检索、协作与单据抽取各有边界；技术架构要服务于可验证的结论。
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法规知识库的关键不只是向量检索，还包括文件解析、有效期、适用辖区、版本继承和来源引用。本文提出一套能回答“当时适用什么规则”的实现方法。 法规文件有发布日期、生效日期、过渡期和企业报告期。系统若只记录上传日期，便无法判断某个历史披露应按哪版要求处理。索引中应保留司法辖区、适用企业范围、文档状态与替代关系。 检索时先用结构化条件过滤，再做语义匹配。用户问“2026 财年”，系统要确认是报告年度还是发布年度，并在无法判断时追问。
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数据采集、分析、审核与报告可由不同 Agent 承担，但它们不应拥有相同权限。本文讨论任务交接、循环调用、角色冲突和人工审批，提出以工作流状态机约束系统的方式。 采集 Agent 从批准的接口取得数据并标注缺口；分析 Agent 运行规则和计算，形成差异；审核 Agent 检查来源与口径；报告 Agent 将已批准结果写成可读文本。这样的分工只有在输入输出格式明确时才有意义。 若每个 Agent 都能自由读取、修改与评价全部数据，多角色只是给同一错误提供更多机会。共享的事实应来自结构化状态和证据库，而不是互相传递的长篇聊天记录。
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本文从 OCR、表格识别、字段标准化和单位换算展开，说明置信度为什么不能单独作为通过标准，以及企业如何设计人工抽样与异常复核。 供应商 PDF 可能是扫描件、嵌套表格或图片中的手写备注。OCR 会漏字，版面识别可能把左侧单位接到右侧数值。先按文件类型分类，再确定处理路径，通常比把所有文件直接送入大模型更稳定。 原始文件应保留，抽取结果须指向页面与坐标。审阅者发现问题时可快速对照，不必重新翻整份文档。
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