dify工作流 合同

<think>嗯，用户想了解如何在Dify平台处理合同管理的工作流。这个问题很具体，结合用户提供的引用资料看，用户可能正在尝试搭建自动化合同评审系统。从引用[1][2]可以看出，用户关注的是合同评审场景，特别是如何利用历史案例优化审查质量。 用户可能是个企业法务或技术负责人，正在评估Dify的合同管理能力。ta的深层需求应该是想实现高效准确的合同风险识别，同时减少人工工作量。引用[2]提到的"基于Bad Cases的合同审查"特别值得注意，这说明用户需要解决方案能复用历史经验。 考虑设计分阶段的工作流方案： 1. 合同解析阶段准备用文档提取器处理PDF/Word，这里要强调文本清洗的重要性，引用[2]证明合同类型识别直接影响后续处理质量 2. 风险审查阶段考虑引入双通道设计：常规条款用规则引擎快速筛查，复杂条款用LLM结合历史案例库（引用[2]的Bad Case应用） 3. 输出阶段需要兼容法务人员的办公习惯，所以设计Markdown转Docx和企业微信通知（引用[1]的案例） 特别要突出动态知识库的设计，这是引用[2]的核心价值——把历史合同问题转化为审查规则。技术实现上考虑用RAG架构，把Bad Case嵌入向量库供LLM实时检索。 优化点方面，引用[1][2]都显示合同类型直接影响处理逻辑，所以准备设计智能路由机制。法律条款更新追踪功能则是延伸需求，引用[3]提到Dify支持外部API，可以接入法律数据库。 最后生成的问题要覆盖用户可能忽略的环节：如何持续优化模型（问题1）、权限控制（问题2）、多格式处理（问题3）——这些都是企业级应用的实际痛点。</think>基于Dify构建合同管理的工作流，可参考以下结构化设计思路： ### 一、合同管理核心工作流框架 ```mermaid graph TD A[合同上传] --> B(文档提取器) B --> C{合同类型识别} C -->|标准合同| D[条款合规性校验] C -->|复杂合同| E[LLM深度分析] D & E --> F[风险标记] F --> G[生成审查报告] G --> H[Markdown转DOCX] H --> I[企业微信通知] ``` ### 二、关键节点实现说明 1. **文档提取器节点** - 支持PDF/DOCX格式解析 - 文本清洗处理（特殊字符/水印清除） - 输出结构化数据：`{"合同名称":"","签约方":[],"有效期":""}` 2. **智能审查引擎**（LLM节点配置） ```python def contract_review(text, contract_type): # 加载对应合同类型的审查规则库 rules = load_rules(contract_type) # 结合历史Bad Cases进行风险检测[^2] risks = detect_risks(text, rules) return generate_report(risks) ``` 3. **动态知识库集成 - 建立合同类型-条款矩阵数据库 - 历史Bad Cases向量化存储（相似度匹配）[^2] - 实时更新法律条款库（通过API接入政府数据库） ### 三、典型应用场景 1. **标准合同批量处理** - 自动校验金额/签名/日期等核心字段 - 7×24小时自动归档（对接企业ERP） 2. **定制合同风险审查** ```json // 输出示例 { "风险条款": "第15条违约责任", "问题描述": "违约金上限缺失", "建议修改": "增加'不超过合同总额20%'限定", "依据案例": "2023沪民终字第XX号判决[^2]" } ``` 3. **合同生命周期管理** - 到期前30天自动预警 - 版本变更差异对比（Diff工具集成） ### 四、优化建议 1. **渐进式训练** - 初始阶段：使用`gpt-4-turbo`基础模型 - 持续注入：每季度更新Bad Cases到训练集[^2] 2. **混合验证机制** ```mermaid graph LR AI审查 --> 规则引擎复核 --> 关键条款人工确认 ``` 3. **权限分级控制** - 普通员工：仅查看自身合同 - 法务专员：标记问题条款 - 系统管理员：维护知识库规则 > 注：实际部署时需配置企业微信审批节点，重大风险合同自动触发法务复核流程[^1]