某单位智能公文处理系统-智能公文

1. 系统概述与目标
智能公文处理系统旨在解决传统公文处理中人工录入繁琐、格式不统一、要素提取困难等痛点。系统面向政府机关、企事业单位的办公场景，利用人工智能技术，实现公文从非结构化文本到结构化数据的自动转化，以及标准化公文的自动生成与排版，大幅提升公文流转与归档的效率。

2. 核心功能模块
系统主要包含三大核心功能模块，覆盖公文处理的全生命周期：

公文要素抽取：针对已有的公文原文，系统能够智能识别并提取关键的结构化要素。如图所示，输入一段包含“份号、密级、紧急程度、发文机关”等内容的公文文本，系统可自动解析出包括文档编号（doc_id）、密级（security_level）、紧急程度（urgency）、发文机关（issuer）、发文字号（doc_number）、签发人（signer）、标题（title）、主送机关（main_receiver）以及正文（body）等字段，并以 JSON 格式输出，便于后续的数据入库与检索。

公文标题抽取（层级结构解析）：针对公文正文，系统支持多级标题的层级结构提取。例如，输入包含“一、总体要求”、“（一）指导思想”等内容的文本，系统能精准识别出标题的层级（Level 1、Level 2）、序号（Num）、文本内容（Text）以及在原文中的位置（Position），输出结构化的 JSON 数组，帮助用户快速理清公文脉络。

智能排版与生成：系统提供表单化的公文内容编辑界面。用户只需填写份号、密级、紧急程度、发文机关标志、发文字号、签发人、标题、主送机关、正文等基础信息，系统即可在右侧实时预览并生成符合国家标准的公文格式文档。预览区清晰展示了版头、主体、附件说明、发文机关署名及成文日期等规范要素。

3. 业务价值
该系统将公文处理从“人工阅读+手动录入”转变为“智能识别+自动生成”，不仅降低了人工成本，还显著提升了公文数据的准确性与标准化程度，为后续的公文知识库构建和智能检索奠定了数据基础。

1. 整体架构
系统采用前后端分离架构，后端基于 Golang 语言开发，使用 Gin 框架构建 RESTful API 接口，负责处理业务逻辑、文件解析与模型调用；前端采用现代 Web 框架构建交互界面，实现表单编辑与实时预览。数据存储层使用 SQLite 存储结构化数据与配置信息，文件资源存储于磁盘。

2. 核心技术实现

要素抽取与标题层级解析：系统采用 大语言模型（LLM） 结合 Prompt Engineering 的方式实现。对于公文要素抽取，设计专门的提示词模板，引导模型从原文中识别出密级、发文字号、标题等关键字段，并返回标准 JSON 格式。对于标题层级抽取，通过指令让模型识别“一、”、“（一）”等序号特征，输出包含层级、序号、文本和位置的 JSON 数组。后端使用 Gin 接收前端提交的文本，调用大模型 API，解析返回结果并校验字段完整性。

智能排版与文档生成：系统后端接收前端表单提交的结构化数据，利用 Go 模板引擎 或 文档生成库（如 docx 库）动态生成符合《党政机关公文格式》标准的文档。前端右侧的文档预览通过渲染 HTML/CSS 模拟公文版式，实现所见即所得。后端负责将数据填充至预设的公文模板中，生成可下载的 Word 或 PDF 文件。

数据交互与存储：前端通过 HTTP POST 请求将公文原文或表单数据发送至 Gin 路由。后端使用 SQLite 存储用户信息、公文模板及历史记录。对于上传的公文文件，系统在磁盘上自动创建文件夹进行管理，并通过数据库记录文件路径与元数据。

3. 技术亮点

高精度抽取：利用大模型强大的语义理解能力，解决传统正则表达式难以应对的复杂公文格式问题。

实时预览：前端通过响应式布局与数据绑定，实现表单输入与文档预览的实时同步，提升用户体验。

可扩展性：后端 Gin 框架轻量高效，便于后续集成 OCR 识别、语音转写等更多 AI 能力，构建完整的智能办公生态。