本项目立足于企业法务数字化转型的痛点。在传统的企业合同管理中，人工审查合同耗时费力，且极易因疲劳或经验不足导致关键风险点遗漏，造成巨大的法律隐患。特别是在销售、采购及技术服务等高频业务场景中，合同数量庞大，条款复杂多变，传统的审核模式效率低下，难以满足现代企业快速响应业务的需求。此外，企业内部往往积累了大量的历史合同与合规文档，这些非结构化数据未能得到有效利用，无法形成知识沉淀来辅助决策。因此，开发一款能够结合大模型技术与企业私有知识库的智能合同审查工具，对于提升法务工作效率、降低企业经营风险具有重要的现实意义和商业价值。
本项目是一款基于大语言模型技术的企业级智能合同审查平台，主要包含以下核心功能模块：
AI智能合同审查： 用户上传合同文件后，系统利用AI大模型对文本进行深度语义分析，自动识别潜在的法律风险点（如违约责任缺失、管辖权争议等），并生成可视化的风险分析报告。
本地知识库构建与管理： 支持用户创建和维护企业专属的本地知识库。用户可以上传历史优秀合同模板、公司内部合规制度等文档，让AI学习企业的特定审查标准，从而实现更精准的个性化审查。
风险提示与修改建议： 针对识别出的风险条款，系统不仅会给出高亮预警，还会依据《民法典》、《公司法》等法律法规及本地知识库内容，提供专业的修改建议和法律依据引用，辅助用户快速修订合同。
法律法规查询助手： 内置了包括《民法典》、《公司法》、《民事诉讼法》在内的常用法律法规库，支持关键词快速检索，方便用户在审查过程中随时查阅法条原文。
多格式文档支持： 支持Word、PDF等多种常见文档格式的解析与处理，确保业务流程的顺畅衔接。
在本项目中，我主要负责了核心业务逻辑的开发与前后端交互的实现。具体任务包括：
前端界面开发： 使用Vue.js/React框架搭建了SPA单页应用，实现了合同列表管理、审查结果可视化展示（如风险等级颜色区分）、以及富文本编辑器的集成，确保用户交互体验流畅。
后端API服务构建： 基于Python/Java开发了RESTful API接口，负责处理文件上传、解析请求以及与AI大模型接口的对接。实现了异步任务队列，以应对长文档审查时的超时问题。
RAG技术应用： 实现了检索增强生成架构。通过向量数据库存储本地知识库内容，在AI进行审查时，先检索相关的企业规范与法条，将其作为上下文输入给大模型，有效解决了大模型幻觉问题，提高了审查的专业度。
难点攻克： 解决了大文件解析慢的问题，采用了流式处理技术；同时优化了Prompt工程，通过Few-shot Learning让模型更准确地理解复杂的法律术语和审查指令。
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