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同類專案方案示例

生成式AI應用

生成式AI合同與專案文件審閱工作臺

展示生成式AI如何連線合同、制度、專案資料和歷史模板,完成文件分類、條款抽取、依據檢索、風險提示與審閱意見草稿,並透過引用、人工確認和固定任務評測控制質量。

生成式AI大語言模型RAG文件解析規則校驗
同類專案方案示例

這是同類專案的實施方案示例

本頁用於說明這類專案通常怎樣分析、實施和驗收,不對應某個特定客戶,也不把設想、演示介面或測算資料包裝成專案業績。正式方案需要結合你的流程、樣本、系統和責任邊界重新確認。 瞭解頁面內容與公開範圍

先看懂這個案例

誰在用、系統做什麼、能帶來什麼價值

主要使用者

法務、商務、採購、專案經理及文件稽核人員

實際使用過程

使用者上傳合同或專案檔案後,系統解析文件結構、定位條款並對照企業模板與制度生成審閱草稿;金額、責任和高風險結論必須由有許可權的專業人員確認。

核心功能

文件解析

識別章節、表格和關鍵欄位,並保留原文位置與版本。

條款審閱

按企業規則和歷史模板提示缺失、衝突及風險條款。

依據追溯

每條建議關聯制度、模板或原文,方便稽核人員複核。

人工定稿

記錄採納、修改和駁回意見,不讓模型代替專業簽署責任。

對業務的價值

以下是同類專案可重點驗證的價值方向,不代表固定收益;正式專案應先建立企業自己的業務基線。

減少重複閱讀和資料查詢

審閱依據和修改過程可追溯

專業人員集中處理高風險判斷

文件任務質量可以持續複測

01 / 業務現狀

企業通常在什麼情況下遇到這個問題

適用於合同、專案方案、採購資料或交付文件數量較多,專業人員需要反覆查詢制度、核對條款並整理意見的企業。本頁為同類專案方案示例,不代表特定客戶專案或經營成果。

文件格式和條款表達不統一,人工定位重點內容耗時

審閱依據分散在制度、模板、歷史專案和個人經驗中

通用模型能夠生成意見,但沒有來源、版本和許可權邊界

高風險條款、金額和對外結論必須由專業人員確認

模型效果依賴樣本和知識版本,缺少持續評測與覆盤

02 / 實施方法

這類專案建議怎樣拆解

先用真實業務任務確認流程、資料、系統依賴和異常邊界,再確定首期範圍。下面是本案例採用或建議採用的實施順序。

01

選擇一種文件和一組高頻審閱任務建立人工質量與時間基線

02

整理條款分類、制度依據、模板、角色許可權和正常異常樣本

03

組合版面解析、結構化抽取、RAG檢索、生成和規則校驗

04

在工作臺展示原文位置、引用依據、風險等級和意見草稿

05

高風險結論由授權人員確認,確認結果回寫專案或文件系統

06

儲存模型、提示、知識和任務集版本,持續複測失敗樣本

先聊業務,不需要先寫完整需求書

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03 / 專案邊界

誰負責什麼,哪些條件必須先確認

雙方職責

訪談實際審閱人員並復原文件流轉、處理量和錯誤後果

協助建立條款、依據、意見和風險等級的評測口徑

開發文件解析、知識檢索、生成、許可權、介面和運營能力

組織固定任務評測、灰度試用、人工反饋與版本回歸

約束與邊界

AI輸出只用於輔助審閱,不替代法務、財務或行業專業人員的正式判斷

客戶負責文件、制度、模板和歷史資料的合法授權及專業口徑

掃描質量、版式複雜度、知識衝突和樣本覆蓋會影響結果

示例效率資料僅說明測量方法,正式指標依據企業真實基線確定

04 / 系統範圍

首期可能包含的能力模組

模組名稱不是最終報價範圍。正式立項時需要逐項確認使用者、輸入輸出、許可權、介面、異常處理和是否進入首期。

文件上傳與版本版面解析與分類條款結構化抽取企業知識RAG風險規則與提示審閱意見生成人工確認與留痕評測運營看板
05 / 交付與驗收

交付完成時應該留下什麼

交付物業務任務與審閱邊界說明
交付物脫敏文件樣本和固定評測集
交付物生成式AI審閱工作臺原始碼
交付物知識、規則、提示與許可權配置
交付物文件或專案系統介面
交付物質量、效能、成本與安全報告
交付物部署、回退和運營手冊

用於複查的工程證據

本頁不聲稱已經持有某個客戶的專案材料;正式實施時應按合同範圍形成以下可核驗記錄。

工程證據文件型別、審閱任務、角色許可權和錯誤分級清單
工程證據脫敏樣本、期望欄位、引用依據和評測規則
工程證據模型、知識、提示、規則和應用版本記錄
工程證據正常、缺失、衝突、越權和高風險任務評測報告
工程證據人工修改、確認、退回和系統寫入審計日誌
工程證據灰度使用、處理時間、嚴重錯誤、人工介入和成本覆盤

建議驗收基線

固定任務集上的分類、抽取、引用和意見質量達到確認基線

每項重點結論能夠定位原文並展示可核對的知識依據

金額、承諾和高風險意見必須經過正確角色確認

文件缺失、知識衝突、低置信度和模型不可用時能夠轉人工

不同角色只能訪問授權專案、文件和審閱結果

企業人員能夠更新知識規則、執行評測並接管原始碼和部署

DECISION FAQ

與當前專案相關的常見問題

檢視全部265個問題 →
AI定製開發、AI產品與模型工程

生成式AI應用開發通常包括哪些工作?

生成式AI應用開發不只是接入一個大模型介面。完整專案通常包括業務任務診斷、真實樣本整理、模型與RAG路線驗證、產品介面、許可權、系統整合、人工稽核、質量評測和上線運維。企業應先明確AI要完成哪項工作、錯誤由誰處理、結果如何驗收。只有模型能力、軟體工程和業務流程同時成立,應用才適合進入生產環境。

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AI定製開發、AI產品與模型工程

大模型微調和RAG知識庫應該怎麼選擇?

需要讓模型獲取可更新事實、企業資料並展示引用時,通常優先選擇RAG。需要穩定改變輸出格式、專業術語、分類方式或特定任務行為,且擁有足夠高質量樣本時,才評估模型微調。兩者並不衝突,複雜專案可能同時使用RAG、規則和少量微調。選擇前必須先建立基線測試,不能因為“微調更高階”就直接訓練。

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AI定製開發、AI應用定製與企業AI建設

企業AI定製開發專案應該如何驗收?

AI定製開發不能只看幾次成功演示,應同時驗收AI效果、軟體工程、業務結果和專案資產。使用凍結的真實任務集檢查正確、錯誤、拒答、越權和異常場景;檢查介面、許可權、效能、日誌、回退及人工接管;再核對採用率、處理週期、人工修改和執行成本。原始碼、提示規則、知識處理、評測集、部署和運維資料也必須可接管。

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AI外包採購、報價與驗收

AI PoC開發交付什麼,如何判斷能否進入正式實施?

AI外包PoC至少應交付場景邊界、樣本與評測集、可執行原型、模型和配置記錄、逐項測試結果、失敗案例、成本估算及生產化建議。是否透過不能只看一次演示,而要在凍結的真實任務集上覆測,並同時檢查準確性、引用、拒答、人工介入、響應時間和單次成本。透過PoC只代表關鍵假設得到驗證,是否進入生產還要單獨評估安全、整合、運營和持續費用。

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結合你的實際情況判斷

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