企业流程文件评审长期依赖人工专家经验，存在评审效率低、标准不一、历史经验无法沉淀等问题。本项目面向制造业、互联网等企业，针对流程文件（PDF/Excel）的自动化评审需求，提供基于大模型的结构化评审方案，覆盖流程规范性检查、术语一致性校验、风险识别、结构优化及自动化潜力评估，解决企业流程管理中的质量保障痛点。
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流程AI评审系统产品系统
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作品详情
行业场景
功能介绍
项目包含五大核心功能模块：1）智能文件解析，支持PDF文字/表格提取和Excel多Sheet解析；2）AI深度评审，基于DeepSeek大模型按5维度17项检查点生成专业评审意见；3）RAG历史学习，自动检索相似历史评审案例作为参考；4）人工反馈闭环，支持补充/纠正/建议三种反馈类型，反馈自动融入后续AI Prompt实现自我进化；5）多端访问，提供Web客户端和桌面客户端双端支持，支持文件拖拽上传、评审记录查看、反馈管理和训练数据导出。
项目实现
我负责全栈开发与架构设计。技术栈：后端FastAPI + Uvicorn异步框架，MySQL + SQLAlchemy数据存储，DeepSeek API大模型集成；文件解析采用PyMuPDF（PDF）+ pandas（Excel）；RAG检索引擎基于scikit-learn TF-IDF向量化；前端采用零依赖原生HTML/CSS/JavaScript实现动态评审渲染；部署方案支持Windows一键部署（deploy.bat）、快速启动（start.bat）和Windows服务注册（install_service.bat）。核心难点在于动态Prompt工程（系统Prompt + RAG上下文 + 人工反馈三层注入）和前端评审内容智能解析（自动识别编号/列表/段落/高亮类型并差异化渲染）。
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