# 综合智慧信贷 AI 架构方案

> 应用逻辑、系统技术、AI 专项、集成、部署与数据六个视图的架构总结，含交互式架构图集。

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LLMS 索引： [llms.txt](/llms.txt)

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依据《综合智慧信贷 AI 架构方案》整理。方案覆盖 AI 能力从业务场景到基础设施的完整链路，按 **应用逻辑 → 系统技术 → AI 能力专项 → 数据 → 集成 → 部署 → 非功能设计** 七个部分组织，本页按六个架构视图归纳其核心内容，各章节嵌入对应的交互式架构图。

## 一、业务架构 {#business}

自上而下四层：**场景层 → 智能应用层 → 能力支撑层 → 评价管理（闭环）**，核心原则是"辅助不替代、增强不决策"，所有 AI 输出均需人工确认。

- **场景层**（用户入口，五个智能助手场景）：智能审查助手、审查报告 AI 智能生成、智能化批复助手、放款审核助手、智能知识库。
- **智能应用层**（五个 AI 智能应用，内部可协同、复用输出）：小审·历史案例检索、小查·全面风险分析、审查意见生成、小核·放款审核、小问·智能知识问答。
- **能力支撑层**（四大能力）：案例库、制度拆解与检查、财务分析、知识库。
- **评价管理**：评价查询、效果评价分析、评价提醒配置与未评价提醒、评价设置，形成"使用 → 评价 → 分析 → 优化"闭环。

场景与应用的映射关系：智能审查助手先类案检索、后风险分析；审查报告 AI 生成可复用小审、小查输出；智能化批复助手聚焦制度合规冲突生成批复建议；放款审核助手校验批复条件与材料完整性；智能知识库即问即答并返回引用来源。

> [!NOTE]
> 图内支持缩放、语义视图、关系追踪与 PNG/SVG 导出。

<iframe src="/ai/arch/02-ai-biz-architecture.html" title="综合智慧信贷 AI 业务架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:700px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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## 二、应用架构 {#application}

服务层内部划分为上下两个子区域：

- **核心业务与智能服务**：信审业务服务（信贷审批核心业务逻辑）、知识库服务（知识存储与检索，支撑智能问答）、智能助手服务（面向用户的 AI 交互入口）、智能体运行服务（承载智能体运行时环境，支撑多智能体协同与执行）。
- **支撑与基础服务**：任务规划服务（异步任务管理与调度）、文档解析服务（信贷文档解析与结构化）、组织权限管理服务、认证授权服务、模型网关服务（统一模型调用与路由）、智能体追踪评价服务（智能体行为追踪与效果评价）。

调用关系：上半部分服务可调用下半部分支撑服务，并可通过智能体运行服务调度多个智能体协同完成任务；所有服务经 Nacos 注册与发现，实现动态调用。数据读写走 OceanBase/Redis，异步通信走 RabbitMQ，检索走 Elasticsearch，文件存储走 MinIO，观测数据统一存入 ClickHouse（详见下方调用链路）。

<iframe src="/ai/arch/03-ai-application-architecture.html" title="综合智慧信贷 AI 应用架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:620px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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## 三、技术架构 {#technology}

自上而下四层：**接入层 → 服务层 → 平台支撑层 → 基础设施与模型服务层**，核心原则为四层解耦、服务化拆分、统一接入管控、平台化支撑、算力与业务分离。

- **接入层**：反向代理 Nginx（负载均衡、静态资源、请求转发）+ API 网关（统一鉴权、限流、熔断、路由）。
- **服务层**：内部按"核心业务与智能服务 / 支撑与基础服务"上下分区。

  核心业务与智能服务：

  | 服务 | 职责 |
  |---|---|
  | 信审业务服务 | 信贷审批核心业务逻辑，承载各应用的业务规则与配置管理 |
  | 知识库服务 | 知识存储与检索，支撑智能问答与内容溯源 |
  | 智能助手服务 | 面向用户的 AI 交互入口（Chat 交互） |
  | 智能体运行服务 | 承载智能体运行时环境，支撑多智能体协同与执行 |

  支撑与基础服务：

  | 服务 | 职责 |
  |---|---|
  | 任务规划服务 | 智能体任务编排、异步任务管理与调度 |
  | 文档解析服务 | 信贷文档解析与结构化（MinerU 双引擎） |
  | 模型网关服务 | Higress 统一模型调用、限流、路由与协议适配 |
  | 智能体追踪评价服务 | 智能体行为追踪与效果评价 |
  | 认证授权服务 | 用户认证与授权（对接门户 SSO 与主数据同步） |
  | 组织权限管理服务 | 组织架构与权限管理 |
- **平台支撑层**：

  | 中间件 | 职责 |
  |---|---|
  | OceanBase | 关系存储（主从/集群、双活 RPO≈0），独立部署 |
  | Redis | 缓存与分布式协调（任务队列、分布式锁、解析缓存），独立部署 |
  | RabbitMQ | 异步消息与削峰填谷（镜像队列） |
  | Elasticsearch | 全文检索与 2560 维向量相似度计算（向量库），独立部署 |
  | ClickHouse | MPP 数据库，观测数据存储，独立部署 |
  | MinIO | 对象存储与溯源审计（多副本/纠删码） |
  | Nacos | 服务注册发现与配置管理（多实例） |

  > 中间件（OceanBase、Redis、Elasticsearch、ClickHouse 等）均为智能信审系统**独立部署**，不与其他系统共用。
- **基础设施与模型服务层**：物理机/虚拟机提供部署环境，算力服务器（GPU，5 台，海光 M890P / 鲲鹏 910C 二选一）支撑模型推理与训练；模型网关 Higress 部署于行方现有服务器。

**调用链路**：

1. **请求入口**：外部请求 → Nginx → API 网关（限流/熔断/鉴权）→ 路由至服务层对应服务；
2. **服务协同**：核心服务调用支撑服务（任务规划、文档解析、模型网关等），并经智能体运行服务调度多智能体协同完成任务；
3. **模型调用**：模型调用统一经模型网关（Higress）转发至算力服务器，业务服务不直连算力；
4. **数据与中间件**：OceanBase/Redis 读写、RabbitMQ 异步通信、Elasticsearch 检索、MinIO 文件存储、ClickHouse 观测落库；
5. **观测**：OpenTelemetry 全链路采集 Trace/Metrics/Logs 统一存入 ClickHouse（MPP 架构），轻量自研查询与告警；
6. **服务治理与部署**：所有服务经 Nacos 注册发现，全部组件部署于物理机/虚拟机之上。

**AI 能力专项技术架构**采用三个层次：

1. **开发与执行层**：LangGraph（高码流程编排，图/状态机建模、条件分支、循环、并行、人机协同）+ DeepAgents（高级 Harness，任务规划、工具调用、多智能体协同、记忆管理与上下文压缩）；
2. **模型接入网关层**：Higress 统一大模型服务入口，多模型调度、负载均衡、故障转移、限流配额与密钥安全；
3. **质量保障层**：OpenTelemetry 标准技术栈（全链路 Trace/Metrics/Logs 采集与轻量自研查询）+ DeepEval（覆盖 LLM、Prompt、RAG、Agent 的评测与 CI/CD 质量门禁）。

关键能力方案：**知识库**采用父/子/孙三级切片、多路混合召回（向量 + BM25 + 结构 + 表格）、Query Rewrite、Rerank 精排与 PCR 上下文完整召回，输出带文档名/页码/章节的引用溯源；**文档解析**采用 MinerU + 本地解析器双引擎、大 PDF 拆分并发、跨页表合并、表格分类与表头识别、单元格像素级溯源与财报结构化。

<iframe src="/ai/arch/04-ai-tech-architecture.html" title="综合智慧信贷 AI 技术架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:700px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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### 知识库技术架构 {#kb-tech}

知识库由**入库**与**检索**两条链路构成：

- **入库链路**：原始文档经 MinerU 双引擎解析归一化为扁平 items，按"父/子/孙"三级切片组织——父/子切片存对象存储、孙切片入向量库；表格按行拆分保留表头，政策类文档按"章节—条款"语义切片；孙切片向量化后索引落库至 Elasticsearch，原文与切片快照持久化至 MinIO。
- **检索链路**：检索请求经查询理解（意图识别、查询扩展、错别字纠正）后进入多路混合召回——向量检索（Elasticsearch）与 BM25 全文检索并行，融合结构召回（摘要树）、表格专项检索与图片摘要匹配；候选经 Rerank 模型精排，融合向量分、BM25 分与精排分输出归一化置信度，PCR（Parent-Child Retrieval）保证上下文完整；结果返回文档名、页码、章节及匹配高亮，支持快速定位原文。
- **可配置检索**：top_k、阈值等参数按知识库粒度配置，支持多 Embedding/Rerank 模型切换。

<iframe src="/ai/arch/08-ai-kb-architecture.html" title="知识库技术架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:620px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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### 财务分析报告技术架构 {#fin-tech}

财务分析报告以财报解析结构化为主线：

- **双引擎解析**：MinerU 外部服务处理复杂 PDF/图片，本地解析器（openpyxl/python-docx/PyMuPDF 等）处理结构化文件，统一输出扁平 items 元素列表；非 PDF 文件经 LibreOffice 转 PDF，大 PDF 拆分并发解析后拼接。
- **结构化处理**：items 后处理（排序、合并、注入 ID）与标题分级后，基于版面信息构建跨页链自动合并续页表格；表格分类与表头识别采用"规则粗判 + LLM 精分 + 页面聚类纠偏"，LLM 结构化输出表头行信息。
- **单元格溯源**：调用外部 OCR 线框检测获取单元格物理坐标，支持旋转图片逆变换，实现像素级定位。
- **财报结构化与分析**：元数据提取、三大报表识别、标准科目匹配后持久化至 MinIO，支撑指标计算、风险分析与财务分析报告生成。

<iframe src="/ai/arch/09-ai-fin-architecture.html" title="财务分析报告技术架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:540px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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### 制度解析与场景规则集技术架构 {#policy-tech}

依据《政策文件解析需求规格说明书（0908）》，制度解析以"**标准对象库 + 同义词库**"为双重语义基石，形成"解析—匹配—校验—反馈"闭环：

- **解析类型（四类）**：制度条目分为**规则、说明、材料审核、流程审核**四类——规则类拆解为规则表达式与审核要点，分别供规则引擎确定性校验与大语言模型语义推理使用；说明/材料审核/流程审核类不做表达式与审核要点拆解。
- **双重语义基石**：标准对象库（实体、属性、参考值，映射业务系统数据字典）+ 三层同义词库（标准词库、别称同义词、上下位同义词），条目解析时按语义相似度与对象库对齐，未命中返回原因供管理员迭代对象库。
- **版本与一致性管理**：支持生成新版本、历史版本回溯、**制度补充与修订**（修订类型分制度补充/制度更新，关联对象库与标准词库后触发重新解析）；**一致性检查**对比版本间规则表达式差异，冲突条目逐条确认后触发规则集更新。
- **场景规则集**：按**适用产品 × 审核阶段**联合唯一配置场景，从制度按阶段筛选规则条款加入规则集，版本化管理并通过一致性检查后推送生效——为小查制度合规检查与小核制度风险分析提供按场景裁剪的规则依据。

<iframe src="/ai/arch/10-ai-policy-architecture.html" title="政策解析与场景规则集技术架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:560px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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## 四、集成架构 {#integration}

智能信审系统作为独立系统接入门户，与信贷管理系统各业务中心（授信作业中心、授信执行中心、客户中心）、调查报告系统（智能尽调系统）、企业知识平台、外部数据管理平台（EDS）、影像平台交互，共 **12 个交互场景**（场景 1–5 业务发起与审查、场景 6–9 出账与放款、场景 10–12 评价与门户），统一抽象为**六种交互模式**：

| 交互模式 | 说明 |
|---|---|
| 前端缓存写入 | 信贷业务页面将业务上下文（业务流水号、合同号、客户号、批复编号）写入 sessionStorage，悬浮按钮读取驱动功能显示与可用性（微前端内存级，不走 ESB） |
| 后端接口调用（ESB） | 双向：本系统经 ESB 查询业务信息、财务要素、企查查、五级分类等；外围系统亦经 ESB 调用本系统的发起与查询接口 |
| 影像平台 | 业务资料、调查报告、审查意见、批复与提醒文件经影像平台流转，按需拉取 |
| 页面相互跳转 | URL 链接传参双向跳转与页面嵌入（审查意见查看/编辑按 mode 参数区分、贷款信息查询页嵌入） |
| 门户主数据同步 | 机构、用户、角色及机构-用户/用户-角色两类关系：ESB 实时通知 + 企业知识平台表级同步（菜单不同步） |
| ETL 同步与实时查询 | 行业财务均值、政策法规经企业知识平台 ETL 同步（T+1）；五级分类数据经接口实时查询 |

**1. 后端部署与通信**：智能信审系统与信贷系统后端独立部署、运行态隔离；系统间经 ESB 标准化通信（协议转换、消息路由、流量控制），信贷系统通过 ESB 传递业务上下文并发起任务调用。

**2. 数据库（共库 · 双用户）**：共库部署避免数据冗余与跨库同步，独立数据库用户遵循最小权限——智能信审用户仅被授予对信贷系统数据的只读查询权限；结构化数据由数据库查询工具按业务上下文经受控白名单 SQL 只读获取。

**3. 前端集成与悬浮按钮**：依托信贷门户微前端基座，以菜单直达、页面集成、悬浮入口（npm 包 + 微前端，查/审/核/问）三种形态对外赋能；门户统一身份认证、业务上下文透传与免登录。悬浮按钮按管理员功能配置、用户逐功能显示偏好、当前末级功能、页面业务上下文与任务状态动态展示，唯一轮询器按"有任务 10s / 无任务 60s"拉取任务汇总；任务完成后经事件总线广播完成事件，订阅该事件的信贷业务功能完成页面回显或数据刷新，形成"AI 结果回流业务"闭环。

**4. 触发方式与触发节点**：

| 触发场景 | 触发节点/时机 | 发起调用 |
|---|---|---|
| 小查 + 审查意见生成 | 授信申请提交成功 | 授信作业中心调用"小查与审查意见生成统一发起接口"（财务/制度分析统一执行一次复用） |
| 出账审核 | 出账申请提交（paymentManage） | 授信执行中心调用"放款智能审核接口"（审核场景编码=出账审核） |
| 放款审核 | 放款申请提交（loanReleaseApply） | 授信执行中心调用"放款智能审核接口"（审核场景编码=放款审核） |
| 业务资料入库 | 终审后按结论 | 授信作业中心调用"审查意见/批复入库通知接口"（通过：审查意见/批复；拒绝：仅审查意见；再议：不通知不入库） |
| 定时任务 | 系统计划执行 | 未评价提醒文件批量生成上传影像平台等 |

**5. 场景与关键接口映射**：

| 场景 | 交互方式 | 关键接口（本系统 ↔ 外部） |
|---|---|---|
| 1 业务发起与调查报告获取 | ESB + 影像平台 + ETL | 统一发起接口；调查报告文件索引查询、财务要素查询（客户中心）、企查查查询（EDS）、行业均值/政策法规同步（企业知识平台） |
| 2 查看全面风险分析 | 前端缓存 | 无接口（缓存字段：业务流水号/合同号/客户号/批复编号） |
| 3 出具审查意见 | 页面跳转 + ESB | 审查意见查看/编辑（mode 参数）、生成状态查询、客户关系查询（客户中心） |
| 4 类案对比 | 前端缓存 + ESB + 页面嵌入 | 业务基本信息查询、五级分类数据查询（企业知识平台）、贷款信息页嵌入 |
| 5 终审与资料入库 | ESB + 影像平台 | 审查意见/批复入库通知、文件拉取（影像平台） |
| 6/8 出账·放款资料上传 | 页面跳转 + ESB + 影像平台 | 影像目录同步、目录差异确认/版本激活、上传任务初始化/提交/状态查询、业务材料预审、目录影像映射回传、影像文件存储 |
| 7/9 出账·放款审核 | ESB | 放款智能审核接口、放款/出账要素查询、合同信息查询、企查查查询（个贷核对经营范围）、状态/结果查询 |
| 10 未评价提醒 | 影像平台文件 | 提醒文件生成（本系统 → 影像）、提醒文件获取（门户轮询） |
| 11 门户主数据同步 | ESB + 表级同步 | 主数据变更通知（门户 → 本系统）、五大项表级同步（企业知识平台） |
| 12 知识库门户接入 | 门户菜单集成 | 无接口（门户菜单配置，本系统提供前端页面） |

**6. 数据获取通道**：结构化数据经数据库查询工具从信贷库只读获取；非结构化数据经影像系统/文件传输平台接口获取文件流；外部系统数据经 ESB 实时接口交互；行业均值与政策法规经企业知识平台 ETL 同步后本地引用。

**7. 结果输出边界与安全**：审阅结果由智能信审前端承载展示，结果经事件通知与接口查询方式供给信贷侧，不写入信贷业务表；授信作业中心在页面跳转前完成权限校验，本系统在查看与下载时二次校验授权上下文，未授权访问、拼接 URL 与越权下载被拒绝并记录审计日志；业务打回后退回材料按不可删除标记控制；出账审核与放款审核任务相互独立、不得互相覆盖。

<iframe src="/ai/arch/05-ai-integration-architecture.html" title="综合智慧信贷 AI 集成架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:660px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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## 五、部署架构 {#deployment}

私有化部署，智能信审系统与信贷系统后端独立部署实现运行态隔离；数据库共库部署、双用户权限隔离；应用服务双活站点多副本，全部服务经 Nacos 注册发现，支持灰度发布与流量治理。

- **业务服务域（双节点）**：智能审查后端、知识库、问答助手、智能体运行。
- **基础服务域（双节点）**：文档解析、异步任务、智能体评测、UAA 认证授权、OCA 权限管理；模型网关 Higress 部署于行方现有服务器，统一转发模型调用。
- **数据存储服务器**：OceanBase 主从/集群 + 双活数据同步（RPO≈0）、Redis 主从+哨兵、RabbitMQ 镜像队列、Elasticsearch 检索与向量库、MinIO 多副本/纠删码、Nacos 多实例、ClickHouse（MPP 观测数据）；中间件均独立部署、不与其他系统共用。
- **算力服务器（5 台）**：大模型推理独立部署、算力与业务分离；硬件二选一——阿里云 APC PPU1.5（海光 7490×2 · 8×M890P · 1152GB HBM）或华为鲲鹏 910C（Kunpeng 920×4 · 8×910C · 1024GB）；单点 GPU 故障由模型网关故障转移 + 多卡集群冗余承接。

<iframe src="/ai/arch/06-ai-deployment-architecture.html" title="综合智慧信贷 AI 部署架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:690px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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## 六、数据架构 {#data}

系统定位为面向信贷智能审查的 **AI 数据中台**，不承担业务主数据管理职责——贷款申请、客户、担保、额度等以「业务上下文」metadata 由上游传入，仅用于过滤检索与租户/业务隔离。

数据按主题域划分为七个领域：D0 业务上下文域（横切）、D1 文档文件域（入口/载体）、D2 财务报告域、D3 政策制度域（含内部与外部政策、政策条目、规则表达式、**场景规则集**、检查任务、风险明细）、D4 知识内容域（含历史案例库）、D5 对象术语域（含标准词库与三层同义词库）、D6 配置模型域；D1 为共同入口，D2/D3 为业务结果，D4/D5 为能力底座，D0/D6 横切全链路。

数据流转由四条主线构成：

1. **财报分析链路**：财报 PDF → 解析 → 财报元数据与三大表 → 标准科目对齐 → 结构化输出；
2. **政策检查链路**：内部政策与外部政策信息（自政策平台同步）→ 解析成条目 → 制度规则检查 → 风险结论；
3. **知识召回链路**：原始文档 → 解析 → 父/子/孙三级切片 → 向量化索引 → 检索命中与问答；
4. **支撑链路**：对象术语域与配置模型域贯穿三条业务链路，提供标准化与调度能力。

存储落位：OceanBase 存放元数据、状态、配置、政策/检查与问答历史；Elasticsearch 存放孙切片文本与 2560 维向量；MinIO 存放原文、解析产物、父/子切片与快照；Redis 承担任务队列、分布式锁与解析缓存；ClickHouse（MPP）存放观测数据。Elasticsearch、Redis、ClickHouse 等均独立部署。关键设计决策：领域优于模块、业务上下文外置、溯源贯穿（元素/页码/文件标识）、异步与幂等（任务队列 + 幂等键防重）。

<iframe src="/ai/arch/07-ai-data-architecture.html" title="综合智慧信贷 AI 数据架构图" loading="lazy" style="width:100%;height:700px;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:8px;"></iframe>

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## 七、关键非功能设计 {#nfr}

> [!TIP]
> 本章节为九节扩展结构：已实现内容从原四节迁入对应小节，标注**【待定版】**与**【待测算】**的条目为待评审确定的数字与策略，逐块补充后删除标记。

### 7.1 性能与容量 {#nfr-performance}

**性能保障措施**（已定）：

- 长耗时任务（文档解析、财报提取、制度检查、报告生成）一律入队异步执行，前端以轮询（有任务 10s / 无任务 60s）感知状态，避免同步阻塞；
- 缓存分层：Redis 承担任务队列、分布式锁、解析缓存、上传记录，检索命中与热点向量结果可缓存；
- 检索加速：向量检索（ES）+ BM25 并行召回 + Rerank 精排，父/子/孙三级切片控制单条向量维度与检索规模，top_k 与阈值按知识库粒度可配；
- 网关限流与熔断：API 网关对请求限流/熔断；模型网关（Higress）对模型调用限流、配额、负载均衡与故障转移；
- 解析并发：大 PDF 拆分并发解析后拼接，MinerU 与本地解析器双引擎按类型分流。

**容量测算模型**【待测算】：

| 测算项 | 口径 | 结果 |
|---|---|---|
| 日均长任务量 | 日均授信申请笔数 × 2（小查+报告生成）+ 放款/出账审核笔数 | 【待测算】 |
| 单任务时长基线 | 制度检查 / 报告生成各取实测 P50、P95（PoC 后回填） | 【待测算】 |
| GPU 并发槽位 | 5 台算力 × 可并行推理的任务数（按模型显存与 KV cache 占用折算） | 【待测算】 |
| 任务队列深度上限 | 高峰并发任务排队等待 SLA（建议 ≤ 30 分钟）反推 | 【待定版】 |
| 算力水位告警线 | GPU 利用率 / 队列长度触发扩容评估的阈值 | 【待定版】 |

### 7.2 可用性与容灾 {#nfr-availability}

**高可用措施**（已定）：应用服务多副本部署经 Nacos 注册发现与故障剔除；算力与业务分离，GPU 故障由模型网关故障转移 + 多卡集群冗余承接；中间件高可用——OceanBase 主从/集群 + 双活数据同步（RPO≈0）、Redis 主从+哨兵、ES 集群多副本、RabbitMQ 镜像队列、MinIO 多副本/纠删码；Nginx/API 网关/Nacos/模型网关多实例消除单点。

**可用性指标**【待定版】：

| 指标 | 目标值 | 备注 |
|---|---|---|
| 整体可用性 | 【待定版，建议 99.9%】 | 按渠道类/辅助类系统定级 |
| 应用层 RTO | 【待定版】 | |
| 数据库 RTO / RPO | 【待定版】/ ≈0 | OceanBase 双活同步 |
| 算力层 RTO | 【待定版】 | 模型网关故障转移 + 卡级冗余 |
| 长任务恢复策略 | 【待定版：断点续跑 / 从头重跑】 | LangGraph checkpointer 支持断点恢复，建议启用 |
| 部署拓扑 | 【待定版：同城双活 / 单站点双节点】 | 现方案图与"双活"表述需统一后定版 |

**备份与数据留存**：

- OceanBase 定期备份与恢复演练【周期待定版】；MinIO 对象版本化保留历史版本；
- **知识库可重建性**：向量索引与切片可从 MinIO 原始文件全量重建——原始文件在则 RAG 底座可恢复，此为知识库最重要的容灾特性；
- 数据留存周期【待定版】：任务日志 / 对话记录 / 评价记录 / 审计日志分别明确留存时长。

### 7.3 降级矩阵 {#nfr-degradation}

按依赖逐项明确"不可用时系统行为"，将需求中的分散降级描述（ESB 失败分区降级、预审失败保留已完成结果、影像拉取失败可重试）统一为矩阵：

| 依赖不可用 | 降级行为 | 用户感知 | 阻塞范围 |
|---|---|---|---|
| ESB（业务信息/财务要素/客户关系查询） | 对应数据区降级展示，其余部分正常 | 报告对应问题区空态+错误提示 | 不阻塞 |
| 影像平台 | 文件拉取任务挂起，提供重试入口 | "调查报告获取失败"，溯源面板该来源不可预览 | 不阻塞已受理任务 |
| 模型推理（GPU） | 预审失败保留已完成规则结果；AI 功能整体退化为人工处理 | "暂时无法获取分析进度，请稍后重试" | AI 功能不可用，不阻塞核心审查作业 |
| Elasticsearch | 知识问答/类案检索降级，任务类功能不受影响 | 问答提示服务暂不可用 | 不阻塞 |
| ClickHouse（观测） | 仅影响观测数据采集与查询，业务全量正常 | 无感 | 无 |
| OceanBase | 主从切换，切换期间任务暂缓 | 短暂不可用 | 阻塞（RTO 内） |
| 门户/SSO | 系统整体不可访问（随门户） | 登录失败 | 全量 |

### 7.4 数据安全与脱敏 {#nfr-security}

**已定措施**：复用信贷门户 SSO；全链路审计留痕（登录、数据访问、AI 调用、模型调用、结果输出、评价记录）；模型网关密钥集中托管加密存储；模型输入统一管控防提示注入与越权数据外发；私有化算力不出内网。

**待补充项**：

- **数据分级与进 prompt/向量库的边界**【待定版】：明确哪些客户字段可进入 prompt 上下文、哪些进入向量库，形成数据分级清单；
- **双向敏感信息过滤**：输入侧（用户提问中的敏感数据）与输出侧（模型生成内容进前端前）内容安全过滤策略【过滤规则与词库待定版】；
- **向量数据删除机制**：客户行使删除权或业务作废（再议）时，切片与向量的级联删除规则【待定版】；
- 界面脱敏承接：上传人员"张**"式脱敏显示（需求已有）由前端统一组件承接。

### 7.5 AI 质量与模型风险管理 {#nfr-ai-quality}

- **质量指标目标**【待定版】：

| 指标 | 目标值 | 测量口径 |
|---|---|---|
| 制度检查误报率 | 【待定版】 | 用户"忽略"占比 + 抽样复核 |
| 制度检查漏报率 | 【待定版】 | 评测集抽样 + 后续贷后暴露回溯 |
| 审查报告采纳率 | 【待定版】 | 人工修改幅度 / 直接采纳占比 |
| 小问答案引用准确率 | 【待定版】 | 抽样评分 + 用户评价 |

- **幻觉控制**：答案强制携带溯源（文档名/页码/高亮，已具备）；无依据拒答策略【待定版】；数值类输出必须引用计算层结构化结果，禁止模型自行计算财务指标；
- **模型变更管控**：模型与 Prompt 版本变更需通过 DeepEval 评测门禁后灰度发布；线上 badcase 定期回流评测集，评测集随版本累积；
- **双环质量保障**：线上用户评价（评价闭环）+ 离线评测集（DeepEval）互为验证，周期性对齐。

### 7.6 审计与合规 {#nfr-audit}

- 审计日志防篡改与保存期限【待定版，等保要求 ≥ 6 个月，行内口径从其规定】；
- **人工确认留痕**：谁在何时对 AI 结论执行了确认/修改/忽略（含忽略原因），作为责任界定依据——与"历史执行日志保留用于审计"的需求对齐；
- 生成内容合规：输出内容审核策略与拦截记录留存【待定版】；
- 模型调用记录（Higress 请求日志）含 prompt 摘要、token 数、耗时、模型版本，留存期限【待定版】。

### 7.7 成本与配额管理 {#nfr-cost}

- 启用 Higress 配额与成本追踪：按应用（小查/小核/小问/报告生成）设置 token 预算与超限行为（限流/告警）【阈值待定版】；
- 关注多层 Agent 的 token 放大效应（主+子 Agent 可达普通调用的数倍），子 Agent 数量与单任务轮次上限【待定版】；
- 月度成本核算口径：按应用、按机构维度的 token 成本报表【口径待定版】。

### 7.8 可观测性 SLO {#nfr-observability}

- Trace 采样策略：正常请求采样 10%~20%，错误与慢调用（阈值【待定版】）全量保留；
- LLM 专项监控：模型调用延迟 P95、tokens/s、成功率、每任务 token 消耗，经 OTel GenAI/OpenInference 语义约定采集；
- 告警分级与响应时限【待定版】：P0（服务不可用）/ P1（队列积压超阈值）/ P2（指标劣化）对应的响应 SLA；
- 看板：任务运行看板（队列深度、成功率、时长分布）+ 模型服务看板（GPU 水位、推理延迟）+ 质量看板（误报率趋势、评价分布）。

### 7.9 发布与配置运维 {#nfr-release}

- **灰度发布**：按机构/角色灰度（承接需求"试用"机制——按用户/角色/机构灰度开放、收集反馈后正式上线）；
- **Prompt 资产管理**：承接需求的三级提示词配置（模板/节点/全局）、占位符校验、发起时快照机制；Prompt 版本库支持回放与回滚；
- **配置回滚**：目录版本回滚（需求已有）、审核规则配置即时生效与停用、场景规则集版本化推送（一致性检查通过后生效）统一纳入配置管理策略；
- 发布流程：应用发布与知识库/规则集更新解耦，互不影响线上任务。

## 八、方案小结 {#summary}

方案以"场景层 → 智能应用层 → 能力支撑层 → 评价闭环"承接业务，以四层技术栈与 LangGraph/DeepAgents/Higress/OTel/DeepEval 的 AI 专项栈支撑实现，以主题域化数据架构与"ESB + 微前端 + 共库只读"的集成模式约束边界，最终形成**可观测、可评测、可迭代**的信贷智能审查 AI 能力体系；部署上算力与业务分离、关键组件多实例，非功能设计按九节展开（性能与容量、可用性与容灾、降级矩阵、数据安全与脱敏、AI 质量与模型风险、审计与合规、成本与配额、可观测性 SLO、发布与配置运维），其中【待定版】/【待测算】条目随评审逐块定版。

> [!WARNING]
> 评审备注（依据 2026-09-08 版方案）：
> ① "智能应用层"表格仍为"小查·历史案例检索 / 小审·全面风险分析"，与架构图、映射表及需求术语（查=风险分析、审=案例检索）对调——本文档与图集按正确口径绘制；
> ② 集成架构正文"触发方式"仅列人工与定时两种，与集成架构图中"业务场景触发（信贷流程驱动）"不一致，建议正文补齐；
> ③ "结果不回传信贷系统"与悬浮按钮"AI 结果回流业务"事件闭环两种表述并存，需统一口径；
> ④ 已定版：观测库选用 ClickHouse（MPP 架构）、向量库选用 Elasticsearch、缓存选用 Redis，均独立部署不与其他系统共用（原文中观测库行描述与 Redis 行重复的笔误仍需修正）；
> ⑤ 数据架构总览段落末尾"评测数据。"为悬空残句，建议补全或删除；
> ⑦ 911 版需求与对外交互方案新增：小查与审查意见生成"统一发起接口"（财务/制度分析统一执行一次复用）、小核扩展为智能审核（新增出账/贸易合同审核，非放款场景可经悬浮按钮发起）、放款/出账审核增加制度风险分析双结果与合并风险等级、知识库门户菜单提前接入（对话框 + 资料管理）、未评价提醒改经影像平台文件推送、新增企业知识平台与外部数据管理平台（EDS）协同——方案应用逻辑章节建议同步更新；
> ⑧ 政策文件解析需求（0908 版）新增：三层同义词库（标准词/别称/上下位）、解析类型扩展为四类（说明/规则/材料审核/流程审核）、制度补充与修订、一致性检查、审核场景配置与场景规则集（适用产品×审核阶段，版本化推送）——方案能力支撑层与 D3 政策制度域建议同步；本文档与图集已按 0908 口径补充；
> ⑥ 新版已修复项：AI 专项总结已统一为 Higress（原 LiteLLM 残留已消除）、向量检索已定版 Elasticsearch、部署总览已补 RabbitMQ/ES/观测库落位。

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反链：

- [综合智慧信贷](/docs/ai/comprehensive-credit/)
