下面给你一条从0到能落地部署的学习/实战路线，按阶段拆解你需要掌握的知识、推荐的开源组件、对应的小项目，以及每一阶段的“通关标准”。按这个走，正常 6–10 周能把 MVP 跑起来。

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阶段 0：打地基（1 周）

学什么

• Python 工程化：虚拟环境、包管理、poetry/pip、pytest、ruff、pre-commit。
• Web 服务：FastAPI（或 Flask），Pydantic 做数据模型。
• Docker 基础：Dockerfile、Compose、镜像体积优化、多阶段构建。
• GitLab/GitHub CI：基础流水线、测试、镜像发布。

小项目

• 用 FastAPI 写一个“健康检查 + 文件上传”的微服务，接收 PDF 返回文件元信息（页数、大小）。 通关标准
• docker compose up 能一键启动服务 + Postgres（或 SQLite）并通过 CI 自动跑测试。

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阶段 1：文档解析与结构化（1–2 周）

学什么

• PDF 基础与常见坑：文本/扫描件混合、页眉页脚、表格、图像。
• OCR：PaddleOCR（离线），Tesseract；版面分析：layoutparser、pdfplumber、docling。
• 表格抽取：camelot、tabula、pdfplumber 的表格启发式。
• 文件清洗：页码/页眉识别、去水印、合并跨页表格。

推荐组件

• OCR：PaddleOCR（中英文强、离线）
• 版面/表格：pdfplumber + layoutparser + camelot
• 元数据存储：PostgreSQL（JSONB 列存储结构化片段）

小项目

• 把一份化学检测报告解析成 JSON：

  • 抓取：标题、报告编号、样品信息、表格数据（项目、结果、单位、LOD/LOQ）、结论页截图坐标。 通关标准

• 任取 10 份历史报告，字段抽取的准确率 ≥ 90%，表格行列对齐错误率 < 5%。

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阶段 2：可计算规则引擎（1 周）

学什么

• 结果校验逻辑：单位换算、有效数字、LOD/LOQ/回收率计算。
• 规则引擎/数据校验框架：Pandas/Polars + Great Expectations（或自写规则框架）。
• 配置化规则：阈值、方法版本映射、例外列表。

小项目

• 以 CSV/JSON 为输入，输出“问题清单（id、严重度、期望值、证据位置）”的校验器。 通关标准
• 能覆盖：单位换算、证书有效期、回收率区间、空白/质控判定等≥15 条硬规则；性能：单报告 < 5 秒。

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阶段 3：RAG 知识库（1–1.5 周）

学什么

• 文档切块策略（按条款/段落/表格行，窗口重叠）、嵌入模型选择、召回评估（nDCG、Recall）。
• 向量数据库：Qdrant（轻、好用）或 Weaviate/FAISS。
• 检索-阅读（RAG）流水线：检索、重排（可选 BM25+向量混合）、引用回链。

推荐组件

• 嵌入：bge-m3 / e5-mistral（中文/英混合好）、或 GTE 系列。
• 向量库：Qdrant（Docker 起一个就好）。
• 解析：将 GB/ISO/ASTM 的条款切片后入库（标题、条款号、正文、版本号）。

小项目

• 输入“项目名称 + 方法版本 + 场景问题”，返回前 3 条条款片段并附“文号/条款号/切片 id”。 通关标准
• 检索的条款引用命中率 ≥ 85%（人工抽检 50 题）。

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阶段 4：LLM 推理与可解释输出（1 周）

学什么

• 本地推理与量化：llama.cpp / vLLM，模型（Qwen2.5/ Llama 3.1 / Yi / DeepSeek）的 7–14B 量化。
• 提示词工程：角色设定、结构化输出（JSON Schema）、拒答与只依据证据。
• 评测：误/漏报率、响应时延、失败重试、输出校验（JSON schema 验证）。

推荐组件

• 本地模型：**Qwen2.5-7B-Instruct（q4_k_m 量化）**足以做解释与归纳。
• 服务器：单卡 24–48GB 显存优先；无 GPU 可用 CPU 量化+缓存。

小项目

• 让 LLM 读取“规则结果 + RAG 条款片段 + 报告片段”，生成最终问题清单（带证据坐标与条款引用）。 通关标准
• 对 20 份报告的人审对比：漏报 ≤ 5%，误报 ≤ 10%；JSON 输出 100% 通过 schema 验证。

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阶段 5：系统集成（0.5–1 周）

学什么

• 微服务拆分：解析服务、规则服务、RAG 服务、LLM 服务、网关。
• 消息队列/任务：Celery/RQ + Redis；大文件处理与重试。
• 前端与 UX：在 LIMS/文控里嵌一个“AI 预审侧栏”（显示问题列表、证据截图、条款引用、采纳/驳回）。

小项目

• 用 FastAPI 网关 暴露 /review：上传 PDF → 异步任务 → 查询状态与结果；前端用任意框架（或现有系统 iframe）渲染。 通关标准
• 10 份报告并发提交能稳定跑完；失败任务有可视化重试与日志闭环。

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阶段 6：安全与合规（并行推进，至少 0.5 周专注）

学什么

• 内网/专有云隔离：VPC、出站默认拒绝、只开放网关白名单。
• 数据保护：传输 TLS、存储 AES-256、磁盘加密、备份加密。
• 身份与权限：RBAC/ABAC、MFA、审计日志（谁看了什么、何时采纳了哪条 AI 建议）。
• 脱敏与最小化：进入 LLM 前对客户名/地址/电话做掩码；中间产物（文本/向量/日志）不出域。
• 供应商条款：数据不留存、不用于训练；关停“遥测/日志上报”。

小项目

• 对接企业 SSO（OpenID/OAuth2），为“客户/项目/批次/报告”加行级权限；做审计报表。 通关标准
• 渗透测试基本项通过；离线/断网场景服务可运行；外联全部关闭仍可完成审核。

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阶段 7：持续评测与运维（0.5 周）

学什么

• 指标面板：Prometheus + Grafana（QPS、时延、GPU/CPU 占用、任务失败率）。
• 质量评测：金标集与 A/B；每周回归测试。
• 日志与追踪：ELK/Opensearch；请求链路 trace id；问题复现“一键打包”。

小项目

• 建立“评测脚本”：一键跑 50 份金标报告，生成误/漏报率与问题 TopN。 通关标准
• 发布前跑评测基线；上线后能回看每条结论的证据片段与条款回链。

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一套可直接上手的“最低可用技术栈”

• 解析层：pdfplumber + layoutparser + PaddleOCR + camelot
• 规则层：Pandas/Polars + Great Expectations（规则配置存 Postgres JSONB）
• RAG 层：bge-m3 嵌入 + Qdrant（混合检索：BM25 + 向量）
• LLM 层：Qwen2.5-7B-Instruct（llama.cpp 或 vLLM），只做推理
• 服务化：FastAPI（各模块微服务）+ Celery/RQ + Redis
• 存储：PostgreSQL（结构化结果、审计）+ MinIO（文件、截图）
• 运维：Docker Compose 起步 → K8s/ArgoCD 进阶
• 监控：Prometheus + Grafana；日志 ELK/Opensearch

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你的每日学习与实操节奏（建议）

• 每天 2–3 小时学习 + 1–2 小时把当天内容做成小 demo。
• 周末做一次端到端打通，从“上传 PDF → JSON 问题清单 + 证据截图 + 条款引用”。

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你可能会用到的关键词（便于自行检索）

• “layout-aware ocr / layout analysis”
• “pdf table extraction camelot / pdfplumber tables”
• “RAG evaluation nDCG / recall / hybrid search bm25 + dense”
• “llama.cpp q4_k_m / vLLM tensor parallel”
• “Great Expectations data quality rules”
• “Qdrant hybrid search / HNSW parameters”
• “zero trust outbound / data diode / egress control”

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给你的“第一周脚手架任务清单”（复制就做）

1. 用 Docker Compose 起 Postgres + Qdrant + MinIO + FastAPI 骨架。
2. 完成 /upload（保存到 MinIO）、/parse（pdfplumber + OCR，存结构化 JSON 到 Postgres）。
3. 将 5–10 条标准条款手工切片入 Qdrant（字段：doc_id、clause、text、version）。
4. 写 5 条规则：单位换算/有效数字/证书有效期/回收率/空白阈值，输出统一 JSON。
5. 写一个命令行评测脚本：对示例报告跑全链路，输出 markdown 报告（带统计）。

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