feat(assets): add DeepSeek assistant with streaming results and voice input

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shishengliang
2026-09-23 14:16:36 +08:00
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# 资产 AI 问数 Demo
入口:本地运行 `npm run dev` 后打开 `http://localhost:3000/asset#assets`,点击「AI 问数」。
## 已实现
- 采用 Beautiful UI Thinking / Prompt Bar / Chat 的视觉语言;Thinking 步骤改为后端 SSE 实际查询进度,保留 MIT 许可于 `docs/licenses/beautiful-ui.txt`。
- DeepSeek Flash 将自然语言和上一轮查询计划转成受校验的结构化查询;后端复用资产仓储、权限过滤和业务分类;第二次模型调用只解释汇总数据。
- 查询当前资产数量、库存、可运营/待运营、运营率、异动和待交车;按区域、城市、车型、型号、部门和运营状态分组。
- 查询最多 93 天的交车、还车、替换趋势。交车包含替换;流转按业务车次计数,不以车辆去重。
- 图表/统计表/明细切换、分组下钻、明细搜索及分页、CSV 导出、连续追问、取消、错误重试、新对话、深浅主题及移动端。
- 浏览器 SpeechRecognition 语音输入:用户点击麦克风启动,转写后可编辑再发送。不支持或拒绝授权时提示文字输入。
## 本机配置
`DEEPSEEK_API_KEY` 仅位于 Git 忽略的 `.env`,后端读取。客户端构建不包含密钥。无需配置 `VITE_` 密钥。更换临时密钥后重启后端。
现有开发环境本身已开启本地免登录;本次未改变该开关。问答路由挂在应用的认证中间件之后,未认证直接调用被拒绝。部署环境必须沿用正常认证配置。
模型接收问题、维度目录(区域/城市/车型/型号)、已校验的上一轮计划和汇总统计;不会主动发送车牌、VIN、客户或车辆明细。用户在提问中自行输入的文字会发送给模型。业务数据没有伪造或演示替换。
Portainer / Docker 部署见 [DeepSeek 环境变量注入](./portainer-deepseek.md)。
## 口径和边界
- 当前公司从资产页面继承,变更公司请关闭面板后选择公司;服务端执行账号权限与公司范围过滤。
- 资产来源为当前台账与现有服务端缓存,结果标记查询时间,不声称是历史库存快照。
- 分组与明细使用同一次查询返回的数据;区域按现有省市映射。
- 运营率 = 当前筛选车辆中的运营车辆 / 当前筛选车辆数。
- 历史库存、金额、成本、预测等暂不支持,助手应说明能力范围或追问,不执行模型生成的 SQL。
- 会话只保存在打开的面板内,刷新/关闭不会保存。语音依赖浏览器和其在线识别服务,尚未接专用 ASR。
## 验证
- TypeScript 检查、Vite 生产构建;构建仍有现有 ECharts/AG Grid 大块提示。
- 自动验证个人权限与所属公司范围、库存子集计数、无认证拒绝、非法查询/日期拒绝,以及模型请求不包含车辆明细。
- 桌面及手机浏览器实际查询:库存 291 台 → 追问可运营库存 181 台;华东库存 198 条明细与分页对应。
- 2026-09-01 至 2026-09-23 流转:交车 63 车次、还车 69 车次,其中替换 19 车次;2026-09-22 下钻及 CSV 均为 17 条记录。
- 深浅模式、无横向页面溢出、空明细搜索和结果展示切换已验证。真实麦克风识别未自动录制测试。
开发大脑回执:DB-C-003,知识索引版本 1 校验通过,未发现冲突;本次是产品 Demo 实现,未形成新的跨任务复盘模式,无知识写入或 GitHub 同步。