招投标资料 RAG 助手
本项目为一个面向招投标业务场景的智能资料检索与问答系统，基于 RAG（检索增强生成）技术构建。系统整合了企业多年积累的招投标文件、法规库、历史案例及资质文档，帮助业务人员快速定位关键条款、比对历史数据，并生成合规的投标响应草稿，大幅提升标书制作与审核环节的效率与准确性。
业务挑战
- 招投标资料种类繁多，包括招标公告、标书模板、评分标准、合同模板等，分散存储于不同文件夹和系统中，检索困难。
- 业务人员需要频繁查阅大量历史标书和法规条款，人工翻阅耗时费力，且容易遗漏关键信息。
- 标书响应要求严格，需精准匹配招标方提出的资质、业绩、技术参数等要求，人工核对易出错。
- 新人培训周期长，对历史案例和常见法规不熟悉，导致标书质量参差不齐。
解决方案
- 搭建统一的知识库，将 PDF、Word、Excel 等格式的招投标资料进行结构化解析与向量化存储，支持全文语义检索。
- 基于 RAG 架构，用户输入自然语言问题（如“近三年同类项目业绩要求”），系统自动检索最相关的文档片段，并生成简洁准确的回答。
- 集成智能问答与文档预览功能，支持在回答中直接跳转到原文位置，方便业务人员核实原始出处。
- 提供标书生成辅助模块，根据招标文件的关键字段（如资质、技术方案、报价要求），自动从知识库中提取对应素材并生成响应草稿。
- 支持多轮对话，业务人员可针对某一条款反复追问，系统结合上下文持续提供精准信息。
客户价值
- 标书检索与信息定位时间从平均 30 分钟缩短至 3 分钟以内，显著提升工作效率。
- 新人即可独立完成标书初步响应，减少对资深员工的依赖，降低人员培训成本。
- 标书内容与招标要求匹配度提升，有效降低因遗漏资质或业绩导致的废标风险。
- 历史标书与法规库被充分复用，避免重复编写同类材料，知识资产得到沉淀与激活。
