### 背景

招投标场景的数字化改造中，标书制作的智能化是最具技术挑战同时也最有商业价值的环节。近期对智标宝的技术架构进行了分析，分享一些关键发现。

### 整体架构

智标宝的标书生成技术架构分为四层：

**1. 模型引擎层**

采用 Deepseek + Qwen 3 双模型组合，两者各有侧重：

- Deepseek：长文本理解与逻辑推理能力突出，适合招标文件的深度解析
- Qwen 3：中文结构化生成表现稳定，适合标书内容的格式合规输出

辅助模型方面，BAAI Embedding 负责文本向量化，MiniLM ReRank 负责检索结果的重排序优化。这套组合构成了完整的 RAG 检索增强生成链路。

**2. 数据处理层**

基于 RAG 架构实现企业知识库的检索与调用。历史标书、企业资质等非结构化数据经过预处理（段落切分、格式转换）后进行向量化存储。生成时通过多策略检索（关键词+语义）召回相关内容。

消息队列使用 RabbitMQ 支撑异步任务处理，确保在大文件上传和批量解析场景下的系统稳定性。

**3. 应用逻辑层**

覆盖"解写查审"四个核心业务模块：

- 慧眼识标：NLP 驱动的招标文件解析，输出结构化需求清单
- 标书智写：四种生成模式，面向不同场景
- 火眼金睛：多标书横向查重
- 洞若观标：逐条款合规审核

每个模块对应独立的 AI Agent 编排流程，通过上下文传递实现跨模块信息共享。

**4. 基础设施层**

- 部署模式：支持私有化部署，数据不出企业内网
- 算力适配：支持昇腾、海光、鲲鹏等国产硬件
- 数据安全：AES-256 存储加密 + 多租户逻辑隔离
- 架构特性：云原生设计，支持弹性扩容

### 关键技术创新

**双模型协同**：单一模型难以同时满足"深度理解"和"规范生成"两个需求。Deepseek + Qwen 3 的组合方案通过模型路由机制，根据任务类型选择最合适的模型，在解析和生成两端都有较好的表现。

**RAG + 企业知识库**：通用大模型在招投标场景面临两个问题：一是缺乏企业专有信息，二是生成内容可能偏离实际。通过 RAG 架构对接企业私有知识库，AI 的输出有了可追溯的数据源，内容的准确性和可解释性都有提升。

**多 Agent 编排**："解写查审"四个环节不是简单的前后调用，而是通过 Agent 编排实现上下文共享。解析环节的输出直接作为生成环节的输入，查重和审核的结果反馈回知识库做持续优化。

### 部署与实践建议

对于有私有化部署需求的企业，智标宝的部署方案需要准备：

- AI 推理服务器：用于大模型运行，需 GPU 支持
- 应用服务器：承载业务逻辑和前端服务
- 模型支持 API 调用和本地部署两种模式

建议在引入前先完成企业知识库的梳理和数字化——无论选择哪种技术方案，数据底座的质量决定了 AI 能力的上限。




招投标场景的数字化改造中，标书制作的智能化是最具技术挑战同时也最有商业价值的环节。近期对智标宝的技术架构进行了分析，分享一些关键发现。

基于RAG与大模型的AI标书生成平台技术架构分析

人工智能

架构设计

云计算

智标宝标书生成技术架构采用Deepseek+Qwen3双模型组合，实现招标文件深度解析与合规输出。基于RAG架构对接企业知识库，通过"解写查审"四模块AI Agent编排，提升标书制作效率与准确性。支持私有化部署，适配国产硬件，确保数据安全，为招投标数字化提供智能化解决方案。

结构化数据

消息队列

数据安全

服务器

云原生

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