立项原因
刑侦、经侦及反洗钱等业务中，资金流水数据量大、字段多、查询口径复杂，办案人员往往依赖 SQL 或固定报表，难以用自然语言快速完成统计、下钻与主体关联分析，查询效率与研判时效成为明显瓶颈。
旨在解决的产品问题
本项目旨在解决「非技术人员难以高效查数、问法与 SQL 口径不一致、主体（账号/证件/嫌疑人）消歧困难、查询安全与超时不可控」等问题，提供基于自然语言的流水统计查询能力，让问句直达可信 SQL 与可解释结果。
行业场景
适用于公安刑侦资金研判、经侦案件溯源、反洗钱可疑交易分析，以及企业内控、审计等对银行/支付流水进行聚合统计、对手方分析、时间趋势与明细下钻的场景。
业务背景
业务侧通常沉淀百万级资金流水，需按客户、证件、账号、交易对方等维度做往来金额、收支净额、笔数等指标统计，并支持「嫌疑人+证件」联合过滤、多候选主体点选确认等刑侦口径；传统 BI 或手工 SQL 难以兼顾灵活问法、业务词典统一与安全只读约束，因此需要 NLQ（Text-to-SQL）的专用查询产品。
智能流水查证小助手面向资金流水查证场景，支持用日常中文描述查询需求，自动完成统计汇总、明细列表与专项分析，并给出可读的结果摘要，帮助办案与研判人员少依赖手工报表、更快锁定关键流水与交易关系。
自然语言查询、我的模板、主体识别与确认、查询结果展示、明细下钻、聚合统计、许可管理、查询日志
我负责需求理解、架构设计、AI编程实现；
技术栈
层次 技术
后端 Python 3.10+、FastAPI、SQLAlchemy、PyMySQL
数据 MySQL 5.7（Docker）、百万级流水表
前端 Vue 3 + Vite + TypeScript（client-app 业务端、client 调试台）
智能能力 OpenAI 兼容 API（Ollama / vLLM）， SQL 生成分角色配置
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