- 🤖 智能文档分析: 支持Word（.docx）、PDF（.pdf）等格式的深度解析
- 🏗️ AI Agent架构: 模块化设计，包含项目信息提取、文档拆分、图像处理等专业代理
- 📋 多维度分析: 废标条款识别、项目信息匹配、合规性检查、风险评估
- 🖥️ 双页面设计: 招标文件分析和投标文件检测分离，专业化操作界面
- 🔄 文档处理工作流: 完整的文档预处理流程，包含目录提取、文档拆分、图像分离
- 📊 智能进度追踪: 实时显示文档处理进度，完成后自动跳转到分析页面
- 🧹 智能清理工具: 支持选择性清理数据库表和临时文件，灵活的数据管理
- 📁 结构化存储: 按文件ID组织的temp目录，包含目录markdown和拆分文档
- 💾 数据持久化: SQLite数据库完整存储分析历史和文件记录
- 🔒 本地化部署: 数据本地存储，安全可控，支持离线使用
- ⚡ 一键启动: Windows/Linux启动脚本，自动环境配置
- 🎨 现代化界面: ### 🗺️ 版本规划
- ✅ 完整的文档处理工作流程
- ✅ 智能进度追踪和自动跳转
- ✅ 文档处理协调器架构
- ✅ 临时文件管理和清理工具
- ✅ 类型安全代码优化
- ✅ 增强的用户体验设计
- 🔄 v1.5: 批量文件处理和任务队列
- 🔄 v1.6: 用户认证和权限管理
- 🔄 v1.7: Docker容器化部署
- 🔄 v1.8: 更多文件格式支持
- 🔄 v2.0: 微服务架构和云原生部署主题切换，响应式布局档处理工作流** - 集成目录提取、文档拆分、图像分离的完整文档预处理流程
- 📊 智能进度追踪 - 文档处理完成后自动跳转到分析页面，提供实时进度反馈
- 🛠️ 文档处理协调器 - 新增
DocumentProcessor类统一协调多个AI代理的工作流程 - 📁 临时文件管理 - 完善的temp目录结构，支持文档拆分结果的组织化存储
- 🧹 智能清理工具 - 全新的数据库和文件清理工具，支持选择性清理不同类型的数据
- 🔧 类型安全优化 - 修复所有类型注解错误，提升代码质量和IDE支持
- 📈 增强的用户体验 - 文档处理过程的可视化进度条和详细状态提示
- 🗂️ 结构化temp目录 - 按文件ID组织的临时文件夹，包含目录markdown和拆分文档)
BidAnalysisTool 是一个基于Qwen大模型的智能投标文件合规性检查工具，采用先进的AI Agent架构设计，专为招投标行业打造的智能化解决方案。
- 智能分析招标文件 - 自动提取废标条款、评分标准和关键要求
- 合规性检查 - 验证投标文件是否符合招标要求，识别潜在的废标风险
- 项目信息提取 - 智能识别项目基本信息、技术要求和商务条件
- 风险评估 - 提供详细的合规性评估报告和改进建议
- 双文件预览 - 支持招标文件和投标文件同时预览对比
- ✨ 完善的AI代理架构 - 智能文档拆分、图像分离、目录提取等高级功能
- 📊 双页面设计 - 招标文件分析页面和投标文件检测页面分离，专业化操作
- � 多模型支持 - 支持Qwen和豆包(字节跳动)双模型路由，提升分析效果
- 📁 智能文档处理 - Word文档自动拆分、图像重命名、目录智能提取
- �️ 数据库优化 - 完善的SQLite数据管理，支持分析历史记录和结果查询
- 🎨 界面美化 - 现代化Bootstrap 5设计，支持多主题切换
- � 项目信息匹配 - 智能检测投标文件与招标文件项目信息一致性
- � 结构化存储 - 规范化项目结构，排除测试文件，提升代码质量
- 🤖 智能文档分析: 支持Word（.docx）、PDF（.pdf）等格式的深度解析
- 🏗️ AI Agent架构: 模块化设计，包含项目信息提取、文档拆分、图像处理等专业代理
- 📋 多维度分析: 废标条款识别、项目信息匹配、合规性检查、风险评估
- 🖥️ 双页面设计: 招标文件分析和投标文件检测分离，专业化操作界面
- � 智能匹配: 自动检测投标文件与招标文件的项目信息一致性
- 📊 详细分析报告: 结构化分析结果，包含废标条款、建议和风险评级
- 💾 数据持久化: SQLite数据库完整存储分析历史和文件记录
- 🔒 本地化部署: 数据本地存储，安全可控，支持离线使用
- ⚡ 一键启动: Windows/Linux启动脚本，自动环境配置
- 🎨 现代化界面: Bootstrap 5设计，支持多主题切换，响应式布局
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Frontend (Web UI) │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ File Upload │ │ Dual Preview Area │ │
│ │ & Management │ │ (2x1 Grid Layout) │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│ HTTP API
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Backend (Flask) │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ File Handler │ │ AI Agent Manager │ │
│ │ (PDF/Word) │ │ ┌─────────────────────────┐ │ │
│ └─────────────────┘ │ │ Project Info Agent │ │ │
│ │ │ Tender Analysis Agent │ │ │
│ ┌─────────────────┐ │ │ Compliance Check Agent │ │ │
│ │ Qwen Service │ │ └─────────────────────────┘ │ │
│ │ (AI Analysis) │ └─────────────────────────────────┘ │
│ └─────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Database (SQLite) │ │
│ │ • Files Metadata • Analysis Results │ │
│ │ • Project Info • Risk Assessment │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
- 前端界面层: 现代化Web界面，支持文件上传和双文件预览
- API接口层: RESTful API，提供标准化的服务接口
- 业务逻辑层: 文件处理、分析调度、结果管理
- AI服务层: Qwen大模型集成，智能文档分析
- 数据存储层: SQLite数据库，存储文件信息和分析结果
# 双击运行或在命令行执行
start.batchmod +x start.sh
./start.sh启动脚本会自动：
- 使用 Python 3.12 创建虚拟环境
.venv312（若未安装将提示安装） - 安装所需依赖并确保
pywin32（COM 支持）就绪 - 检查环境配置并从模板生成
.env - 启动后端服务（确保 Word 相关 Agent 可用）
git clone https://github.com/biibibi/BidAnalysisTool.git
cd BidAnalysisToolWindows 强烈推荐 Python 3.12（启用 Word COM 自动化）：
# 创建 Python 3.12 虚拟环境（Windows）
py -3.12 -m venv .venv312
# 激活虚拟环境（Windows）
.venv312\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source .venv/bin/activatepip install -r backend/requirements.txt
# Windows 上启用 COM 支持（Word 自动化所需）
pip install pywin32==306创建环境配置文件：
cp backend/.env.template backend/.env编辑 backend/.env 文件，配置您选择的AI模型服务（可选其一或同时配置）：
# 全局模型提供方选择 (qwen 或 doubao)
LLM_PROVIDER=qwen
# Qwen(阿里云百炼) 配置
DASHSCOPE_API_KEY=your_qwen_api_key
# 豆包(字节跳动Ark) 配置
ARK_API_KEY=your_ark_api_key
DOUBAO_MODEL_ID=ep-20241215xxx # 您的推理接入点ID
ARK_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3获取API密钥：
Qwen(阿里云百炼)：
- 访问 阿里云百炼控制台
- 注册并登录阿里云账号
- 在API密钥管理页面创建新的API密钥
- 复制密钥并设置到
DASHSCOPE_API_KEY
豆包(字节跳动Ark)：
- 访问 火山引擎Ark控制台
- 创建API Key和推理接入点
- 将API Key设置到
ARK_API_KEY - 将推理接入点ID设置到
DOUBAO_MODEL_ID
cd backend
python run.py后端服务启动后，在浏览器中打开：
- 主界面：
frontend/index.html或frontend/bid_analysis.html - API文档：
http://localhost:5000/api/health
-
📁 文件上传
- 支持拖拽上传或点击选择文件
- 支持格式：PDF (.pdf)、Word (.docx/.doc)、文本 (.txt)
- 单独上传招标文件或投标文件
- 文件大小限制：50MB
-
👁️ 文件预览
- 单文件模式：上传一个文件后，显示对应的预览按钮
- 双文件模式：同时上传招标和投标文件，显示2x1网格预览布局
- 点击预览按钮在新窗口查看文件内容
- 支持在线预览和文件下载
-
📊 招标文件分析
- 上传招标文件后点击"招标文件分析"
- AI智能提取：
- 项目基本信息
- 废标条款和要求
- 评分标准
- 技术规格要求
- 商务条件
-
✅ 投标文件检查
- 同时上传招标文件和投标文件
- 点击"投标文件分析"进行文档处理和合规性检查
- 系统会先进行文档预处理：
- 提取文档目录结构
- 按章节拆分文档
- 生成结构化的markdown目录文件
- 处理完成后自动跳转到分析页面
- 生成详细的检查报告和风险评估
- 提供改进建议
- 🎨 主题切换：支持5种主题（默认蓝色、高贵紫色、自然绿色、活力橙色、深色模式）
- 📱 响应式设计：自适应桌面和移动设备
- 💡 智能提示：完整的使用指南和帮助信息
- 📈 进度显示：实时显示分析进度
POST /api/upload
Content-Type: multipart/form-data
参数：
- file: 上传的文件（.pdf或.docx）
响应：
{
"success": true,
"file_id": "uuid",
"filename": "原文件名",
"message": "文件上传成功"
}POST /api/analyze/tender
Content-Type: application/json
{
"file_id": "uuid"
}
响应：
{
"success": true,
"analysis_id": "uuid",
"message": "分析任务已提交"
}POST /api/analyze/bid
Content-Type: application/json
{
"file_id": "uuid",
"tender_analysis_id": "uuid" // 可选，基于特定招标文件分析结果
}GET /api/analysis/{analysis_id}
响应：
{
"success": true,
"status": "completed",
"result": {
"project_info": {...},
"compliance_check": {...},
"risk_assessment": {...}
}
}POST /api/process-bid-document
Content-Type: application/json
{
"file_id": "uuid"
}
响应：
{
"success": true,
"work_dir": "/temp/file_id/",
"toc_result": {
"success": true,
"toc_count": 12,
"md_path": "/temp/file_id/file_id_目录.md"
},
"split_result": {
"success": true,
"split_count": 6,
"split_dir": "/temp/file_id/split_documents/"
}
}GET /api/process-bid-document/status/{file_id}
响应：
{
"exists": true,
"has_toc": true,
"has_splits": true,
"split_count": 6,
"split_files": ["01_营业执照.docx", "02_投标函.docx", ...]
}POST /api/extract-project-info
Content-Type: application/json
{
"file_id": "uuid",
"document_type": "tender" // 或 "bid" 或 "auto"
}GET /api/health
响应：
{
"status": "healthy",
"timestamp": "2025-01-XX XX:XX:XX"
}BidAnalysisTool/
├── backend/ # 后端服务
│ ├── app.py # Flask应用主文件
│ ├── run.py # 启动脚本
│ ├── database.py # 数据库管理
│ ├── file_handler.py # 文件处理服务
│ ├── qwen_service.py # 多模型AI服务
│ ├── requirements.txt # Python依赖
│ ├── .env.template # 环境配置模板
│ └── ai_agents/ # AI代理模块
│ ├── __init__.py
│ ├── agent_manager.py # 代理管理器
│ ├── base_agent.py # 基础代理类
│ ├── document_processor.py # 文档处理协调器
│ ├── project_info_agent.py # 项目信息提取代理
│ ├── word_splitter.py # Word文档拆分代理
│ ├── word_image_separator.py # 图像分离代理
│ └── wordtoc_agent.py # 目录提取代理
├── frontend/ # 前端界面
│ ├── index.html # 招标文件分析页面
│ └── bid_analysis.html # 投标文件检测页面
├── static/ # 静态资源
│ └── icon/ # 图标文件
├── uploads/ # 文件上传存储
├── temp/ # 临时文件处理目录
├── ref/ # 参考文档和工具
├── bid_analysis.db # SQLite数据库文件
├── analyze_doc_structure.py # 文档结构分析工具
├── examine_database.py # 数据库检查工具
├── clear_files_table.py # 数据库清理工具
├── 课题方案书.md # 项目方案文档
├── start.bat # Windows启动脚本
├── start.sh # Linux/macOS启动脚本
├── README.md # 项目说明
├── LICENSE # 许可证
└── STRUCTURE.md # 项目结构详细说明
- Python 3.12 (Windows 推荐): COM 自动化稳定；其他平台 3.8+ 兼容
- Flask 2.3.3: 轻量级Web框架，RESTful API设计
- Flask-CORS: 跨域请求支持，前后端分离
- SQLite: 轻量级关系数据库，85+文件记录管理
- python-docx: Word文档解析处理
- pywin32 (Windows): Word COM 自动化（目录定位、格式复制、拆分）
- PyPDF2: PDF文档内容提取
- UUID: 安全的文件命名和标识系统
- python-dotenv: 环境变量和配置管理
- HTML5/CSS3/JavaScript: 基础Web技术，ES6+语法
- Bootstrap 5: 响应式UI框架，现代化设计组件
- Grid Layout: CSS Grid实现2x1双文件预览布局
- 拖拽上传: 用户友好的文件上传体验
- 主题系统: 5种可切换界面主题（蓝/紫/绿/橙/深色）
- 文件预览: 在线预览功能，支持PDF和Word文档
- 多模型支持: 支持Qwen(阿里云百炼)和豆包(字节跳动)双模型路由
- AI Agent架构: 模块化智能代理系统设计
DocumentProcessor: 文档处理协调器，统一管理处理工作流程ProjectInfoAgent: 项目信息提取和匹配专用代理WordSplitterAgent: Word文档智能拆分代理WordImageSeparatorAgent: 图像分离和重命名代理WordTOCAgent: 目录提取和结构化代理BaseAgent: 通用代理基础类，支持扩展AgentManager: 代理统一管理和调度器
- 智能分析引擎: 文档理解、合规检查、风险评估、项目匹配
-
API密钥安全:
- 请妥善保管您的API密钥，不要提交到版本控制系统
- 使用
.env文件存储敏感信息 - 定期更换API密钥
-
文件限制:
- 支持格式：.pdf和.docx
- 文件大小：建议不超过50MB
- 文件内容：确保文字清晰可读
-
网络要求:
- 需要稳定的网络连接访问阿里云百炼API
- 建议在企业网络环境下使用
-
性能与兼容性:
- 大文件分析时间较长，请耐心等待
- 建议在性能较好的服务器上部署
- Word 相关 Agent（目录定位、拆分、图片提取重命名）在 Windows + Office + Python 3.12 + pywin32 下表现最佳
- 非 Windows 环境将自动回退到
python-docx路径（不含精确位置）
Q: 提示"DASHSCOPE_API_KEY未设置"
A: 检查 backend/.env 文件是否存在并正确填入API密钥
Q: 依赖安装失败
A:
- 确保Python版本≥3.8
- 升级pip：
pip install --upgrade pip - 使用国内镜像：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
Q: 虚拟环境激活失败
A:
- Windows: 确保执行策略允许脚本运行
- 使用管理员权限运行：
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned
Q: 分析结果不准确
A:
- 确保上传文件格式正确且内容清晰
- 大模型分析结果仅供参考，建议人工复核
- 复杂文档可能需要多次分析
Q: 文件上传失败
A:
- 检查文件格式（仅支持.pdf和.docx）
- 检查文件大小（建议<50MB）
- 确保文件未损坏
Q: 前端页面无法访问
A:
- 确认后端服务已正常启动
- 检查防火墙设置
- 尝试使用不同浏览器
Q: 如何在服务器上部署？
A:
- 克隆代码到服务器
- 配置Python环境和依赖
- 设置API密钥
- 配置防火墙开放5000端口
- 使用进程管理工具（如supervisor）管理服务
Q: 支持Docker部署吗？
A: 当前版本暂不提供Docker镜像，可以根据需要自行构建
-
数据隐私:
- 所有上传文件存储在本地
- 不会泄露给第三方
- 建议定期清理临时文件
-
API安全:
- API密钥加密存储
- 建议使用HTTPS部署生产环境
- 定期更新依赖包
-
访问控制:
- 建议在内网环境使用
- 可配置IP白名单
- 添加用户认证机制
欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：
- Fork本项目
- 创建功能分支：
git checkout -b feature/your-feature - 提交更改：
git commit -am 'Add some feature' - 推送分支：
git push origin feature/your-feature - 提交Pull Request
- 遵循PEP 8代码风格
- 添加适当的注释和文档
- 编写单元测试
- 更新相关文档
- ✅ 完整的AI Agent架构
- ✅ 双页面专业化设计
- ✅ 多模型支持(Qwen/豆包)
- ✅ 智能文档处理能力
- ✅ 数据库完整管理
- ✅ 项目信息智能匹配
- ✅ Word文档高级处理
- 🔄 v1.4: 批量文件处理和任务队列
- 🔄 v1.5: 用户认证和权限管理
- 🔄 v1.6: Docker容器化部署
- 🔄 v1.7: 更多文件格式支持
- 🔄 v2.0: 微服务架构和云原生部署
- GitHub Issues: 提交问题
- 邮箱支持: support@bidanalysis.com
- 技术讨论: Discussions
- 开发文档: Wiki
如需定制开发或商业支持，请联系我们。
本工具仅供辅助分析使用，分析结果仅供参考。实际投标过程中，请务必：
- 仔细阅读原始招标文件
- 人工核验所有关键条款
- 咨询专业人员意见
- 承担相应的投标风险
使用本工具产生的任何后果，开发团队不承担责任。
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情
如果这个项目对您有帮助，请给我们一个Star⭐！
Made with ❤️ by BidAnalysis Team
© 2025 BidAnalysisTool. All rights reserved.