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RAILWISE-OS监测业务AI助手

RAILWISE-OS是RailWise的监测单位业务操作系统，基于Vue3/Java/Python/PostgreSQL技术栈构建。本文档介绍其AI助手模块的功能、API接口和使用方法，实现监测业务的智能化管理。

复核 2026-07-09入门公开可引用RailWise 技术团队

ai-guide

RAILWISE-OS监测业务AI助手

概述

RAILWISE-OS（Operating System for Monitoring）是 RailWise 推出的 监测单位业务操作系统，专为工程监测单位的日常运营管理设计。系统基于 Vue3（前端）、Java（后端）、Python（AI/数据处理）、PostgreSQL（数据库）技术栈构建，集成了AI助手模块，实现项目全生命周期、人员、设备、合同、财务等业务的智能化管理。

适用场景

场景	说明
项目管理	监测项目从立项到归档的全流程管理
人员管理	技术人员资质、排班、绩效考核
设备管理	全站仪、传感器等设备的台账与维护
合同管理	合同签订、执行、结算、归档
财务管理	项目成本核算、收款管理、发票管理
报告管理	监测报告的编制、审核、签发、归档
数据分析	多项目数据汇总、统计、趋势分析
决策支持	经营数据可视化、风险预警、智能建议

版本信息

项目	版本	技术栈
RAILWISE-OS	4.0.0	-
前端	4.0.0	Vue3 3.4, Vite 5, Element Plus
后端	4.0.0	Spring Boot 3.2, Java 21
AI/数据处理	4.0.0	Python 3.11, FastAPI, Pandas
数据库	15	PostgreSQL 15, PostGIS
缓存	7	Redis 7
消息队列	3.12	RabbitMQ

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      RAILWISE-OS 架构                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐              │
│  │   Web 前端    │  │  移动端App   │  │  管理后台    │              │
│  │  (Vue3)      │  │  (UniApp)   │  │  (Vue3)      │              │
│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘              │
│         │                  │                  │                      │
│         └──────────────────┼──────────────────┘                      │
│                            ▼                                        │
│              ┌──────────────────────────────┐                       │
│              │      API Gateway (Java)       │                       │
│              │    Spring Boot + Spring Cloud   │                       │
│              └──────────────┬───────────────┘                       │
│                             │                                       │
│         ┌───────────────────┼───────────────────┐                   │
│         ▼                   ▼                   ▼                   │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐              │
│  │  业务服务层   │  │  AI服务层     │  │  集成服务层   │              │
│  │  - 项目管理   │  │  - 智能分析   │  │  - 第三方接口 │              │
│  │  - 人员管理   │  │  - 智能推荐   │  │  - 数据同步   │              │
│  │  - 设备管理   │  │  - 智能问答   │  │  - 消息通知   │              │
│  │  - 合同财务   │  │  - 智能报表   │  │  - 文件存储   │              │
│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘              │
│         │                  │                  │                      │
│         └──────────────────┼──────────────────┘                      │
│                            ▼                                        │
│              ┌──────────────────────────────┐                       │
│              │    Python AI/数据处理引擎      │                       │
│              │  - 数据清洗  - 统计分析        │                       │
│              │  - 机器学习  - NLP处理         │                       │
│              │  - 报表生成  - 文档处理        │                       │
│              └──────────────┬───────────────┘                       │
│                             │                                       │
│              ┌──────────────┴───────────────┐                       │
│              │      数据持久化层              │                       │
│              │  PostgreSQL + Redis + MinIO   │                       │
│              └──────────────────────────────┘                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

AI助手模块

RAILWISE-OS 的 AI 助手模块包含以下核心组件：

1. 智能问答助手（Intelligent Q&A Assistant）

基于大语言模型和RAG（检索增强生成）技术，为监测业务提供智能问答服务。

支持的知识库：

知识库	内容	更新频率
监测规范库	GB 50911、CJJ/T 202等	实时同步
项目档案库	历史项目数据、报告	每日更新
设备知识库	设备手册、故障案例	每月更新
业务流程库	SOP、管理制度	实时同步
行业动态库	行业新闻、技术进展	每日更新

使用示例：

from railwise_os import AIAssistant

assistant = AIAssistant(
    api_key="rw_os_xxxxxxxx",
    base_url="https://os.railwise.cn/api/v2"
)

# 规范查询
response = assistant.ask("盾构施工期间控制保护区监测频率要求是什么？")
print(response.answer)
# 输出：根据《城市轨道交通结构安全保护技术规范》CJJ/T 202-2013 第5.2.3条...

# 项目数据查询
response = assistant.ask("绕城高速管廊项目本月有多少个测点达到预警？")
print(response.answer)
# 输出：截至2026年7月8日，绕城高速管廊项目共有3个测点达到预警...

# 设备故障排查
response = assistant.ask("全站仪测量时水平角读数不稳定可能是什么原因？")
print(response.answer)
# 输出：可能原因包括：1. 仪器未完全整平... 2. 温度影响... 3. 目标反射信号弱...

2. 智能报表生成器（Smart Report Generator）

根据自然语言指令自动生成各类业务报表。

支持的报表类型：

报表类型	说明	数据源
经营分析报表	收入、成本、利润分析	合同、财务数据
项目进度报表	项目执行进度、里程碑	项目管理系统
人员绩效报表	工作量、质量、效率	人员、项目数据
设备利用率报表	设备使用、维护、故障	设备管理系统
质量分析报表	数据质量、报告质量	监测数据、报告

使用示例：

# 生成经营分析报表
report = assistant.generate_report({
    "type": "business_analysis",
    "period": "2026-Q2",
    "dimensions": ["revenue", "cost", "profit", "project_count"],
    "format": "excel",
    "include_charts": True
})

# 下载报表
report.download("./经营分析报表_2026Q2.xlsx")

3. 智能推荐引擎（Smart Recommendation Engine）

基于历史数据和业务规则，提供智能推荐。

推荐场景：

场景	推荐内容	算法
人员排班	最优人员组合	约束优化
设备调度	设备分配方案	贪心+启发式
项目定价	合理报价区间	回归分析
风险预警	潜在风险项目	分类模型
客户维护	重点跟进客户	聚类分析

使用示例：

# 人员排班推荐
schedule = assistant.recommend_schedule({
    "project_id": "proj_rw_2026_001",
    "date_range": ["2026-07-08", "2026-07-19"],
    "constraints": {
        "min_experience_years": 3,
        "required_certifications": ["测量员", "安全员"],
        "max_daily_hours": 8
    }
})

print(schedule.recommendation)
# 推荐排班方案及理由

4. 智能文档处理器（Intelligent Document Processor）

自动处理各类业务文档，包括合同、报告、发票等。

功能：

功能	说明	支持格式
OCR识别	扫描件文字识别	PDF, JPG, PNG, TIFF
信息提取	关键信息自动提取	所有文本格式
格式转换	文档格式转换	PDF, Word, Excel, HTML
内容比对	文档差异比对	文本格式
自动归档	按规则自动分类归档	所有格式

使用示例：

# 合同信息提取
contract_info = assistant.process_document({
    "file": "./合同_绕城高速.pdf",
    "task": "extract",
    "fields": ["contract_no", "party_a", "party_b", "amount", "start_date", "end_date"]
})

print(contract_info)
# {
#   "contract_no": "RW-2026-001",
#   "party_a": "宁波睿威工程技术有限公司",
#   "party_b": "宁波市轨道交通集团",
#   "amount": 850000,
#   "start_date": "2026-03-01",
#   "end_date": "2026-12-31"
# }

API参考

认证方式

RAILWISE-OS API 使用 JWT Token 进行认证。

获取 Token：

POST /api/v2/auth/login
Content-Type: application/json

{
  "username": "your_username",
  "password": "your_password"
}

响应：

{
  "success": true,
  "data": {
    "access_token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIs...",
    "refresh_token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIs...",
    "expires_in": 3600,
    "token_type": "Bearer"
  }
}

请求头格式：

Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIs...
Content-Type: application/json

基础信息

项目	值
Base URL	`https://os.railwise.cn/api/v2`
协议	HTTPS
数据格式	JSON
字符编码	UTF-8

端点列表

智能问答

POST /ai/assistant/ask

请求参数：

参数	类型	必填	说明
question	string	是	问题内容
context	object	否	上下文信息
context.project_id	string	否	项目ID
context.knowledge_bases	array	否	指定知识库
stream	boolean	否	是否流式返回，默认false

请求示例：

curl -X POST https://os.railwise.cn/api/v2/ai/assistant/ask \
  -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIs..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "question": "盾构施工期间控制保护区监测频率要求是什么？",
    "context": {
      "project_id": "proj_rw_2026_001",
      "knowledge_bases": ["monitoring_standards", "project_archives"]
    },
    "stream": false
  }'

响应示例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "answer": "根据《城市轨道交通结构安全保护技术规范》CJJ/T 202-2013 第5.2.3条，盾构施工期间控制保护区监测频率要求如下：\n\n1. 施工前：每周1次\n2. 施工期间：每天1-2次\n3. 穿越期间：每4-6小时1次\n4. 施工后：每周1次，持续不少于3个月\n\n具体频率应根据变形速率和累计变形量动态调整。",
    "sources": [
      {
        "title": "CJJ/T 202-2013 城市轨道交通结构安全保护技术规范",
        "section": "5.2.3",
        "relevance": 0.95
      }
    ],
    "confidence": 0.92,
    "suggested_questions": [
      "监测频率如何动态调整？",
      "预警阈值如何设置？"
    ]
  }
}

报表生成

POST /ai/reports/generate

请求参数：

参数	类型	必填	说明
type	string	是	报表类型
period	string	是	统计周期
dimensions	array	是	统计维度
format	string	否	输出格式：excel, pdf, html
filters	object	否	筛选条件

请求示例：

curl -X POST https://os.railwise.cn/api/v2/ai/reports/generate \
  -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIs..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "type": "business_analysis",
    "period": "2026-Q2",
    "dimensions": ["revenue", "cost", "profit"],
    "format": "excel",
    "filters": {
      "department": "监测一部",
      "project_type": "轨道交通"
    }
  }'

响应示例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "report_id": "report_20260708_001",
    "status": "generating",
    "estimated_completion": "2026-07-08T14:05:00+08:00",
    "download_url": "https://os.railwise.cn/api/v2/reports/download/report_20260708_001"
  }
}

智能推荐

POST /ai/recommendations/schedule

请求参数：

参数	类型	必填	说明
project_id	string	是	项目ID
date_range	array	是	日期范围 [start, end]
constraints	object	是	约束条件

请求示例：

curl -X POST https://os.railwise.cn/api/v2/ai/recommendations/schedule \
  -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIs..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "project_id": "proj_rw_2026_001",
    "date_range": ["2026-07-08", "2026-07-19"],
    "constraints": {
      "min_experience_years": 3,
      "required_certifications": ["测量员", "安全员"],
      "max_daily_hours": 8
    }
  }'

响应示例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "recommendation": {
      "schedule": [
        {
          "date": "2026-07-08",
          "shift": "day",
          "members": [
            { "user_id": "u001", "name": "张三", "role": "组长" },
            { "user_id": "u002", "name": "李四", "role": "测量员" }
          ]
        }
      ],
      "confidence": 0.88,
      "reasoning": "基于人员技能匹配、历史排班效率和项目紧急程度综合推荐"
    }
  }
}

文档处理

POST /ai/documents/process

请求参数：

参数	类型	必填	说明
file	file	是	上传的文件
task	string	是	处理任务：extract, ocr, convert, compare
fields	array	否	提取字段列表
target_format	string	否	目标格式（convert任务）

请求示例：

curl -X POST https://os.railwise.cn/api/v2/ai/documents/process \
  -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIs..." \
  -F "file=@合同_绕城高速.pdf" \
  -F "task=extract" \
  -F "fields=[\"contract_no\", \"party_a\", \"party_b\", \"amount\"]"

响应示例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "task_id": "doc_task_001",
    "status": "completed",
    "result": {
      "contract_no": "RW-2026-001",
      "party_a": "宁波睿威工程技术有限公司",
      "party_b": "宁波市轨道交通集团",
      "amount": 850000
    }
  }
}

错误码

错误码	说明	处理建议
400	请求参数错误	检查请求体格式和参数
401	认证失败	检查 Token 是否过期，重新登录
403	权限不足	确认账号有权限执行该操作
404	资源不存在	检查项目ID或资源ID
429	请求过于频繁	降低请求频率
500	服务器内部错误	稍后重试，联系技术支持
503	AI服务暂时不可用	服务维护中，稍后重试

业务场景示例

场景1：项目立项智能辅助

from railwise_os import AIAssistant, ProjectManager

assistant = AIAssistant(api_key="rw_os_xxxxxxxx")
pm = ProjectManager(api_key="rw_os_xxxxxxxx")

# 新项目信息
project_info = {
    "name": "XX地铁4号线盾构穿越监测",
    "type": "subway_protection",
    "location": "宁波市鄞州区",
    "client": "宁波市轨道交通集团",
    "estimated_duration": 180,  # 天
    "estimated_points": 50
}

# AI辅助立项分析
analysis = assistant.analyze_project(project_info)

print("=== 项目立项分析 ===")
print(f"建议监测方案: {analysis.monitoring_scheme}")
print(f"预估成本: {analysis.estimated_cost} 元")
print(f"建议人员配置: {analysis.recommended_team}")
print(f"风险提示: {analysis.risks}")
print(f"参考案例: {analysis.similar_projects}")

# 创建项目
project = pm.create_project({
    **project_info,
    "monitoring_scheme": analysis.monitoring_scheme,
    "budget": analysis.estimated_cost
})

场景2：经营数据智能分析

# 季度经营分析
analysis = assistant.analyze_business({
    "period": "2026-Q2",
    "metrics": ["revenue", "cost", "profit", "project_count", "new_contracts"],
    "compare_with": "2026-Q1"
})

print("=== 2026年Q2经营分析 ===")
print(f"营业收入: {analysis.revenue} 元 (环比 {analysis.revenue_change}%)")
print(f"营业成本: {analysis.cost} 元 (环比 {analysis.cost_change}%)")
print(f"净利润: {analysis.profit} 元 (环比 {analysis.profit_change}%)")
print(f"项目数: {analysis.project_count}")
print(f"新签合同: {analysis.new_contracts}")
print(f"AI建议: {analysis.suggestions}")

场景3：设备维护智能预警

# 设备健康度评估
equipment_health = assistant.assess_equipment_health({
    "equipment_id": "ts_leica_001",
    "include_history": True,
    "prediction_horizon": 30  # 天
})

print("=== 设备健康度评估 ===")
print(f"设备: {equipment_health.name}")
print(f"健康度评分: {equipment_health.score}/100")
print(f"建议维护时间: {equipment_health.recommended_maintenance_date}")
print(f"预测故障概率: {equipment_health.failure_probability}%")
print(f"建议措施: {equipment_health.recommendations}")

与外部系统集成

与财务系统对接

# 同步合同数据到财务系统
from railwise_os import IntegrationManager

im = IntegrationManager(api_key="rw_os_xxxxxxxx")

# 配置财务系统接口
im.configure_integration({
    "name": "财务系统",
    "type": "financial",
    "endpoint": "https://finance.company.cn/api",
    "auth": {
        "type": "api_key",
        "key": "fin_api_xxxxxxxx"
    },
    "sync_rules": [
        {
            "source": "contracts",
            "target": "contract_management",
            "fields": ["contract_no", "amount", "party_a", "party_b", "start_date", "end_date"],
            "trigger": "on_create"
        }
    ]
})

# 手动触发同步
im.sync("contracts", "financial")

与OA系统对接

# 配置OA系统审批流
im.configure_integration({
    "name": "OA系统",
    "type": "oa",
    "endpoint": "https://oa.company.cn/api",
    "auth": {
        "type": "oauth2",
        "client_id": "oa_client_xxx",
        "client_secret": "oa_secret_xxx"
    },
    "workflows": [
        {
            "name": "报告审批",
            "trigger": "report_submitted",
            "steps": [
                { "role": "project_manager", "action": "review" },
                { "role": "technical_director", "action": "approve" },
                { "role": "general_manager", "action": "sign" }
            ]
        }
    ]
})

最佳实践

1. 知识库维护

定期更新监测规范库，确保引用最新版本
项目归档后及时同步到项目档案库
设备故障案例及时录入，丰富知识库

2. AI问答优化

提问时尽量提供项目ID，获取更精准的上下文
使用专业术语，提高匹配准确度
复杂问题分步骤提问

3. 报表生成

明确报表目的和受众，选择合适的维度
使用筛选条件缩小数据范围，提高生成速度
定期保存常用报表模板

4. 数据安全

敏感数据使用脱敏处理
定期审计API访问日志
遵循最小权限原则

限制与注意事项

限制项	说明
AI问答	复杂计算问题建议结合人工验证
报表生成	大数据量报表可能需要数分钟
文档处理	扫描件OCR准确率约95%
并发限制	每账号最多10个并发请求
数据保留	对话历史保留90天
模型更新	AI模型每月更新，回答可能有变化

注意： AI助手提供的建议仅供参考，重大业务决策仍需人工审核。

常见问题

Q1: AI问答回答不准确？

检查是否指定了正确的项目ID
尝试使用更具体的专业术语
查看引用的知识库来源是否最新
联系管理员更新知识库

Q2: 报表生成失败？

检查筛选条件是否过于复杂
缩小时间范围或数据量
查看是否有权限访问相关数据
稍后重试，可能是服务负载过高

Q3: 如何自定义报表模板？

# 保存自定义模板
assistant.save_template({
    "name": "月度经营简报",
    "type": "business_analysis",
    "layout": {
        "sections": [
            { "type": "summary", "metrics": ["revenue", "profit"] },
            { "type": "chart", "chart_type": "trend", "metric": "revenue" },
            { "type": "table", "data": "project_list" }
        ]
    }
})

Q4: 能否集成企业微信/钉钉？

可以，通过集成服务配置：

im.configure_integration({
    "name": "企业微信",
    "type": "wechat_work",
    "corp_id": "wwxxxxxxxxxxxxxxxx",
    "agent_id": "1000002",
    "secret": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
})

更新日志

版本	日期	变更内容
4.0.0	2026-07-08	全新AI助手模块；支持RAG问答；新增智能推荐引擎；优化文档处理
3.5.0	2026-04-15	新增智能报表生成；支持自然语言指令；优化OCR准确率
3.0.0	2025-12-20	初始AI功能发布；支持基础问答和文档处理
2.0.0	2025-08-01	业务OS重构；Vue3前端升级；Spring Boot 3后端
1.0.0	2025-03-10	初始版本发布

RAILWISE-OS监测业务AI助手

RAILWISE-OS监测业务AI助手

目录

概述

适用场景

版本信息

系统架构

AI助手模块

1. 智能问答助手（Intelligent Q&A Assistant）

2. 智能报表生成器（Smart Report Generator）

3. 智能推荐引擎（Smart Recommendation Engine）

4. 智能文档处理器（Intelligent Document Processor）

API参考

认证方式

基础信息

端点列表

智能问答

报表生成

智能推荐

文档处理

错误码

业务场景示例

场景1：项目立项智能辅助

场景2：经营数据智能分析

场景3：设备维护智能预警

与外部系统集成

与财务系统对接

与OA系统对接

最佳实践

1. 知识库维护

2. AI问答优化

3. 报表生成

4. 数据安全

限制与注意事项

常见问题

Q1: AI问答回答不准确？

Q2: 报表生成失败？

Q3: 如何自定义报表模板？

Q4: 能否集成企业微信/钉钉？

更新日志

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