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项目目标 统一全行流程服务：通过中台思想整合分散的业务流程，沉淀共享服务，提升流程复用性和一致性。 支撑业务与办公场景：支持全行业务流程（如贷款审批、开户等）和内部办公流程（如审批、报销等），实现跨部门协同。 高性能与弹性扩展：通过容器化部署和微服务架构，应对业务高峰流量，保障系统稳定性和响应速度。 核心功能 流程定义与配置：支持业务部门自定义流程节点、规则和表单，快速适配业务变化。 全行流程可视化：提供流程监控、状态跟踪和数据分析，帮助优化流程效率。 弹性伸缩能力：基于容器化技术，动态扩展资源，应对每年业务高峰（如“双十一”、年终结算等）。 领域驱动设计（DDD）：构建核心领域模型，应对复杂业务需求的快速迭代。 核心模块 流程引擎模块： 流程定义与编排（BPMN标准支持）。 流程实例管理（启动、暂停、终止）。 服务共享模块： 共享流程服务（如权限校验、通知发送）。 用户体系集成（全行统一身份认证）。 弹性调度模块： 容器化部署（如Kubernetes集群管理）。 横向扩容与负载均衡。 领域模型模块： 核心业务对象建模（如流程节点、规则引擎）。 事件溯源与领域事件驱动。 业务流程（功能路径） 以“贷款审批流程”为例： 流程发起：业务人员通过流程中心定义贷款审批流程（节点：客户经理→风控→审批人→放款）。 流程执行： 客户提交申请后，流程引擎自动分配任务。 各节点人员通过统一入口处理任务（如风控审核风险指标）。 监控与优化： 监控中心实时查看流程状态、耗时及瓶颈。 根据数据反馈调整流程规则（如增加自动审批阈值）。 弹性扩容： 在“双十一”贷款申请高峰时，自动扩容容器节点，保障并发处理能力。

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