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超越生成：下一代智能标书系统的核心是在线协同与AI打磨

news 2026/7/15 15:32:32

最近有个做智能标书的朋友找到我们团队，希望可以帮助他解决标书导出过程中Word排版样式问题，正好借此对智能标书产品功能深入了解一番。

目前市场主流的智能标书产品功能都很直观，主要的业务流程如下，有些产品在具体的细节实现上比较友好，对于大纲层级处理比较细腻，部分产品在人工+AI局部调整环节使用了WebOffice来预览和编辑，整体效果要好于富文本编辑器。

该类产品主要涉及三块能力：AI大模型，RAG，文档生成和处理。

AI能力

2025 年的招标投标领域迎来了具有里程碑意义的变革，主流的大模型对于此类场景的处理能力逐步成熟。如其中的DeepSeek-R1模型经过对2000 万份标书语料的深度训练，展现出卓越的关键信息提取能力，对招标文件关键信息的提取准确率高达 99.3%，涉及技术评分细则中的权重分配逻辑，商务条款中的隐性约束条件，法律文本中的 48 类风险条款。在标书编制、格式校验，风险审查阶段效率和效果也大大提升，已经在工程建设，政府采购等领域广泛落地使用。

RAG+知识库

企业在日常经营过程中，将自身的产品、技术、以往投标的信息和参数沉淀为知识库，在生成标书时提供精准内容支持，解决知识更新滞后，幻觉现象问题，使生成的内容更切近招标文件的要求。介绍RAG相关的技术网上有很多，自己也懒得写这方面的内容，借用他人（飞询）的一张图来方便大家理解。

文档处理能力

AI大模型生成的内容多以Markdown或HTML格式输出，但是投标文件最终要落成为Word或者PDF格式，且对排版有严格的规范和要求（如下图：投标文件格式规范和要求）。所以在下载标书时要将Markdown或HTML格式（如果在此之前一直都使用该格式）的内容转换并生成Word格式，可以借助一些组件库如Poi，Aspose或Python-docx等，但前提是必须对Office底层的数据结构（OOXML规范）和组件的API接口非常了解，否则将会面临大量元素关系、元素属性、嵌套关系、样式等问题的困扰，花费大量的时间用于学习和验证。建议如果有预算可以将此部分工作外包给专业团队来做。

以上是目前大部分产品的全景，但是个人认为他们还缺少一个下半场，就是标书下载之后的多人在线协同审查和修改（包括人工修改和AI调整）的场景。在已经下载的标书列表中，用户可以在线预览和编辑，还可以继续借助AI大模型提供的能力针对标书的细节进行打磨。