摘要
本申请公开了基于RAG‑LLM的建筑工程围标风险识别方法及系统,涉及建筑工程招采分析领域,该方法包括:从多源数据平台采集待分析的目标投标人的投标多源数据,多源数据包含目标投标人在目标项目中各个标段的投标报价序列以及每次提交报价的时间戳所组成的投标提交时间戳序列,以及多源数据还包含目标投标人的跨项目参与记录;从投标多源数据中提取投标综合特征,投标综合特征包含微差报价异常度、错时序列异常度以及跨项目活跃度;将投标综合特征输入RAG‑LLM系统,以通过RAG从围标案例知识库中召回知识段落集合,并驱动LLM输出相应的建筑工程围标风险等级。由此,实现结构化行为建模与语义类比大模型推理的融合,有效提升围标识别的准确性与可解释性。
技术关键词
案例知识库
项目
风险识别方法
序列
分支
联合损失函数
样本
数据平台
因子
矩阵
标签
轻量级神经网络
张量分解模型
风险识别系统
重构误差
节点
时间片
特征提取单元
系统为您推荐了相关专利信息
实时监测方法
深度特征提取
卡尔曼滤波
停留点
注意力机制
水位预测方法
水库
平均降雨强度
水位库容曲线
数据驱动模型
置换流水车间调度
工件
编码结构
变邻域搜索方法
协作搜索方法
异常信号
设备故障预测方法
工业物联网
故障树分析法
历史故障数据