IBM ECM结合 第三方AI API 来实现文档分析和 RAG

自由鬼2025-03-24 15:32

一、方案架构

架构大致如下：

  1. IBM ECM（如 FileNet 或 IBM Content Manager） 作为企业文档存储系统。
  2. 索引层（Elasticsearch / OpenSearch / Weaviate / Qdrant） 作为检索增强（RAG）的知识库。
  3. 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。
  4. 接口层（API Gateway） 提供统一访问接口，支持 REST / GraphQL。
  5. 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

  1. 默认使用 OpenAI（如企业不要求本地推理）。
  2. 如果企业要求本地推理，则调用 Llama。
  3. 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
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