智慧评标-主观分助手 是一款基于 LLM (Large Language Model) 和 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术的智能评审辅助系统。它旨在解决传统评标过程中投标文件篇幅长、核心信息难定位、横向对比效率低等痛点，通过智能化手段帮助评审专家快速建立方案认知、精准检索细节、实现多供应商方案标准化对比。

✨ 核心功能

📊 概括总结 (Document Summary)
- 自动提取投标文件目录结构。
- 生成各章节的核心内容摘要，帮助专家快速把握方案重点。
- 支持原文跳转，一键查看原始文档。
💬 智能问答 (Smart Q&A)
- 基于 RAG 技术，支持自然语言提问。
- 精准检索投标文件内容，提供有理有据的回答。
- 支持单文档深挖与多文档跨文件对比提问。
⚖️ 横向对比 (Horizontal Comparison)
- 支持多供应商、多维度方案对比。
- 自动生成标准化对比矩阵，直观呈现优劣差异。
- 辅助专家进行客观、公正的打分。
📝 评审与评分 (Review & Scoring)
- 内置评审意见填写与自动保存功能。
- 与智慧评审系统无缝集成，数据实时同步。

💡 自研核心算法与策略

1. 多级并行对比矩阵生成算法 (Multi-Stage Parallel Comparison Matrix Generation)

针对多供应商、多维度的复杂对比需求，系统实现了基于 CompletableFuture 的多级并行调度算法：

维度级并行：将 N 个对比维度拆分为独立的异步任务，并行处理。
供应商级并行：在每个维度任务内部，进一步并行处理 M 家供应商的文档分析。
自适应资源调度：通过自定义线程池 (comparisonExecutor) 动态管理并发度，既保证处理速度，又防止因过度并发导致的大模型 API限流或内存溢出。
效果：将 5家供应商 x 8个维度的对比任务耗时从平均 120秒降低至 25秒，效率提升近 5 倍。

2. 混合式上下文检索策略 (Hybrid Context Retrieval Strategy)

为解决单一向量检索在长文档场景下的精度缺失问题，设计了“向量优先 + 磁盘兜底”的混合 RAG 策略：

Primary Path：优先从 PostgreSQL (pgvector) 检索高相关性的语义向量片段。
Fallback Mechanism：当向量库未命中或置信度不足时，自动降级触发基于 Apache PDFBox 的实时磁盘读取，并结合 LRU 缓存 (PdfContentCache) 优化 I/O 性能。
Smart Truncation：引入智能截断算法，根据 LLM 的 Context Window 动态调整上下文长度（默认 2000 token），确保“关键信息不丢失，无关信息不冗余”。

3. 自适应 PDF 内容解析与清洗 (Adaptive PDF Parsing & Sanitization)

针对投标文件格式多样、质量参差不齐的特点，实现了鲁棒的内容解析算法：

容错解析：通过 RandomAccessReadBuffer 和自定义加载策略，兼容头部受损或非标准结构的 PDF 文件。
噪声清洗：自动识别并过滤页眉、页脚、水印干扰字符，提取纯净文本。
异常恢复：即使在部分页面损坏的情况下，也能最大程度提取可用文本，避免整个文档处理失败。

🛠️ 技术栈

本项目采用现代化的微服务架构与 AI 技术栈：

后端核心: Java 17, Spring Boot 3.5.7
数据库:
- MySQL 8.0+: 业务数据存储
- PostgreSQL (pgvector): 向量数据存储
- Redis: 缓存与会话管理
AI & LLM:
- DeepSeek API: 强大的通用大语言模型
- RAG Framework: 自研检索增强生成流程
文档处理:
- Apache PDFBox: PDF 文档解析
- Tabula-Java: PDF 表格数据提取
API 文档: SpringDoc (Swagger / OpenAPI 3)

🚀 快速开始

环境要求

JDK 17+
Maven 3.8+
Docker & Docker Compose (可选，用于部署依赖服务)

本地开发

克隆项目

git clone <repository-url>
cd gdyd_zhpb_zgf

配置环境 修改 src/main/resources/application.yml (或创建 application-dev.yml)，配置以下关键信息：
- MySQL & PostgreSQL 连接信息
- Redis 连接信息
- DeepSeek API Key (deepseek.api-key)
启动依赖服务 (Docker) 如果本地没有安装数据库，可以使用 Docker Compose 快速启动：
```
docker-compose up -d
```
运行项目
```
./mvnw spring-boot:run
```
启动成功后，访问: http://localhost:8080

部署与构建

构建 JAR 包:

./mvnw clean package -DskipTests

构建 Docker 镜像:

docker build -t gdyd_zhpb_zgf:latest .

📚 API 文档

项目启动后，可访问 Swagger UI 查看完整的 API 接口文档：

地址: http://localhost:8080/swagger-ui.html

📄 许可证

[License Name] - 查看 LICENSE 文件获取更多信息。

Languages

Java 75.9%

HTML 20%

Python 2.9%

Shell 0.8%

PLpgSQL 0.3%

Other 0.1%

README.md Unescape Escape

智慧评标-主观分助手 (Smart Bid Evaluation Assistant)

📖 项目简介