一. 项目背景

1.政策环境日趋严格

近来，中央持续推进国企改革、信息公开与法治化治理，“三重一大”决策机制、内控体系建设、纪检监察合规审查等制度要求逐步落地。国有企业在经营活动、文件流转、制度建设中，面临以下合规风险：

• 制度文件未覆盖或失效

• 批文、流程缺失造成合规漏洞

• 文档术语不一致、前后矛盾

• 风险事项未明示、问责难界定

2. 现有人工审查成本高、滞后严重

目前国企文书质检仍依赖合规专员人工逐字审阅，效率极低，常见问题包括：

• 审查周期长（1周+）

• 依赖经验人员、主观性强

• 缺乏标准化报告与复审机制

• 容易遗漏跨文档矛盾或风险隐患

3. 数智化转型迫切

随着国企全面推进数字化转型，对AI辅助质检、制度文本智能审阅、自动化报告生成的需求日益提升：

• 用AI提升文档处理效率与覆盖率

• 构建“看得见、查得到”的审计闭环

• 提前发现高风险点，支持内控改进

二. 项目目标

构建合规质检智能Agent系统，实现以下核心目标：

1. 自动完成文件合规性审查流程

• 支持上传政策制度文件、审批流程文档、纪检规章等多种类型文档（Word/PDF/图像）

• 自动执行结构提取、完整性检查、一致性比对、合规项核查、特别关注项分析

• 结合知识库与大模型推理，提供智能化判断建议

2. 提供标准化、可溯源的质检报告

• 自动生成可下载、归档的PDF或Word格式质检报告

• 报告中包括：风险等级、问题清单、建议修改意见、引用规则来源

• 支持历史记录对比与二次质检

3. 构建符合国企内部审计要求的质检体系

• 能适配国企特定制度模板、关键词关注点、纪检高压项

• 支持个性化质检规则与知识库维护

• 输出数据可供内部审计、纪检部门复查使用

4. 降低合规成本、提升内部治理效能

• 单份文档审查时间缩短90%以上

• 合规盲区自动识别，避免事后问责风险

• 解放合规专员人力，支持更多制度更新与优化工作

三. 详细功能说明表（按模块）

四. 业务流程图

五. 产品架构图

产品功能模块架构图

六. 功能说明

业务流程图与产品架构图已经做了详细的说明，具体细节不再额外展开。

给感兴趣的伙伴们加一道思考题吧：项目实时合规检测该如何设计，如果有好的想法或建议欢迎一起沟通交流。

 大模型&AI产品经理如何学习

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1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

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• 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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