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在本地部署Qwen3大模型与Dify环境中亲测制作“合同审查智能体”应用

news 2026/6/3 9:16:03

在与多位律师朋友以及自己开公司的老板朋友聊天中发现，他们都有一个迫切的需求：“希望对自己手头的大量合同文本，做一个全面的合同风险评估，提前采取措施规避风险点，或者提前准备以应对风险的爆发，并减少损失。”因此，在私有化部署的大模型与AI应用开发平台中开发本地可用的“合同审查智能体”，就像给企业装了一个既聪明又可靠的“法律秘书”。

想象一下，公司的合同就像家里的贵重物品。如果使用网上的大模型和类似DeepSeek、豆包等AI助手，虽然方便，但总担心数据泄密。私有化部署相当于把合同锁进自家保险柜（企业本地服务器，甚至就是一台配了独立显卡的笔记本电脑），钥匙只有自己保管。这能有效避免合同里的客户隐私或商业机密数据泄露的风险，还能满足像GDPR这种“国际防盗锁”的合规要求。

况且，每个企业的合同审核需求不同，就像不同病人需要不同的药方。通过Dify的工作流功能，企业可以像搭积木一样定制审核流程。比如：像“预检分诊”一样挑出合同里的问题条款，引用法律条文，并给出专业化修改建议；还能让系统自动翻译合同，为中小外贸企业提升效率。当然，AI存在“幻觉”问题，适当的人工复核是必要的。

接下来，我们就看看通过Ollama软件本地部署并运行Qwen3（30b多模态版本：300亿模型参数量），配合本地Docker容器环境运行的Dify软件，来快速开发一个“合同审查智能体”。

一、智能体开发环境：

老规矩，说一下环境的版本号：

本地模型运行环境：Ollama v0.7.0版本（从0.6.8版本在线升级）；

本地推理模型：qwen3:30b（因为Ollama0.6.8版本不兼容刚推出的qwen3:30b-a3b-q4_K_M模型版本，害得我还消耗流量重新下载了19GB模型一遍）；

智能体开发运行环境：Dify v1.3.1；（写本文时，v1.4.0已经在推送了，但先不忙升级，让子弹再飞一会儿）

二、准备测试用途合同样本

特别注意啊，智能体能检测的合同文档格式如下：

文档中的主体都是虚构的名称，如有雷同，纯属巧合。

三、Dify中安装插件“Markdown转换器”

光看“Markdown转换器”的介绍，大家肯定会疑惑：“不是都建议把其他格式转成Markdown格式，以便于大模型理解吗？为何要把Markdown格式转为pptx、word等其他格式呢？”其实“Markdown转换器”（v1.2）是用在输出大模型的结论文本，输出为便于人类阅读和存档用途，就是最后的输出内容以pdf和word文档的格式提供下载。

四、Dify中创建工作流应用

首先在Dify中创建一个“空白应用”，选择“工作流”模式。

1、开始节点的设置

开始节点的“输入字段”位置添加4个变量作为下一个节点的输入：

(1).“文件列表”变量：“字段类型”选择“文件列表”，变量名称只能用英文和数字，随便起个名叫“upload”，显示名称可以用中文，就叫“文件列表”。此处用于上传合同文件本身。

(2).“审查主体”变量：“字段类型”选择“文本”，变量名称叫“Apart”，显示名称叫“审查主体”。此处让大模型知道要站在合同中哪一方的立场去分析问题规避风险。

(3).“工作领域”变量：“字段类型”选择“文本”，变量名称叫“workfiled”，显示名称“工作领域”。此处让MoE多模态大模型知道调用哪个内置专家来解决问题。

(4).“合同要点”变量：“字段类型”选择“文本”，变量名称叫“attention”，显示名称“合同要点”。此处是说本次合同文本的分析要重点关注哪些问题。

这4个方面的输入应该涵盖合同审查时最关键的四个方面的注意事项。

文件列表变量截图：

审查主体变量截图：

工作领域变量截图：

合同要点变量截图：

这里有个坑，Dify里面节点的“文本”变量的“最大长度”默认设置为48（意味着输入的文本Tokens字数不能超过48）。而合同文本一般较长，我就碰见个坑，默认48，读取合同时系统报错，这里修改为最大值“256”。

2、下一节点“LLM”的设置

LLM主要对合同审核要点进行解释，翻译为大模型能够理解的机器语言，此处填写到“SYSTEM”中的提示词如下：

“{{开始节点的attention}}将用户的要求或关注点转换为具体的合同审查要点，并输出为提示词中的attention”

此处注意：提示词最前面的函数是输入“{”大括号或者“/”斜杠来引入的。主要是提取开始节点的“合同要点”变量，作为Qwen3模型运算的输入值。

3、“文档提取器”提取合同文件内容

“文档提取器”节点在输入变量位置选择提取开始节点的“文件列表”变量，主要是提取上传的合同文件内容。

特别注意，“文档提取器”支持的文件上传格式为：txt、markdown、mdx、pdf、html、xlsx、xls、docx、csv、vtt、properties、md、htm。我选择上传docx文档。

4、下一节点“LLM2”的设置

这是主流程处理节点，在“上下文”处提取“LLM节点的输出函数，并在SYSTEM输入提示词如下：

角色：

你是一位专业的律师，执业领域是{{开始节点的workfiled}}

任务：

你要以{{开始节点的Apart}}利益最大化为原则，对{{上下文}}进行审查和分析，并提供严格的评分。具体目标:

1.对提交的合同文本进行全面审查，指出存在的问题和风险；

2.提供具体的改进建议，帮助改进和完善合同条款;

3.根据法律规范和个人建议，修改并完善合同的具体条款:

4.向客户提供专业的法律服务和支持。

约束条件:

1.必须遵守现行有效的法律法规，不能引用已废止的法律条文；

2.所有合同条款的设计应当符合最新的法律法规及相关政策的规定，要使用准确无误的专业术语和地名:

3.结合特定行业的特点(如XXX行业)，确保合同内容贴合实际情况。

4,考虏并反映 {{开始节点的Apart}}的需求，始终站在其角度满足利益最大化。

这个“上下文”，是打一个英文的{，这样就能引用出来了。

5、将输出内容进行“Markdown转换pdf”的设置

从LLM2添加下一个节点，选择工具，下一步选择markdown转换器节点：

第一个“Markdown转换pdf”节点设置如下：

第二个“Markdown转换docx”节点设置如下：

都是将“LLM2节点的输出内容作为最终分析报告的内容填入PDF和WORD文档中。

6、添加结束节点，并设置变量：

结束节点需添加3种输出，一个是“审核结果”直接输出文字，另外两个分别输出为PDF文档和WORD文档，可以下载。

dify创建工作流“合同审查智能体”到这边就结束了。

五、运行测试

开始测试时，需要分别输入4种变量。

“合同要点”输入为：“重点关注合同主体合法性与授权范围的潜在风险，服务范围需要明确，避免模糊条款，以及约定服务范围变更的流程与机制”

审查主体：噼里啪啦云

工作领域：软件服务

报错：

在“文档提取器”这里报错，说有非结构化的在upload里面。检查后，是“文档提取器”本身不支持.doc文件的提取。需要变更上传的文档格式为.docx！

经上述修改后，该dify应用流程运行成功。获得期望输出：

运行结束后可以下载相应的文件查看效果。

输出的docx格式和pdf格式内容一致，界面截图如下：

Dify中整个智能体开发流程截图如下：

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