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# 智析反诈 — 受害人被骗金额归集智能体
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面向电信诈骗案件受害人资金梳理的多APP账单智能归集与被骗金额核验系统。
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## 功能概览
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- **案件管理** — 创建、查看、管理诈骗案件
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- **截图上传** — 批量上传微信/支付宝/银行/数字钱包等多APP账单截图
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- **OCR识别** — 云端多模态自动识别页面类型、提取交易字段，支持人工修正
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- **交易归并** — 自动去重（订单号/金额+时间窗口）、识别本人账户中转
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- **资金分析** — 生成资金流转关系图、交易时间轴、收款方聚合
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- **认定复核** — 高/中/低置信分层，人工复核确认，自动生成认定理由
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- **笔录辅助** — 基于分析结果自动生成笔录问询建议
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- **报告导出** — Excel汇总表 / PDF报告 / Word文书，含证据索引和审计快照
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## 技术栈
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| 层级 | 技术 |
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| 前端 | React 18 + TypeScript + Ant Design + ECharts + TanStack Query + Zustand |
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| 后端 | Python + FastAPI + SQLAlchemy 2.x (async) + Pydantic v2 |
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| 数据库 | PostgreSQL 16 |
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| 队列 | Celery + Redis 7 |
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| AI能力 | 云OCR / 多模态大模型API（可配置） |
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| 报告 | openpyxl + python-docx |
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## 项目结构
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fund-tracer/
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├── frontend/ # React 前端
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│ ├── src/
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│ │ ├── pages/ # 7 个核心页面
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│ │ ├── services/ # API 服务层
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│ │ ├── store/ # Zustand 状态管理
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│ │ ├── mock/ # Mock 数据（后端不可用时自动降级）
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│ │ └── types/ # TypeScript 类型定义
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│ └── package.json
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├── backend/ # FastAPI 后端
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│ ├── app/
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│ │ ├── api/v1/ # REST API 路由
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│ │ ├── models/ # SQLAlchemy ORM 模型
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│ │ ├── schemas/ # Pydantic 请求/响应模型
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│ │ ├── services/ # 业务逻辑层
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│ │ ├── rules/ # 规则引擎（去重/中转/认定）
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│ │ ├── workers/ # Celery 异步任务
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│ │ └── repositories/ # 数据访问层
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│ ├── alembic/ # 数据库迁移
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│ ├── scripts/ # 种子数据等脚本
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│ └── tests/ # pytest 测试
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├── infra/
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│ ├── docker/ # docker-compose (PG + Redis)
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│ ├── env/ # 环境变量模板
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│ └── scripts/ # 一键启动脚本
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└── docs/ # 文档
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## 快速开始
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### 前提条件
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- Node.js >= 18
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- Python >= 3.11
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- Docker & Docker Compose
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### 一键启动
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```bash
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bash infra/scripts/start-dev.sh
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```
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### 手动启动
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```bash
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# 1. 启动基础设施（PostgreSQL + Redis）
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cd infra/docker
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docker compose up -d
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cd ../..
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# 2. 安装后端依赖
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cd backend
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python -m venv .venv # 创建虚拟环境（推荐）
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source .venv/bin/activate # macOS/Linux
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# .venv\Scripts\activate # Windows
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pip install -r requirements.txt # 安装依赖
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# 3. 配置环境变量
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cp ../infra/env/.env.example .env # 复制模板，按需编辑
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# 4. 初始化数据库
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alembic revision --autogenerate -m "init"
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alembic upgrade head
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# 5. 插入演示数据
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python -m scripts.seed
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# 6. 启动后端服务
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uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
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# 7. 安装并启动前端（新开终端）
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cd frontend
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npm install
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npm run dev
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```
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### 访问
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- 前端: http://localhost:5173
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- 后端 API: http://localhost:8000
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- API 文档: http://localhost:8000/docs
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## 纯前端演示模式
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即使没有后端服务，前端也能正常运行。系统会自动检测后端可用性，不可用时降级为内置 mock 数据驱动。
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```bash
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cd frontend && npm run dev
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```
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## 配置 AI 能力
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系统使用两组独立的 OpenAI 兼容接口，在 `backend/.env` 中配置：
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```bash
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# OCR — 截图识别与字段抽取（需要多模态/视觉能力）
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OCR_API_KEY=your_key
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OCR_API_URL=https://api.example.com/v1/chat/completions
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OCR_MODEL=gpt-4o
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# LLM — 认定理由生成、问询建议等推理任务
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LLM_API_KEY=your_key
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LLM_API_URL=https://api.example.com/v1/chat/completions
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LLM_MODEL=gpt-4o-mini
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```
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- OCR 和 LLM 可以指向不同的供应商/模型（如 OCR 用视觉模型，LLM 用轻量文本模型）
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- 如果只配置 LLM 而未配置 OCR，OCR 会自动降级使用 LLM 的配置
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- 两者均未配置时自动使用 mock 数据，不影响演示
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## 测试
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```bash
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cd backend
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pytest tests/ -v
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```
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## API 端点一览
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| 端点 | 方法 | 功能 |
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| `/api/v1/cases` | GET/POST | 案件列表/创建 |
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| `/api/v1/cases/{id}` | GET/PATCH | 案件详情/更新 |
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| `/api/v1/cases/{id}/images` | GET/POST | 截图列表/上传 |
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| `/api/v1/images/{id}` | GET | 截图详情+OCR结果 |
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| `/api/v1/cases/{id}/analyze` | POST | 触发分析 |
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| `/api/v1/cases/{id}/transactions` | GET | 交易列表 |
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| `/api/v1/cases/{id}/flows` | GET | 资金流图 |
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| `/api/v1/cases/{id}/assessments` | GET | 认定列表 |
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| `/api/v1/assessments/{id}/review` | POST | 提交复核 |
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| `/api/v1/cases/{id}/inquiry-suggestions` | GET | 问询建议 |
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| `/api/v1/cases/{id}/reports` | GET/POST | 报告列表/生成 |
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| `/api/v1/reports/{id}/download` | GET | 下载报告 |
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