投标合规分析系统产品系统Vibe Coding

面向各类领域的招投标环节：投标团队需要在短时间内通读上百页招标文件，从海量历史资料中找出资质证书、类似业绩与人员简历，并按时完成技术标书编写与内部评审。本平台把企业沉淀的合同、证书、业绩、简历等文档构建成可验证的知识库，打通招标解析、标书智能生成、投标版本评估的行业闭环，让每一次投标都有据可依。

系统包含企业知识库、招标项目管理、标书工作台、投标评估和模型配置五大模块。知识库支持导入PDF/DOCX/XLSX/图片及扫描件，AI自动抽取员工、资质、业绩、奖项、客户等实体关系形成知识图谱，每条事实都带文档来源、页码定位与原文引用；招标解析模块对招标文件做多维度分析，提取要求、交付物与评分标准并生成合规清单；标书工作台按招标角色自动推荐简历、参考项目与奖项材料，生成带引用溯源的标书章节，支持命名版本管理与对比；投标评估模块对封存的提交版本按评分维度打分，支持人工调整与版本差异比较；管理员可为OCR、本体抽取、嵌入检索等任务独立分配与轮换模型。系统自带完整演示数据集，无需配置AI即可端到端体验全部流程。

我负责项目的整体架构设计与全栈开发。前端采用Next.js+React+TypeScript，后端为Python FastAPI，数据层使用PostgreSQL结合pgvector做向量检索，招标分析由独立worker进程并发执行，带心跳回收与优雅停机。实现亮点：扫描件先对PDF文本层做质量门禁再回退OCR；标书选材用知识图谱遍历加嵌入排序，输出拟合度与证据置信度双评分，AI生成的内容必须通过引用校验才会落库；投标版本采用哈希封存与乐观锁比对防止并发覆盖。最大难点是保证AI输出的企业级可信——让每一个结论都能回溯到文档原文引述。