业务和功能介绍
一、项目背景与目标
1. 背景
业务痛点：
效率低下：投资合同审核依赖人工逐字审阅，耗时长、易出错。
风险遗漏：复杂法律条款易被忽略，导致合规或法律风险。
知识沉淀困难：历史合同经验未系统化，无法快速复用。
技术需求：
通过 AI 大模型实现合同自动化解析、关键信息提取与风险预警。
结合 RAG 模型强化法律知识库检索能力，确保审核结论的权威性。
2. 目标
核心目标：
提升审核效率：将合同处理时间从数小时缩短至分钟级。
降低风险：通过 AI 识别合规性风险，减少人为疏漏。
知识管理：构建并维护私有化法律知识库，支持持续迭代。
技术目标：
搭建 端到端自动化审核流程，覆盖合同解析→风险评估→结论生成→存档全流程。
通过 OceanBase 和 MySQL 支持高并发、高可用的合同数据存储与检索。
二、核心功能模块
1. 合同解析模块
功能描述：
支持 PDF、Word 等格式合同的上传与解析。
使用 AI 文本处理技术（如 NLP）提取关键信息：合同金额、期限、双方主体、违约条款等。
技术实现：
OCR+分段处理：对扫描版合同进行文字识别，结构化文本分割。
LangChain 集成：调用私有大模型对非结构化文本进行语义分析。
2. 智能审核模块
功能描述：
基于 RAG 模型对比合同内容与 知识库（如法律法规、行业模板），判断合规性。
识别高风险条款（如排他性约定、不可抗力责任划分）。
技术实现：
RAG 流程：
通过 VectorDB（如 Oceanbase）检索知识库中相关法律条文或案例。
结合 私有大模型（如通义千问企业版）生成分析报告，标注风险点。
规则引擎：预设合规规则（如“禁止无限连带责任”），触发预警。
3. 知识库管理模块
功能描述：
维护 法律库（最新法规）、案例库（历史合同争议）、模板库（标准合同模板）。
支持人工标注与模型自动更新知识库。
技术实现：
MySQL 存储结构化数据（如法律条文编号、条款摘要）。
向量存储库（基于 Oceanbase）：将文本转化为向量，支持高效检索。
功能路径描述
路径 1：合同上传与解析
用户操作：登录系统 → 上传合同文件（PDF/Word）。
系统处理：
路径 2：智能审核与风险分析
知识库检索：
向量检索：将合同条款向量化，与 Oceanbase 向量库中的法律条文对比。
规则匹配：触发预设规则（如检测“违约金超过 30% 是否合规”）。
风险评估：
模型推理：大模型结合检索结果生成风险报告。
路径 3：知识库更新
人工更新：管理员新增法律条文或标注历史合同案例。
自动更新：
RAG 模型定期抓取监管机构网站最新法规。
通过 LangChain 将新数据向量化并写入知识库
1. 背景
业务痛点：
效率低下：投资合同审核依赖人工逐字审阅，耗时长、易出错。
风险遗漏：复杂法律条款易被忽略，导致合规或法律风险。
知识沉淀困难：历史合同经验未系统化，无法快速复用。
技术需求：
通过 AI 大模型实现合同自动化解析、关键信息提取与风险预警。
结合 RAG 模型强化法律知识库检索能力，确保审核结论的权威性。
2. 目标
核心目标：
提升审核效率：将合同处理时间从数小时缩短至分钟级。
降低风险：通过 AI 识别合规性风险，减少人为疏漏。
知识管理：构建并维护私有化法律知识库，支持持续迭代。
技术目标：
搭建 端到端自动化审核流程，覆盖合同解析→风险评估→结论生成→存档全流程。
通过 OceanBase 和 MySQL 支持高并发、高可用的合同数据存储与检索。
二、核心功能模块
1. 合同解析模块
功能描述：
支持 PDF、Word 等格式合同的上传与解析。
使用 AI 文本处理技术（如 NLP）提取关键信息：合同金额、期限、双方主体、违约条款等。
技术实现：
OCR+分段处理：对扫描版合同进行文字识别，结构化文本分割。
LangChain 集成：调用私有大模型对非结构化文本进行语义分析。
2. 智能审核模块
功能描述：
基于 RAG 模型对比合同内容与 知识库（如法律法规、行业模板），判断合规性。
识别高风险条款（如排他性约定、不可抗力责任划分）。
技术实现：
RAG 流程：
通过 VectorDB（如 Oceanbase）检索知识库中相关法律条文或案例。
结合 私有大模型（如通义千问企业版）生成分析报告，标注风险点。
规则引擎：预设合规规则（如“禁止无限连带责任”），触发预警。
3. 知识库管理模块
功能描述：
维护 法律库（最新法规）、案例库（历史合同争议）、模板库（标准合同模板）。
支持人工标注与模型自动更新知识库。
技术实现：
MySQL 存储结构化数据（如法律条文编号、条款摘要）。
向量存储库（基于 Oceanbase）：将文本转化为向量，支持高效检索。
功能路径描述
路径 1：合同上传与解析
用户操作：登录系统 → 上传合同文件（PDF/Word）。
系统处理：
路径 2：智能审核与风险分析
知识库检索：
向量检索：将合同条款向量化，与 Oceanbase 向量库中的法律条文对比。
规则匹配：触发预设规则（如检测“违约金超过 30% 是否合规”）。
风险评估：
模型推理：大模型结合检索结果生成风险报告。
路径 3：知识库更新
人工更新：管理员新增法律条文或标注历史合同案例。
自动更新：
RAG 模型定期抓取监管机构网站最新法规。
通过 LangChain 将新数据向量化并写入知识库
项目实现
设计原则
智能化与自动化
通过 大模型+RAG 检索增强生成 实现合同内容解析、风险评估和条款合规性判断。
减少人工干预，提升审核效率（目标：从 小时级→分钟级）。
安全性与私有化
使用 私域大模型 确保敏感数据（如合同条款、企业信息）不外泄。
采用 RBAC（基于角色的访问控制） 确保数据权限隔离。
可扩展与高并发
微服务架构 实现模块解耦，支持按需扩展（如高峰期合同批量处理）。
OceanBase 向量化检索与存储。
知识沉淀与迭代
通过 RAG 知识库 维护法律条文、行业标准、历史案例等，持续优化审核准确率。
支持人工标注与模型自学习，形成闭环优化机制。
核心服务：
合同解析服务：文件上传、格式解析（OCR/PDF）、关键信息提取（金额、条款、责任方）。
智能审核服务：调用 RAG 模型 检查合规性、风险条款（如违约金比例、排他性条款）。
知识库管理服务：法律法规、案例、模板的增删改查，支持向量化存储与更新。
模型层
AI 能力模块：
私域大模型：
负责 语义理解（如条款意图识别）、法律条款匹配（与知识库对比）。
使用 LangChain 将大模型与 RAG 流程集成，实现“检索→生成”闭环。
RAG 流程设计：
输入合同段落 → 向量化 → 向量库检索相似法律条文。
大模型生成回答：结合检索结果与领域知识，输出合规性结论。
人工标注反馈：错误案例更新知识库与模型训练数据。
智能化与自动化
通过 大模型+RAG 检索增强生成 实现合同内容解析、风险评估和条款合规性判断。
减少人工干预，提升审核效率（目标：从 小时级→分钟级）。
安全性与私有化
使用 私域大模型 确保敏感数据（如合同条款、企业信息）不外泄。
采用 RBAC（基于角色的访问控制） 确保数据权限隔离。
可扩展与高并发
微服务架构 实现模块解耦，支持按需扩展（如高峰期合同批量处理）。
OceanBase 向量化检索与存储。
知识沉淀与迭代
通过 RAG 知识库 维护法律条文、行业标准、历史案例等，持续优化审核准确率。
支持人工标注与模型自学习，形成闭环优化机制。
核心服务：
合同解析服务：文件上传、格式解析（OCR/PDF）、关键信息提取（金额、条款、责任方）。
智能审核服务：调用 RAG 模型 检查合规性、风险条款（如违约金比例、排他性条款）。
知识库管理服务：法律法规、案例、模板的增删改查，支持向量化存储与更新。
模型层
AI 能力模块：
私域大模型：
负责 语义理解（如条款意图识别）、法律条款匹配（与知识库对比）。
使用 LangChain 将大模型与 RAG 流程集成，实现“检索→生成”闭环。
RAG 流程设计：
输入合同段落 → 向量化 → 向量库检索相似法律条文。
大模型生成回答：结合检索结果与领域知识，输出合规性结论。
人工标注反馈：错误案例更新知识库与模型训练数据。
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