电力科技项目AI管理助手建设方案

随着公司科技项目数量的持续增长，管理部门需高效维护和利用大量过程文件（如可研、任务书、合同、技术报告、工作报告、验收文件及各类科技成果）。

传统人工管理方式难以满足深度理解、智能检索、数据统计和智能报告生成等现代化管理需求。为此，拟建设"科技项目AI管理助手"系统，充分利用AI与大模型能力，提升科技管理智能化水平。

1. RAG管理助手

目标：基于历史过程文件，打造RAG（检索增强生成）管理助手，帮助管理者深度理解科技项目内容。

功能：

• 支持上传、检索、管理各类项目过程文件
• 智能问答，引用原文片段，支持多轮对话
• 智能推荐相关项目、文件、知识点
• 支持标签筛选、对话导出、权限控制等

2. 非结构化数据结构化输出

目标：自动提取PDF、Word等文件中的表格和关键信息，实现数据结构化，便于公司层面宏观统计与决策。

功能：

• 支持批量上传、拖拽上传过程文件
• 自动识别并结构化输出表格数据
• 字段映射、批量导出Excel
• 统计分析（如年度分布、经费分布）、历史任务管理

3. 智能报告生成

目标：利用大模型对超长文本的理解能力，自动生成科技项目后评价报告、专利价值评估报告等。

功能：

• 支持多文件上传，自动聚合项目全流程内容
• 智能生成报告大纲，支持章节拖拽、编辑
• 报告预览、导出PDF/Word、领导批注、协作编辑
• 审批流、历史报告对比、模板管理

1. 前端设计

• 导航与布局：侧边栏多模块切换，顶部全局搜索，响应式设计适配PC/移动端
• 主要模块：
  • 首页仪表盘（项目、成果、预警、审批等总览）
  • RAG管理助手
  • 数据结构化
  • 智能报告生成
  • 知识图谱
  • 成果转化管理
  • 系统设置/管理后台
• 交互体验：动画、拖拽、批量操作、弹窗、流程引导、国际化切换

2. 后端架构

• RAG引擎：基于向量数据库和大模型，实现文档检索、问答、原文引用
• 结构化抽取：集成OCR、表格识别、NLP等技术，自动提取PDF/Word表格
• 报告生成：调用大模型API，支持长文本聚合、摘要、报告撰写
• 权限与安全：支持角色、字段、操作级权限控制，敏感数据脱敏
• API管理：对接前端各模块，支持多语言文档、接口测试、调用日志

3. 数据与安全

• 数据存储：项目文件、结构化数据、报告、日志等统一管理
• 安全合规：权限分级、日志审计、敏感信息脱敏、API密钥管理