AutoAudit是一个基于大语言模型（LLM）的智能审计平台，集成了知识图谱、RAG检索增强生成、强化学习等前沿技术，为审计工作提供智能化支持。

🎯 核心价值: 突破传统审计工具局限，支持复杂业务逻辑的深度推理

• ✅ 基于LangChain的多轮对话式审计决策
• ✅ 上下文感知的连续对话
• ✅ 专业推理和审计建议

• ✅ 整合COBIT、ISO27001、SOX等审计标准
• ✅ 实体识别和关系抽取
• ✅ 动态知识更新

• ✅ 智能检索增强生成
• ✅ 向量数据库支持
• ✅ 语义搜索和答案生成

• ✅ 自动识别和评估审计风险
• ✅ 风险等级评分
• ✅ 实时风险监控

• ✅ 对照标准进行合规性检查
• ✅ 多标准支持（COBIT、ISO27001、SOX）
• ✅ 整改建议生成

• ✅ 支持SFT、RLHF等训练方法
• ✅ LoRA高效微调
• ✅ Benchmark测评系统

• Python 3.8+ 🐍
• MySQL 8.0+ 🗄️
• Neo4j 5.0+ 🕸️
• 8GB+ RAM 💾

# 双击运行
start.bat

# 赋予执行权限
chmod +x start.sh

# 运行启动脚本
./start.sh

git clone <repository-url>
cd intelligent-audit-system

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate  # Windows

pip install -r requirements.txt

python -m spacy download en_core_web_sm

cp config.env.example config.env
# 编辑config.env，填入相应配置

# 初始化MySQL
python database/init_db.py

# 初始化Neo4j
python knowledge_graph/neo4j_init.py

python web/main.py

打开浏览器访问: http://localhost:8000

• 🎯 访问 /chat
• 💡 与AI审计助手进行专业对话
• 🔄 多轮对话支持

• 🎯 访问 /audit
• ⚡ 自动风险评估和合规检查
• 📊 可视化结果展示

• 🎯 访问 /knowledge
• 📖 构建和维护审计知识库
• 🗺️ 知识图谱可视化

• 🎯 访问 /training
• 🏋️ SFT和RLHF训练
• 📈 性能评估和对比

POST /api/chat
Content-Type: application/json

{
    "message": "请对ERP系统进行安全审计",
    "session_id": "optional_session_id"
}

POST /api/audit
Content-Type: application/json

{
    "audit_item": "ERP系统",
    "audit_type": "安全审计",
    "standard_type": "COBIT",
    "risk_level": "高"
}

intelligent-audit-system/
├── agents/                 # 智能Agent模块
│   └── audit_agent.py
├── knowledge_graph/        # 知识图谱模块
│   ├── builder.py
│   └── neo4j_init.py
├── rag/                    # RAG系统模块
│   └── agentic_rag.py
├── training/               # 训练模块
│   └── training_pipeline.py
├── web/                    # Web界面
│   └── main.py
├── templates/              # HTML模板
│   ├── index.html         # 主页
│   ├── chat.html          # 聊天页面
│   ├── audit.html         # 审计分析
│   ├── knowledge.html     # 知识管理
│   └── training.html      # 模型训练
├── database/               # 数据库模块
│   └── init_db.py
├── config.py               # 配置文件
├── requirements.txt        # 依赖列表
└── start.py                # 启动脚本

编辑 config.env 文件：

# MySQL配置
MYSQL_HOST=localhost
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_USER=your-username
MYSQL_PASSWORD=your-password
MYSQL_DATABASE=audit_system

# Neo4j配置
NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USER=your-username
NEO4J_PASSWORD=your-password

# LLM API配置
QWEN_API_KEY=your_api_key
QWEN_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

如果需要使用RAG功能，需要下载Sentence Transformers模型：

# Windows PowerShell
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"

# Linux/Mac
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

# 启动系统，会自动下载
python web/main.py

详细说明请查看：📥 下载模型说明.md

• ✅ 使用镜像站: 设置 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
• ✅ 或手动下载模型到 ./models/ 目录

• ✅ 确保MySQL和Neo4j服务已启动
• ✅ 检查配置信息是否正确

• ✅ 检查API密钥是否正确
• ✅ 验证网络连接

更多问题请查看：📚 PyCharm配置指南

• 🎯 准确率: 85%+ 的审计建议准确性
• ⚡ 响应时间: <3秒
• 👥 并发支持: 100+ 并发用户
• 💪 可用性: 99.9% 系统可用性

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. 🍴 Fork 项目
2. 🌿 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 💾 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 📤 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 🔄 开启 Pull Request

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