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《OmniMeetProTrack 全维会议链智能追录系统软件设计文档》

news 来源：原创 2025/8/25 3:22:19

撰稿人：wjz

一、引言

1.1 目的

本软件设计文档详细描述了 OmniMeetProTrack 全维会议链智能追录系统的架构、组件、模块设计及实现细节，旨在为开发人员、利益相关者和维护人员提供系统的全面设计蓝图。本文档基于需求定义文档，确保系统实现满足企业对高效、智能会议管理的需求，同时支持未来功能扩展和维护。

1.2 范围

OmniMeetProTrack 是一款面向企业线上会议和会议管理的智能化、多模态会议系统，整合视频会议、AI 助手、知识库管理、会议签到、数据分析、知识图谱构建和文生图等功能。系统通过先进技术（如 DeepSeek-R1、CLIP、ASR、LangChain）实现会议全链条的智能化管理，提升会议效率，沉淀知识资产，为企业决策提供支持。

1.3 定义与缩写

OmniMeetProTrack：全维会议链智能追录系统。
WebRTC：Web 实时通信技术，用于音视频通话。
ASR：自动语音识别，用于语音转文字。
CLIP：视觉识别技术，用于处理图片和 PPT。
RAG：检索增强生成，用于业务相关问答。
RDF：资源描述框架，用于知识图谱构建。

二、系统概述

2.1 系统目标

提供稳定、流畅的视频会议功能，支持多设备接入。
实现智能化的会议管理和 AI 辅助，提升会议效率。
构建多模态知识库，沉淀会议数据并支持深度分析。
确保系统高性能、高可靠性和安全性，满足企业级需求。
支持模块化扩展，适应未来功能和性能需求。

2.2 系统架构

OmniMeetProTrack 采用前后端分离的微服务架构，分为以下核心层：

前端层：基于 Vue.js，提供用户界面和交互。
后端层：基于 Spring Boot，处理业务逻辑和数据交互。
模型层：基于 FastAPI 和 LangChain，调用 AI 模型（DeepSeek-R1 等）。
数据层：MongoDB 存储会话和消息，Neo4j 存储知识图谱，Milvus 管理向量数据。
外部服务：集成百度地图 API（签到定位）、人脸识别服务等。

2.3 技术栈

前端：Vue.js、WebRTC、WebSocket、Marked（Markdown 解析）、ECharts（数据可视化）。
后端：Spring Boot、Spring Data JPA、MongoRepository。
模型端：FastAPI、LangChain、DeepSeek-R1、Whisper（ASR）、CLIP。
数据库：MongoDB（Motor 异步驱动）、Neo4j、Milvus（向量数据库）。
其他：RecordRTC（音频录制）、百度地图 API、人脸识别 SDK。

三、系统设计

3.1 模块划分

系统功能模块基于需求分为以下九个子系统：

会议系统管理
视频会议
会议 AI 助手
日常 AI 助手
知识库管理
会议签到
统计信息
智能解析与知识图谱构建
文生图

3.2 模块设计

3.2.1 会议系统管理

功能：
- 会议记录增删改查（名称、时间、地点、议程、决议）。
- 用户账号管理（添加、删除、修改，角色包括创建者、参会者、管理员）。
设计：
- 前端：Vue.js 组件实现会议列表和用户管理页面，支持表单编辑和权限选择。
- 后端：Spring Boot 提供 RESTful API，基于 Spring Security 实现权限控制。
- 数据存储：MongoDB 存储会议记录和用户信息，表结构包括 Meeting 和 User。
流程：
1. 用户登录后访问会议管理页面。
2. 创建/编辑会议，提交数据至后端 API。
3. 后端验证权限，更新 MongoDB 数据。

3.2.2 视频会议

功能：
- 多设备音视频通话。
- 弹幕聊天。
- 录屏录音，生成带时间戳记录。
- 投屏共享。
设计：
- 前端：
  - 使用 WebRTC（navigator.mediaDevices.getUserMedia）获取音视频流，RTCPeerConnection 管理连接。
  - WebSocket 实现弹幕和信令传输。
  - RecordRTC 实现录屏录音。
  - Vue.js 组件展示参会者列表、控制面板（麦克风、摄像头）。
- 后端：
  - Spring Boot 提供 WebSocket 信令服务，处理 OFFER、ANSWER、ICE CANDIDATE。
  - 存储录制文件至本地文件系统，元数据存入 MongoDB。
- 流程：
  1. 用户通过按钮加入会议，前端建立 WebSocket 连接。
  2. WebRTC 协商音视频流，实时传输。
  3. 弹幕消息通过 WebSocket 广播。
  4. 录制完成后，文件上传至后端存储。

3.2.3 会议 AI 助手

功能：
- 实时问答（基于会议内容）。
- 时间感知（监测与会者状态，调整安排）。
- 问题感知（识别疑问和争议）。
Design：
- 前端：Vue.js 弹窗展示 AI 助手对话，支持流式输出。
- 模型端：
  - FastAPI 调用 DeepSeek-R1 API，LangChain 构造提示。
  - 使用摄像头和麦克风数据（WebRTC 流）分析与会者状态。
- 后端：Spring Boot 协调前端请求和模型端响应。
- 流程：
  1. 用户点击 AI 助手按钮，输入问题。
  2. 模型端结合会议上下文生成流式回答。
  3. AI 分析与会者状态，推送提醒（如“某人未发言”）。

3.2.4 日常 AI 助手

功能：
- 个性化问答（RAG 增强）。
- 一键部署会议。
- 流式回答，上下文感知。
Design：
- 前端：Vue.js 对话界面，Marked 解析 Markdown 输出。
- 模型端：FastAPI + LangChain，调用 DeepSeek-R1，RAG 从 Milvus 检索知识库。
- 后端：Spring Boot 管理会话，MongoDB 存储历史消息。
- 流程：
  1. 用户输入问题，前端发送会话 ID 和问题。
  2. 模型端查询历史消息，结合 RAG 生成回答。
  3. 一键部署会议时，AI 分析日程，选择合适时间。

3.2.5 知识库管理

功能：
- 上传 docx、pdf、txt 至 Milvus。
- 统计知识库数据（数量、片段）。
Design：
- 前端：Vue.js 文件上传组件，ECharts 展示统计图表。
- 后端：Spring Boot 处理文件上传，调用 Milvus API 存储向量。
- 数据存储：Milvus 存储文档向量，MongoDB 存储元数据。
- 流程：
  1. 用户上传文档，前端校验格式。
  2. 后端提取文本，生成向量存入 Milvus。
  3. 统计数据通过 API 返回前端展示。

3.2.6 会议签到

功能：
- 发起签到，百度地图 API 定位。
- 人脸识别验证身份。
Design：
- 前端：Vue.js 签到页面，集成百度地图 SDK 和摄像头接口。
- 后端：Spring Boot 调用人脸识别服务，验证用户身份。
- 流程：
  1. 用户点击签到，获取定位信息。
  2. 摄像头捕获人脸，发送至后端比对。
  3. 签到结果存入 MongoDB。

3.2.7 统计信息

功能：
- 统计会议时长、时间段、参会人数。
- 可视化图表展示。
Design：
- 前端：ECharts 绘制柱状图、折线图。
- 后端：Spring Boot 聚合 MongoDB 数据，提供统计 API。
- 流程：
  1. 用户访问统计页面，前端请求数据。
  2. 后端查询 MongoDB，返回统计结果。
  3. 前端渲染图表。

3.2.8 智能解析与知识图谱构建

功能：
- CLIP 处理视觉信息。
- ASR 转写音频。
- DeepSeek 解析文本，生成总结。
- 构建 RDF 三元组，存入 Neo4j。
Design：
- 模型端：
  - Whisper 实现实时语音转写。
  - CLIP 提取 PPT 和图片特征。
  - DeepSeek 解析文本，豆包模型提取结构化指标。
- 后端：Spring Boot 协调数据处理，Neo4j 存储三元组。
- 流程：
  1. 会议音频通过 ASR 转写为文本。
  2. CLIP 处理视觉内容，DeepSeek 解析文本。
  3. 豆包模型生成总结，RDF 三元组存入 Neo4j。

3.2.9 文生图

功能：
- 生成会议思维导图或项目架构图。
Design：
- 前端：Vue.js 展示生成的图片。
- 模型端：FastAPI 调用文生图模型（如 Stable Diffusion）。
- 流程：
  1. 用户输入会议要点，模型生成图片。
  2. 图片通过 API 返回前端展示。

3.3 数据设计

MongoDB：
- Meeting：会议 ID、名称、时间、议程、参会者。
- User：用户 ID、姓名、角色、权限。
- Session：会话 ID、创建时间、消息列表。
- QAMessage：消息 ID、会话 ID、内容、时间戳。
Neo4j：
- 节点：任务、责任人、决策。
- 关系：RDF 三元组（如 <任务, 负责人, 姓名>）。
Milvus：
- 向量：文档嵌入向量。
- 元数据：文档 ID、类型、上传时间。

3.4 接口设计

RESTful API：
- /api/meetings：会议增删改查。
- /api/users：用户管理。
- /api/sessions：会话管理。
WebSocket：
- /ws/meeting：信令和弹幕传输。
模型端 API：
- /api/ai/ask：AI 问答。
- /api/ai/summarize：会议总结。

四、非功能设计

4.1 性能

响应时间：功能操作 < 3 秒，视频延迟 < 300 毫秒。
吞吐量：支持 10 人以内同时视频会议。
优化：使用异步任务队列（Celery）处理音频转写，缓存热点数据。

4.2 可靠性

备份：MongoDB 长时间存储。
故障转移：部署多节点，Nginx 负载均衡。
日志：使用 SLF4J 记录操作和错误日志。

4.3 安全性

加密：HTTPS 传输，AES 加密存储数据。
认证：JWT 令牌 + OAuth2 实现多因素认证。
审计：记录用户操作，存储至 MongoDB。

4.4 兼容性

浏览器：支持 Chrome、Firefox、Edge、Safari。
设备：兼容 PC、手机、平板。
系统：运行于 Windows Server、Linux。

4.5 可扩展性

模块化：各功能模块解耦，独立部署。
性能扩展：支持 Kubernetes 集群部署。
集成：提供 OpenAPI 规范，方便第三方系统对接。

五、实现细节

5.1 WebRTC 与 WebSocket

WebRTC 实现音视频通话，优化多设备连接。
WebSocket 每 10 秒 ping，防止断开。
使用 beforeEnter 路由守卫确保连接建立。

5.2 DeepSeek-R1 集成

基于 LangChain 实现流式输出，参数：temperature=0.2，max_tokens=2048。
MongoDB 存储历史消息，支持上下文感知。

5.3 ASR 与 CLIP

Whisper 实时转写音频，生成带时间戳文本。
CLIP 提取视觉特征，辅助知识图谱构建。

六、挑战与解决方案

JDK 冲突：统一 JDK 版本，调整依赖。
接口兼容性：制定统一 API 规范，添加适配层。
数据库冲突：设计统一 schema，迁移数据。
多设备入会：优化防火墙，增强 WebSocket 稳定性。

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