【技術實現步驟摘要】
本申請涉及合同評估，尤其是涉及一種基于大模型的合同評估方法、系統、設備及介質。
技術介紹
1、目前，沿海散貨運輸合同的解讀主要依賴人工，人工解讀需要耗費大量的時間和精力，效率低下且容易出現誤讀；且對于復雜的合同條款，可能會因為個人經驗和專業知識的限制；而現有的一些合同管理軟件，功能較為單一，僅能對合同進行簡單的存儲和檢索，無法深入分析合同條款的含義和潛在風險；基于此，如何提供一種能夠節省人力成本、提高業務周轉率的合同評估方式具有實際的應用價值和意義。
技術實現思路
1、為了實現大模型在沿海散貨運輸合同的審查與評估，達到節省人力成本，提高業務周轉率的目的，本申請提供一種基于大模型的合同評估方法、系統、設備及介質。
2、第一方面，本申請的專利技術目的采用如下技術方案實現：
3、一種基于大模型的合同評估方法，包括：
4、獲取目標合同并進行數據預處理，得到預處理合同數據，將所述預處理合同數據輸入至預設的合同大語言模型；所述預設的合同大語言模型存儲有包括沿海散貨運輸知識、法律條款及行業規定的向量知識庫；
5、在所述預設的合同大語言模型中，利用第一模型智能體對當前的預處理合同數據進行合同分類和合同摘要提取，得到合同摘要信息；利用第二模型智能體和合同摘要信息，對當前的預處理合同數據進行合同風險評估，得到風險評估信息和/或風險規避建議信息；利用第三模型智能體對當前的預處理合同進行效益測算，得到效益測算信息。
6、通過采用上述技術方案，目標
7、本申請在一較佳示例中：所述目標合同包括紙質合同和電子合同，包括：
8、在所述目標合同為紙質合同時，利用光學字符識別技術將所述紙質合同識別為多個電子文本數據，依次對多個電子文本數據進行數據預處理，并利用語義鏈接智能體將識別為同一個合同的多個預處理的電子文本數據連成連貫的目標合同文本；
9、所述獲取目標合同并進行數據預處理，得到預處理合同數據，具體包括：
10、在所述目標合同為電子合同或目標合同文本時，基于所述目標合同獲取對應的若干個預設提示詞，利用所述語義鏈接智能體結合若干個所述預設提示詞抽取所述目標合同的關鍵數字信息，得到合同關鍵數據；
11、基于所述若干個預設提示詞、合同關鍵數據對所述目標合同文本和電子合同進行數據預處理，得到預處理合同數據。
12、通過采用上述技術方案，語義鏈接智能體為基于大模型的agent，本申請通過利用光學字符識別技術（ocr）對紙質合同進行識別，以將圖像中的文字轉換為可編輯的電子文本數據，以形成連貫的目標合同文本，對目標文本數據和電子合同進行數據預處理，數據預處理包括但不限于分詞、詞性標注、命名實體識別等，以得到結構化的預處理合同數據，本申請通過智能化的合同識別和處理流程，有利于縮短合同評估周期，提高業務周轉率。
13、本申請在一較佳示例中：所述第一模型智能體為合同分類智能體；所述在所述預設的合同大語言模型中，利用第一模型智能體對當前的預處理合同數據進行合同分類和合同摘要提取，得到合同摘要信息，具體包括：
14、在所述預設的合同大語言模型中，利用合同分類智能體和文本分類提示詞對當前的預處理合同數據進行合同分類，得到當前合同類型；基于當前合同類型對所述預設的合同大語言模型進行優化，并利用優化的合同大語言模型對當前的預處理合同數據進行合同關鍵要素提取，得到合同摘要信息。
15、通過采用上述技術方案，合同分類智能體的引入，能夠更準確地識別合同的類型，基于合同類型的動態優化，使得合同大語言模型能夠針對不同類型的合同進行更精準的處理，提高模型的適應性和泛化能力，并有助于做出更加科學合理的風險規避建議。
16、本申請在一較佳示例中：所述第二模型智能體包括合同風險評估智能體；所述利用第二模型智能體和合同摘要信息，對當前的預處理合同數據進行合同風險評估，得到風險評估信息和/或風險規避建議信息，具體包括：
17、在所述預設的合同大語言模型中，基于當前合同類型在所述向量知識庫中檢索相關法律法規信息和對應的規定要求標準，得到風險評估規避信息和對應的評估標準；
18、所述合同風險評估智能體基于所述合同摘要信息、風險評估規避信息和對應的評估標準，對當前的預處理合同數據進行合同風險評估，得到風險評估信息；
19、和/或，
20、所述合同風險評估智能體基于所述合同摘要信息、風險評估規避信息和對應的評估標準，對當前的預處理合同數據進行風險點評估，并基于評估的若干個風險點進行法律規定依據和行業規定關聯，確定對應的風險規避建議信息。
21、通過采用上述技術方案，風險評估信息和風險規避建議信息能夠更全面地基于當前的預處理合同的合同類型和合同內容考慮法律法規和行業規定的要求，從而提高合同風險評估的準確性和可靠性，且自動化和只能話的合同風險評估流程大大減少了人工干預和重復勞動，提高了評估效率，且詳細的風險評估信息和風險規避建議為決策者提供了有力的支持。
22、本申請在一較佳示例中：所述第三模型智能體包括效益測算智能體；所述利用第三模型智能體對當前的預處理合同進行效益測算，得到效益測算信息，具體包括：
23、在所述預設的合同大語言模型中，利用所述效益測算智能體抽取所述當前的預處理合同數據中與效益對應的合同內容，并利用預設的效益測算計算器按照當前合同類型對應的效益計算規則進行效益測算和評估，得到效益測算信息。
24、通過采用上述技術方案，效益測算智能體通過預設的效益計算規則得到的效益測算信息，能夠更準確地評估合同的預期效益，減少人為誤差和主觀判斷的影響；自動化和智能化的效益測算流程大大縮短了決策周期，提高了決策效率。
25、本申請在一較佳示例中：所述向量知識庫還包括不同合同類型的行業慣例和歷史案例，所述獲取目標合同并進行數據預處理，得到預處理合同數據，將所述預處理合同數據輸入至預設的合同大語言模型之前，還包括：
26、收集不同合同類型的合同文本及相關背景信息，利用初始合同大語言模型對所述合同文本進行深度解析，深度解析包括對合同文本執行實體命名本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述目標合同包括紙質合同和電子合同，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述第一模型智能體為合同分類智能體；所述在所述預設的合同大語言模型中，利用第一模型智能體對當前的預處理合同數據進行合同分類和合同摘要提取，得到合同摘要信息，具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述第二模型智能體包括合同風險評估智能體；所述利用第二模型智能體和合同摘要信息，對當前的預處理合同數據進行合同風險評估，得到風險評估信息和/或風險規避建議信息，具體包括：
5.根據權利要求3所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述第三模型智能體包括效益測算智能體；所述利用第三模型智能體對當前的預處理合同進行效益測算，得到效益測算信息，具體包括：
6.根據權利要求1所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述向量知識庫還包括不同合同類型的行業慣例和
7.根據權利要求6所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述對所述合同文本進行深度解析還包括：
8.一種基于大模型的合同評估系統，其特征在于，所述系統包括：
9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述一種基于大模型的合同評估方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述一種基于大模型的合同評估方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述目標合同包括紙質合同和電子合同，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述第一模型智能體為合同分類智能體；所述在所述預設的合同大語言模型中，利用第一模型智能體對當前的預處理合同數據進行合同分類和合同摘要提取，得到合同摘要信息，具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述第二模型智能體包括合同風險評估智能體；所述利用第二模型智能體和合同摘要信息，對當前的預處理合同數據進行合同風險評估，得到風險評估信息和/或風險規避建議信息，具體包括：
5.根據權利要求3所述的一種基于大模型的合同評估方法，其特征在于，所述第三模型智能體包括效益測算智能體；所述利用第三模型智能體對當前的預處理合同進行效益測算，得到效益測算信息，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鐘文華，張教榮，廖冰，林錦威，曾若建，
申請(專利權)人：廣州振華航科有限公司，
類型：發明
國別省市：
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