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需求描述

方案一：AI应用赛道 | 监理类： “监理日志&报告AI智能生成与风险洞察系统”
作品名称： 监理小智 - 文档自动化与风险预警助手
简要描述 (100字内)： 利用大模型（通义千问+自建知识库）自动解析监理日报原始数据（验收记录、巡查问题、会议要点、影像资料描述），智能生成格式规范、内容完整、数据联动的监理日志、周报、月报，并自动分析高频问题、风险趋势，提出预警建议，提升文档效率50%+，强化风险预控。
业务类型： 监理类
核心解决痛点：
监理日志、报告撰写重复枯燥，占用大量时间（约30-40%工时）。
人工撰写易遗漏关键信息，格式规范性难统一。
海量现场数据难以有效关联分析，风险洞察滞后。
AI工具选择：
大模型平台： 通义千问（主力，中文能力强，API稳定）。
智能体构建： 基于 LangChain框架 构建专属监理智能体“监理小智”。
应用思路：
数据输入： 结构化数据（验收单编号、质量问题分类、安全违章类型、天气、人员机械数量等） + 非结构化文本（巡查记录手写描述、会议纪要要点、照片/视频的简要文字说明）。
智能体核心功能：
信息抽取与结构化： LangChain Agent 调用通义千问API，解析非结构化文本，抽取关键实体（问题位置、责任单位、问题类型、严重程度、整改要求等）。
报告生成引擎： 内置报告模板引擎。Agent 根据抽取的结构化数据和预置规则（公司规范、项目要求），调用大模型按模板生成格式规范、语言专业的日志/报告草稿。提示词关键点： “根据以下[结构化数据表]和[现场巡查描述文本]，参照[公司监理报告模板V3.0]，生成一份重点突出[今日高风险问题：基坑临边防护缺失]的监理日志，要求数据引用准确、问题描述清晰、整改要求明确、语言简洁专业。”
风险关联分析： Agent 定期（如周/月）调用大模型分析历史结构化问题库（如过去7天所有“临边防护”问题），识别频率变化、责任单位集中度、区域热点，生成风险趋势摘要。提示词示例： “分析近7天所有‘安全防护’类问题记录，指出问题频发Top3位置、主要责任单位、是否呈上升趋势，并给出1-2条关键监理建议。”
人机协作： 生成的草稿提交监理工程师审阅修订，系统学习修订反馈（微调提示词/知识库）。
预期/实际效果：
效率提升： 日志生成时间从1-2小时缩短至10-15分钟（提升80%+），报告生成时间减半。
质量提升： 格式100%规范，关键信息漏填率降低90%，风险洞察报告辅助提升管理前瞻性。
量化指标： 预计每月为单个监理工程师节约工时20-30小时。
数据来源：
项目管理系统/监理台账（结构化数据）。
监理工程师手写/语音录入的现场记录（非结构化文本，经初步整理）。
公司监理报告模板、常用术语库、典型问题描述范例（知识库）。
智能体构建：
角色设定： “严谨高效的监理文档助手与风险分析员”。
知识库导入： 公司监理规程、报告模板、质量/安全标准条目、历史优秀报告范例、常见问题分类表。
工具调用： 内嵌报告模板引擎、数据分析函数（频次统计）。
多轮对话逻辑： 支持工程师追问（如“详细说明上周钢筋验收不合格原因”），智能体检索相关验收记录和描述生成答复。
在线演示重点：
展示输入：一段杂乱的现场巡查手写记录照片（OCR转文本）+ 几张问题照片描述 + 结构化验收数据表。
演示智能体操作：调用通义API解析文本 -> 抽取关键信息 -> 填入模板 -> 生成规范日志草稿 -> 展示风险趋势分析摘要。
演示工程师审阅修订与智能体学习反馈（简化版）。