IBM ECM结合第三方AI API 来实现文档分析和 RAG

一、方案架构

架构大致如下：

IBM ECM（如 FileNet 或 IBM Content Manager） 作为企业文档存储系统。
索引层（Elasticsearch / OpenSearch / Weaviate / Qdrant） 作为检索增强（RAG）的知识库。
AI 分析层（Hugging Face / OpenAI / Claude / Gemini / 自研大模型） 进行文档内容理解、提取关键数据并提供问答能力。
接口层（API Gateway） 提供统一访问接口，支持 REST / GraphQL。
UI 层（前端或 Chatbot） 让企业用户可以交互。

二、详细实现步骤

1、提取 IBM ECM 的文档

IBM ECM 提供 API，可以用于检索和下载文档：

IBM FileNet P8 API
IBM Content Manager REST API
IBM CMIS API（兼容 SharePoint / Alfresco）

示例（Python 代码，通过 REST API 获取文件）：

python 复制代码

import requests

ECM_URL = "https://your-ecm-server/api/v1/documents"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer YOUR_ECM_ACCESS_TOKEN"}

def get_documents():
    response = requests.get(ECM_URL, headers=HEADERS)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()  # 返回文档列表
    else:
        print("Error fetching documents:", response.text)
        return []

documents = get_documents()
print(documents)

2、解析文档内容（OCR + NLP 预处理）

对于 PDF、图片、扫描件，你可能需要 OCR 处理：

Tesseract OCR（开源）
Google Cloud Vision / Azure OCR / AWS Textract

示例（用 pytesseract 解析扫描 PDF）：

python 复制代码

from pdf2image import convert_from_path
import pytesseract

def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    images = convert_from_path(pdf_path)
    text = ""
    for image in images:
        text += pytesseract.image_to_string(image)
    return text

text = extract_text_from_pdf("contract.pdf")
print(text)

3、调用 AI 进行分析

使用 OpenAI、Claude、Gemini 或 Hugging Face 进行文档摘要、分类、实体提取等。

示例（调用 OpenAI GPT API 分析文档）：

python 复制代码

import openai

openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

def analyze_document(text):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4-turbo",
        messages=[{"role": "system", "content": "你是一个法律专家，帮助分析合同"},
                  {"role": "user", "content": text}]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

summary = analyze_document(text)
print(summary)

4、存入向量数据库（支持 RAG）

可以使用 OpenSearch / Weaviate / Qdrant / ChromaDB 作为向量数据库，存储文档信息，支持 RAG。

示例（使用 Weaviate 存储文档向量）：

python 复制代码

import weaviate
from sentence_transformers import SentenceTransformer

client = weaviate.Client("http://localhost:8080")
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

def store_document(text, doc_id):
    vector = model.encode(text).tolist()
    client.data_object.create({"content": text}, class_name="Document", vector=vector, uuid=doc_id)

store_document("This is a contract about...", "doc-123")

5、实现企业问答（RAG）

从向量数据库检索相关文档，并结合 AI 进行回答。

示例（使用 OpenAI RAG）：

python 复制代码

def ask_question(question):
    relevant_docs = client.query.get("Document", ["content"]).with_near_text({"concepts": [question]}).do()
    context = "\n".join([doc["content"] for doc in relevant_docs["data"]["Get"]["Document"]])

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4-turbo",
        messages=[{"role": "system", "content": "你是企业法律顾问"},
                  {"role": "user", "content": f"文档内容如下:\n{context}\n\n问题: {question}"}]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

answer = ask_question("合同的违约条款是什么？")
print(answer)

三、可视化 UI

可以做一个 Web 界面，支持：

文件上传（ECM 同步）
智能检索（关键词搜索 + RAG）
问答系统（AI 分析）
可视化数据（图表、分析报告）

如果使用 React + Tailwind，示例前端：

python 复制代码

import { useState } from "react";

export default function Chat() {
  const [question, setQuestion] = useState("");
  const [answer, setAnswer] = useState("");

  async function handleAsk() {
    const res = await fetch("/api/ask", {
      method: "POST",
      body: JSON.stringify({ question }),
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
    });
    const data = await res.json();
    setAnswer(data.answer);
  }

  return (
    <div className="p-6">
      <input
        type="text"
        value={question}
        onChange={(e) => setQuestion(e.target.value)}
        className="border p-2 w-full"
      />
      <button onClick={handleAsk} className="bg-blue-500 text-white p-2 mt-2">问 AI</button>
      <p className="mt-4">{answer}</p>
    </div>
  );
}

四、其他增强功能

1、支持多家 AI

可以用 多个 AI 提供不同角度的分析，例如：

OpenAI（GPT）+ Claude + Hugging Face
让 AI 互相挑战，提供不同解读。

2、实现权限管理

结合 IAM（如 Keycloak / IBM Security Verify） 控制谁可以访问 ECM 数据，并确保 AI 不能泄露敏感信息。

3、支持数据加密

可以在 存储层（如 S3 / MinIO） 进行 AES-256 加密，确保企业数据安全。

4、AI 代理层（AI Gateway）

设计一个 AI 代理层（AI Gateway），负责路由请求到 OpenAI 或本地 Llama，同时保持 API 兼容。例如：

API 设计

统一 API：

python 复制代码

POST /api/analyze
Content-Type: application/json

{
  "query": "请总结这份合同的核心条款。",
  "model": "auto"  # 允许 "openai" 或 "llama"
}

后端路由逻辑

默认使用 OpenAI（如企业不要求本地推理）。
如果企业要求本地推理，则调用 Llama。
根据用户策略动态切换 AI。

示例 Python FastAPI 实现：

python 复制代码

from fastapi import FastAPI, Request
import openai
from llama_cpp import Llama

app = FastAPI()

# 本地 Llama 加载
llm = Llama(model_path="path/to/llama-7b.gguf")

@app.post("/api/analyze")
async def analyze(request: Request):
    data = await request.json()
    query = data["query"]
    model = data.get("model", "auto")

    if model == "openai" or (model == "auto" and not use_local_llama()):
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": query}]
        )
        return {"answer": response["choices"][0]["message"]["content"]}

    else:
        response = llm(f"### 用户问题: {query} \n### AI 回答:")
        return {"answer": response["choices"][0]["text"]}

def use_local_llama():
    # 这里可以根据企业策略决定是否使用本地 Llama
    return True

优势

✅ 企业可以透明切换 AI，不需要修改前端或业务逻辑。

✅ 统一 API 适配不同 AI，让不同企业用户自由选择。

✅ 本地 Llama 部署可选 vLLM 或 TGI，提高推理速度。

5、基于DeepSeek的AI代理层（AI Gateway）设计

优化后的 API 设计

python 复制代码

POST /api/analyze
Content-Type: application/json

{
  "query": "请总结这份合同的核心条款。",
  "model": "auto"  # 可选 "deepseek" 或 "llama"
}

后端实现（基于 FastAPI）

python 复制代码

from fastapi import FastAPI, Request
import requests
from llama_cpp import Llama

app = FastAPI()

# DeepSeek API 配置
DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
DEEPSEEK_API_KEY = "your_deepseek_api_key"

# 本地 Llama 配置
llm = Llama(model_path="path/to/llama-7b.gguf")

@app.post("/api/analyze")
async def analyze(request: Request):
    data = await request.json()
    query = data["query"]
    model = data.get("model", "auto")

    if model == "deepseek" or (model == "auto" and not use_local_llama()):
        response = call_deepseek(query)
        return {"answer": response}

    else:
        response = call_llama(query)
        return {"answer": response}

def call_deepseek(query):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}"}
    payload = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [{"role": "user", "content": query}]
    }
    response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, json=payload, headers=headers)
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

def call_llama(query):
    response = llm(f"### 用户问题: {query} \n### AI 回答:")
    return response["choices"][0]["text"]

def use_local_llama():
    # 这里可以根据企业策略决定是否使用本地 Llama
    return True

方案优势

✅ API 兼容 OpenAI 标准 ，前端和业务层不需要额外修改。

✅ DeepSeek + 本地 Llama 动态切换 ，满足不同企业需求。

✅ 本地 Llama 部署可选 vLLM / TGI，提升推理性能。

五、总结

数据获取：IBM ECM 提取文档
数据处理：OCR 解析 PDF/扫描件
AI 分析：GPT / Claude / Hugging Face 进行摘要、分类
RAG 检索：存入向量数据库，如 Weaviate
企业问答：AI 结合文档进行智能回答
UI 交互：React / Vue 搭建搜索与问答界面

IBM ECM结合 第三方AI API 来实现文档分析和 RAG

一、方案架构

二、详细实现步骤

1、提取 IBM ECM 的文档

2、解析文档内容（OCR + NLP 预处理）

3、调用 AI 进行分析

4、存入向量数据库（支持 RAG）

5、实现企业问答（RAG）

三、可视化 UI

四、其他增强功能

1、支持多家 AI

2、实现权限管理

3、支持数据加密

4、AI 代理层（AI Gateway）

API 设计

后端路由逻辑

优势

5、基于DeepSeek的AI代理层（AI Gateway）设计

优化后的 API 设计

后端实现（基于 FastAPI）

方案优势

五、总结

IBM ECM结合第三方AI API 来实现文档分析和 RAG