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AIBS 标书生成器（AI Bid Document Generator）

项目简介

AIBS 标书生成器是一个基于 AI 的自动化标书生成工具。你只需提供技术要求和评分标准，系统会自动帮你生成结构化的标书大纲和详细内容，大大提升标书编写效率。

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功能亮点

• 智能分析：自动理解技术需求和评分标准。
• 大纲生成：一键生成标准的三级文档大纲。
• 内容生成：根据大纲自动填充详细内容。
• 分块优化：内容分块、连贯性自动优化。
• 高效并发：支持异步API调用，速度快。
• 配置灵活：支持多种大模型API和自定义参数。

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环境依赖

• Python 3.8 及以上
• pip（Python 包管理器）
• 推荐：spaCy 中文大模型（提升内容分块与相似度分析效果）

依赖包一览

项目依赖已写在 requirements.txt，主要包括：

• Flask / Quart / aiohttp（Web服务与异步支持）
• spacy（自然语言处理）
• nltk、networkx、python-Levenshtein（文本分析与相似度）

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安装与配置（一步步教你）

1. 克隆项目

   git clone <你的仓库地址>
   cd <项目目录>

2. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt

3. 安装 spaCy 中文大模型（强烈推荐）

   python -m spacy download zh_core_web_trf

   没装大模型也能用，但内容相似度分析会不准确，且有警告。

4. 配置环境变量

   • 新建 .env 文件，或直接在系统环境变量中设置：
     • LLM_API_KEY：你的大模型API密钥（必填）
     • LLM_API_BASE：API地址（可选）
     • LLM_MODEL：模型名称（可选）
   • 也可以直接修改 config.py 里的默认值。

5. 准备输入文件

   • 在 inputs/ 目录下放入：
     • tech.md：技术要求
     • score.md：评分标准

6. 运行主程序

   python app.py

   • 启动后可通过浏览器访问 Web 页面，或用 Postman 调用 API。

7. 运行测试（可选）

   python test_prompts.py

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常见问题（FAQ）

Q1：运行时出现 spaCy 警告 [W007] The model you're using has no word vectors loaded... 怎么办？ A1：请安装 spaCy 中文大模型：

python -m spacy download zh_core_web_trf

Q2：依赖安装失败怎么办？ A2：请升级 pip 并确保 Python 版本符合要求。

python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

Q3：API KEY 怎么获取？ A3：请根据你选用的大模型服务（如 OpenAI、智谱、通义等）注册并获取 API KEY。

Q4：如何自定义提示词？ A4：可在 Web 页面"提示词配置"中自定义，也可直接修改 prompts.py。

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项目结构说明

├── app.py                # 主程序（Web服务与API）
├── bidding_workflow.py   # 标书生成核心流程
├── llmkey.py             # 大模型API调用封装
├── config.py             # 配置文件
├── prompts.py            # 提示词模板与分块逻辑
├── requirements.txt      # 依赖包列表
├── inputs/               # 输入文件目录（技术要求、评分标准）
├── outputs/              # 输出文件目录（大纲、内容）
├── templates/            # 前端页面模板
├── logs/                 # 日志文件
└── test_prompts.py       # 测试脚本

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联系与支持/15138765345

如有问题、建议或合作意向，欢迎在 GitHub 提 Issue 或 PR。

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祝你用 AI 写标书更高效！

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后端API接口文档

1. 上传招标书

POST /api/upload_bid

功能：上传招标书文件，自动解析并返回结构化内容。

请求参数（form-data）：

字段名	类型	必填	说明
file	file	是	招标书文件（PDF/Word/Markdown/纯文本）

返回示例（JSON）：

{
  "success": true,
  "tech_content": "技术要求内容...",
  "score_content": "评分标准内容...",
  "raw_text": "完整文本内容...",
  "message": "解析成功"
}

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2. 上传历史标书

POST /api/upload_history

功能：上传历史标书文件，供AI参考。

请求参数（form-data）：

字段名	类型	必填	说明
files	file[]	是	多个历史标书文件

返回示例（JSON）：

{
  "success": true,
  "history_ids": ["xxx.docx", "yyy.pdf"],
  "message": "上传成功"
}

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3. 生成大纲

POST /api/generate_outline

功能：根据技术要求、评分标准（和可选历史标书）生成标书大纲。

请求参数（JSON）：

字段名	类型	必填	说明
tech_content	string	是	技术要求内容
score_content	string	是	评分标准内容
history_ids	string[]	否	历史标书ID列表
model	string	否	指定大模型类型
api_key	string	否	指定API KEY

返回示例（JSON）：

{
  "success": true,
  "outline": { "system_role": "...", "tech_prompt": "...", ... },
  "message": "生成成功"
}

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4. 生成内容

POST /api/generate_content

功能：根据大纲、技术要求、评分标准等生成标书正文内容。

请求参数（JSON）：

字段名	类型	必填	说明
outline	object	是	标书大纲结构
tech_content	string	是	技术要求内容
score_content	string	是	评分标准内容
template_id	int	否	模板ID
model	string	否	指定大模型类型
api_key	string	否	指定API KEY

返回示例（JSON）：

{
  "success": true,
  "content_blocks": [
    {"title": "1.1 xxx", "content": "内容...", "related_sections": [...]},
    ...
  ],
  "message": "生成成功"
}

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5. 导出文档

POST /api/export

功能：将生成的内容导出为 Markdown、PDF、Word 等格式。

请求参数（JSON）：

字段名	类型	必填	说明
content_blocks	object[]	是	内容分块数组
format	string	是	导出格式（markdown/pdf/word）

返回：文件流（Content-Disposition: attachment; filename=bid.xxx）

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6. 模板管理

GET /api/prompts/variables

功能：获取所有提示词模板。

返回示例（JSON）：

{
  "OUTLINE_SYSTEM_ROLE": "...",
  "OUTLINE_TECH_USER": "...",
  "OUTLINE_SCORE_USER": "...",
  "OUTLINE_GENERATE_USER": "...",
  "CONTENT_SYSTEM_ROLE": "...",
  "CONTENT_INIT_USER": "...",
  "CONTENT_SECTION_USER": "..."
}

POST /api/prompts/variables

功能：保存自定义提示词模板。

请求参数（JSON）：同上

返回示例（JSON）：

{
  "success": true
}

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7. 获取/设置模型配置

GET /api/model_config

功能：获取当前大模型类型和API KEY。

返回示例（JSON）：

{
  "success": true,
  "model": "openai",
  "api_key": "sk-xxx"
}

POST /api/model_config

功能：设置大模型类型和API KEY。

请求参数（JSON）：

字段名	类型	必填	说明
model	string	是	大模型类型
api_key	string	是	API KEY

返回示例（JSON）：

{
  "success": true,
  "model": "openai",
  "api_key": "sk-xxx"
}

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统一说明：

• 所有接口返回均建议包含 success 字段和 message 字段，便于前端判断和提示。
• 文件上传接口建议限制大小和类型，防止恶意上传。
• 导出接口返回为文件流，前端需处理下载。
• 所有接口建议加异常处理，返回 success: false 和详细错误信息。