先询价:AI环评报告审核智能体

你好,我们想做一个AI环评报告审核智能体,具体的要求如下:

1.能够直接上传word/PDF(PDF无法进行在线编辑只能查看)文件(大小限制200M);

2.上传文件后,直接使用onlyoffice web套件在网页中打开,方便对内容进行实时参照对比;

3.在onlyoffice套件右侧,展示AI审核的问题点列表并需要精确定位到页码及段落,需要详细说明问题点的推演逻辑及过程(针对数据造假及计算错误),同时指出这些问题点的修改建议,同时需要在onlyoffice web页面上直接根据问题点编号进行定位并通过批注的形式显示问题编号及错误内容,如果可能的话直接设计提供根据审核问题点自动修改报告中所有关联问题的功能。

4.审核问题点分三类:红色(严重问题)/黄色(警告问题)/蓝(提示问题),需要使用对应颜色进行问题类型提示;

5.从项目选址合理性、法律法规符合性、报告技术合规性、报告文本规范性四个维度对环评报告全文进行校核;

6.依据《建设项目环境影响报告书(表)编制监督管理办法》生态环境部令第 9 号中所描述24项一般问题以及25项严重质量/问题对报告进行逐项分析;

7.根据环评报告的行业类别,提取环评关键的参数信息(设备/工艺/原辅材料/产品/中间产物/排放污染物)对报告内的工程分析及源强核算进行复核确认,确保在这两个核心问题点上检查出所有可能的问题点;

8.可一键导出审核报告,内容包括问题点列表、每个问题点的具体说明(报告内定位、问题等级、推演逻辑及规则、修改建议)

8.建立环评审核知识库,存放环评相关法律法律、政策文件、技术导则、审核案例等内容供AI大模型提取调用;

9.建立审核规则库,分别根据文本规范(前后一致性、语法错误、错词错句、描述不当、格式问题、单位错用),政策法规(国家政策、区域管控政策、行业专项技术政策),环境标准(环境质量标准、污染物排放标准、监测方法与规范),环评技术导则与规范(总纲类:HJ 2.1-2016 《建设项目环境影响评价技术导则 总纲》(报告书完整编制框架)/HJ 130-2019 《规划环境影响评价技术导则 总纲》,各环境要素导则:HJ 2.2 大气、HJ 2.3 地表水、HJ 610 地下水、HJ 964 土壤、HJ 2.4 声环境、HJ 19 生态影响\HJ 1409 海洋生态、HJ 5.1 放射性、危废、地下水数值模拟(MODFLOW)、大气预测(AERMOD/CALPUFF)配套技术规范,行业专项导则:公路、机场、油气、矿山、水利、化工、产业园等行业环评专项导则,配套技术规范(源强、措施、报告格式):污染源源强核算技术指南(分行业)、各行业污染防治可行技术指南、环办环评〔2020〕33 号《建设项目环境影响报告表内容、格式及编制技术指南》、HJ 616 《建设项目环境影响技术评估导则》(专家评审、技术审核直接依据)),根据以上分类,按照AI调用逻辑形成规则库及规则条目;

9.开发环评报告批复(或修改意见)自动生成功能,方便第三方技术审核单位,专家会,环保局生成批复及修改意见书;

10.开发针对于第三方技术审核单位审核意见、环评专家会专家意见、环保局批示的意见分析及自动修改报告功能;
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原语3天前
这个没问题,可以做。精通AI、Springboot|SpringCloud、Python编程
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一只羊3天前
全栈,技术成熟,可以做
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小安3天前
刚做了一个,需求类似。
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11年Java后端与平台研发,近年聚焦RAG知识库、AI Agent和OCR文档处理,已落地企业知识库及智能客服,问答准确率92%+。可按MVP分阶段交付:Word/PDF解析与OnlyOffice联动、法规/导则知识库与规则库、问题分级定位与批注、审核报告导出及私有化部署。可先配合完成技术方案和工期评估。
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夏力5天前
本人从事AI4S的研究和开发: 1. 科研争议识别与研究空白挖掘 借助大模型链式推理自动解析海量文献,识别学术争议、定位研究空白,为科研选题与基金申报提供创新依据。 2. 数据驱动的科学假设生成 基于研究缺口开展因果建模,自动生成可证伪科学假设与配套实验方案,实现从文献分析到实验构思的智能贯通。
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3年企业agent应用开发经验,熟悉Harness engineering,onlyoffice web对接,知识库搭建
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团队基于2026年最新大模型能力,可快速落地环评审核智能体: 多模态精准解析:采用DeepSeek-OCR 2或腾讯HunyuanOCR实现文档精准提取,支持Word/PDF(≤200M)图文及表格识别,PDF在线预览; RAG+大模型推理:自建环保法规向量知识库,结合Dee
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涂工6天前
agent全栈开发,多个可演示agent经验
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蜗牛6天前
熟悉各类智能体开发有案例
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Guozx6天前
专注 AI Agent 全栈开发,技术栈以 Python(后端/算法)和 TypeScript(前端/全栈)为核心。采用敏捷迭代模式,擅长在一周内完成 MVP 原型验证,通过阶段性评审后,再渐进式扩展为生产级完整系统。 现有落地项目: 1,金融投资顾问agent(高合规,私有化,数据敏感) 2,洗护行业衣物救治agent(高专业性,步骤严谨) 3,量化交易EA(高自动化,数据及时性,准确性) 4,边缘部署ASR语音识别(高隐私性,断网环境) 对于高合规,高严谨性,且追求私有化部署的项目开发有更好的落地
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