本文讨论了在工程文档中识别风险的智能体开发方案，针对10万字文档的预处理问题，提出了基于Dify等工具的解决方案。文章比较了两种方法：一是将规则向量化，对文档分块后进行向量召回或关键词匹配；二是构建关键词表，预处理后进行RAG与LLM判定。文章还提到了作者的背景是土木转技术开发，希望获得相关经验和教程。

💡 **方案一：向量化与分块处理**：该方法将所有风险规则向量化，然后将工程文档切分成10-100块。对每一块文档，使用向量召回或关键词匹配技术，找出与风险规则最相关的前K条规则。随后，多段并发调用大模型进行审查，最后汇总审查结果。这种方法依赖于向量数据库和高效的文本分块策略。

🔑 **方案二：关键词表与RAG**：此方案首先为300条风险规则生成高召回关键词表。在文档预处理阶段，根据关键词表筛选文档段落，丢弃不包含关键词的文本块，以此减少后续处理的数据量。然后，采用RAG（检索增强生成）技术结合大模型进行风险判定。这种方法强调关键词的精准性和RAG技术的应用。

🤔 **Dify工具的适用性**：文章询问了Dify是否能实现上述流程。Dify是一个低代码AI应用开发平台，理论上可以用于构建文档审查智能体，但具体实现取决于Dify的功能和用户对技术的掌握程度。Dify可以用于构建RAG流程，并调用大模型进行文本分析和风险识别。

如题，业务场景是工程文档的风险识别，我有一套风险识别规则，想查找工程文档原文中是否有违反相应规则的风险，想要使用 dify 等工具开发智能体，实现上传文档 → 输出审查报告的流程，每个文档大约有 10 万字，这么长的字数肯定不可能直接上传，要做预处理。有什么好的提升精准度的方法？

风险规则示例：“1.超大件运输未办理相关许可、超大件运输运输车辆未按照规定路线行驶； 2.人员冒险进入起重机械工作区域等危险场所； 3.未编制《锚艇作业安全操作规程》，未严格按安全操作规程要求进行作业。”，

问了几个 AI ，给出的几种方案包括1.所有规则向量化，文档暴力切分成 10-100 块，每块使用向量召回或关键词匹配，找出最相关的前 K 条规则，多段并发调用大模型审查，最后汇总结果2.先为 300 条规则生成高召回关键词表，本地按段落预处理后丢弃不包含关键词的文本块，再做 RAG 与 LLM 判定。

请问 V 友是否有相关经验，哪种方式更好？是否有相应的教程可以参考？ dify 能实现以上流程吗？

本人土木狗转技术开发，所以基础比较差，有点言不达意，求轻拍