rag-tender

本地解析标书，自动匹配资质，提前预警废标红线

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 办公效率
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 96
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，本地部署，完全免费。

项目预览

rag-tender 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类办公效率
开发团队HunterLzap
GitHubhttps://github.com/HunterLzap/rag-tender
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，本地部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-assistant,bidding,business-rag,contract-review,document-ai,document-processing,fastapi,knowledge-base,llm,local-first,qualification,rag,react,sqlite,tender
GitHub 星标★ 96
上线时间2026-07-06 00:00:00
代码更新2026-10-22
仓库体积3.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

rag-tender 是一个面向招投标场景的本地化 RAG 助手，旨在解决标书文件繁多、资质匹配耗时、合规风险难发现等问题。它通过检索增强生成（RAG）技术，对招标文件、企业资质文档等进行本地解析和索引，支持语义检索、资质条件自动匹配，并针对招标文件中的关键条款（如废标项、资质要求、时间节点）提供红线提醒。核心能力包括：多格式文档解析（PDF、Word等）、向量化存储与相似度检索、基于规则的资质匹配引擎、风险条款高亮提示，以及完全本地化部署以保障数据安全。项目使用 Python 实现，技术栈涵盖 LangChain、向量数据库（如 Chroma）和主流 LLM 接口，适合投标团队在离线或敏感环境下快速搭建标书分析工作流。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 96

核心亮点

  • 本地化部署，保障招投标敏感数据不出内网
  • 针对招投标场景定制，支持资质匹配和红线条款识别
  • 基于 RAG 实现语义检索，快速定位标书关键要求

不足之处

  • 早期项目，功能完整性和稳定性待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 投标团队快速解析招标文件，提取资质和评分要求
  • 企业资质库与招标条件自动比对，提前发现差距
  • 合规审查时自动标记废标风险条款，减少人为遗漏

替代项目

RAGFlow、Dify、LangChain

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