《OmniMeetProTrack 全维会议链智能追录系统 软件设计文档》

撰稿人：wjz

一、引言

1.1 目的

本软件设计文档详细描述了 OmniMeetProTrack 全维会议链智能追录系统的架构、组件、模块设计及实现细节，旨在为开发人员、利益相关者和维护人员提供系统的全面设计蓝图。本文档基于需求定义文档，确保系统实现满足企业对高效、智能会议管理的需求，同时支持未来功能扩展和维护。

1.2 范围

OmniMeetProTrack 是一款面向企业线上会议和会议管理的智能化、多模态会议系统，整合视频会议、AI 助手、知识库管理、会议签到、数据分析、知识图谱构建和文生图等功能。系统通过先进技术（如 DeepSeek-R1、CLIP、ASR、LangChain）实现会议全链条的智能化管理，提升会议效率，沉淀知识资产，为企业决策提供支持。

1.3 定义与缩写

• OmniMeetProTrack：全维会议链智能追录系统。
• WebRTC：Web 实时通信技术，用于音视频通话。
• ASR：自动语音识别，用于语音转文字。
• CLIP：视觉识别技术，用于处理图片和 PPT。
• RAG：检索增强生成，用于业务相关问答。
• RDF：资源描述框架，用于知识图谱构建。

二、系统概述

2.1 系统目标

• 提供稳定、流畅的视频会议功能，支持多设备接入。
• 实现智能化的会议管理和 AI 辅助，提升会议效率。
• 构建多模态知识库，沉淀会议数据并支持深度分析。
• 确保系统高性能、高可靠性和安全性，满足企业级需求。
• 支持模块化扩展，适应未来功能和性能需求。

2.2 系统架构

OmniMeetProTrack 采用前后端分离的微服务架构，分为以下核心层：

• 前端层：基于 Vue.js，提供用户界面和交互。
• 后端层：基于 Spring Boot，处理业务逻辑和数据交互。
• 模型层：基于 FastAPI 和 LangChain，调用 AI 模型（DeepSeek-R1 等）。
• 数据层：MongoDB 存储会话和消息，Neo4j 存储知识图谱，Milvus 管理向量数据。
• 外部服务：集成百度地图 API（签到定位）、人脸识别服务等。

2.3 技术栈

• 前端：Vue.js、WebRTC、WebSocket、Marked（Markdown 解析）、ECharts（数据可视化）。
• 后端：Spring Boot、Spring Data JPA、MongoRepository。
• 模型端：FastAPI、LangChain、DeepSeek-R1、Whisper（ASR）、CLIP。
• 数据库：MongoDB（Motor 异步驱动）、Neo4j、Milvus（向量数据库）。
• 其他：RecordRTC（音频录制）、百度地图 API、人脸识别 SDK。

三、系统设计

3.1 模块划分

系统功能模块基于需求分为以下九个子系统：

1. 会议系统管理
2. 视频会议
3. 会议 AI 助手
4. 日常 AI 助手
5. 知识库管理
6. 会议签到
7. 统计信息
8. 智能解析与知识图谱构建
9. 文生图

3.2 模块设计

3.2.1 会议系统管理

• 功能 ：
  • 会议记录增删改查（名称、时间、地点、议程、决议）。
  • 用户账号管理（添加、删除、修改，角色包括创建者、参会者、管理员）。
• 设计 ：
  • 前端：Vue.js 组件实现会议列表和用户管理页面，支持表单编辑和权限选择。
  • 后端：Spring Boot 提供 RESTful API，基于 Spring Security 实现权限控制。
  • 数据存储 ：MongoDB 存储会议记录和用户信息，表结构包括 Meeting 和 User。
• 流程 ：
  1. 用户登录后访问会议管理页面。
  2. 创建/编辑会议，提交数据至后端 API。
  3. 后端验证权限，更新 MongoDB 数据。

3.2.2 视频会议

• 功能 ：
  • 多设备音视频通话。
  • 弹幕聊天。
  • 录屏录音，生成带时间戳记录。
  • 投屏共享。
• 设计 ：
  • 前端 ：
    • 使用 WebRTC（navigator.mediaDevices.getUserMedia）获取音视频流，RTCPeerConnection 管理连接。
    • WebSocket 实现弹幕和信令传输。
    • RecordRTC 实现录屏录音。
    • Vue.js 组件展示参会者列表、控制面板（麦克风、摄像头）。
  • 后端 ：
    • Spring Boot 提供 WebSocket 信令服务，处理 OFFER、ANSWER、ICE CANDIDATE。
    • 存储录制文件至本地文件系统，元数据存入 MongoDB。
  • 流程 ：
    1. 用户通过按钮加入会议，前端建立 WebSocket 连接。
    2. WebRTC 协商音视频流，实时传输。
    3. 弹幕消息通过 WebSocket 广播。
    4. 录制完成后，文件上传至后端存储。

3.2.3 会议 AI 助手

• 功能 ：
  • 实时问答（基于会议内容）。
  • 时间感知（监测与会者状态，调整安排）。
  • 问题感知（识别疑问和争议）。
• Design ：
  • 前端：Vue.js 弹窗展示 AI 助手对话，支持流式输出。
  • 模型端 ：
    • FastAPI 调用 DeepSeek-R1 API，LangChain 构造提示。
    • 使用摄像头和麦克风数据（WebRTC 流）分析与会者状态。
  • 后端：Spring Boot 协调前端请求和模型端响应。
  • 流程 ：
    1. 用户点击 AI 助手按钮，输入问题。
    2. 模型端结合会议上下文生成流式回答。
    3. AI 分析与会者状态，推送提醒（如"某人未发言"）。

3.2.4 日常 AI 助手

• 功能 ：
  • 个性化问答（RAG 增强）。
  • 一键部署会议。
  • 流式回答，上下文感知。
• Design ：
  • 前端：Vue.js 对话界面，Marked 解析 Markdown 输出。
  • 模型端：FastAPI + LangChain，调用 DeepSeek-R1，RAG 从 Milvus 检索知识库。
  • 后端：Spring Boot 管理会话，MongoDB 存储历史消息。
  • 流程 ：
    1. 用户输入问题，前端发送会话 ID 和问题。
    2. 模型端查询历史消息，结合 RAG 生成回答。
    3. 一键部署会议时，AI 分析日程，选择合适时间。

3.2.5 知识库管理

• 功能 ：
  • 上传 docx、pdf、txt 至 Milvus。
  • 统计知识库数据（数量、片段）。
• Design ：
  • 前端：Vue.js 文件上传组件，ECharts 展示统计图表。
  • 后端：Spring Boot 处理文件上传，调用 Milvus API 存储向量。
  • 数据存储：Milvus 存储文档向量，MongoDB 存储元数据。
  • 流程 ：
    1. 用户上传文档，前端校验格式。
    2. 后端提取文本，生成向量存入 Milvus。
    3. 统计数据通过 API 返回前端展示。

3.2.6 会议签到

• 功能 ：
  • 发起签到，百度地图 API 定位。
  • 人脸识别验证身份。
• Design ：
  • 前端：Vue.js 签到页面，集成百度地图 SDK 和摄像头接口。
  • 后端：Spring Boot 调用人脸识别服务，验证用户身份。
  • 流程 ：
    1. 用户点击签到，获取定位信息。
    2. 摄像头捕获人脸，发送至后端比对。
    3. 签到结果存入 MongoDB。

3.2.7 统计信息

• 功能 ：
  • 统计会议时长、时间段、参会人数。
  • 可视化图表展示。
• Design ：
  • 前端：ECharts 绘制柱状图、折线图。
  • 后端：Spring Boot 聚合 MongoDB 数据，提供统计 API。
  • 流程 ：
    1. 用户访问统计页面，前端请求数据。
    2. 后端查询 MongoDB，返回统计结果。
    3. 前端渲染图表。

3.2.8 智能解析与知识图谱构建

• 功能 ：
  • CLIP 处理视觉信息。
  • ASR 转写音频。
  • DeepSeek 解析文本，生成总结。
  • 构建 RDF 三元组，存入 Neo4j。
• Design ：
  • 模型端 ：
    • Whisper 实现实时语音转写。
    • CLIP 提取 PPT 和图片特征。
    • DeepSeek 解析文本，豆包模型提取结构化指标。
  • 后端：Spring Boot 协调数据处理，Neo4j 存储三元组。
  • 流程 ：
    1. 会议音频通过 ASR 转写为文本。
    2. CLIP 处理视觉内容，DeepSeek 解析文本。
    3. 豆包模型生成总结，RDF 三元组存入 Neo4j。

3.2.9 文生图

• 功能 ：
  • 生成会议思维导图或项目架构图。
• Design ：
  • 前端：Vue.js 展示生成的图片。
  • 模型端：FastAPI 调用文生图模型（如 Stable Diffusion）。
  • 流程 ：
    1. 用户输入会议要点，模型生成图片。
    2. 图片通过 API 返回前端展示。

3.3 数据设计

• MongoDB ：
  • Meeting：会议 ID、名称、时间、议程、参会者。
  • User：用户 ID、姓名、角色、权限。
  • Session：会话 ID、创建时间、消息列表。
  • QAMessage：消息 ID、会话 ID、内容、时间戳。
• Neo4j ：
  • 节点：任务、责任人、决策。
  • 关系：RDF 三元组（如 <任务, 负责人, 姓名>）。
• Milvus ：
  • 向量：文档嵌入向量。
  • 元数据：文档 ID、类型、上传时间。

3.4 接口设计

• RESTful API ：
  • /api/meetings：会议增删改查。
  • /api/users：用户管理。
  • /api/sessions：会话管理。
• WebSocket ：
  • /ws/meeting：信令和弹幕传输。
• 模型端 API ：
  • /api/ai/ask：AI 问答。
  • /api/ai/summarize：会议总结。

四、非功能设计

4.1 性能

• 响应时间：功能操作 < 3 秒，视频延迟 < 300 毫秒。
• 吞吐量：支持 10 人以内同时视频会议。
• 优化：使用异步任务队列（Celery）处理音频转写，缓存热点数据。

4.2 可靠性

• 备份：MongoDB 长时间存储 。
• 故障转移：部署多节点，Nginx 负载均衡。
• 日志：使用 SLF4J 记录操作和错误日志。

4.3 安全性

• 加密：HTTPS 传输，AES 加密存储数据。
• 认证：JWT 令牌 + OAuth2 实现多因素认证。
• 审计：记录用户操作，存储至 MongoDB。

4.4 兼容性

• 浏览器：支持 Chrome、Firefox、Edge、Safari。
• 设备：兼容 PC、手机、平板。
• 系统：运行于 Windows Server、Linux。

4.5 可扩展性

• 模块化：各功能模块解耦，独立部署。
• 性能扩展：支持 Kubernetes 集群部署。
• 集成：提供 OpenAPI 规范，方便第三方系统对接。

五、实现细节

5.1 WebRTC 与 WebSocket

• WebRTC 实现音视频通话，优化多设备连接。
• WebSocket 每 10 秒 ping，防止断开。
• 使用 beforeEnter 路由守卫确保连接建立。

5.2 DeepSeek-R1 集成

• 基于 LangChain 实现流式输出，参数：temperature=0.2，max_tokens=2048。
• MongoDB 存储历史消息，支持上下文感知。

5.3 ASR 与 CLIP

• Whisper 实时转写音频，生成带时间戳文本。
• CLIP 提取视觉特征，辅助知识图谱构建。

六、挑战与解决方案

• JDK 冲突：统一 JDK 版本，调整依赖。
• 接口兼容性：制定统一 API 规范，添加适配层。
• 数据库冲突：设计统一 schema，迁移数据。
• 多设备入会：优化防火墙，增强 WebSocket 稳定性。