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# AI 有害内容检测后端 适用于威胁情报架构的生产级 FastAPI 后端骨架。它包含 PostgreSQL 模型、Alembic 迁移、Redis、Celery 队列、Docker Compose、认证原语，以及用于内容、分析、告警、仪表盘数据和采集器控制的 API 路由。 采集器和 AI 模型 pipeline 有意暂未实现。它们的任务入口点会返回明确的占位符元数据，以便系统的其余部分能够安全地进行连接、测试和扩展。 ## 快速开始 ``` # 1. Bootstrap 环境变量 copy .env.example .env # 编辑 .env 并设置三个 REQUIRED 密钥： # JWT_SECRET_KEY — 使用以下命令生成：python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))" # ANALYST_PASSWORD — 强密码（启动时自动进行 bcrypt 哈希处理） # MINIO_SECRET_KEY — 强壮的 MinIO secret # 可选调优： # GUNICORN_WORKERS — 默认为 2。计算公式：(2 × CPU_cores) + 1 # NEO4J_MAX_POOL_SIZE — 默认为 10。 # 2. 启动所有服务（Backend + Frontend + DBs） docker compose -f docker-compose.prod.yml up --build ``` UI 将在 `http://localhost:80`（或 `http://localhost`，具体取决于您的设置）可用。 API 将在 `http://localhost:8000` 可用。 Neo4j 图数据库浏览器 UI 可在 `http://localhost:7474` 访问。 常用 endpoint： - `GET /api/v1/health` — 存活探针 (无需认证) - `GET /api/v1/health/deep` — 深度依赖检查 (需要 JWT) - `GET /api/v1/graph/stats` — Neo4j 图节点和边统计信息 - `POST /api/v1/auth/token` - `POST /api/v1/content/ingest` - `GET /api/v1/content` - `GET /api/v1/dashboard/summary` ## 本地开发 ``` cd backend python -m venv .venv .venv\Scripts\activate pip install -e ".[dev]" alembic upgrade head uvicorn app.main:app --reload ``` 运行测试： ``` cd backend pytest ``` ## 架构说明 - FastAPI 是唯一对外暴露的应用服务。 - PostgreSQL 用于存储持久化证据和操作记录。 - Redis 被用作 Celery broker、result backend 以及仪表盘/配置缓存。 - Celery 队列按未来的工作负载进行拆分：`ingest`、`nlp`、`vision`、`scoring` 和 `alerts`。 - `content_items` 通过 `deleted_at` 进行软删除；API 路由不会对其进行硬删除。 - `analysis_results` 是只追加的，并由 `model_version` 进行版本控制。 - 采集器控制 endpoint 已存在，但采集器的实现被推迟。 - NLP 和 vision worker 仅作为占位符；不包含任何模型推理代码。 ## 默认本地认证 仪表盘类路由使用 JWT bearer 认证。本地凭据来自 `.env`： - `ANALYST_USERNAME` - `ANALYST_PASSWORD` — 在 `.env` 中以明文形式存储，**在启动时会自动进行 bcrypt 哈希处理** 内部服务调用可以使用： - `X-API-Key: ` 在生产部署之前，请将这些原语替换为 IdP 或政府 SSO 集成。 ## 首次迁移 在骨架中，`alembic/versions/` 目录是空的。请生成初始 schema： ``` cd backend alembic revision --autogenerate -m "initial_schema" alembic upgrade head ```

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