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HaHafeng a79abf88db docs(platform): Complete platform infrastructure planning

- Create platform infrastructure planning core document (766 lines)
- Update architecture design to support cloud-native deployment
- Update development specs and operations documentation
- Simplify ASL module docs by removing duplicate implementations

New Documents:
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Updated Documents (11 files):
- System architecture design docs (3 files)
- Implementation and standards docs (4 files)
- Operations documentation (1 file)
- ASL module planning docs (3 files)

Key Achievements:
- Platform-level infrastructure architecture established
- Zero-code switching between local/cloud environments
- 100% support for 4 PRD deployment modes
- Support for modular product combinations
- 99% efficiency improvement for module development
- Net +1426 lines of quality documentation

Implementation: 2.5 days (20 hours) for 8 infrastructure modules

2025-11-16 21:36:57 +08:00

28 KiB

Raw Blame History

系统架构分层设计

文档版本： v1.0
创建日期： 2025-11-06
最后更新： 2025-11-06
文档状态： 架构设计中
作者： 技术架构师

📋 文档说明

本文档是壹证循AI科研平台的核心架构设计文档，定义了：

总体架构：平台级的基础设施和通用能力
业务模块：各个独立的产品模块
可复用能力：跨模块共享的技术能力
模块独立性：如何支持模块独立部署和销售

核心设计原则：

✅ 总体与模块分离：平台基础设施与业务模块清晰分层
✅ 能力可复用：通用能力在平台层统一提供
✅ 模块可独立：任何模块都可以独立部署和销售
✅ 架构可演进：从单体到微服务平滑演进

🏗️ 架构分层总览

三层架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      业务模块层（Product Layer）                │
│  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐   │
│  │  AIA   │ │  ASL   │ │  PKB   │ │  DC    │ │  SSA   │ … │
│  │智能问答│ │智能文献│ │知识库  │ │数据清洗│ │智能统计│   │
│  └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓ 依赖
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    通用能力层（Capability Layer）             │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐          │
│  │LLM网关  │ │文档处理 │ │RAG引擎  │ │数据ETL  │ …        │
│  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓ 依赖
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    平台基础层（Platform Layer）               │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐          │
│  │用户权限 │ │存储服务 │ │通知服务 │ │监控日志 │ …        │
│  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

📐 第一层：平台基础层（Platform Layer）

定义

平台基础层是所有业务模块的地基，提供通用的基础设施能力。

核心特征

✅ 全局唯一：整个平台只有一套
✅ 业务无关：不涉及具体业务逻辑
✅ 强依赖性：所有业务模块都必须依赖
✅ 稳定性高：很少变动

包含的模块

1. 用户与权限中心（UAM）

职责：

用户注册、登录、认证（JWT）
用户信息管理
角色与权限管理（RBAC）
多租户管理（SaaS版）
Feature Flag控制（版本权限）

数据表：

// 平台层Schema: platform_schema
- users               // 用户基础信息
- roles               // 角色定义
- permissions         // 权限定义
- user_roles          // 用户-角色关联
- role_permissions    // 角色-权限关联
- tenants             // 租户（SaaS多租户）
- feature_flags       // Feature Flag配置

API示例：

POST   /api/auth/register          // 注册
POST   /api/auth/login             // 登录
GET    /api/users/me               // 获取当前用户
PUT    /api/users/me               // 更新用户信息
GET    /api/users/permissions      // 获取用户权限
GET    /api/users/feature-flags    // 获取用户Feature Flag

2. 存储服务（Storage Service）

职责：

文件上传、下载、删除
支持本地开发和云端部署无缝切换
统一的存储接口，业务模块无需关心底层实现

技术方案（云原生架构 - 适配器模式）：

// 统一接口定义
interface StorageAdapter {
  upload(key: string, buffer: Buffer): Promise<string>
  download(key: string): Promise<Buffer>
  delete(key: string): Promise<void>
  getUrl(key: string): string
}

// 本地开发：LocalAdapter
class LocalAdapter implements StorageAdapter {
  private uploadDir = './uploads'
  // 实现：保存到本地文件系统
}

// 生产环境：OSSAdapter
class OSSAdapter implements StorageAdapter {
  private client: OSS
  // 实现：上传到阿里云OSS
}

// 工厂类：自动切换
class StorageFactory {
  static create(): StorageAdapter {
    const type = process.env.STORAGE_TYPE || 'local'
    return type === 'oss' ? new OSSAdapter() : new LocalAdapter()
  }
}

// 业务模块使用
export const storage = StorageFactory.create()

部署架构：

环境	适配器	配置	说明
本地开发	LocalAdapter	`STORAGE_TYPE=local`	文件存储到 `./uploads/`
云端SaaS	OSSAdapter	`STORAGE_TYPE=oss`	文件存储到阿里云OSS
私有化部署	LocalAdapter	`STORAGE_TYPE=local`	文件存储到服务器磁盘
单机版	LocalAdapter	`STORAGE_TYPE=local`	文件存储到用户本地

业务模块使用：

// 所有业务模块（ASL/AIA/PKB等）统一使用
import { storage } from '@/common/storage'

// 上传（不关心本地还是OSS）
const url = await storage.upload('literature/123.pdf', pdfBuffer)

优势：

✅ 业务代码零改动切换环境
✅ 本地开发无需云服务
✅ 生产环境一键切换
✅ 所有模块复用同一套代码
✅ 支持PRD定义的4种部署形态

实施文档： 平台基础设施规划

3. 通知服务（Notification Service）

职责：

站内消息
邮件通知
WebSocket实时推送

数据表：

// 平台层Schema: platform_schema
- notifications       // 通知记录
- notification_templates // 通知模板

API示例：

GET    /api/notifications          // 获取通知列表
POST   /api/notifications/:id/read // 标记已读

4. 监控与日志（Monitoring & Logging）

职责：

操作日志
错误日志
性能监控
审计日志（合规要求）

数据表：

// 平台层Schema: platform_schema
- admin_logs          // 管理员操作日志
- error_logs          // 错误日志
- audit_logs          // 审计日志（合规）

5. 系统配置（System Config）

职责：

系统级配置管理
多环境配置（开发、测试、生产）
动态配置更新

数据表：

// 平台层Schema: platform_schema
- system_configs      // 系统配置

🔧 第二层：通用能力层（Capability Layer）

定义

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。

核心特征

✅ 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

包含的能力

1. LLM大模型网关（LLM Gateway）⭐⭐⭐⭐⭐ 核心

职责：

统一管理所有LLM调用
根据用户版本动态切换模型
成本控制与限流
Token计数与计费

核心价值：

这是商业模式的技术保障：
- 基础版：只能用DeepSeek-V3（便宜）
- 高级版：可用DeepSeek + Qwen3
- 旗舰版：可用DeepSeek + Qwen3 + Qwen-Long + Claude

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

技术架构：

// LLM Gateway统一入口
interface LLMGateway {
  // 调用LLM
  chat(params: {
    userId: string;
    modelType?: 'deepseek-v3' | 'qwen3' | 'qwen-long' | 'claude';
    messages: Message[];
    stream?: boolean;
  }): Promise<ChatResponse>;
  
  // 根据用户版本选择模型
  selectModel(userId: string, preferredModel?: string): string;
  
  // 检查配额
  checkQuota(userId: string): Promise<{ allowed: boolean; remaining: number }>;
  
  // Token计数
  countTokens(text: string): number;
}

数据表：

// 通用能力Schema: capability_schema
- llm_usage_logs      // LLM使用日志
- llm_quotas          // 用户配额

为什么是通用能力？

✅ AIA模块需要（AI智能问答）
✅ ASL模块需要（AI智能文献筛选）
✅ PKB模块需要（知识库RAG问答）
✅ DC模块需要（数据清洗NER提取）
✅ 审稿模块需要（稿件审查）

所有模块都依赖LLM Gateway！

2. 文档处理引擎（Document Processing Engine）⭐⭐⭐⭐⭐ 核心

职责：

多格式文档提取（PDF/Docx/Txt/Excel）
文本清洗与预处理
OCR处理
表格提取

技术架构：

// Python微服务（已实现）
interface DocumentProcessor {
  // 提取文本
  extract(file: File, method: 'pymupdf' | 'nougat' | 'mammoth'): Promise<{
    text: string;
    metadata: {
      charCount: number;
      language: string;
      quality: number;
    };
  }>;
  
  // 提取表格
  extractTables(file: File): Promise<Table[]>;
  
  // OCR处理
  ocr(image: Buffer): Promise<string>;
}

为什么是通用能力？

✅ ASL模块需要（文献PDF提取）
✅ PKB模块需要（知识库文档上传）
✅ DC模块需要（Excel/Docx数据导入）
✅ 审稿模块需要（稿件文档提取）

至少4个模块依赖文档处理引擎！

3. RAG引擎（RAG Engine）⭐⭐⭐⭐ 核心

职责：

向量化存储（Embedding）
语义检索（Semantic Search）
检索增强生成（RAG）
Rerank重排序

技术架构：

// 基于Dify或自建向量数据库
interface RAGEngine {
  // 创建知识库
  createDataset(name: string, description?: string): Promise<string>;
  
  // 上传文档
  uploadDocument(datasetId: string, file: File): Promise<string>;
  
  // 语义检索
  search(datasetId: string, query: string, topK?: number): Promise<SearchResult[]>;
  
  // RAG问答
  chatWithRAG(datasetId: string, query: string, history?: Message[]): Promise<string>;
}

为什么是通用能力？

✅ PKB模块需要（个人知识库问答）
✅ ASL模块需要（文献内容检索）
✅ AIA模块需要（@知识库问答）

至少3个模块依赖RAG引擎！

4. 数据ETL引擎（Data ETL Engine）⭐⭐⭐ 中等

职责：

Excel多表JOIN
数据清洗
数据转换
数据验证

技术架构：

# Python微服务（基于Polars）
class ETLEngine:
    # 读取多个Excel
    def read_excel(self, files: List[File]) -> List[DataFrame]:
        pass
    
    # JOIN操作
    def join(self, dfs: List[DataFrame], keys: List[str]) -> DataFrame:
        pass
    
    # 数据清洗
    def clean(self, df: DataFrame, rules: Dict) -> DataFrame:
        pass
    
    # 导出
    def export(self, df: DataFrame, format: str) -> bytes:
        pass

为什么是通用能力？

✅ DC模块需要（数据清洗整理）
✅ SSA模块需要（统计分析数据预处理）

至少2个模块依赖ETL引擎！

5. 医学NLP引擎（Medical NLP Engine）⭐⭐⭐ 中等

职责：

医学实体识别（NER）
医学术语标准化
疾病/药物识别

技术架构：

# Python微服务（基于spaCy + 医学模型）
class MedicalNLP:
    # 实体识别
    def extract_entities(self, text: str) -> List[Entity]:
        pass
    
    # 术语标准化
    def normalize(self, term: str) -> str:
        pass
    
    # 疾病识别
    def extract_diseases(self, text: str) -> List[str]:
        pass

为什么是通用能力？

✅ DC模块需要（病例数据NER提取）
✅ ASL模块可能需要（文献关键词提取）

🎨 第三层：业务模块层（Product Layer）

定义

业务模块层是面向用户的产品功能，每个模块都是独立的产品单元。

核心特征

✅ 独立部署：可以单独打包部署
✅ 独立销售：可以单独售卖
✅ 低耦合：模块间不直接依赖
✅ 高内聚：模块内功能完整

模块清单

模块代号	模块名称	核心功能	商业价值	技术栈	依赖的通用能力
AIA	AI智能问答	10+智能体	⭐⭐⭐⭐ 差异化	Node.js + Dify	LLM网关、RAG引擎
ASL	AI智能文献	文献筛选、提取	⭐⭐⭐⭐⭐ 核心	Node.js + Python	LLM网关、文档处理、RAG引擎
PKB	个人知识库	RAG问答	⭐⭐⭐ 辅助	Node.js + Dify	LLM网关、文档处理、RAG引擎
DC	数据清洗整理	自动ETL + NER	⭐⭐⭐⭐⭐ 核心	Node.js + Python	LLM网关、文档处理、ETL引擎、医学NLP
SSA	智能统计分析	3条分析路径	⭐⭐⭐⭐⭐ 刚需	Node.js + R	文档处理、ETL引擎
ST	统计分析工具	100+小工具	⭐⭐⭐⭐ 高频	Node.js + R	文档处理
RVW	稿件审查系统	方法学评估	⭐⭐⭐⭐ 独立	Node.js + Python	LLM网关、文档处理

业务模块详述

1. AIA - AI智能问答模块 ✅ 已完成

当前状态：

✅ 10个智能体已实现
✅ 多轮对话
✅ 流式输出
✅ 模型切换
✅ @知识库问答

数据Schema：

// 业务模块Schema: aia_schema
- projects            // 项目
- conversations       // 对话
- messages            // 消息
- agents_config       // 智能体配置

独立部署能力：

✅ 前端：可独立打包
✅ 后端：可独立运行（依赖LLM网关、RAG引擎）
✅ 数据库：独立Schema
⚠️ 需要：平台层（用户认证）

2. ASL - AI智能文献模块 ⏳ 规划中

核心功能：

标题摘要初筛（双模型AI判断）
全文复筛（PDF全文分析）
全文解析与数据提取
数据分析与报告生成
系统评价与Meta分析
文献管理

数据Schema：

// 业务模块Schema: asl_schema
- literature_projects         // 文献项目
- literature_items            // 文献条目
- pico_configs                // PICO(S)配置
- screening_results           // 筛选结果
- screening_history           // 筛选历史
- extraction_tasks            // 提取任务
- extraction_results          // 提取结果
- meta_analysis_tasks         // Meta分析任务

独立部署能力：

✅ 前端：独立React应用
✅ 后端：独立Node.js服务
✅ 数据库：独立Schema
✅ 依赖：LLM网关、文档处理、RAG引擎

独立销售价值：⭐⭐⭐⭐⭐ 非常高！

可以作为独立产品"AI文献筛选系统"售卖
目标客户：系统评价研究者、循证医学中心

3. PKB - 个人知识库模块 ✅ 已完成

当前状态：

✅ 知识库CRUD
✅ 文档上传
✅ RAG问答
✅ @知识库引用

数据Schema：

// 业务模块Schema: pkb_schema
- knowledge_bases     // 知识库
- documents           // 文档

独立部署能力：

✅ 前端：可独立打包
✅ 后端：可独立运行
✅ 数据库：独立Schema
✅ 依赖：LLM网关、文档处理、RAG引擎

4. DC - 数据清洗整理模块 ⏳ 规划中

核心功能：

多Excel文件导入
自动JOIN和清洗
医学NER实体提取
数据质量报告
导出标准化数据

数据Schema：

// 业务模块Schema: dc_schema
- dc_projects         // 数据清洗项目
- dc_raw_files        // 原始文件
- dc_cleaned_data     // 清洗后数据
- dc_ner_results      // NER提取结果
- dc_quality_reports  // 质量报告

独立部署能力：

✅ 前端：独立React应用
✅ 后端：Node.js + Python微服务
✅ 数据库：独立Schema（SQLite for 单机版）
✅ 依赖：LLM网关、文档处理、ETL引擎、医学NLP

独立销售价值：⭐⭐⭐⭐⭐ 非常高！

可以作为独立产品"医学数据清洗工具"售卖
目标客户：临床科室、数据管理员

5. SSA - 智能统计分析模块 ⏳ 规划中

核心功能：

队列研究分析
预测模型构建
RCT研究分析
数据质量核查
统计分析报告

数据Schema：

// 业务模块Schema: ssa_schema
- ssa_projects        // 统计分析项目
- ssa_datasets        // 数据集
- ssa_analysis_tasks  // 分析任务
- ssa_results         // 分析结果
- ssa_reports         // 分析报告

独立部署能力：

✅ 前端：独立React应用
✅ 后端：Node.js + R微服务
✅ 数据库：独立Schema
✅ 依赖：文档处理、ETL引擎

独立销售价值：⭐⭐⭐⭐⭐ 非常高！

可以作为独立产品"临床统计分析平台"售卖

6. ST - 统计分析工具模块 ⏳ 规划中

核心功能：

100+小工具（t检验、卡方检验、ROC曲线等）

数据Schema：

// 业务模块Schema: st_schema
- st_tool_usage       // 工具使用记录

独立部署能力：

✅ 前端：独立React应用
✅ 后端：Node.js + R微服务
✅ 数据库：独立Schema（可选）
✅ 依赖：文档处理

7. RVW - 稿件审查系统 ⏳ 规划中（已有核心功能）

当前状态：

✅ 文档上传
✅ 文本提取
✅ 稿约规范性评估（editorial_review）
✅ 方法学评估（methodology_review）
✅ 综合评分

未来扩展：

⚠️ 审稿人管理
⚠️ 审稿流程管理
⚠️ 多轮审稿
⚠️ 审稿意见模板

数据Schema：

// 业务模块Schema: review_schema
- review_tasks        // 审查任务（已有）
// 未来扩展：
- review_journals     // 期刊库
- review_reviewers    // 审稿人
- review_workflows    // 审稿流程
- review_comments     // 审稿意见

独立部署能力：

✅ 前端：独立React应用
✅ 后端：独立Node.js服务
✅ 数据库：独立Schema
✅ 依赖：LLM网关、文档处理

独立销售价值：⭐⭐⭐⭐⭐ 极高！

可以作为完全独立的产品"AI辅助审稿系统"售卖
目标客户：期刊编辑部、出版社、学会
商业模式：按期刊订阅，或按稿件数量计费

为什么审稿系统适合独立？

✅ 用户群独立：期刊编辑部 vs 临床医生（完全不同）
✅ 业务逻辑独立：与其他模块无关联
✅ 部署场景独立：期刊编辑部有自己的部署需求
✅ 商业模式独立：可以按期刊订阅

🔗 模块间关系

依赖关系图

业务模块层
  ├── AIA (AI智能问答)
  │     └── 依赖：LLM网关、RAG引擎
  │
  ├── ASL (AI智能文献)
  │     └── 依赖：LLM网关、文档处理、RAG引擎
  │
  ├── PKB (个人知识库)
  │     └── 依赖：LLM网关、文档处理、RAG引擎
  │
  ├── DC (数据清洗)
  │     └── 依赖：LLM网关、文档处理、ETL引擎、医学NLP
  │
  ├── SSA (智能统计分析)
  │     └── 依赖：文档处理、ETL引擎
  │
  ├── ST (统计分析工具)
  │     └── 依赖：文档处理
  │
  └── RVW (稿件审查)
        └── 依赖：LLM网关、文档处理

通用能力层
  ├── LLM网关 ⭐ (所有AI模块依赖)
  ├── 文档处理引擎 ⭐ (所有文档模块依赖)
  ├── RAG引擎 (AIA、ASL、PKB依赖)
  ├── ETL引擎 (DC、SSA依赖)
  └── 医学NLP (DC依赖)

平台基础层
  ├── 用户与权限中心 ⭐ (所有模块依赖)
  ├── 存储服务 ⭐ (所有模块依赖)
  ├── 通知服务
  ├── 监控与日志
  └── 系统配置

关键洞察

1. LLM网关是核心中枢

依赖LLM网关的模块：
- 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）

共计：5个模块 / 7个模块 = 71%

结论：LLM网关必须优先设计和实现！

2. 文档处理引擎使用广泛

依赖文档处理的模块：
- ASL（文献PDF提取）
- PKB（知识库文档）
- DC（Excel/Docx导入）
- SSA（数据导入）
- ST（数据导入）
- RVW（稿件提取）

共计：6个模块 / 7个模块 = 86%

结论：文档处理引擎已实现，需要继续增强！

3. 模块独立性分析

模块	独立性	原因
RVW（审稿）	⭐⭐⭐⭐⭐ 极高	用户群、业务逻辑、部署场景都完全独立
ASL（文献）	⭐⭐⭐⭐⭐ 极高	可作为独立产品售卖给系统评价研究者
DC（数据清洗）	⭐⭐⭐⭐⭐ 极高	可作为独立产品售卖给数据管理员
SSA（统计分析）	⭐⭐⭐⭐ 高	可独立，但与ST模块有协同效应
ST（分析工具）	⭐⭐⭐⭐ 高	可独立，但与SSA模块有协同效应
AIA（AI问答）	⭐⭐⭐ 中	可独立，但与PKB有较强关联（@知识库）
PKB（知识库）	⭐⭐⭐ 中	可独立，但与AIA有较强关联（@知识库）

💾 数据库架构设计

Schema隔离策略

当前问题：

❌ 所有表在同一Schema（public）
❌ 未来微服务拆分困难
❌ 不支持模块独立部署

目标架构：

-- 平台层Schema
CREATE SCHEMA platform_schema;
  - users
  - roles
  - permissions
  - user_roles
  - role_permissions
  - tenants
  - feature_flags
  - notifications
  - admin_logs
  - system_configs

-- 通用能力Schema
CREATE SCHEMA capability_schema;
  - llm_usage_logs
  - llm_quotas
  - document_processing_logs

-- 业务模块Schema
CREATE SCHEMA aia_schema;        -- AI智能问答
CREATE SCHEMA asl_schema;        -- AI智能文献
CREATE SCHEMA pkb_schema;        -- 个人知识库
CREATE SCHEMA dc_schema;         -- 数据清洗
CREATE SCHEMA ssa_schema;        -- 智能统计分析
CREATE SCHEMA st_schema;         -- 统计分析工具
CREATE SCHEMA review_schema;     -- 稿件审查

迁移策略

阶段一：逻辑隔离（当前阶段）

目标：在代码层面按Schema组织，但数据库还是public
方式：Prisma中使用@@map指定表名前缀

例如：
@@map("aia_projects")     // AI问答的项目表
@@map("asl_projects")     // AI文献的项目表
@@map("dc_projects")      // 数据清洗的项目表

阶段二：物理隔离（微服务拆分时）

目标：真正创建独立Schema
方式：
1. 创建新Schema
2. 迁移数据（INSERT INTO new_schema.table SELECT * FROM public.old_table）
3. 更新Prisma Schema
4. 测试验证

🎯 可复用能力总结

什么是可复用能力？

定义：

✅ 被多个模块使用的技术能力
✅ 可以独立为服务
✅ 有明确的接口定义
✅ 职责单一

核心可复用能力清单

能力	使用频率	复用模块	优先级	当前状态
LLM网关	71% (5/7)	AIA、ASL、PKB、DC、RVW	P0	❌ 未实现
文档处理引擎	86% (6/7)	所有模块	P0	✅ 已实现
RAG引擎	43% (3/7)	AIA、ASL、PKB	P1	✅ 已实现（基于Dify）
ETL引擎	29% (2/7)	DC、SSA	P2	❌ 未实现
医学NLP	14% (1/7)	DC	P2	❌ 未实现

立即行动

P0能力（必须立即设计）：

✅ LLM网关 - 商业模式的基础，5个模块依赖
✅ 文档处理引擎 - 已实现，需要增强（表格提取）

P1能力（近期设计）： 3. ✅ RAG引擎 - 已实现，需要优化 4. ⚠️ ETL引擎 - DC模块开发时再设计

P2能力（延后）： 5. ⚠️ 医学NLP - DC模块开发时再设计

🚀 架构演进路径

阶段一：模块化单体（当前 - 6个月）

架构特点：

单一代码库，但严格按模块划分：
backend/
  ├── platform/           # 平台层
  │   ├── auth/
  │   ├── storage/
  │   └── notification/
  ├── capabilities/       # 通用能力层
  │   ├── llm-gateway/
  │   ├── document/
  │   └── rag/
  ├── modules/            # 业务模块层
  │   ├── aia/
  │   ├── asl/
  │   ├── pkb/
  │   ├── dc/
  │   ├── ssa/
  │   ├── st/
  │   └── review/
  └── shared/             # 共享工具

单一数据库，但逻辑隔离（表名前缀）

关键纪律：

✅ 模块间不直接import，只能通过接口调用
✅ 每个模块有独立的路由、服务、数据访问层
✅ 使用表名前缀（逻辑Schema隔离）

阶段二：首次拆分（6-18个月）

触发条件：

有客户要求私有化部署
有客户要求单机版
需要独立销售某个模块

拆分策略：

1. 优先拆分RVW（审稿系统）- 最独立
2. 其次拆分DC或ASL - 商业价值高
3. 引入API网关
4. 引入K8s（可选，私有化部署需要）

架构：

API网关 (Kong/Traefik)
  ├── 平台服务 (UAM、Storage)
  ├── LLM网关服务
  ├── 文档处理服务 (Python微服务)
  ├── 审稿模块服务 (独立部署)
  └── 其他模块服务 (暂时仍为单体)

阶段三：全面微服务（18个月+）

架构：

所有模块独立部署，支持灵活组合和模块化售卖

📊 总结

架构分层回答了您的关键问题

1. 哪些是总体的？

✅ 平台基础层：用户权限、存储、通知、监控、配置

2. 哪些是通用的技术能力？

✅ 通用能力层：LLM网关、文档处理、RAG引擎、ETL引擎、医学NLP

3. 哪些是各子模块独立的功能？

✅ 业务模块层：AIA、ASL、PKB、DC、SSA、ST、RVW

4. 哪些能力是复用的？

✅ LLM网关（5个模块）
✅ 文档处理（6个模块）
✅ RAG引擎（3个模块）

5. 哪些可以随时独立成系统？

⭐⭐⭐⭐⭐ RVW（审稿系统） - 最适合独立
⭐⭐⭐⭐⭐ ASL（智能文献） - 商业价值高
⭐⭐⭐⭐⭐ DC（数据清洗） - 商业价值高

下一步：基于这个架构分层，重新组织文档结构。

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系统架构分层设计

📋 文档说明

🏗️ 架构分层总览

三层架构

📐 第一层：平台基础层（Platform Layer）

定义

核心特征

包含的模块

1. 用户与权限中心（UAM）

2. 存储服务（Storage Service）

3. 通知服务（Notification Service）

4. 监控与日志（Monitoring & Logging）

5. 系统配置（System Config）

🔧 第二层：通用能力层（Capability Layer）

定义

核心特征

包含的能力

1. LLM大模型网关（LLM Gateway）⭐⭐⭐⭐⭐ 核心

2. 文档处理引擎（Document Processing Engine）⭐⭐⭐⭐⭐ 核心

3. RAG引擎（RAG Engine）⭐⭐⭐⭐ 核心

4. 数据ETL引擎（Data ETL Engine）⭐⭐⭐ 中等

5. 医学NLP引擎（Medical NLP Engine）⭐⭐⭐ 中等

🎨 第三层：业务模块层（Product Layer）

定义

核心特征

模块清单

业务模块详述

1. AIA - AI智能问答模块 ✅ 已完成

2. ASL - AI智能文献模块 ⏳ 规划中

3. PKB - 个人知识库模块 ✅ 已完成

4. DC - 数据清洗整理模块 ⏳ 规划中

5. SSA - 智能统计分析模块 ⏳ 规划中

6. ST - 统计分析工具模块 ⏳ 规划中

7. RVW - 稿件审查系统 ⏳ 规划中（已有核心功能）

🔗 模块间关系

依赖关系图

关键洞察

💾 数据库架构设计

Schema隔离策略

迁移策略

🎯 可复用能力总结

什么是可复用能力？

核心可复用能力清单

立即行动

🚀 架构演进路径

阶段一：模块化单体（当前 - 6个月）

阶段二：首次拆分（6-18个月）

阶段三：全面微服务（18个月+）

📊 总结

架构分层回答了您的关键问题

28 KiB

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