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我要开发同款
PerlieAngel2026年08月13日
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技术信息

语言技术
PythonpostgresDockerVueTypeScript
系统类型
Web
行业分类
人工智能企业服务

作品详情

行业场景

本项目立足于第三方检测实验室的数字化转型需求。针对传统实验室业务流程繁琐、纸质记录难追溯、专业知识查询效率低等痛点,旨在打造一套集业务管理与AI赋能于一体的综合管理平台。通过数字化手段规范从客户委托、现场采样到报告生成的全流程,利用大模型技术辅助实验人员快速检索标准与法规,提升实验室运营效率与合规性水平。

功能介绍

1、认证与权限:基于 JWT + RBAC 的动态权限模型,支持用户/角色/菜单授权及 47 个按钮级权限控制;
2、业务管理:合同全生命周期管理(草稿→评审→签约→执行→归档)、审批流自定义引擎(可视化编辑器、会签/或签/条件分支)、PM/客服管理、现场作业管理(资料审核、任务分配、设备领用、作业记录);
3、报告管理:自动生成、审核、签章、发放、归档、预借、修改、作废全流程覆盖;
4、AI 智能助手:智能问答(会话管理、流式对话)、知识库管理(文档上传/索引/统计)、问答记录审计、多模型参数配置;
5、系统运维:全链路联调测试、服务监控、实时日志、定时任务管理。

项目实现

1、核心职责与业务落地
负责系统顶层设计与核心代码实现,将复杂的线下检验检测流程转化为标准化数字模型。业务开发涵盖认证授权、合同管理、审批流引擎及AI智能助手四大板块,独立完成基于RBAC模型的细粒度权限控制,实现从客户委托、现场采样、任务分配到报告生成的全流程闭环,确保数据流转的合规性与可追溯性。
2、技术栈选型与架构体系
后端基于 Python FastAPI + SQLModel + PostgreSQL,利用异步IO构建高并发API,结合 Celery 处理异步任务;前端采用 Vue 3 + TypeScript + Element Plus,配合 Pinia 状态管理;AI模块集成大语言模型与向量数据库,实现RAG检索增强生成。整体架构注重模块化与扩展性,支持未来快速接入新设备与新场景。
3、实现亮点与技术难点攻克
1)动态审批流引擎:针对合同评审、报告三级审核等复杂流程,设计可视化配置引擎,支持会签、或签、条件分支,通过递归算法解析流程树,解决了硬编码导致的流程变更难题。
2)AI智能助手全栈落地:基于 RAG 技术构建知识库问答系统,通过文档切片、向量化存储与语义检索,结合 SSE 流式传输,实现低延迟智能问答,辅助实验人员快速检索检测标准与法规。
3) 细粒度权限控制:设计"用户-角色-菜单-按钮"四级权限模型,通过自定义指令与路由守卫,实现前端组件级显隐控制与后端接口级数据隔离,确保敏感检测数据安全。
4、行业专业术语与合规性实践
在实现过程中,深度融入了检验检测行业的专业规范。例如,在样品管理模块中,引入了"盲样管理"机制,确保检测过程的公正性;在报告管理中,严格遵循 CNAS/CMA 准则,实现了电子签章与报告防伪校验功能;在现场作业环节,集成了地理位置打卡与电子原始记录单,满足了实验室认可准则中对"人、机、料、法、环"全要素追溯的要求。

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