项目地址：[zy123/zbparse - zbparse - 智标领航代码仓库](http://47.98.59.178:3000/zy123/zbparse) git clone地址：http://47.98.59.178:3000/zy123/zbparse.git 选择develop分支，develop-xx 后面的xx越近越新。 正式环境：121.41.119.164:5000 测试环境：47.98.58.178:5000 大解析：指从招标文件解析入口进去，upload.py 小解析：从投标文件生成入口进去，little_zbparse 和get_deviation，两个接口后端一起调 ## 项目结构： ![1](C:\Users\Administrator\Desktop\md_files\1.png) .env存放一些密钥（大模型、textin等），它是gitignore忽略了，因此在服务器上git pull项目的时候，这个文件不会更新（因为密钥比较重要），需要手动维护服务器相应位置的.env。 #### **如何更新服务器上的版本：** 1. 进入项目文件夹 ![1](C:\Users\Administrator\Desktop\md_files\0.png) **注意：**需要确认.env是否存在在服务器，默认是隐藏的 输入cat .env 如果不存在，在项目文件夹下sudo vim .env 将密钥粘贴进去！！！ 2. git pull 3. sudo docker-compose up --build -d 更新并重启 ​ 或者 sudo docker-compose build 先构建镜像 ​ sudo docker-compose up -d 等空间时再重启 4. sudo docker-compose logs flask_app --since 1h 查看最近1h的日志（如果重启后报错也能查看，推荐重启后都运行一下这个） requirements.txt一般无需变动，除非代码中使用了新的库，也要手动在该文件中添加包名及对应的版本 #### **如何本地启动本项目：** 1. requirements.txt里的环境要配好 conda create -n zbparse python=3.8 conda activate zbparse pip install -r requirements.txt 2. .env环境配好 （一般不需要在电脑环境变量中额外配置了，但是要在Pycharm中安装插件，使得项目能将env中的环境变量配置到系统环境变量中！！！） 3. 点击下拉框，Edit configurations ![1](C:\Users\Administrator\Desktop\md_files\11.png) ​ 设置run_serve.py为启动脚本![1](C:\Users\Administrator\Desktop\md_files\10.png) ​ 注意这里的working directory要设置到最外层文件夹，而不是flask_app！！！ 4. postman打post请求测试： http://127.0.0.1:5000/upload body: { "file_url":"xxxx", "zb_type":2 } file_url如何获取：[OSS管理控制台](https://oss.console.aliyun.com/bucket/oss-cn-wuhan-lr/bid-assistance/object?path=test%2F) bid-assistance/test 里面找个文件的url，推荐'094定稿-湖北工业大学xxx' 注意这里的url地址有时效性，要经常重新获取新的url #### 清理服务器上的文件夹 1. 编写shell文件，sudo vim clean_dir.sh 命名为clean_dir.sh ``` #!/bin/bash # 需要清理的 output 目录路径 ROOT_DIR="/home/Z/zbparse_output_dev" # 检查目标目录是否存在 if [ ! -d "$ROOT_DIR" ]; then echo "目录 $ROOT_DIR 不存在！" exit 1 fi echo "开始清理 $ROOT_DIR 下超过 7 天的目录..." echo "以下目录将被删除：" # -mindepth 2 表示从第二层目录开始查找，防止删除 output 下的直接子目录（如 output1、output2） # -depth 采用深度优先遍历，确保先处理子目录再处理父目录 find "$ROOT_DIR" -mindepth 2 -depth -type d -mtime +7 -print -exec rm -rf {} \; echo "清理完成。" ``` 2. 添加权限。 ``` sudo chmod +x ./clean_dir.sh ``` 3. 执行 ``` sudo ./clean_dir.sh ``` 4. 每天零点清理 ``` sudo crontab -e 在里面添加： 10 0 * * * /home/Z/clean_dir.sh ``` ## flask_app结构介绍 ### 项目中做限制的地方 #### **账号、服务器分流** 服务器分流：目前linux服务器和windows服务器主要是硬件上的分流（文件切分需要消耗CPU资源），大模型基底还是调用阿里，共用的tpm qpm。 账号分流：qianwen_plus下的 ``` api_keys = cycle([ os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY_BACKUP1"), # os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY_BACKUP2") ]) api_keys_lock = threading.Lock() def get_next_api_key(): with api_keys_lock: return next(api_keys) api_key = get_next_api_key() ``` 只需轮流使用不同的api_key即可。目前没有启用。 #### **大模型的限制** general/llm下的doubao.py 和通义千问long_plus.py **目前是linux和windows各部署一套，因此项目中的qps是对半的，即calls=?** 1. 这是qianwen-long的限制（针对阿里qpm为1200，每秒就是20，又linux和windows服务器对半，就是10；TPM无上限） ``` @sleep_and_retry @limits(calls=10, period=1) # 每秒最多调用10次 def rate_limiter(): pass # 这个函数本身不执行任何操作，只用于限流 ``` 2. 这是qianwen-plus的限制（针对tpm为1000万，每个请求2万tokens，那么linux和windows总的qps为8时，8x60x2=960<1000。单个为4） **经过2.11号测试，calls=4时最高TPM为800，因此把目前稳定版把calls设为5** **2.12,用turbo作为超限后的承载，目前把calls设为7** ``` @sleep_and_retry @limits(calls=7, period=1) # 每秒最多调用7次 def qianwen_plus(user_query, need_extra=False): logger = logging.getLogger('model_log') # 通过日志名字获取记录器 ``` 3. qianwen_turbo的限制（TPM为500万，由于它是plus后的手段，稳妥一点，qps设为6，两个服务器分流即calls=3） ``` @sleep_and_retry @limits(calls=3, period=1) # 500万tpm，每秒最多调用6次，两个服务器分流就是3次 （plus超限后的保底手段，稳妥一点） ``` **重点！！**后续阿里扩容之后成倍修改这块**calls=?** 如果不用linux和windows负载均衡，这里的calls也要乘2！！ #### **接口的限制** 1. start_up.py的def create_app()函数，限制了对每个接口同时100次请求。这里事实上不再限制了（因为100已经足够大了），默认限制做到大模型限制这块。 ``` app.connection_limiters['upload'] = ConnectionLimiter(max_connections=100) app.connection_limiters['get_deviation'] = ConnectionLimiter(max_connections=100) app.connection_limiters['default'] = ConnectionLimiter(max_connections=100) app.connection_limiters['judge_zbfile'] = ConnectionLimiter(max_connections=100) ``` 2. ConnectionLimiter.py以及每个接口上的装饰器，如 ``` @require_connection_limit(timeout=1800) def zbparse(): ``` 这里限制了每个接口内部执行的时间，暂时设置到了30分钟！（不包括排队时间）超时就是解析失败 #### **后端的限制：** 目前后端发起招标请求，如果发送超过100（max_connections=100）个请求，我这边会排队后面的请求，这时后端的计时器会将这些请求也视作正在解析中，事实上它们还在排队等待中，这样会导致在极端情况下，新进的解析文件速度大于解析的速度，排队越来越长，后面的文件会因为等待时间过长而直接失败，而不是'解析失败'。 ​ ### general 是公共函数存放的文件夹，llm下是各类大模型，读取文件下是docx pdf文件的读取以及文档清理clean_pdf，去页眉页脚页码 ![1](md_files/2.png) general下的llm下的清除file_id.py 需要**每周运行至少一次**，防止file_id数量超出（我这边对每次请求结束都有file_id记录并清理，向应该还没加） llm下的model_continue_query是'模型继续回答'脚本，应对超长文本模型一次无法输出完的情况，继续提问，拼接成完整的内容。 general下的file2markdown是textin 文件--》markdown general下的format_change是pdf-》docx 或doc/docx->pdf general下的merge_pdfs.py是拼接文件的：1.拼接招标公告+投标人须知 2.拼接评标细则章节+资格审查章节 **general中比较重要的！！！** **后处理：** general下的**post_processing**,解析后的后处理部分，包括extract_info、 资格审查、技术偏离 商务偏离 所需提交的证明材料，都在这块生成。 post_processing中的**inner_post_processing**专门提取*extracted_info* post_processing中的**process_functions_in_parallel**提取 资格审查、技术偏离、 商务偏离、 所需提交的证明材料 ![1](md_files/14.png) 大解析upload用了post_processing完整版， little_zbparse.py、小解析main.py用了inner_post_processing get_deviation.py、偏离表数据解析main.py用了process_functions_in_parallel **截取pdf：** *截取pdf_main.py*是顶级函数， 二级是*截取pdf货物标版*.py和*截取pdf工程标版.py* （非general下） 三级是*截取pdf通用函数.py* 如何判断截取位置是否正确？根据output文件夹中的切分情况（打开各个文件查看是否切分准确，目前的逻辑主要是按大章切分，即'招标公告'章节） **如果切分不准确，如何定位正则表达式？** 首先判断当前是工程标解析还是货物标解析，即zb_type=1还是2 如果是2，那么是货物标解析，那么就是*截取pdf_main.py*调用*截取pdf货物标版*.py，如下图，selection=1代表截取'招标公告'，那么如果招标公告没有切准，就在这块修改。这里可以发现get_notice是通用函数，即*截取pdf通用函数.py*中的get_notice函数，那么继续往内部跳转。 若开头没截准，就改begin_pattern，末尾没截准，就改end_pattern ![1](md_files/18.png) ![1](md_files/19.png) 另外：在*截取pdf货物标版*.py中，还有extract_pages_twice函数，即第一次没有切分到之后，会运行该函数，这边又有一套begin_pattern和end_pattern，即二次提取 **如何测试？** ![1](md_files/20.png) 输入pdf_path，和你要切分的序号，selection=1代表切公告，依次类推，可以看切出来的效果如何。 **无效标和废标公共代码** 获取无效标与废标项的主要执行代码。对docx文件进行预处理=》正则=》temp.txt=》大模型筛选 如果提的不全，可能是正则没涵盖到位，也可能是大模型提示词漏选了。 这里：如果段落中既被正则匹配，又被follow_up_keywords中的任意一个匹配，那么不会添加到temp中（即不会被大模型筛选），它会**直接添加**到最后的返回中! ![1](md_files/12.png) **投标人须知正文条款提取成json文件** 将截取到的ztbfile_tobidders_notice_part2.pdf ，即须知正文，转为clause1.json 文件，便于后续提取**开评定标流程**、**投标文件要求**、**重新招标、不再招标和终止招标** 这块的主要逻辑就是匹配形如'一、总则'这样的大章节 然后匹配形如'1.1' '1.1.1'这样的序号，由于是按行读取pdf，一个序号后面的内容可能有好几行，因此遇到下一个序号（如'2.1')开头，之前的内容都视为上一个序号的。 ### old_version 都是废弃文件代码，未在正式、测试环境中使用的，不用管 ![1](md_files/3.png) ### routes 是接口以及主要实现部分，一一对应 ![1](md_files/4.png) get_deviation对应偏离表数据解析main，获得偏离表数据 judge_zbfile对应判断是否是招标文件 little_zbparse对应小解析main，负责解析extract_info test_zbparse是测试接口，无对应 upload对应工程标解析和货物标解析，即大解析 **混淆澄清**：小解析可以指代一个过程，即从'投标文件生成'这个入口进去的解析，后端会同时调用little_zbparse和get_deviation。这个过程称为'小解析'。 但是little_zbparse也叫小解析，命名如此因为最初只需返回这些数据(extract_info)，后续才陆续返回商务、技术偏离... utils是接口这块的公共功能函数。其中validate_and_setup_logger函数对不同的接口请求对应到不同的output文件夹，如upload->output1。后续增加接口也可直接在这里写映射关系。 ![1](md_files/5.png) 重点关注大解析：**upload.py**和**货物标解析main.py** ### static 存放解析的输出和提示词 其中output用gitignore了，git push不会推送这块内容。 各个文件夹(output1 output2..)对应不同的接口请求 ![1](md_files/6.png) ### test_case&testdir test_case是测试用例，是对一些函数的测试。好久没更新了 testdir是平时写代码的测试的地方 它们都不影响正式和测试环境的解析 ![1](md_files/7.png) ### 工程标&货物标 是两个解析流程中不一样的地方（一样的都写在**general**中了） ![1](md_files/8.png) 主要是货物标额外解析了采购要求（提取采购需求main+技术参数要求提取+商务服务其他要求提取） ### 最后： ConnectionLimiter.py定义了接口超时时间->超时后断开与后端的连接 ![1](md_files/9.png) logger_setup.py 为每个请求创建单独的log，每个log对应一个log.txt start_up.py是启动脚本，run_serve也是启动脚本，是对start_up.py的简单封装，目前dockerfile定义的直接使用run_serve启动 ## 持续关注 ``` yield sse_format(tech_deviation_response) yield sse_format(tech_deviation_star_response) yield sse_format(zigefuhe_deviation_response) yield sse_format(shangwu_deviation_response) yield sse_format(shangwu_star_deviation_response) yield sse_format(proof_materials_response) ``` 1. 工程标解析目前仍没有解析采购要求这一块，因此后处理返回的只有'资格审查'和''证明材料"和"extracted_info"，没有''商务偏离''及'商务带星偏离'，也没有'技术偏离'和'技术带星偏离'，而货物标解析是完全版。 ​ 其中''证明材料"和"extracted_info"是直接返给后端保存的 2. 大解析中返回了技术评分，后端接收后不仅显示给前端，还会返给向，用于生成技术偏离表 3. 小解析时，get_deviation.py其实也可以返回技术评分，但是没有返回，因为没人和我对接，暂时注释了。 ![1](md_files/16.png) 4.商务评议和技术评议偏离表，即评分细则的偏离表，暂时没做，但是**商务评分、技术评分**无论大解析还是小解析都解析了，稍微对该数据处理一下返回给后端就行。 ![1](md_files/17.png) 这个是解析得来的结果，适合给前端展示，但是要生成商务技术评议偏离表的话，需要再调一次大模型，对该数据进行重新归纳，以字符串列表为佳。再传给后端。（未做） ### 如何定位问题 1. 查看static下的output文件夹 （upload大解析对应output1） 2. docker-compose文件中规定了数据卷挂载的路径：- /home/Z/zbparse_output_dev:/flask_project/flask_app/static/output 也就是说static/output映射到了服务器的Z/zbparse_output_dev文件夹 3. 根据时间查找哪个子文件夹（uuid作为子文件名） 4. 查看是否有final_result.json文件，如果有，说明解析流程正常结束了，问题可能出在后端（a.后端接口请求超限30分钟 b.后处理存在解析数据的时候出错） ​ 也可能出现在自身解析，可以查看子文件内的log.txt，查看日志。 5. 若解析正常（有final_result）但解析不准，可以根据以下定位： ​ a.查看子文件夹下的文件切分是否准确，例如：如果评标办法不准确，那么查看ztbfile_evaluation_methon，是否正确切到了评分细则。如果切到了，那就改general/商务技术评分提取里的提示词；否则修改截取pdf那块关于'评标办法'的正则表达式。 ​ b.总之是**先看切的准不准，再看提示词能否优化**，都要定位到对应的代码中！