Python, Rust 开发机关事业单位公文写作助手APP

# 机关事业单位公文写作助手应用设计

基于Python和Rust开发机关事业单位公文写作APP的方案如下：

## 系统架构设计

```
桌面端/Web应用 (Tauri/Vue.js) 
       |
    REST API / WebSocket
       |
    Rust核心服务 (Actix-web/Axum)  ←─── Python NLP服务 (FastAPI)
       |                    公文要素提取/模板生成/智能校对
    PostgreSQL数据库
       |
    Redis缓存 (模板缓存/会话管理)
```

## 技术分工与优势

**Rust负责**：
1. 高性能核心服务（公文生成、格式转换）
2. 并发安全处理（多用户同时编辑）
3. 本地文件操作（公文存储、版本管理）
4. 敏感信息处理（加密存储、权限控制）

**Python负责**：
1. NLP文本处理（公文要素识别、关键词提取）
2. 智能校对（语法检查、格式验证）
3. 模板推荐与生成
4. 数据分析（用户写作习惯分析）

## 核心功能设计

### 1. 公文模板数据库（Rust + PostgreSQL）
```rust
// 公文模板结构
struct OfficialDocumentTemplate {
    id: Uuid,
    title: String,
    category: String, // 通知、报告、函等
    content: String, // 模板内容
    required_fields: Vec, // 必填要素
    standard_format: String, // 标准格式描述
}
```

### 2. 公文要素提取（Python）
```python
# 使用BERT模型提取公文要素
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

def extract_document_elements(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512)
    outputs = model(**inputs)
    # 这里简化处理，实际应训练一个序列标注模型
    return {
        "发文机关": "XX市人民政府",
        "事由": "关于2023年度工作总结的通知",
        "文种": "通知"
    }
```

### 3. 智能校对系统（Python）
```python
# 公文格式校对
import re

def validate_document_format(text):
    errors = []
    
    # 检查文号格式
    if not re.search(r'〔\d{4}〕\d+号', text):
        errors.append("文号格式不正确，应为〔2023〕X号格式")
    
    # 检查标题层级
    if "一、" in text and not re.search(r'一、.*\n二、', text):
        errors.append("标题层级格式不正确")
    
    # 检查落款格式
    if "年" in text and "月" in text and "日" in text:
        if not re.search(r'[二〇〇-九]{4}年[零一二三四五六七八九十]{1,2}月[零一二三四五六七八九十]{1,3}日', text):
            errors.append("日期格式应为中文大写")
    
    return errors
```

### 4. Rust核心服务（Actix-web）
```rust
// 公文生成端点
#[post("/generate_document")]
async fn generate_document(
    item: web::Json,
    db: web::Data
) -> Result {
    // 调用Python服务提取要素
    let elements = python_client.extract_elements(&item.content).await?;
    
    // 查询匹配模板
    let template = find_matching_template(&db, &elements).await?;
    
    // 填充模板
    let document = fill_template(template, elements)?;
    
    // 格式校验
    let errors = python_client.validate_format(&document).await?;
    
    Ok(HttpResponse::Ok().json(DocumentResponse {
        document,
        errors,
        suggestions: vec![]
    }))
}
```

## 数据库设计

```sql
-- 公文模板表
CREATE TABLE document_templates (
    id UUID PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(100) NOT NULL,
    category VARCHAR(50) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    required_fields JSONB NOT NULL,
    standard_format TEXT NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- 用户文档表
CREATE TABLE user_documents (
    id UUID PRIMARY KEY,
    user_id UUID NOT NULL,
    title VARCHAR(100) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    template_id UUID REFERENCES document_templates(id),
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- 公文规范表
CREATE TABLE document_standards (
    id UUID PRIMARY KEY,
    standard_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    rules JSONB NOT NULL
);
```

## 前端界面设计（Tauri + Vue.js）

```vue

```

## 部署方案

1. **Rust服务**：编译为静态二进制文件，使用Docker容器部署
2. **Python服务**：使用Gunicorn+Uvicorn部署ASGI应用
3. **前端**：Tauri打包为跨平台桌面应用（Windows/macOS/Linux）
4. **数据库**：PostgreSQL集群 + Redis缓存
5. **安全**：使用Rust实现国密算法加密存储

## 特色功能

1. **智能模板填充**：
   - 自动识别用户输入中的公文要素
   - 推荐最合适的公文模板
   - 自动填充模板中的占位符

2. **实时格式校验**：
   - 文号格式验证
   - 标题层级检查
   - 落款格式验证
   - 公文要素完整性检查

3. **规范知识库**：
   - 集成最新《党政机关公文格式》标准
   - 常见公文写作规范
   - 各类型公文范例

4. **版本控制与协作**：
   - 公文版本历史管理
   - 多人协作编辑
   - 修订留痕功能

5. **敏感信息检测**：
   - 自动检测和提醒敏感内容
   - 涉密信息加密存储
   - 导出时自动脱敏处理

## 性能优化

1. **Rust优化**：
   - 使用Rayon进行并行处理
   - 内存高效的数据结构
   - 零成本抽象

2. **Python优化**：
   - 使用PyPy或Cython加速关键路径
   - 异步IO处理
   - 模型服务单独部署

3. **缓存策略**：
   - Redis缓存热门模板
   - 前端本地缓存用户文档
   - 预加载常用资源

## 开发计划

1. **第一阶段（1个月）**：
   - 搭建Rust核心服务框架
   - 实现基本公文模板管理
   - 开发Python NLP基础服务

2. **第二阶段（2个月）**：
   - 完善公文要素提取模型
   - 实现格式校验系统
   - 开发前端编辑器组件

3. **第三阶段（1个月）**：
   - 集成公文规范知识库
   - 实现版本控制功能
   - 开发敏感信息检测模块

4. **第四阶段（1个月）**：
   - 性能优化与压力测试
   - 安全审计与加固
   - 用户测试与反馈迭代

这种架构充分利用了Rust的性能和安全优势，同时借助Python的NLP生态系统，为机关事业单位提供专业、高效、安全的公文写作解决方案。