业务场景
文档分析在生产应用中的实际场景
法务运营团队比较主服务协议、安全补充协议和价格表。解析器保留页码、标题、表格和脚注；模型接收选中的章节，生成逐条款差异报告。
每个差异都必须引用准确文档和页码。模型调用前检查 OCR 置信度；扫描质量差时重新处理，而不是要求模型猜测。
生产使用场景
用于文档分析的 LLM API
法务运营团队比较主服务协议、安全补充协议和价格表。解析器保留页码、标题、表格和脚注；模型接收选中的章节，生成逐条款差异报告。
生产方案
API、主模型与故障切换配置
| 生产选择 | 推荐配置 | 原因 |
|---|---|---|
| API | POST /v1/chat/completions | 从服务端发送 OpenAI 兼容请求 |
| 主模型 | gemini-2.5-pro | Gemini 2.5 Pro 是大型混合文档集合和跨文档比较的首选路由。 |
| 备用模型 | gpt-5.6-terra | 已经缩减到相关章节的纯文本集合可使用 Terra。只有未解决的高风险条款才升级到 Sol 或法律顾问。 |
| 升级模型 | gpt-5.6-sol | 只有主路由越过已定义的质量或复杂度边界时才使用 |
| 输出契约 | 经过验证的 JSON | 逐条款差异表，每一行都有文档和页码引用。 |
应用架构
文档分析工作流怎样运行
- 解析文档并保留页码与结构引用。
- 选择与审查问题相关的条款。
- 要求返回规范化差异表。
- 逐条把引用与来源范围核对。
- 缺失、冲突或低 OCR 证据进入审查。
API 请求
通过 LLMFly AI 调用 gemini-2.5-pro
请求应从服务端发送。请将示例内容和占位工具 Schema 替换为应用中的真实数据与工具。
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-2.5-pro",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Compare the supplied contract sections. Return a deviation table with issue, baseline clause, changed clause, risk, document ID, and page. Never infer missing text."},
{"role": "user", "content": "Compare liability, security, renewal, and pricing terms across these documents."}
],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'模型选择
为什么主模型选择 gemini-2.5-pro
Gemini 2.5 Pro 是大型混合文档集合和跨文档比较的首选路由。
已经缩减到相关章节的纯文本集合可使用 Terra。只有未解决的高风险条款才升级到 Sol 或法律顾问。
验收
文档分析的验收条件
| 指标 | 通过条件 |
|---|---|
| 证据准确性 | 每个重要回答都指向正确的页码、章节、表格或脚注 |
| 跨章节召回率 | 跨章节问题包含所有必要的支持段落 |
| 表格与脚注处理能力 | 表格和脚注中的数值及限定条件在解析后保持正确 |
| 每份文档的成本 | 解析、检索、生成和验证总成本不超过单文档预算 |
失败处理
上线前必须处理的失败情况
- 假设大上下文可以替代检索
- 丢失页码引用
- 给流畅但无依据的摘要高分
- 忽略格式异常页
输出
返回结果与运行记录
逐条款差异表，每一行都有文档和页码引用。
每次生产运行都应记录模型 ID、Request ID、Token 用量、重试、验证结果和最终处理状态。
常见问题
整份文档应该放进一个提示词吗？
只有路由、任务、延迟和成本都允许时才适合；检索通常仍有价值。
怎样审计回答？
保留页码标识，并要求重要回答指向支持段落。
扫描 PDF 怎样处理？
在评估语言模型前，应单独评估 OCR 质量。
使用你的真实输入测试这套方案
让主模型和备用模型使用相同请求、工具和验证规则。