部署零代码切换
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**使用示例：**
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```typescript
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import { storage, logger, cache, jobQueue } from '@/common'
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// 零代码环境切换
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await storage.upload('file.pdf', buffer) // local/oss
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await cache.set('key', value, 3600) // memory/redis
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const job = await jobQueue.push('task', data) // memory/database
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```
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**详细文档：**
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- [平台基础设施规划](../09-架构实施/04-平台基础设施规划.md)
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- [backend/src/common/README.md](../../backend/src/common/README.md)
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## 📁 代码结构
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AIclinicalresearch/
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├── backend/ # Node.js + Fastify + Prisma
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├── frontend/ # React + Vite + Ant Design
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├── extraction_service/ # Python FastAPI微服务
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├── docs/ # 📖 文档（你在这里）
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└── docker-compose.yml # PostgreSQL + Redis
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```
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## 🔧 核心依赖
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**LLM模型：**
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- DeepSeek-V3（主力，¥1/百万tokens）
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- Qwen3-72B（备用，¥5/百万tokens）
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- Qwen-Long（超长上下文，1M tokens）
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**数据库：**
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- PostgreSQL 15（Docker部署）
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- Redis（缓存）
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- Dify（RAG向量数据库）
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**已实现能力：**
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- ✅ 文档处理引擎（Python微服务）
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- ✅ RAG引擎（基于Dify）
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- ❌ LLM网关（待实现，P0优先级）
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## 🚀 快速跳转（根据任务选择）
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### 开发任务
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**开发ASL模块：**
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→ 阅读 `03-业务模块/ASL-AI智能文献/[AI对接] ASL快速上下文.md`
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**实现LLM网关：**
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→ 阅读 `02-通用能力层/01-LLM大模型网关/[AI对接] LLM网关快速上下文.md`
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**开发运营管理端：**
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→ 阅读 `03-业务模块/ADMIN-运营管理端/README.md`
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### 架构讨论
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**了解整体架构：**
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→ 阅读 `00-系统总体设计/08-架构设计全景图.md`
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**了解数据库架构：**
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→ 阅读 `00-系统总体设计/03-数据库架构说明.md`
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**了解模块独立部署：**
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→ 阅读 `00-系统总体设计/06-模块独立部署与单机版方案.md`
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### 了解现有系统
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**了解已完成功能：**
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→ 阅读 `00-项目概述/现有系统技术摸底报告.md`
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## 📖 常见任务快速指引
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| 任务类型 | 需要阅读的文档（按顺序） | Token消耗 | 阅读时间 |
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| **开发新模块** | 1. 本文档<br>2. 对应模块快速上下文<br>3. 模块PRD | ~3K | 5-8分钟 |
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| **修改已有功能** | 1. 本文档<br>2. 现有系统摸底报告<br>3. 具体模块文档 | ~5K | 10-15分钟 |
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| **架构讨论** | 1. 本文档<br>2. 架构设计全景图<br>3. 分层设计文档 | ~4K | 10分钟 |
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| **数据库修改** | 1. 本文档<br>2. 数据库架构说明<br>3. 具体模块数据库设计 | ~3K | 5-8分钟 |
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## ⚠️ 关键提醒
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**数据库：**
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- ✅ PostgreSQL在Docker中，不需要手动安装
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- ✅ 数据库名：`ai_clinical_research`
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- ✅ 连接：`localhost:5432`
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**Dify：**
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- ✅ 独立系统，有自己的数据库
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- ✅ 通过API调用，不直接访问数据库
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**文档状态：**
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- ⏳ 文档正在重构中（v3.0）
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- ✅ 新文档按三层架构组织
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- ✅ 每个层级都有快速上下文
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## 📂 文档导航体系
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docs/
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├── 00-系统总体设计/ # 总体架构、技术决策
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├── 01-平台基础层/ # 用户权限、存储、通知
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├── 02-通用能力层/ # LLM网关、文档处理、RAG
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├── 03-业务模块/ # 8个独立业务模块
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├── 04-开发规范/ # API规范、数据库规范、代码规范
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├── 05-部署文档/ # 4种部署模式
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└── 08-项目管理/ # 开发计划、里程碑、每日进度
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## 🎯 下一步行动（2025-11-06）
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**本周计划：**
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1. 完成文档重构
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2. 创建快速上下文体系
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3. 准备ASL模块开发
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**未来2-4周：**
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1. ASL模块开发（标题摘要初筛 + 全文复筛）
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2. LLM网关实现（P0，ASL依赖）
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**最后更新：** 2025-11-06
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**维护人：** 技术架构师
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