ai赋能人民调解系统产品系统

1.立项原因：针对传统司法流程效率低、重复性工作多的问题，通过AI技术实现智能化辅助，提升工作效率，减少人为错误，优化便民服务质量。

2.行业场景：适用于司法调解、法律咨询等场景，提供标准化流程和专业建议，确保工作规范性，提升案件处理效率，增强司法服务的智能化水平。

具体功能模块：项目包含两大核心功能模块：流程化调解（提供标准化四步调解流程，涵盖纠纷事件梳理分析、民商事案由分析、调解方案起草及人民调解协议书起草）和自定义调解（支持AI对话式交互，用户可自由提问获取专业建议，并集成快速提示、文档参考与知识库功能）。
项目主要描述：系统通过AI技术实现智能化司法调解辅助，核心功能包括流程化调解（标准化四步流程确保规范性）和自定义调解（AI对话式灵活分析），显著提升案件处理效率，优化调解流程规范性与专业性，为司法工作人员提供高效、精准的调解支持，切实提升便民服务质量。

一、后端架构设计与开发
技术栈：基于 Python + Django 框架构建后端系统，采用 RESTful API 设计规范，实现多模块功能解耦。
核心职责：
负责 全栈后端架构设计，包括业务逻辑层、数据访问层及接口服务层的开发。
搭建核心功能模块（如流程化调解四步引擎、自定义调解对话接口、文档模板管理等）。
优化系统性能，通过缓存策略（Redis）和数据库索引调优，确保高并发场景下的稳定性。
二、数据库架构设计与实现
技术选型：采用 MySQL 8.0 作为主数据库，结合 ORM 框架（Django ORM）实现数据持久化。
关键工作：
设计规范化数据库表结构（如案件信息表、调解记录表、知识库文档表等），保障数据一致性与扩展性。
实现复杂查询优化（如案由分类多表关联查询、调解协议书模板动态渲染）。
通过事务机制和锁策略，确保高并发场景下的数据完整性。
三、AI 模块开发与集成
技术选型：基于 通义千问 235B 大模型，结合 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 技术构建智能调解辅助系统。
核心职责：
提示词工程设计：针对司法调解场景定制多轮对话提示模板（如纠纷梳理、案由分析、调解方案生成等），提升大模型输出的专业性与合规性。
RAG 实现：构建法律知识库检索系统，通过向量数据库（如 FAISS 或 Milvus）实现法律条文、案例库的高效匹配，增强 AI 建议的准确性。
模型调优：通过指令微调（Instruction Tuning）和反馈迭代，优化大模型对司法调解场景的理解能力（如争议焦点识别、调解策略推荐）。