以下是一个基于大语言模型API的案件线索研判业务逻辑设计方案，包含核心模块和流程说明：

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### 一、系统架构设计
graph TD
    A[线索输入] --> B(预处理模块)
    B --> C{模型调度器}
    C --> D[实体识别模型]
    C --> E[关系推理模型]
    C --> F[可信度评估模型]
    D --> G[结果聚合]
    E --> G
    F --> G
    G --> H[研判报告生成]
    H --> I[人工复核界面]

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### 二、核心业务逻辑

#### 1. 线索预处理模块
# 示例：Python预处理代码
def preprocess_clue(raw_text):
    # 数据清洗
    cleaned = remove_sensitive_info(raw_text)  # 去隐私信息
    normalized = normalize_text(cleaned)       # 文本规范化
    segmented = jieba.lcut(normalized)         # 中文分词
    
    # 结构化元数据
    return {
        "original": raw_text,
        "clean_text": normalized,
        "tokens": segmented,
        "timestamp": datetime.now(),
        "source": "ocr"  # 来源标注
    }

#### 2. 模型调度策略
def dispatch_analysis(preprocessed_data):
    # 多模型协同工作流
    results = {}
    
    # 实体识别
    results["entities"] = call_llm_api(
        prompt_template="entity_extraction",
        input=preprocessed_data["clean_text"]
    )
    
    # 关系推理
    results["relations"] = call_llm_api(
        prompt_template="relation_inference",
        entities=results["entities"]
    )
    
    # 可信度评估
    results["credibility"] = call_llm_api(
        prompt_template="credibility_assessment",
        context=preprocessed_data["clean_text"]
    )
    
    return results

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### 三、关键技术点

1. 多阶段提示工程
# 示例：关系推理的prompt设计
RELATION_PROMPT = """
请分析以下案件线索中的实体关系：
{entities}

要求：
1. 按<主体-关系-客体>格式输出
2. 标注关系可信度(1-5级)
3. 排除明显矛盾的组合

示例输出：
张三 → 联系 → 李四 (可信度:4)
"""

2. 可信度评估模型
def credibility_evaluation(text):
    evaluation_prompt = f"""
    [线索内容]
    {text}

    请评估：
    1. 信息完整度(1-5分)
    2. 逻辑一致性(1-5分)
    3. 外部验证可能性(高/中/低)
    4. 建议调查方向
    """
    return call_llm_api(evaluation_prompt)

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### 四、研判结果处理

#### 结果存储结构设计
{
  "case_id": "CAS-2025-0219-001",
  "analysis_results": {
    "entities": [
      {
        "name": "张三",
        "type": "person",
        "confidence": 0.92,
        "source_segment": "目击者称张三在案发前..."
      }
    ],
    "relation_graph": {
      "nodes": [...],
      "edges": [
        {
          "from": "张三",
          "to": "李四",
          "relation": "资金往来",
          "confidence": 0.85
        }
      ]
    },
    "risk_assessment": {
      "credibility_score": 4.2,
      "priority_level": "高"
    }
  }
}

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### 五、异常处理机制

1. 模型响应监控
class AnalysisQualityMonitor:
    def check_quality(self, response):
        if response["confidence"] < 0.6:
            self.trigger_human_review()
            self.log_uncertain_case()
        
        if self.detect_contradictions(response):
            self.retry_with_different_prompt()

2. 备选方案设计
def fallback_strategy(original_error):
    if "API timeout" in original_error:
        return switch_to_local_model()
    elif "content policy" in original_error:
        return activate_redaction_module()
    else:
        return queue_for_retry()

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### 六、安全增强措施

1. 数据脱敏流水线
2. 审计日志记录
def audit_log(action_type, user, data):
    log_entry = {
        "timestamp": datetime.utcnow(),
        "user": user.hash_id,
        "action": action_type,
        "data_fingerprint": sha256(data),
        "access_token": generate_watermark()
    }
    write_to_immutable_db(log_entry)

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### 七、典型处理流程

1. 线索接入 -> 自动预处理 -> 多模型并行分析
2. 结果聚合 -> 可信度加权 -> 生成初步报告
3. 人工复核 -> 反馈结果 -> 模型微调优化

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该设计方案的特点：
1. 模块化设计方便替换不同LLM服务
2. 多层校验机制确保结果可靠性
3. 审计追踪满足合规要求
4. 动态提示工程适应不同案件类型

实际部署时需要根据具体业务需求调整：
- 证据类型处理（文本/图片/音视频）
- 领域知识库集成
- 与现有警务系统的对接方式
 
 
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