基于InternLM的智慧考勤助手

[HPUhushicheng]

🎉 基于InternLM的智慧考勤助手 的技术架构图、方案设计及关键技术说明。

---

1. 技术架构图（分层设计）

graph TD
    A[用户终端] -->|HTTP/WebSocket| B[API Gateway]
    B --> C[业务逻辑层]
    C --> D[AI 能力层]
    D --> E[大模型 InternLM]
    C --> F[数据存储层]
  
    subgraph 用户终端
        A1[Web 前端] 
        A2[tauri跨平台桌面端]
    end

    subgraph API Gateway
        B1[Nginx/APISIX]
        B2[身份认证 JWT]
        B3[请求路由]
    end

    subgraph 业务逻辑层
        C1[考勤规则引擎]
        C2[员工管理]
        C3[审批流]
        C4[数据统计]
    end

    subgraph AI 能力层
        D1[自然语言理解 NLU]
        D2[多模态识别]
        D3[意图识别]
        D4[对话管理 DM]
    end

    subgraph 大模型 InternLM
        E1[模型微调 LoRA]
        E2[知识库 RAG]
        E3[行为预测]
    end

    subgraph 数据存储层
        F1[MySQL 业务数据]
        F2[Redis 缓存]
        F3[MinIO 文件存储]
        F4[Elasticsearch 检索]
    end

Loading

---

2. 核心模块说明

（1）用户终端

• Web 前端：Vue3/React + Ant Design，提供管理后台。
• 移动端：React Native，支持扫码、GPS 打卡、语音交互。

（2）API Gateway

• 认证鉴权：JWT + OAuth2.0。
• 流量控制：限流、熔断（Sentinel）。
• 协议转换：RESTful/WebSocket → 后端服务。

（3）业务逻辑层

模块	功能说明	技术实现
考勤规则引擎	弹性工时、排班、异常检测	Drools 规则引擎
员工管理	组织架构、权限角色	RBAC 模型
审批流	请假/补卡流程自动化	Activiti 工作流
数据统计	可视化报表（出勤率、迟到分析）	Apache Superset

（4）AI 能力层

模块	功能说明	技术实现
自然语言理解	处理用户语音/文本请求（如“我要请假”）	InternLM + 微调
多模态识别	人脸识别、活体检测、GPS 定位校验	OpenCV + 腾讯云 API
意图识别	分类用户请求（打卡、查询、审批）	BERT + Finetune
对话管理	多轮对话上下文维护	Rasa + 状态机

（5）大模型 InternLM 集成

• 模型微调：使用 LoRA 在考勤场景数据（如请假条、打卡日志）上微调。
• 知识库（RAG）：对接企业制度文档（PDF/Excel），实现问答检索。
• 行为预测：分析历史数据，预测迟到风险并提前提醒。

（6）数据存储层

存储类型	用途	技术选型
MySQL	核心业务数据（员工、考勤记录）	主从集群 + 分库分表
Redis	高频访问缓存（今日打卡状态）	哨兵模式
MinIO	文件存储（人脸图片、语音记录）	分布式存储
Elasticsearch	日志和检索（“搜索某员工打卡记录”）	IK 分词 + 聚合查询

---

3. 关键技术方案

（1）考勤流程智能化

sequenceDiagram
    用户->>+AI 助手: 语音输入“今天忘记打卡了”
    AI 助手->>+InternLM: 理解意图（补卡申请）
    InternLM-->>-AI 助手: 生成回复“请提交补卡理由”
    用户->>+AI 助手: 输入“上午去见客户，定位在此”
    AI 助手->>规则引擎: 校验合理性（GPS+历史记录）
    规则引擎-->>AI 助手: 通过验证
    AI 助手->>审批流: 自动发起审批
    审批流-->>用户: 通知结果

Loading

（2）性能优化

• 模型加速：vLLM 推理引擎 + TensorRT 部署 InternLM。
• 缓存策略：Redis 缓存高频查询（如部门员工列表）。
• 异步处理：Celery 处理耗时任务（如报表生成）。

（3）安全设计

• 数据加密：传输层 TLS 1.3，存储层 AES-256。
• 隐私保护：人脸数据脱敏（仅存储特征向量）。
• 防攻击：IP 限速 + 人机验证（CAPTCHA）。

---

4. 部署架构（高可用方案）

graph TB
    A[用户] -->|CDN| B[SLB]
    B --> C[API Server Cluster]
    C --> D[MySQL Cluster]
    C --> E[Redis Cluster]
    C --> F[AI Model Serving]
    F --> G[GPU Node 1]
    F --> H[GPU Node 2]
    D --> I[备份存储 OSS]
    E --> J[持久化 RDB]

Loading

---

5. 扩展性设计

• 插件化架构：通过 Webhook 对接第三方 HR 系统。
• 多模型支持：InternVL3-14B大模型。
• 边缘计算：在分支机构部署轻量级模型。