简介

文章介绍企业合同审查痛点及AI解决方案，针对传统人工审查低效和普通AI"幻觉"问题，详细阐述Dify+RAGFlow双引擎驱动的合同智能审查应用。该系统支持多格式文件上传、主体信息审查、内容审查及结构化报告生成，实现合同多维度审查，帮助企业规避法律风险，提供完整工作流设计与执行结果。

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企业每签署一份未经严格审查的合同，都可能埋下法律纠纷、资产流失的隐患。传统人工审查耗时费力，而普通AI工具生成的“专业建议”却暗藏致命陷阱——AI幻觉。前文我们已剖析AI幻觉的本质，并揭示了破局之道：Dify+RAGFlow双引擎驱动。

本文我们具体聊一聊企业级AI风控实战：Dify+RAGFlow双引擎驱动合同智能审查应用。

一、 工作流流程分析：

该应用可支持单个、多个合同多维度审查，结构化报告输出【审计可追溯】：条款定位、风险描述、依据参考、建议修改。

1、开始节点：工作流的起始节点，用户上传待审核合同文件【支持 doc、docx、pdf等多种格式】

2、列表操作节点：用户上传多个合同时，提取单个合同文件

3、通过外挂RAGFlow知识库，针对合同双方主体信息进行审查，避免低级错误

4、大语言模型（LLM）节点：根据审查要点对合同内容进行审查

5、markdown转docx文件节点：将LLM生成的markdown格式输出内容转成word文件

6、结束节点：定义工作流结束的最终输出内容。

二、执行结果：

三、AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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