基于技能包的合同智能双轨校验方法和装置与流程

本技术涉及文本校验，具体涉及一种基于技能包的合同智能双轨校验方法和装置。

背景技术：

1、在企业oa（办公自动化）系统中，合同审批是高频且高风险的业务流程。随着企业信息化建设的不断推进，数字化合同管理系统已广泛应用于各类企业的日常运营中。然而，合同审批的核心校验工作仍然面临巨大挑战。合同审批中的校验主要分为两大类：一致性校验，用于核对合同附件内容与审批表单、报价单中的数据是否一致，包括金额、明细、条款等关键信息的比对。合规性校验：检查合同条款是否符合公司管理制度，包括禁止性条款检查、付款方式要求验证、质保期限制检查等。而现有技术中多基于规则引擎技术进行结构化内容审批，例如金额、明细等确定性内容，对于半结构化、非结构化等内容依赖人工进行审查，导致合同审批的自动化程度较低，审核效率和准确性较差。

技术实现思路

1、针对现有技术中的问题，本技术提供一种基于技能包的合同智能双轨校验方法和装置，能够有效提高合同审批自动化程度和审批准确性。

2、为了解决上述问题中的至少一个，本技术提供以下技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种基于技能包的合同智能双轨校验方法，包括：获取待校验文档的合规性校验需求和一致性校验需求，智能体对所述合规性校验需求进行解析，得到多个待校验项和综合合规规则，将所述待校验文档的待合规校验文本、多个所述待校验项和所述综合合规规则注入合规性技能包的配置文本中；利用所述合规性技能包中第一llm模型判定所述待合规校验文本中是否存在各所述待校验项，并提取存在的所述待校验项对应的原文描述以生成判定结果项，将各所述判定结果项回注至所述配置文本，利用所述合规性技能包中第一规则引擎结合所述综合合规规则对各所述判定结果项进行综合判断，生成合规性校验结果；智能体对所述一致性校验需求进行需求分解，得到多个待提取字段，将各所述待提取字段和所述待校验文档的待一致校验文本集合注入一致性技能包中，基于所述一致性技能包、文本优先级规则和抽取合并规则从所述待一致校验文本集合中，抽取各所述待提取字段对应的提取结果集合，并选取与各所述待提取字段的字段类型对应的比对策略对所述提取结果集合进行校验，生成一致性校验结果，基于所述合规性校验结果和所述一致性校验结果生成所述待校验文档的校验结果。

4、在一些实施例中，智能体对所述合规性校验需求进行解析，得到多个待校验项和综合合规规则，将所述待校验文档的待合规校验文本、多个所述待校验项和所述综合合规规则注入合规性技能包的配置文本中，包括：智能体对所述合规性校验需求进行解析，得到多个合规性子校验需求，将各所述合规性子校验需求进行声明式定义处理，得到以合规性子校验需求对应的校验内容为字段名称的待校验项，基于各所述校验内容以及是否允许各所述校验内容存在构建出综合合规规则；将所述待校验文档中待合规校验文本对应的文本区域信息，注入至合规性技能包的配置文本中的校验附件字符，将多个所述待校验项按照预设格式注入至所述配置文本中的待校验字符，将所述综合合规规则注入所述配置文本中的规则字符。

5、在一些实施例中，利用所述合规性技能包中第一llm模型判定所述待合规校验文本中是否存在各所述待校验项，并提取存在的所述待校验项对应的原文描述以生成判定结果项，包括：所述智能体在对所述配置文本进行修改后，基于所述合规性技能包的合规校验命令顺序中第一合规校验命令，调用第一llm模型结合各所述待校验项对所述待合规校验文本进行语义分析，将所述待合规校验文本中存在的第一待校验项的校验结果标识表示为存在，并从所述待合规校验文本中截取与所述第一待校验项对应的原文描述；将所述待合规校验文本中不存在的第二待校验项的所述校验结果标识表示为不存在，并将空字符作为所述第二待校验项对应的原文描述，按照第一规则引擎可识别格式将各所述待校验项、各所述校验结果标识、各所述原文描述作为各所述待校验项对应的判定结果项。

6、在一些实施例中，将各所述判定结果项回注至所述配置文本，利用所述合规性技能包中第一规则引擎结合所述综合合规规则对各所述判定结果项进行综合判断，生成合规性校验结果，包括：将各所述判定结果项按照集合形式回注至所述配置文本中的语义识别结果字符中，并标识所述第一合规校验命令执行完毕，所述智能体在识别到所述第一合规校验命令执行完毕之后，基于所述合规校验命令顺序中的第二合规校验命令，调用第一规则引擎从所述配置文本中获取各所述判定结果项；若所述判定结果项的项数等于所述综合合规规则中的判定结果项的项数，所述第一规则引擎按照所述综合合规规则中判定结果项顺序，依次提取与校验判定项对应的目标判定结果项中的目标校验结果标识，基于所述校验判定项和所述目标校验结果标识确定子合规校验结果，若所述子合规校验结果为不通过，则确定出所述合规性校验结果为不通过以及第一不通过原因；重复执行基于所述校验判定项顺序校验提取，与下一个校验判定项对应的目标判定结果项中的目标校验结果标识，基于所述下一个校验判定项和所述目标校验结果确定子合规校验结果，直至所述下一个校验判定项为所述校验判定顺序中最后一个校验判定项为止，若多个所述子合规校验结果均为通过，则确定所述合规性校验结果为通过，若存在子合规校验结果为不确定，则确定所述合规性校验结果为未知，并生成未知原因。

7、在一些实施例中，所述基于所述一致性技能包、文本优先级规则和抽取合并规则从所述待一致校验文本集合中，抽取各所述待提取字段对应的提取结果集合，包括：所述智能体在将各所述待提取字段和所述待校验文档的待一致校验文本集合注入一致性技能包之后，基于所述一致性技能包的一致校验命令顺序中第一一致校验命令，调用第二llm模型结合所述文本优先级规则从所述待一致校验文本集合中选取至少两个目标校验文本，针对所述待一致校验文本集合中相同的待一致校验文本，将文本版本优先级高的待一致校验文本作为所述相同的待一致校验文本的所述目标校验文本，将所述待一致校验文本集合中不相同的待一致校验文本作为所述目标校验文本；所述第二llm模型从至少两个所述目标校验文本中分别提取与各所述待提取字段对应的字段内容，并将所述字段内容对应的目标校验文本作为所述字段内容的字段来源，若存在多个相同的目标校验文本的文本版本优先级相同，则按照所述待提取字段的字段类型并结合抽取合并规则，对所述待提取字段对应的多个字段内容进行合并处理，得到所述待提取字段对应的字段内容，将各所述字段内容、各所述字段来源以及各所述待提取字段作为各对比项，将相同的所述待提取字段对应的多个所述对比项作为所述待提取字段对应的提取结果集合。

8、在一些实施例中，所述选取与各所述待提取字段的字段类型对应的比对策略对所述提取结果集合进行校验，生成一致性校验结果，包括：针对各所述待提取字段，基于所述待提取字段的字段类型确定出判定引擎和比对策略，若所述字段类型为数值型、布尔型或结构化列表型，则确定采用第二规则引擎结合与所述字段类型对应的比对策略对所述待提取字段对应的提取结果集合进行一致性判定，生成子一致性结果；若所述字段类型为一对多明细列表，则确定采用所述第二规则引擎结合明细列表比对策略对所述待提取字段对应的提取结果集合进行一致性判定，生成子一致性结果，若所述字段类型为多对多明细列表，则确定采用第二llm模型结合语义拆分比对策略对所述待提取字段对应的提取结果集合进行一致性判定，生成子一致性结果；若所述字段类型为时间型，则确定采用所述第二llm模型结合期限比对策略对所述待提取字段对应的提取结果集合进行一致性判定，生成子一致性结果，若存在不通过的子一致性结果，则一致性校验结果为不通过，并生成第二不通过原因，若各所述子一致性结果均为通过，则一致性校验结果为通过，若存在子一致性结果不确定，则一致性校验结果为未知，并生成未知原因。

9、在一些实施例中，所述基于所述合规性校验结果和所述一致性校验结果生成所述待校验文档的校验结果，包括：所述智能体基于双维交叉决策矩阵对所述合规性校验结果和所述一致性校验结果进行审核，生成所述校验结果，所述校验结果包括同意、不同意和人工确认，当且仅当所述合规性校验结果为通过和所述一致性校验为通过时，所述校验结果为通过；若所述校验结果为人工确认时，若从所述合规性校验结果中获取到第一未知原因，则将所述第一未知原因的异常判定结果项和所述综合合规规则发送给相关人员，以使得所述相关人员基于所述异常判定结果中的原文描述、所述待校验项和所述综合合规规则判断所述待合规校验文本是否合规；若从所述一致性校验结果中获取第二未知原因，则将所述第二未知原因的异常待提取字段对应的多个比对片段发送给所述相关人员，以使得所述相关人员对多个所述比对片段进行一致性校验，判断所述待一致校验文本集合是否一致。

10、第二方面，本技术提供一种基于技能包的合同智能双轨校验装置，包括：获取单元，用于获取待校验文档的合规性校验需求和一致性校验需求，智能体对所述合规性校验需求进行解析，得到多个待校验项和综合合规规则，将所述待校验文档的待合规校验文本、多个所述待校验项和所述综合合规规则注入合规性技能包的配置文本中；合规校验单元，用于利用所述合规性技能包中第一llm模型判定所述待合规校验文本中是否存在各所述待校验项，并提取存在的所述待校验项对应的原文描述以生成判定结果项，将各所述判定结果项回注至所述配置文本，利用所述合规性技能包中第一规则引擎结合所述综合合规规则对各所述判定结果项进行综合判断，生成合规性校验结果；一致校验单元，用于智能体对所述一致性校验需求进行需求分解，得到多个待提取字段，将各所述待提取字段和所述待校验文档的待一致校验文本集合注入一致性技能包中，基于所述一致性技能包、文本优先级规则和抽取合并规则从所述待一致校验文本集合中，抽取各所述待提取字段对应的提取结果集合，并选取与各所述待提取字段的字段类型对应的比对策略对所述提取结果集合进行校验，生成一致性校验结果，基于所述合规性校验结果和所述一致性校验结果生成所述待校验文档的校验结果。

11、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于技能包的合同智能双轨校验方法的步骤。

12、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于技能包的合同智能双轨校验方法的步骤。

13、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的基于技能包的合同智能双轨校验方法的步骤。

14、由上述技术方案可知，本技术提供一种基于技能包的合同智能双轨校验方法和装置，将待校验文档的校验拆分为合规性校验与一致性校验两条并行轨道，分别由合规性技能包承担合规性校验和一致性技能包承担一致性校验。利用双轨道独立校验（一致性校验包校验和合规性校验包校验），使得合规性校验和一致性校验可并行进行，提高校验效率。通过智能体对合规性校验需求进行解析得到多个待校验项和综合合规规则，并将待合规校验文本、多个待校验项和综合合规规则注入合规性技能包的配置文本中，使得原本非结构化的待合规校验文本被组织为可供第一llm模型和第一规则引擎处理的结构化输入，直接提升了合规性校验的可执行性与准确性。具体采用第一llm模型负责判定待校验项是否存在并提取原文描述、由第一规则引擎结合综合合规规则进行综合判断，使得llm模型的语义理解能力与规则引擎的确定性判断能力被有机结合，对于非结构化待合规校验文本的合规性校验既保留了语义识别的灵活性，又保证了综合判断的可控性与可解释性。在一致性轨道上，引入了文本优先级规则和抽取合并规则，并按字段类型选取对应的比对策略，使得来自不同版本、不同附件的待一致校验文本能够被择优、合并后再比对，从而适应合同实务中多版本、多附件并存的复杂场景，最终基于合规性校验结果和一致性校验结果生成校验结果。由此可知，本方案提出了基于智能体自动注入配置文件-双轨校验-双轨校验结果自动决策的全流程自动化校验，大大提高了文本校验效率、校验准确性和自动化程度。