Legal Translation Review System

专业的法律英语翻译审核系统，支持多模型协同翻译、智能审核和知识库增强。

本 README 已合并项目根目录下的所有文档（README.md、QUICKSTART.md、USAGE.md、EXAMPLES.md、PROJECT_SUMMARY.md），作为唯一入口文档便于查阅与维护。

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项目概览与特性（原 README）

三阶段翻译工作流

• 阶段一：初始翻译 - 多个AI模型并行翻译
• 阶段二：审核评价 - 专业审核模型评判翻译质量并提供建议
• 阶段三：综合翻译 - 综合前两阶段结果，生成最优翻译

灵活的模型配置

• 支持自定义API端点、API Key、模型ID
• 可配置系统提示词、温度参数等
• 支持任意数量的模型组合
• 每个环节独立配置

知识库增强（RAG）

• 支持上传法律词典等参考文档
• 自定义嵌入模型
• 智能检索相关知识辅助翻译

简洁的用户界面

• 黑白色调，专业简约
• 对话式交互体验
• 实时查看各模型输出
• 直观的配置管理

项目结构

legal-translation-system/
├── frontend/              # Vue 3 前端应用
│   ├── src/
│   │   ├── components/   # UI组件
│   │   ├── views/        # 页面视图
│   │   ├── stores/       # 状态管理
│   │   ├── services/     # API服务
│   │   └── types/        # TypeScript类型
│   └── package.json
├── backend/              # Node.js 后端服务
│   ├── src/
│   │   ├── routes/       # API路由
│   │   ├── services/     # 业务逻辑
│   │   ├── models/       # 数据模型
│   │   └── utils/        # 工具函数
│   └── package.json
└── README.md

快速开始（简要）

前置要求：Node.js 18+；包管理器（pnpm 或 npm）

# 后端
cd backend && pnpm install
# 前端
cd ../frontend && pnpm install

开发模式：

cd backend && pnpm dev
cd frontend && pnpm dev

访问 http://localhost:5173 即可使用。

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快速开始指南（原 QUICKSTART.md）

一键启动（推荐）

Linux / Mac

./start.sh

Windows

start.bat

启动脚本会自动：

1. 检查 Node.js 环境
2. 安装依赖（如果需要）
3. 创建配置文件
4. 启动后端和前端服务

启动后访问：http://localhost:5173

手动启动

1. 安装依赖

# 后端
cd backend
npm install  # 或 pnpm install

# 前端
cd ../frontend
npm install  # 或 pnpm install

2. 配置环境

cd backend
cp .env.example .env
# 根据需要编辑 .env 文件

3. 启动服务

终端 1 - 后端：

cd backend
npm run dev

终端 2 - 前端：

cd frontend
npm run dev

首次使用配置

• 进入 http://localhost:5173 → 模型配置 → 添加并“测试”模型；确保“已启用”。
• 可按文档示例配置多家模型与嵌入模型。

常见问题（节选）

• 端口占用（3000/5173）→ 修改 backend/.env 或关闭占用进程
• 前端无法连后端 → 检查 /api 代理、健康检查、网络/防火墙

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使用指南（原 USAGE.md）

安装与启动

（参见上文“快速开始指南/手动启动”）

模型配置与推荐

• 至少 1 个翻译模型（建议 2-3 个）
• 可选：审核/综合/嵌入模型

示例（OpenAI GPT-4）：

名称：GPT-4 翻译
阶段：翻译模型
API端点：https://api.openai.com/v1/chat/completions
API Key：sk-...
模型ID：gpt-4
系统提示词：专业法律翻译专家
温度：0.3

知识库（可选）

• 在“知识库”上传 TXT/PDF/DOCX/MD（≤10MB），选择嵌入模型后自动向量化

翻译流程

1. 主页输入文本 → 可选勾选“使用知识库增强”
2. 点击“开始翻译”
3. 系统按三阶段执行并展示结果
4. 历史记录页面可查看与检索历史

FAQ（节选）

• 翻译慢：模型数量/响应速度/文本长度/知识库检索有关
• 仅用翻译模型？可以，阶段二/三可选

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配置示例（原 EXAMPLES.md）

提供多家厂商与本地模型的典型 JSON 配置示例，包括：

• OpenAI（GPT-4/3.5、Embeddings）
• Anthropic Claude（需适配）
• Google Gemini（需适配）
• Ollama/LocalAI/vLLM 等 OpenAI 兼容端点

示例中均包含 name/stage/apiEndpoint/apiKey/modelId/systemPrompt/temperature/maxTokens 等关键字段，可直接复制到“模型配置”页面创建。

同时附带“系统提示词模板（翻译/审核/综合）”的基础版/详细版，便于快速落地。

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项目完成总结（原 PROJECT_SUMMARY.md）

已完成功能

• 三阶段工作流 + 模型管理 + 知识库（RAG）+ 历史记录 + RESTful API
• 前端（Vue3/Pinia/Tailwind）与后端（Express/SQLite/TypeScript）完整实现
• 文档、脚本与示例齐备

结构与技术栈

• 详见“项目结构”“技术栈”章节，涵盖前后端目录、依赖与工具

亮点与限制

• 亮点：完整工作流、灵活配置、RAG增强、黑白简洁UI、类型安全
• 限制：向量存储内存实现、并发/缓存待优化、部分 API 需适配

未来规划

• 批量翻译/结果导出/术语表/进度指示/权限管理/多语言/统计追踪等

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参考与许可

• 参考项目：
  • ai-sdk-panel
  • ai-elements-vue

License: MIT

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使用 Docker Compose 部署

本项目提供一键容器化部署：使用 Nginx 提供前端静态站点并反向代理 /api 到后端容器；后端使用 SQLite，数据与上传目录通过卷持久化。

前置要求

• Docker 20+
• Docker Compose v2（docker compose 子命令）

目录结构（与部署相关）

docker-compose.yml
backend/Dockerfile
frontend/Dockerfile
frontend/nginx.conf

启动

# 在项目根目录
docker compose build
docker compose up -d

# 访问：
http://localhost:8456

服务说明

• 前端：Nginx 容器默认暴露 8456 端口（可通过 FRONTEND_PORT 覆盖）；静态文件路径 /usr/share/nginx/html；/api 代理到 backend:3000。
• 后端：Node.js 服务监听 3000；默认 CORS 允许 http://localhost:8456（可通过 CORS_ORIGIN 覆盖）。
• 启动顺序：前端依赖后端健康检查（/api/health），可减少启动初期出现 502 Bad Gateway 的概率。
• 数据持久化：
  • SQLite 数据库：volume backend-data → /app/data/database.sqlite
  • 上传目录：volume backend-uploads → /app/uploads

常用操作

# 查看日志
docker compose logs -f backend
docker compose logs -f frontend

# 停止/启动
docker compose stop
docker compose start
docker compose down   # 仅移除容器，不删除卷

# 清理卷（谨慎）
docker compose down -v

环境变量（可在 docker-compose.yml 中覆盖）

• PORT（后端端口，默认 3000）
• FRONTEND_PORT（前端映射到宿主机端口，默认 8456）
• CORS_ORIGIN（前端地址，默认 http://localhost:8456）
• DATABASE_PATH（默认 /app/data/database.sqlite）
• UPLOAD_DIR（默认 /app/uploads）
• MAX_FILE_SIZE（默认 10485760）