# document-review-system

**Repository Path**: liuchangng/document-review-system

## Basic Information

- **Project Name**: document-review-system
- **Description**: 智能文档审查系统是一个基于 LangGraph 多 Agent 协同架构的文档审查平台。用户可以通过可视化工作流编辑器自定义审查流程，上传文档后系统自动调用多个 AI Agent 协同完成审查，并生成详细的审查报告。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-21
- **Last Updated**: 2026-08-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🤖 智能文档审查系统

> 基于 LangGraph 多 Agent 协同的智能文档审查平台

![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue)
![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.12+-green)
![React](https://img.shields.io/badge/React-19-blue)

[English](#english) | 中文

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## 📖 项目简介

智能文档审查系统是一个基于 **LangGraph** 多 Agent 协同架构的文档审查平台。用户上传文档后，系统自动调用多个 AI Agent 协同完成审查，并生成详细的审查报告。

### 核心特性

- 🤖 **多 Agent 协同** — 声明提取、事实核查、合规审查、终审裁决
- 📊 **实时进度追踪** — SSE 推送审查进度，可视化展示 Agent 执行状态
- 📄 **多格式支持** — PDF、DOCX、Markdown、TXT
- 📥 **PDF 报告导出** — 一键导出审查报告
- 🌓 **暗色主题** — 支持明暗主题切换
- 🔌 **灵活 LLM 接入** — 支持所有 OpenAI 兼容 API

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## 🖼️ 界面预览

| 首页 | 工作流管理 |
|------|------------|
| ![首页](docs/images/01-homepage.png) | ![工作流](docs/images/02-workflows.png) |

| 工作流编辑器 | 审查报告 |
|--------------|----------|
| ![编辑器](docs/images/03-workflow-editor.png) | ![报告](docs/images/05-report.png) |

| 审查记录 | 系统设置 |
|----------|----------|
| ![记录](docs/images/04-reviews.png) | ![设置](docs/images/07-settings.png) |

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## 🛠️ 技术栈

| 层级 | 技术 |
|------|------|
| **前端** | React 19 + TypeScript + TailwindCSS 4 + Vite 6 |
| **后端** | Python 3.12+ + FastAPI + LangGraph |
| **数据库** | SQLite + SQLAlchemy Async |
| **依赖管理** | UV (Python) + npm (Node.js) |

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## 🚀 快速开始

### 环境要求

- Python 3.12+
- Node.js 18+
- [UV](https://docs.astral.sh/uv/) 包管理器

### 安装与启动

```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/liuchangng/document-review-system.git
cd document-review-system

# Linux/Mac
./start.sh

# Windows
start.bat
```

### 手动启动

```bash
# 后端
cd server
uv sync
uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# 前端（新终端）
cd web
npm install
npm run dev
```

访问 http://localhost:5173

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## ⚙️ 配置

复制 `.env.example` 为 `server/.env`：

```env
# OpenAI
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_API_KEY=sk-your-api-key
LLM_MODEL=gpt-4o

# 本地 Ollama
# LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
# LLM_API_KEY=not-needed
# LLM_MODEL=qwen2.5:7b
```

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## 📁 项目结构

```
news-review/
├── start.sh / start.bat    # 启动脚本
├── server/                 # Python 后端
│   ├── main.py             # FastAPI 入口
│   ├── agents/             # Agent 模块
│   ├── graph/              # LangGraph 工作流
│   ├── prompts/            # 提示词模板
│   └── api/                # API 路由
└── web/                    # React 前端
    └── src/
        ├── pages/          # 页面组件
        ├── components/     # UI 组件
        └── services/       # API 服务
```

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## 🤝 贡献

欢迎贡献代码、报告 Bug 或提出建议！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. 创建 Pull Request

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## 📜 许可证

本项目采用 [Apache License 2.0](LICENSE) 许可证。

**允许学习研究使用** — 本项目可用于个人学习、教学和研究目的。

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## 🔗 相关链接

- 📂 GitHub: https://github.com/liuchangng/document-review-system
- 📂 Gitee: https://gitee.com/liuchangng/document-review-system
- 📖 文档: [docs/README.md](docs/README.md)

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## English

### Overview

An intelligent document review platform powered by LangGraph multi-agent collaboration. Upload documents and let AI agents work together to generate comprehensive review reports.

### Features

- 🤖 Multi-Agent collaboration (Claim Extraction, Fact Checking, Compliance Review, Final Judgment)
- 📊 Real-time progress tracking via SSE
- 📄 Support PDF, DOCX, Markdown, TXT
- 📥 PDF report export
- 🌓 Dark mode support
- 🔌 Works with any OpenAI-compatible LLM API

### Quick Start

```bash
git clone https://github.com/liuchangng/document-review-system.git
cd document-review-system
./start.sh  # or start.bat on Windows
```

### License

Apache License 2.0 - Allowed for learning and research purposes.