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基于DeepSeek的法律援助咨询系统 —— 技术框架方案与功能描述 一、技术框架方案 本系统采用B/S三层架构，以Django MTV模式为核心，融合大语言模型和RAG技术构建。 技术栈：Python 3.12 + Django 4.2 + SQLite + ChromaDB + DeepSeek V3.2。 前端使用HTML5/CSS3/原生JavaScript，无第三方框架依赖。 分层架构： - 表现层：10个HTML模板，覆盖登录注册、法规列表详情、智能咨询、文书起草等页面 - 视图层：12条URL路由，基于Django函数视图，支持POST/JSON异步API - 服务层：ark_client.py封装DeepSeek API调用（支持多轮对话、流式解析、自动降级）； chroma_rag.py实现自定义哈希嵌入（256维向量），支撑法规语义检索 - 模型层：LawDocument（法规）、ChatConversation/ChatMessage（多轮对话）、 DraftTask（文书生成任务） - 持久层：SQLite存储业务数据，ChromaDB存储法规向量索引 核心原理： （1）RAG检索增强：用户提问 → 哈希嵌入 → ChromaDB余弦相似度检索Top-K条文 → 注入系统提示词 → DeepSeek生成回答，若向量库不可用则自动回退关键词检索 （2）提示词工程：分层构建系统提示词（角色设定+关注法规+历史对话+检索条文+风险警告） （3）异步任务：文书生成通过daemon线程异步执行，前端轮询任务状态，支持导出Word 二、功能描述 1. 用户认证与权限管理 注册/登录/退出，区分普通用户与管理员（is_staff）权限 2. 法规管理模块 - 导入：自定义命令一键导入.docx法规文件（zipfile+XML解析），自动统计条文数 - 列表：关键词搜索，按标题/时间/条文数排序 - 详情：按条文分块展示+目录导航，关联推荐，一键跳转咨询 3. 智能法律咨询（核心） - 多轮对话：多会话管理，聊天气泡界面，左侧会话列表+右侧聊天区 - 智能问答：DeepSeek+RAG回答法律问题，支持指定关注法规，多轮上下文记忆 - 快捷提问：预设高频问题按钮 - 风险提示：自动检测高风险关键词，追加免责声明 4. 法律文书生成 - 支持5类文书：民事起诉状、劳动仲裁申请书、律师函、答辩状、调解协议书 - 表单填写案件信息，异步调用大模型生成，任务列表管理，导出.docx格式 5. 管理员功能：用户管理（创建/重置密码/权限切换）、咨询记录查询 三、系统特点 - RAG增强准确性，双检索策略保障可用性 - 自定义哈希嵌入，无需外部模型，本地即可运行 - SQLite+ChromaDB嵌入式数据库，零外部依赖 - API自动降级容错，SSE多格式兼容 - 法规库/文书类型/数据库/大模型均可灵活扩展替换 项目支持定制化修改

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