一个基于大语言模型和LangChain开发的中文文本处理系统，提供长文本的语义一致性检测和中文语法纠错功能。
系统核心目标是面向长文本场景，提供高效的语义一致性检测和中文语法纠错服务。
并通过引入Human-In-The-Loop机制，实现对检测结果的人工偏好修正，调整模型输出策略。
- 法律文档审核：自动检查法律文件中的语法错误和实体一致性
- 学术论文检查：自动检查学术论文中的语法错误和实体一致性
- 专业文档自查：自动检查客户服务记录中的语法错误和实体一致性
- 中文语法纠错：自动检测并纠正文本中的语法错误
- 文本实体提取：自动识别文本中的关键实体
- 实体一致性检查：检测实体在文本中的描述是否一致
- 多格式支持：支持直接输入文本或上传docx/pdf文件
- 实时通信：基于WebSocket的实时检测进度反馈
- 友好界面：现代化的Web界面，操作简单直观
- Human-In-The-Loop：引入人工反馈机制，调整模型输出策略
反馈结果示例
- 后端框架：FastAPI
- 前端技术：HTML5, JavaScript
- 大语言模型：阿里云通义千问 (qwen-plus)
- LLM应用框架：LangChain
- 文件处理：支持docx和pdf格式
- 包管理：uv（Python包管理工具）
- 部署方式：本地服务器
- Python 3.10+
- uv 包管理工具
- 克隆项目
git clone https://github.com/WitBlue6/TextGuard- 安装依赖（使用uv）
uv sync- 配置环境变量
在项目根目录创建.env文件，配置模型相关参数：
# 模型配置
OPENAI_API_KEY=sk-xxxx# 使用uv运行
uv run run.py服务将在http://localhost:8000启动
- 打开浏览器访问
http://localhost:8000 - 在文本框中输入要检测的文本，或点击"选择文件"上传docx/pdf文件
- 点击"一致性检测"或"语法纠错"按钮开始检测
- 在日志区域查看实时检测进度和结果
- 对生成的结果进行人工修正，点击"提交反馈"按钮
POST /chat参数：
message: 文本内容（可选）history: 历史对话记录（可选）file: 上传的文件（可选，docx/pdf格式）
ws://localhost:8000/ws/chat发送消息格式：
{
"message": "要检测的文本",
"file": {
"filename": "文件名",
"content": "base64编码的文件内容"
}
}├── README.md
├── consistency_check.py # 语义一致性检测
├── feedback.py # 人工反馈模块
├── grammar_correction.py # 中文语法纠错
├── dataset # 数据集
├── filereader # PDF/DOCX文件读取模块
│ ├── __init__.py
│ └── reader.py
├── frontend # Web前端界面
│ └── static
│ ├── chat.js
│ └── index.html
├── llm # Langchain相关模块
│ ├── __init__.py
│ ├── entity.py # 实体抽取模块
│ ├── memory.py # 记忆管理模块
│ ├── model.py # Chain定义
│ └── prompt.py # SP模版定义
├── logs
├── main.py # 主应用入口
├── pyproject.toml
├── run.py # 启动脚本
├── test # 测试脚本
│ ├── test_model.py
│ └── test_reader.py
├── uv.lock
└── web.py # FastAPI应用入口
可以通过命令行参数或环境变量配置系统：
| 参数名 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| --model_name | str | qwen-plus | 使用的模型名称 |
| --base_url | str | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 | 模型API地址 |
| --log_dir | str | ./logs | 日志文件目录 |
- 文本处理：将输入文本分块处理
- 语法纠错：使用LangChain构建的语法纠错Chain检测并纠正文本中的语法错误
- 实体提取：从每个文本块中提取实体信息
- 记忆管理：利用LangChain的记忆机制维护实体的上下文信息
- 一致性检查：使用LangChain的实体分析Chain对每个实体进行跨文本的一致性检查
- 结果输出：返回检查结果和详细日志
- 人工反馈：用户可以对模型生成的结果进行人工修正，LLM会根据用户反馈进行经验总结，将经验总结存储到文件中
- RAG更新：根据人工反馈，定期更新RAG知识库，以提高检测准确性
前端文件位于frontend/static/目录下，可以直接修改HTML和JS文件进行定制。
- API路由定义在
web.py - 核心逻辑位于
consistency_check.py和grammar_correction.py - 基于LangChain的模型调用相关代码在
llm/目录下model.py: 定义了各种LangChain Chain（语法纠错、实体提取、一致性检查等）entity.py: 实体管理相关功能memory.py: 上下文记忆管理prompt.py: 提示模板定义
项目使用uv进行依赖管理，配置文件为pyproject.toml，依赖锁定文件为uv.lock。
系统日志保存在logs/consistency_check.log文件中，可以通过配置调整日志级别和格式。
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