### 1. 立项原因
旨在解决传统研判报告撰写过程中存在的以下问题：
- 效率低下 ：人工撰写研判报告耗时耗力，尤其是需要分析大量信息时
- 标准化不足 ：不同人员撰写的报告质量和格式参差不齐
- 专业性挑战 ：需要专业知识和分析能力，对撰写人员要求较高
- 响应速度慢 ：无法快速应对突发事件的研判需求
### 2. 行业场景与业务背景
- 适用场景 ：
- 企业市场分析与风险评估
- 政府部门舆情监测与应对
- 金融机构风险预警
- 媒体行业事件分析
- 业务背景 ：
在信息爆炸的时代，各类组织需要及时、准确地对事件进行分析研判，为决策提供依据。传统的人工分析方式已无法满足快速响应和深度分析的需求，AI技术的应用成为提升研判效率和质量的重要手段。
### 1. 项目模块
- 信息录入模块 ：
- 必填信息：主体、相关事件/话题、研判侧重点
- 可选信息：传播数据、发布人、平台、时间等扩展信息
- AI生成模块 ：
- 集成通义千问API
- 自动生成专业研判报告
- 支持多种报告类型（研判分析、应对建议、趋势预测）
- 导出模块 ：
- Word文档导出功能
- 报告格式化处理
### 2. 主要功能描述
- 报告生成 ：
- 用户填写相关信息后，系统调用AI模型自动生成包含事件概述、研判分析、发展趋势预测、建议措施、结论等内容的专业报告
- 支持根据不同需求生成不同类型的分析内容
- 文档导出 ：
- 生成的报告可以导出为Word格式，方便用户进行后续编辑和分享
- 导出文档保持专业的格式和结构
- 响应式界面 ：
- 适配PC端、平板和移动设备
- 提供现代化、直观的用户操作体验
- 健康检查 ：
- 提供API健康状态检查接口，确保服务正常运行
### 1. 技术栈与架构
后端技术栈 ：
- Python 3.8+
- Flask 2.3.3（Web框架）
- 通义千问API（AI模型服务）
- python-dotenv（环境变量管理）
- python-docx（Word文档生成）
前端技术栈 ：
- Jinja2（模板引擎）
- Bootstrap 5（UI框架）
- JavaScript（前端交互）
- HTML5/CSS3（页面结构和样式）
架构设计 ：
- 核心组件 ：
- QwenService类：负责与通义千问API通信，构建专业提示词，处理API请求和响应
- ReportService类：管理报告生成流程，处理报告存储，生成Word文档导出
- Flask Web应用：提供RESTful API接口，处理Web页面路由，表单数据验证和处理
- API接口 ：
- POST /api/reports/generate：生成研判报告
- GET /health：健康检查
- GET /：报告生成页面（支持POST表单提交）
### 2. 实现难点与亮点
难点 ：
- AI模型集成 ：如何有效对接通义千问API，确保稳定的服务调用
- 提示词优化 ：构建专业、精准的提示词，以获取高质量的AI生成内容
- 报告标准化 ：设计合理的报告结构，确保生成内容的一致性和专业性
亮点 ：
- 全栈Python架构 ：单一技术栈简化开发和部署流程，降低技术复杂度
- AI能力融合 ：深度集成通义千问大模型，显著提升报告质量和分析深度
- 响应式设计 ：基于Bootstrap 5的现代化界面，支持多设备访问
- 模块化
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