PROBLEM
审查信息分散，
证据难追溯
合同条款、规章制度与外部法规分布于不同文档；人工初审耗时，且难以快速定位审查结论对应的依据。
03 · RAG WORKFLOW
合同智能
审查系统
以文本解析、知识图谱与 RAG 为基础，为合同和规章提供可追溯的初审与风险提示，连接文件理解、检索证据与审查结论。
审查信息分散，
METHOD
解析、图谱、检索
协同工作
通过文本解析构建实体关系，结合 PMI 与 LightRAG 构建知识检索链路；以 Plan-and-Execute + MCP 编排审查过程，并以 DOM 行级锚点回链原文。
RESULT
形成可解释的
初审闭环
内部检索效果提升 32%，合同或规章初审可在 5–10 分钟内完成，法律人员采纳率达到 90%。
CONTRACT REVIEW
合同智能审查
在合同正文中定位风险条款，呈现审查结果，并将结论与对应原文关联，方便复核。
EXTERNAL-TO-INTERNAL
外规内化
围绕外部法规与内部规章开展条例级比对，定位差异影响，并生成智能审查分析报告。
WORKFLOW IN PRODUCT
核心功能
合同审查、外规内化与模板推荐分别覆盖风险审查、规则比对和业务场景下的模板检索。
CONTRACT REVIEW
合同智能
审查
面向合同内容开展智能审查，集中呈现审查结果与风险提示。
01 · 风险条款定位02 · 审查结果呈现
EXTERNAL-TO-INTERNAL
外规内化
将外部法规和内部规章进行条例级比对，定位差异影响，并生成智能审查分析报告。
01 · 条例级比对02 · 差异影响分析03 · 智能审查分析报告
TEMPLATE RECOMMENDATION AGENT
让 Agent
完成模板推荐
用户以自然语言描述业务约束后，Agent 将需求拆解为检索任务，调用模板检索、摘要与对比工具，筛选候选合同并输出推荐结果。
01 · 理解需求02 · 检索与对比03 · 生成推荐结果
TECHNOLOGY
技术栈
服务与前端Java 17 · Spring Boot · Vue 2 · Element UI · SSE
智能检索LangChain4j · LightRAG · 知识图谱 · RAG
数据与部署MySQL · Redis · Milvus · Neo4j · Docker