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在第二屆拯救者杯OPENAIGC開發(fā)者大賽中，涌現(xiàn)出一批技術突出、創(chuàng)意卓越的作品。為了讓這些優(yōu)秀項目被更多人看到，我們特意開設了優(yōu)秀作品報道專欄，旨在展示其獨特之處和開發(fā)者的精彩故事。

無論您是技術專家還是愛好者，希望能帶給您不一樣的知識和啟發(fā)。讓我們一起探索AIGC的無限可能，見證科技與創(chuàng)意的完美融合！

創(chuàng)未來AI應用賽-高校組AI創(chuàng)作力獎

作品名稱：“投其所招”——智能投標領軍者

參賽團隊：浙江財經(jīng)大學啊對對隊

作品簡介

本項目旨在通過智能化手段解決招標文件理解困難、投標文件書寫門檻高等問題，利用大語言模型實現(xiàn)招標文件的理解與關鍵要素的提取，從而自動生成投標文件。該系統(tǒng)顯著降低了招標文件的理解與投標文件的書寫成本，有效提升了招投標制度的運作效率。

隨著我國城市化建設的加速，招標投標制度在項目管理中扮演著越來越重要的角色。然而，傳統(tǒng)招標投標過程中存在虛假招標、投標文件書寫效率低下等問題，嚴重影響了制度的健康發(fā)展。為了提高投標文件的質量，降低人力和時間成本，開發(fā)一種智能化的理解與生成系統(tǒng)顯得尤為重要。

本項目采用基于大模型的招標文件理解與投標文件要素抽取模型，主要包括以下幾個方面：

1、文本庫構建：建立基于目錄索引的文本庫和基于文本塊的文本庫，以便于快速定位和處理長文本。

2、多模式文檔加載與檢索：通過多模式方法實現(xiàn)對長文本的切分與檢索，提升處理效率。

3、TF-IDF 文本向量化：對文本進行量化處理，以提高匹配和檢索的準確性。

4、JsonParser 解析器：處理大模型輸出的非結構化數(shù)據(jù)，將其轉化為結構化的 JSON 格式，便于后續(xù)的提取與應用。

通過項目的實施，模型能夠高效、準確地抽取招標文件中的關鍵要素，并生成相應的投標文件。測試結果顯示，模型在直接抽取和復雜抽取中均展現(xiàn)出良好的性能，能夠滿足招標文件的要求，提高了整體的抽取準確性和全面性。

未來，項目將持續(xù)優(yōu)化模型，提高對復雜邏輯和長文本的處理能力，增強系統(tǒng)的泛化能力，以適應不同類型的招標文件。同時，將探索更多行業(yè)的應用場景，推動智能投標系統(tǒng)的廣泛應用，助力中小企業(yè)參與招投標活動，提升市場競爭性和多樣性。

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