估价技术报告文档合规RAG Agent审核系统产品系统Vibe Coding

面向土地估价报告文档合规复核场景，针对人工对照数百条规范逐页核验效率低、口径不统一、缺少溯源的痛点，搭建强规范判定型 RAG 文档审核系统Agent，输出带条款溯源、证据定位、整改建议、可离线交付的 AI审核报告并实现部署.

本系统是本地网页端估价报告RAG合规审核agent，基于 Python + Streamlit 搭建，面向土地估价复核岗位，用来自动化完成估价报告合规核验。
1. 文档导入：支持上传 `.docx` 估价报告，自动解析文档结构、识别多级标题、正文、嵌套表格，自动区分单文件内包含的多份子报告。
2. 合规自动审核：对照内部 数百 条审核规范自动逐条核验，采用「程序规则预检 + LLM 语义复核」分层判定；输出每条标准的审核结论、原文证据定位、规范条款溯源、整改建议。
3. 报告导出：支持将审核结果导出 Word（可选 PDF，依赖本地 Office/LibreOffice），产出可直接交付给业务方的审核意见书。
4. 运行模式：绝大部分能力本地离线运行；仅 AI 语义推理环节调用 SiliconFlow（Qwen2.5）API；内置并发控制、重试容错，支持批量报告处理。
5. 辅助功能：查看解析后的文档块、检索证据片段、查看审核统计（规则通过 / 不通过数量），审核链路全程可追溯。

1. 文档结构解析与双层切片模块自研
基于 python-docx 读取 docx，实现 6 级标题栈解析逻辑，维护标题层级上下文；设计**父块 + 子块双层切片策略**：父块保留章节上下文，子块保证表格、数值字段精度；自动识别一份文档里嵌套的多份子报告，解决传统固定切片把表格数字、业务数据切散导致信息断裂的问题。
2. 自研章节锚定召回，替代传统 Top-K 向量检索
不再对全文做全局向量检索，而是以每一条审核规范为锚点，定向匹配对应章节块做召回；搭配 Chroma 向量库做辅助检索，控制证据条数上限，精简送入大模型的上下文，减少无关片段召回、降低幻觉。
3. 分层审核路由引擎（规则优先）
把确定性业务逻辑前置为代码预检：日期换算、必备项存在性校验、数值差额比对、字段格式校验等；31 条审核规范中，26 条（84%）由程序直接判定，仅剩下 5 条复杂语义、主观描述类检查交给 LLM 基于召回证据推理；从源头降低模型幻觉，稳定审核口径。
4. Agent 编排与 API 调用封装
封装 SiliconFlow OpenAI 兼容接口，基于 httpx 实现异步并发调用、分级重试、超时熔断；控制并发量避免 API 限流；统一封装 prompt 模板，绑定证据片段、规范原文给 LLM，保证输出格式固定、结论附带原文出处。
5. 前端页面、结果渲染与导出模块
使用 Streamlit 搭建本地 Web 操作界面，封装页面状态管理、文件上传、解析预览、审核进度展示；组装结构化审核结果，生成带标记、整改意见的审核文档，支持导出 Word，对接 LibreOffice 实现 PDF 导出。
6. 测试集与效果收敛
基于真实历史估价报告搭建回归测试样本，持续调优切片规则、召回策略、prompt；优化后单份报告审核耗时从 204.6s 降至11.2s，严重误判数量明显下降。