使用机器学习简化机构沟通

项目概述

机构沟通往往复杂难懂，成为许多人获取服务的障碍。苏黎世州政府长期致力于使沟通更具包容性和可及性。随着内容量持续增长，我们看到了利用AI支持这一目标的机会。该应用是2023年秋季启动的试点项目成果之一。

核心功能

• 文本简化：根据「简易德语」或「浅易德语」规则重写复杂文本
• 写作指导：提供逐句分析的详细反馈功能
• 可理解性评分：在-10（非常复杂）到+10（非常易懂）范围内评估文本
• 一键多模型：同时向所有配置的LLM发送文本，生成格式化Word文档

技术实现

模型配置

通过OpenRouter统一API访问多个领先语言模型：

• 编辑config.yaml自定义可用模型
• 支持Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini等主流模型
• 提供专用OpenAI API版本配置

部署方式

本地运行（推荐使用uv）：

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pip3 install uv
cd simply-simplify-language/
uv sync
source .venv/bin/activate
cd _streamlit_app/
streamlit run sprache-vereinfachen.py

云端运行：

• 使用小型虚拟机（2 vCPU，2GB RAM）
• 推荐使用Caddy服务器设置反向代理和HTTPS
• 支持GitHub Codespaces云端开发环境

可理解性评分系统

开发了「Zürcher Verständlichkeits-Index」(ZIX)评分系统：

• 考虑句子长度、RIX可读性指标
• 分析常见词出现频率和CEFR词汇表重叠度
• 已发布为pip可安装包
• 针对瑞士德语进行优化（使用ss替代ß）

成本效益

• 仅需支付OpenRouter/OpenAI的token使用费用
• 100页标准文本简化成本约0.5-10瑞士法郎
• 硬件要求低，小型虚拟机月费用仅数法郎

语言指南

提示规则存储在utils_prompts.py中，可根据机构需求自定义：

• 基于苏黎世州通用语言指南
• 参考浅易德语指南和交通局规范

重要注意事项

• 仅使用非敏感数据，文本将发送至第三方模型提供商
• LLM可能产生幻觉和错误，输出结果必须人工审核
• 针对瑞士德语优化，使用ss而非ß字符

技术架构

• 前端：Streamlit应用界面
• NLP处理：spaCy德语模型（de_core_news_sm）
• 模型集成：OpenRouter多模型API
• 日志记录：本地app.log文件存储用户交互

项目团队

苏黎世州政府多部门协作项目，涉及信息访问、交通局、统计局等多个团队。

许可证

MIT开源许可证，详见LICENSE文件。

免责声明：该软件根据瑞士法律开发，使用者需自行确保符合欧盟AI法案及其他适用法律法规的要求。