本项目立项旨在解决企业票据与合同审核中人工效率低、易漏检错检的痛点。在财务报销场景中，财务人员需逐张核对增值税发票的代码、号码、税号、金额、税率等十余项字段，并人工验算价税合计与行项目勾稽关系，审核速度慢、容错率低，且错报难以追溯；在合同管理场景中，法务人员需逐条排查错别字、法律术语误用、条款前后矛盾与合规风险，一份合同精审动辄数小时，审核质量高度依赖个人经验，标准难以统一。
从行业背景看，本项目面向企业财务共享中心、费用报销审核、法务合规审查等高频文档处理场景。企业日常运营中票据与合同流转量大、类型多样，传统纯人工模式已成为流程瓶颈。随着多模态大模型与 OCR 技术的成熟，“文档解析 + 结构化抽取 + 规则与大模型混合校验”的智能审核方案已具备落地条件。本项目以增值税专用发票/普通发票智能识别校验和劳动合同等合同智能审查为切入点，将多轮人工审核转化为 Agent 自动化流水线，人工仅负责低置信度结果的最终复核，实现降本增效与审核标准统一。
项目包含票据智能审核与合同智能审查两大业务方向，共五大功能模块：
发票 OCR 识别模块：支持上传发票图片或 PDF（PNG/JPG/PDF，最大 20MB），基于多模态大模型自动识别发票类型、发票代码与号码、开票日期、购销双方名称与纳税人识别号、开户行账号、合计金额、税额、价税合计（含大写金额）、商品明细行项目、收款人/复核人/开票人等完整字段，自动规范化日期格式，结构化输出并持久化存储。
发票四维校验模块：由四个校验 Agent 协作执行——完整性校验（13 个必填字段）、格式校验（发票代码 10 位、号码 8 位、税号 15/18/20 位）、计算校验（金额+税额=价税合计、行项目勾稽、大写金额比对）、业务规则校验（税率合法性、开票日期逻辑），输出错误/警告/信息三级结果与修正建议，汇总为总体通过/失败/警告报告。
合同解析提取模块：上传合同 PDF 后自动解析全文，提取合同类型、标题、甲乙方名称与详细信息、合同金额（数字与大写）、生效/到期/签订日期、履行期限、关键条款摘要等概览信息。
合同专业审查模块：按专业审核规则对合同进行四维审查——文本规范性（错别字、标点、语法）、合同专业性（法律术语、权利义务表述）、逻辑一致性、合规性与风险，输出问题列表（含原文精确定位、修改建议、严重程度、法律风险说明）、修改映射与整体风险等级。
Web 交互界面模块：提供文档上传、识别结果展示、一键审查、审查报告可视化（按 Agent 分组、按严重程度着色）、文档预览与历史记录管理。
技术栈：后端采用 LangChain v1.0 + FastAPI + Pydantic，前端采用 React + TypeScript + Vite + Tailwind CSS，模型层接入通义千问系列（qwen3-vl-plus 多模态识别、qwen-plus 文本审查），合同 PDF 解析使用 MinerU OCR 服务。
核心实现包括四点：
Pydantic 结构化抽取：定义发票（Invoice/LineItem）与合同（ContractOverview）数据模型，通过 LangChain 的 with_structured_output 约束大模型按 Schema 输出，利用 field_validator 自动标准化中文日期、行号等非规范字段，从源头保证抽取结果可靠可校验。
多 Agent 校验架构：将审核规则解耦为完整性、格式、计算、业务规则四个独立校验 Agent，各 Agent 独立执行并输出统一格式的 ValidationResult（级别/类别/字段/期望值/实际值/建议），由汇总器聚合各 Agent 耗时与错误统计，生成 FinalValidationReport，规则可插拔、易扩展。
合同审查流水线：PDF 经 MinerU 解析为 Markdown 与带坐标文本块，先由 LLM Chain 提取合同概览，再将专业审核规则注入 Prompt，以结构化输出方式执行专业审查，产出问题列表、精确修改映射与整体风险等级，实现“解析—提取—审查”全链路自动化。
FastAPI 服务化与容错：提供 OCR 识别、发票校验、合同概览、合同审查、健康检查等 RESTful 接口，配置 CORS、文件类型与大小校验，未配置 API Key 时自动降级为测试模式返回模拟数据，保障开发调试与生产部署的稳定性。
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