Longcat AI如何用AI智能生成合同摘要表

先说几个关键判断：在合同管理这个场景里，AI摘要生成系统已经有跑通的项目了。LongCat AI生态中落地的这个智能合同摘要生成系统就是典型案例——由杭州天谷开发并已通过国家网信办备案，采用的不是通用大模型那种“一读了事”的做法，而是“结构化提取+自然语言摘要”双轨并行。

系统不是简单地把合同原文一股脑儿压缩成几句话。它的工作流程是先识别合同里的法律语义单元，再按照业务需求把它们组织成表格和段落两种形式。这样做的目的很明确：让输出的结果能直接对接企业的合同台账和审批流程，不需要人工二次整理。

合同关键信息提取

这部分的稳定性和颗粒度是核心看点。系统能精准识别并结构化输出以下7类字段，直接构成合同摘要表的列项：

• 签署主体（甲方/乙方全称、法定代表人、授权代表）
• 签署日期与生效日期
• 合同金额（含币种、大小写、支付方式）
• 履约期限（起止时间、验收节点）
• 违约责任条款（违约情形、赔偿标准、免责条件）
• 争议解决方式（管辖法院/仲裁机构、适用法律）
• 附件清单（是否附技术协议、保密承诺等）

举个例子就很好理解了。上传一份《软件定制开发合同》，算法能准确分离出“甲方：XX科技有限公司”“乙方：YY信息技术有限公司”，并且能提取出“首期款30%于签约后5个工作日内支付”这种带时间节点和比例的支付条款——而不是笼统地归为一句“付款方式”。

精准提示词工程是关键

系统底层用的是ChatGLM模型，但真正拉开差距的是预置在里面的合同领域提示词模板。这里有两个典型的指令设计：

• 提取任务采用这样的指令：“请严格按JSON格式输出：签署方、金额、期限、违约责任、争议解决——仅返回字段值，不加解释”
• 摘要任务则是：“用200字以内概括本合同核心义务与风险点，面向法务初审人员，避免法律术语堆砌，突出履约关键动作”

这种设计的好处是显而易见的——输出结果可以直接填入企业合同台账系统或嵌入e签宝的审批流，不用再人工去整理格式、调整措辞。

双重审核机制保障合规

值得一提的是，安全性方面做了两道严密过滤：

• 文档解析阶段：剔除扫描件中的无关水印、页眉页脚、重复页码等噪声
• 模型响应阶段：对生成文本实时检测违法关键词、歧视性表述、模糊责任描述（比如“视情况而定”这种表述），未通过就直接阻断展示

这套机制让生成的摘要表不仅效率高，在合规层面也能满足《电子签名法》及企业内控审计的要求。

所以准确来说，专业AI生成的合同摘要，从本质上说是解构出来的，而不是“写”出来的。关键在于垂直领域的训练、结构化规则的约束，以及业务流程的深度嵌入。

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