在内容创作实验室中，我们持续探索AI在专业文本处理场景的落地方式。本期聚焦企业合同审阅——一个高频、高重复且容错率极低的环节。实验目标：让模型在通用能力之上，通过定制化流程完成条款比对与风险标注。
当前进展：我们构建了“抽取-比对-标注”三段式管线。首先将合同拆解为条款单元并结构化，再与标准模板或历史版本做语义比对，最后由模型对偏离项进行风险分级标注。实测中，对常见采购与NDA类合同，条款召回率达92%，风险标注准确率约87%。
要点：
- 比对阶段引入条款类型路由，避免不同性质条款的误配；
- 标注结果附原文定位与修改建议，便于人工复核。
下一步计划：扩展至多语言合同与行业专有条款库，并优化长文档的上下文窗口策略。
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