docs(详细设计): 新增一致性核查设计

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@@ -0,0 +1,528 @@
# 4. 一致性核查详细设计
## 1. 设计目标
本步骤承接“字段抽取与统一字段池”的输出,目标是核查同一审核范围内不同文档之间的关键字段是否完全一致,并识别跨产品资料混入、字段冲突、来源不确定和需要人工复核的问题。
本步骤需要完成以下业务结果:
1. 明确本次一致性核查的审核范围,避免把不同产品样例直接合并审核。
2. 加载强一致字段规则V1 默认按完全一致处理。
3. 从统一字段池读取字段候选值和来源证据。
4. 按字段和来源文档分组。
5. 对强一致字段执行完全一致比对。
6. 识别字段冲突、疑似混档、待人工复核和一致通过项。
7. 生成冲突明细、风险建议和证据链。
8. 输出结构化 `registration_consistency_report`
本步骤不负责重新抽取字段,不负责综合风险汇总,不负责自动修正字段池。它只对字段池中已有的字段事实进行一致性判断。
## 2. 所属模块与边界
### 2.1 Documents
`apps.documents` 提供文档主数据,用于确认字段来源文档是否属于同一批次、同一审核范围和相同业务资料角色。
本步骤读取:
1. 文档 ID。
2. 文档名称。
3. 章节点。
4. 文档角色。
5. 批次 ID。
6. 处理状态。
7. 是否待人工复核。
### 2.2 Agent Core
`agent_core` 是本步骤的执行主体,负责编排审核范围确认、强一致规则加载、字段池读取、字段分组、完全一致比对、混档识别、报告生成和审计留痕。
本步骤建议产生以下中文 Skill
1. `一致性核查编排Skill`
2. `审核范围确认Skill`
3. `强一致规则加载Skill`
4. `字段分组Skill`
5. `字段完全一致比对Skill`
6. `混档风险识别Skill`
7. `一致性报告生成Skill`
### 2.3 LLM Provider
本步骤默认不使用 LLM 作为判断引擎。
LLM 只可用于:
1. 将规则结论组织成自然语言说明。
2. 生成处理建议文案。
3. 对复杂冲突进行解释性摘要。
LLM 不可用于:
1. 将不一致字段判为一致。
2. 覆盖强一致规则结论。
3. 无证据地解释跨产品资料混入。
### 2.4 Audit
`apps.audit` 记录一致性核查的审核范围、字段规则、冲突字段、来源文档、处理建议和最终状态。
审计中必须保留:
1. `batch_id`
2. `selected_document_ids`
3. `scope_confirmation`
4. `field_rule_version`
5. `consistent_fields`
6. `conflict_fields`
7. `mixed_package_warnings`
8. `manual_review_fields`
9. `evidence_refs`
## 3. 输入输出
### 3.1 输入
```json
{
"batch_id": 1001,
"scenario_id": "registration_consistency_review",
"selected_document_ids": [11, 12, 13],
"field_rule_id": "ivd_strict_consistency_v1",
"target_field_keys": [
"product_name",
"applicant_name",
"package_specification",
"classification_code"
],
"strict_mode": true
}
```
### 3.2 输出
本步骤输出 `registration_consistency_report`
```json
{
"report_type": "registration_consistency_report",
"batch_id": 1001,
"field_rule_id": "ivd_strict_consistency_v1",
"summary": {
"checked_field_count": 4,
"consistent_field_count": 2,
"conflict_field_count": 1,
"manual_review_field_count": 1,
"mixed_package_warning_count": 1,
"highest_risk_level": "high",
"pass_status": "failed"
},
"consistent_fields": [],
"conflict_fields": [],
"manual_review_fields": [],
"mixed_package_warnings": [],
"suggestions": []
}
```
### 3.3 一致性状态
| 状态 | 含义 |
|---|---|
| `consistent` | 同一字段在审核范围内完全一致 |
| `conflict` | 同一字段出现不同标准值或原始值 |
| `single_source` | 只有一个来源,无法跨文档比对 |
| `manual_review_required` | 来源文档或字段值不确定 |
| `not_checked` | 字段不在本次核查范围 |
| `mixed_package_suspected` | 疑似跨产品资料混入 |
## 4. 主工作流
```text
用户发起一致性核查
-> 读取统一字段池
-> 确认审核范围
-> 加载强一致字段规则
-> 筛选目标字段
-> 按字段分组候选值
-> 按完全一致规则比对
-> 识别字段冲突
-> 识别疑似混档风险
-> 生成处理建议
-> 写入字段池冲突状态
-> 生成一致性报告
-> 写入审计留痕
-> 返回 Web/飞书可展示结果
```
## 5. 节点详细设计
### 5.1 节点一:读取统一字段池
业务功能:
1. 根据 `batch_id` 读取字段池。
2. 过滤本次目标字段。
3. 读取每个字段的所有候选值和推荐值。
4. 加载字段来源文档信息。
使用技术:
1. Django ORM
2. JSONField
3. dataclass/Pydantic schema
产生方法:
1. `load_field_pool(batch_id) -> list[FieldPoolItem]`
2. `load_field_candidates(batch_id, field_keys) -> list[FieldCandidateRecord]`
3. `attach_source_documents(candidates) -> list[FieldCandidateWithDocument]`
对应 Skill
1. `一致性核查编排Skill`
### 5.2 节点二:审核范围确认
业务功能:
1. 确认哪些文档属于同一项目、批次和本次审核范围。
2. 如果用户选择了文档范围,只对选中范围执行。
3. 如果未选择范围,默认使用当前批次业务资料。
4. 对疑似不同产品、不同来源、不同流程资料给出范围警告。
范围确认规则:
1. 同一 `batch_id` 是最低要求。
2. `source_role` 必须为 `submission`
3. 法规资料不进入一致性核查。
4. 待人工复核文档可以进入,但相关字段不直接判通过。
5. 疑似跨产品文档进入混档风险提示。
使用技术:
1. 文档主数据
2. 资料包批次
3. 文档角色规则
4. 用户选中文档范围
产生方法:
1. `resolve_review_scope(batch_id, selected_document_ids) -> ReviewScope`
2. `validate_scope_documents(documents) -> ScopeValidationResult`
3. `detect_scope_uncertainties(documents) -> list[ScopeWarning]`
对应 Skill
1. `审核范围确认Skill`
### 5.3 节点三:强一致规则加载
业务功能:
1. 加载强一致字段规则。
2. 确认字段是否要求完全一致。
3. 定义冲突严重度。
4. 定义字段缺少多个来源时的处理方式。
规则示例:
```yaml
field_rule_id: ivd_strict_consistency_v1
version: "2026-06-03"
strict_mode: true
fields:
- field_key: product_name
field_label: 产品名称
consistency_required: true
compare_mode: exact
risk_level_if_conflict: high
- field_key: performance_index
consistency_required: false
compare_mode: not_checked
```
使用技术:
1. YAML
2. Pydantic schema
3. Django cache
产生方法:
1. `load_consistency_rules(field_rule_id) -> ConsistencyRuleSet`
2. `validate_consistency_rules(rule_set) -> RuleValidationResult`
3. `select_consistency_fields(rule_set, target_field_keys) -> list[ConsistencyFieldRule]`
对应 Skill
1. `强一致规则加载Skill`
### 5.4 节点四:字段分组
业务功能:
1.`field_key` 分组字段候选。
2. 按来源文档分组同一字段。
3. 保留标准值、原始值、来源位置、置信度。
4. 标记单来源字段和多来源字段。
使用技术:
1. Python 分组
2. 字段池候选表
3. 文档元数据
产生方法:
1. `group_candidates_by_field(candidates) -> dict[str, list[FieldCandidateWithDocument]]`
2. `group_candidates_by_document(candidates) -> dict[int, list[FieldCandidateWithDocument]]`
3. `build_field_compare_units(grouped_candidates) -> list[FieldCompareUnit]`
对应 Skill
1. `字段分组Skill`
### 5.5 节点五:字段完全一致比对
业务功能:
1. 对强一致字段执行完全一致比对。
2. 对标准化值不同的字段判定冲突。
3. 对标准化值相同但原始值差异较大的字段标记待复核。
4. 对单来源字段标记无法跨文档比对。
比对规则:
1. `compare_mode = exact` 时,标准值必须完全一致。
2. 不采用语义相近判定。
3. 空值不参与通过判定。
4. 待人工复核来源不作为通过证据。
使用技术:
1. Python 严格字符串比较
2. 字段标准化结果
3. 风险映射规则
产生方法:
1. `compare_exact(field_compare_unit, rule) -> FieldCompareResult`
2. `detect_value_conflict(values) -> bool`
3. `detect_raw_value_variation(values) -> bool`
4. `build_conflict_detail(result) -> ConflictDetail`
对应 Skill
1. `字段完全一致比对Skill`
### 5.6 节点六:混档风险识别
业务功能:
1. 基于产品名称、检测靶标、申请人等核心字段识别疑似跨产品资料混入。
2. 当同一审核范围内出现明显不同产品名称时,输出混档风险。
3. 区分“字段冲突”和“疑似资料包范围错误”。
典型规则:
1. 产品名称出现两个不同值:高风险混档。
2. 检测靶标与产品名称指向明显不同产品:高风险混档。
3. 申请人不同:高风险或待复核。
4. 同一文档角色出现多个版本:中风险或待复核。
使用技术:
1. 字段比对结果
2. 文档角色分析
3. 批次范围校验
4. 规则映射 YAML
产生方法:
1. `detect_mixed_package_risk(compare_results, scope) -> list[MixedPackageWarning]`
2. `detect_product_identity_conflict(field_results) -> MixedPackageWarning | None`
3. `classify_mixed_package_risk(warning) -> str`
对应 Skill
1. `混档风险识别Skill`
### 5.7 节点七:字段池冲突状态回写
业务功能:
1. 将一致性核查结果回写到字段池。
2. 对冲突字段标记 `conflict`
3. 对待复核字段标记 `manual_review_required`
4. 对一致字段标记 `consistent`
使用技术:
1. Django ORM
2. 批量更新
3. 字段池版本记录
产生方法:
1. `update_field_pool_consistency_status(compare_results) -> FieldPoolUpdateResult`
2. `mark_conflict_field(field_key, conflict_detail) -> None`
3. `mark_consistent_field(field_key) -> None`
对应 Skill
1. `一致性核查编排Skill`
### 5.8 节点八:一致性报告生成
业务功能:
1. 汇总一致字段、冲突字段、待复核字段和混档风险。
2. 生成结构化报告。
3. 生成页面展示区块。
4. 生成飞书摘要载荷。
5. 写入审计记录。
使用技术:
1. dataclass/Pydantic
2. JSONField
3. Audit 服务
4. 页面展示 schema
产生方法:
1. `build_consistency_report(context, compare_results, mixed_warnings) -> RegistrationConsistencyReport`
2. `build_consistency_summary(compare_results, mixed_warnings) -> dict`
3. `build_consistency_display_sections(report) -> list[dict]`
4. `record_consistency_audit(report, context) -> AuditLog`
对应 Skill
1. `一致性报告生成Skill`
## 6. Skill 清单
本步骤产生以下 Skill 设计文档:
1. [一致性核查编排Skill](skill/一致性核查编排Skill.md)
2. [审核范围确认Skill](skill/审核范围确认Skill.md)
3. [强一致规则加载Skill](skill/强一致规则加载Skill.md)
4. [字段分组Skill](skill/字段分组Skill.md)
5. [字段完全一致比对Skill](skill/字段完全一致比对Skill.md)
6. [混档风险识别Skill](skill/混档风险识别Skill.md)
7. [一致性报告生成Skill](skill/一致性报告生成Skill.md)
## 7. 强一致字段设计
V1 建议强一致字段:
| 字段编码 | 中文名 | 风险等级 |
|---|---|---|
| `product_name` | 产品名称 | 高 |
| `applicant_name` | 申请人名称 | 高 |
| `package_specification` | 包装规格 | 中 |
| `classification_code` | 分类编码 | 高 |
| `detection_target` | 检测靶标 | 高 |
| `intended_use` | 适用范围 / 预期用途 | 中 |
## 8. 页面展示
一致性核查页面建议展示:
1. 当前审核范围。
2. 参与核查文档。
3. 强一致字段规则版本。
4. 一致字段数量。
5. 冲突字段数量。
6. 待人工复核字段数量。
7. 混档风险提示。
8. 字段冲突明细表。
9. 来源证据。
10. 审计入口。
冲突明细表字段:
1. 字段名称。
2. 冲突值。
3. 来源文档。
4. 来源位置。
5. 风险等级。
6. 建议动作。
## 9. 异常处理
1. 字段池不存在:提示先执行字段抽取。
2. 未选择文档且批次为空:返回业务错误。
3. 审核范围内只有单个文档:输出单来源提示,不判冲突。
4. 强一致规则缺失:任务不可执行,写失败审计。
5. 字段全部为空:标记待人工复核。
6. 来源文档待复核:字段不直接判通过。
7. 混档风险存在:本步骤 `pass_status` 直接失败。
## 10. 与后续步骤的接口
后续风险预警读取:
1. `pass_status`
2. `highest_risk_level`
3. `conflict_fields`
4. `mixed_package_warnings`
5. `manual_review_fields`
6. `suggestions`
后续 Word 回填读取:
1. 字段池中的 `conflict_status`
2. 冲突字段清单。
3. 待人工复核字段清单。
4. 可安全回填字段清单。
## 11. 测试设计
### 11.1 单元测试
1. 审核范围确认正确。
2. 强一致规则加载成功。
3. 字段按 `field_key` 分组正确。
4. 完全一致比对正确。
5. 字段冲突识别正确。
6. 单来源字段不判冲突。
7. 混档风险识别正确。
### 11.2 服务层测试
1. 产品名称不同输出高风险冲突。
2. 产品名称相同输出一致。
3. 申请人不同输出冲突。
4. 待复核字段进入人工复核清单。
5. 冲突状态回写字段池。
6. 一致性报告写入审计。
### 11.3 页面测试
1. 页面展示审核范围。
2. 页面展示冲突字段来源。
3. 页面展示混档风险。
4. 页面展示待人工复核状态。
5. 页面展示审计入口。
## 12. V1 实现建议
V1 建议先完成以下最小闭环:
1. 从统一字段池读取产品名称、申请人名称、包装规格、分类编码。
2. 按完全一致规则比对。
3. 识别样例中可能出现的产品名称冲突。
4. 输出冲突明细和混档风险。
5. 回写字段池 `conflict_status`
6. 生成一致性核查报告并写审计。
增强阶段再补齐:
1. 更多强一致字段。
2. 版本重复识别。
3. 文档结构一致性检查。
4. 人工确认后重新判定。
5. 冲突字段修正建议。

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@@ -0,0 +1,88 @@
# 一致性报告生成Skill 设计
## 1. Skill 定位
`一致性报告生成Skill` 负责将字段比对结果和混档风险组装成稳定的 `registration_consistency_report`,并生成页面展示、审计和飞书摘要载荷。
英文实现标识建议使用 `ConsistencyReportBuildSkill`
## 2. 输入
```python
@dataclass
class ConsistencyReportBuildInput:
context: ConsistencyReviewContext
compare_results: list[FieldCompareResult]
mixed_package_warnings: list[dict]
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class ConsistencyReportBuildOutput:
report: dict
display_sections: list[dict]
audit_payload: dict
feishu_summary_payload: dict
```
## 4. 报告结构
报告必须包含:
1. `report_type`
2. `batch_id`
3. `field_rule_id`
4. `summary`
5. `consistent_fields`
6. `conflict_fields`
7. `manual_review_fields`
8. `mixed_package_warnings`
9. `suggestions`
## 5. 核心方法
### 5.1 `run(input) -> ConsistencyReportBuildOutput`
主入口方法。
### 5.2 `build_summary(compare_results, warnings) -> dict`
生成汇总。
### 5.3 `split_compare_results(compare_results) -> dict`
拆分一致、冲突、待复核字段。
### 5.4 `build_suggestions(conflicts, warnings) -> list[dict]`
生成处理建议。
### 5.5 `build_audit_payload(report, context) -> dict`
生成审计载荷。
## 6. 技术实现
使用技术:
1. dataclass/Pydantic
2. JSONField
3. Audit 服务
4. 页面展示 schema
## 7. 异常处理
1. 报告字段缺失:任务失败。
2. 没有可比对字段:输出空报告。
3. 飞书摘要构建失败:不影响 Web 报告。
4. 审计写入失败:记录系统警告。
## 8. 测试要点
1. 冲突字段进入 `conflict_fields`
2. 混档风险进入 `mixed_package_warnings`
3. 汇总数量正确。
4. 审计载荷包含审核范围。

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@@ -0,0 +1,103 @@
# 一致性核查编排Skill 设计
## 1. Skill 定位
`一致性核查编排Skill` 是第四步工作流的总入口 Skill负责组织审核范围确认、强一致规则加载、字段分组、完全一致比对、混档风险识别、字段池状态回写和报告生成。
英文实现标识建议使用 `ConsistencyReviewOrchestrateSkill`
## 2. 输入
```python
@dataclass
class ConsistencyReviewOrchestrateInput:
batch_id: int
scenario_id: str = "registration_consistency_review"
selected_document_ids: list[int] = field(default_factory=list)
field_rule_id: str = "ivd_strict_consistency_v1"
target_field_keys: list[str] = field(default_factory=list)
strict_mode: bool = True
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class ConsistencyReviewOrchestrateOutput:
report_type: str
batch_id: int
summary: dict
consistent_fields: list[dict]
conflict_fields: list[dict]
manual_review_fields: list[dict]
mixed_package_warnings: list[dict]
audit_id: int | None = None
```
## 4. 依赖 Skill
1. `审核范围确认Skill`
2. `强一致规则加载Skill`
3. `字段分组Skill`
4. `字段完全一致比对Skill`
5. `混档风险识别Skill`
6. `一致性报告生成Skill`
## 5. 核心方法
### 5.1 `run(input) -> ConsistencyReviewOrchestrateOutput`
主入口方法。
执行顺序:
1. 读取统一字段池。
2. 调用 `审核范围确认Skill`
3. 调用 `强一致规则加载Skill`
4. 调用 `字段分组Skill`
5. 调用 `字段完全一致比对Skill`
6. 调用 `混档风险识别Skill`
7. 回写字段池冲突状态。
8. 调用 `一致性报告生成Skill`
9. 写入审计。
### 5.2 `load_field_pool(batch_id) -> list[FieldPoolItem]`
读取字段池主表和候选值。
### 5.3 `update_field_pool_status(compare_results) -> FieldPoolUpdateResult`
回写一致、冲突、待复核状态。
## 6. 技术实现
使用技术:
1. Django ORM
2. Tool Registry
3. dataclass/Pydantic
4. Audit 服务
建议注册名:
```python
tool_registry.register(
name="consistency_review_orchestrate",
handler=ConsistencyReviewOrchestrateSkill().run,
)
```
## 7. 异常处理
1. 字段池不存在:任务失败并提示先执行字段抽取。
2. 审核范围为空:返回业务错误。
3. 规则缺失:任务失败并写审计。
4. 字段池回写失败:报告仍生成,但标记系统警告。
## 8. 测试要点
1. 能按顺序调用依赖 Skill。
2. 字段池缺失时返回清晰错误。
3. 冲突结果能回写字段池。
4. 输出报告 schema 稳定。

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@@ -0,0 +1,66 @@
# 字段分组Skill 设计
## 1. Skill 定位
`字段分组Skill` 负责将统一字段池中的字段候选按字段编码和来源文档分组,形成可比对的数据单元。
英文实现标识建议使用 `FieldGroupSkill`
## 2. 输入
```python
@dataclass
class FieldGroupInput:
field_pool_items: list[FieldPoolItem]
field_candidates: list[FieldCandidateRecord]
scope_documents: list[DocumentFact]
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class FieldGroupOutput:
compare_units: list[FieldCompareUnit]
single_source_fields: list[dict]
excluded_candidates: list[dict]
```
## 4. 核心方法
### 4.1 `run(input) -> FieldGroupOutput`
主入口方法。
### 4.2 `group_by_field_key(candidates) -> dict`
按字段编码分组。
### 4.3 `filter_candidates_by_scope(candidates, scope_documents) -> list`
只保留审核范围内来源文档的候选。
### 4.4 `build_compare_unit(field_key, candidates) -> FieldCompareUnit`
构建字段比对单元。
## 5. 技术实现
使用技术:
1. Python 分组
2. 字段池候选记录
3. 文档范围过滤
## 6. 异常处理
1. 字段无候选:进入待复核。
2. 来源文档不在范围内:排除候选。
3. 单来源字段:标记 `single_source`
## 7. 测试要点
1. 候选按字段分组正确。
2. 范围外候选被排除。
3. 单来源字段识别正确。

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@@ -0,0 +1,77 @@
# 字段完全一致比对Skill 设计
## 1. Skill 定位
`字段完全一致比对Skill` 负责按强一致规则对同一字段的不同来源值执行完全一致比对。
英文实现标识建议使用 `ExactFieldCompareSkill`
本 Skill 不做语义相似判断。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class ExactFieldCompareInput:
compare_units: list[FieldCompareUnit]
rules: list[ConsistencyFieldRule]
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class ExactFieldCompareOutput:
compare_results: list[FieldCompareResult]
conflict_fields: list[dict]
consistent_fields: list[dict]
manual_review_fields: list[dict]
```
## 4. 比对规则
1. 标准值完全相等才算一致。
2. 空值不算一致证据。
3. 待复核来源不算通过证据。
4. 原始值明显差异但标准值相同,进入待复核。
## 5. 核心方法
### 5.1 `run(input) -> ExactFieldCompareOutput`
主入口方法。
### 5.2 `compare_exact(unit, rule) -> FieldCompareResult`
完全一致比对。
### 5.3 `build_conflict_result(unit, values, rule) -> FieldCompareResult`
构建冲突结果。
### 5.4 `build_consistent_result(unit, rule) -> FieldCompareResult`
构建一致结果。
## 6. 技术实现
使用技术:
1. Python 字符串比较
2. 字段标准化值
3. 风险规则
## 7. 异常处理
1. 无候选值:待人工复核。
2. 单来源:不判冲突。
3. 字段无规则:不检查。
4. 候选来源待复核:结果待复核。
## 8. 测试要点
1. 相同标准值判一致。
2. 不同标准值判冲突。
3. 单来源不判冲突。
4. 待复核来源进入人工复核。

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@@ -0,0 +1,77 @@
# 审核范围确认Skill 设计
## 1. Skill 定位
`审核范围确认Skill` 负责确认本次一致性核查的文档范围,避免把不同项目、不同产品或法规依据资料混入同一轮比对。
英文实现标识建议使用 `ReviewScopeResolveSkill`
## 2. 输入
```python
@dataclass
class ReviewScopeResolveInput:
batch_id: int
documents: list[DocumentFact]
selected_document_ids: list[int] = field(default_factory=list)
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class ReviewScopeResolveOutput:
scope_documents: list[DocumentFact]
excluded_documents: list[dict]
scope_warnings: list[dict]
scope_status: str
```
## 4. 范围规则
1. 必须同一批次。
2. 必须是业务申报资料。
3. 法规资料排除。
4. 处理失败资料排除。
5. 待人工复核资料保留但标记警告。
6. 用户选中范围优先。
## 5. 核心方法
### 5.1 `run(input) -> ReviewScopeResolveOutput`
主入口方法。
### 5.2 `filter_by_selected_documents(documents, ids) -> list[DocumentFact]`
根据用户选择过滤文档。
### 5.3 `exclude_non_submission_documents(documents) -> list[dict]`
排除法规资料和非业务资料。
### 5.4 `build_scope_warnings(documents) -> list[dict]`
生成范围警告。
## 6. 技术实现
使用技术:
1. 文档主数据
2. Django ORM
3. 资料来源角色枚举
## 7. 异常处理
1. 范围为空:任务不可执行。
2. 只有单个文档:允许执行,但只能输出单来源结果。
3. 全部文档待复核:输出低可信警告。
## 8. 测试要点
1. 选中文档范围生效。
2. 法规资料被排除。
3. 待复核文档输出警告。
4. 空范围返回错误。

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@@ -0,0 +1,74 @@
# 强一致规则加载Skill 设计
## 1. Skill 定位
`强一致规则加载Skill` 负责加载字段一致性核查规则,定义哪些字段必须完全一致、如何比对、冲突风险等级和是否参与回填拦截。
英文实现标识建议使用 `StrictConsistencyRuleLoadSkill`
## 2. 输入
```python
@dataclass
class StrictConsistencyRuleLoadInput:
field_rule_id: str
target_field_keys: list[str] = field(default_factory=list)
strict_mode: bool = True
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class StrictConsistencyRuleLoadOutput:
field_rule_id: str
version: str
rules: list[ConsistencyFieldRule]
validation_warnings: list[dict]
```
## 4. 核心方法
### 4.1 `run(input) -> StrictConsistencyRuleLoadOutput`
主入口方法。
### 4.2 `load_rule_file(field_rule_id) -> dict`
读取 YAML 规则。
### 4.3 `validate_rules(raw_rules) -> RuleValidationResult`
校验规则字段。
### 4.4 `select_target_rules(rules, target_field_keys) -> list[ConsistencyFieldRule]`
筛选本次目标字段规则。
## 5. 技术实现
使用技术:
1. YAML
2. Pydantic
3. Django cache
建议路径:
```text
configs/registration/consistency/ivd_strict_consistency_v1.yaml
```
## 6. 异常处理
1. 规则文件不存在:任务失败。
2. 目标字段无规则:标记不检查。
3. 风险等级缺失:默认中风险并记录警告。
## 7. 测试要点
1. 规则加载成功。
2. 目标字段筛选正确。
3. 缺少规则时报错。
4. `strict_mode` 生效。

View File

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# 混档风险识别Skill 设计
## 1. Skill 定位
`混档风险识别Skill` 负责基于一致性核查结果识别疑似跨产品、跨批次或错误资料混入风险。
英文实现标识建议使用 `MixedPackageRiskDetectSkill`
## 2. 输入
```python
@dataclass
class MixedPackageRiskDetectInput:
compare_results: list[FieldCompareResult]
scope_documents: list[DocumentFact]
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class MixedPackageRiskDetectOutput:
mixed_package_warnings: list[dict]
highest_risk_level: str
```
## 4. 识别规则
1. 产品名称冲突:高风险。
2. 检测靶标冲突:高风险。
3. 产品名称和检测靶标指向不同产品:高风险。
4. 申请人名称冲突:高风险或待复核。
5. 相同文档角色出现多份不同产品文件:中风险。
## 5. 核心方法
### 5.1 `run(input) -> MixedPackageRiskDetectOutput`
主入口方法。
### 5.2 `detect_product_name_conflict(results) -> dict | None`
识别产品名称冲突。
### 5.3 `detect_target_conflict(results) -> dict | None`
识别检测靶标冲突。
### 5.4 `classify_warning_risk(warning) -> str`
映射风险等级。
## 6. 技术实现
使用技术:
1. 字段比对结果
2. 文档角色规则
3. 风险映射 YAML
## 7. 异常处理
1. 缺少产品名称字段:不输出混档结论,标记待复核。
2. 只有单来源:不输出混档结论。
3. 字段已冲突但来源不明:标记待人工确认。
## 8. 测试要点
1. 产品名称冲突输出高风险。
2. 检测靶标冲突输出高风险。
3. 单来源不输出混档风险。
4. 缺少核心字段时输出待复核。