本项目可解决一些法律法库亟待解决的问题：例如法律法规已经修订，但法库中的数据尚未更新，以及新发布的法律法规未能及时同步到法库中以及问答过程中的匹配不准确。针对以上问题我们创新性地建立了以下机制加以解决：

一是主动更新机制：定时从国家法律法规数据库获取最新的法律法规数据，并与库内的法律法规数据进行匹配。一旦发现存在更新情况，立即更新库内的数据，确保法律法规的准确性和时效性。

二是被动更新机制：用户可以通过上传法律法规数据来更新法律法规数据库。为了保证数据的准确性和可靠性，我们建立了法规名称及上传源文件的核对机制。这不仅可以丰富法律法规库的内容，还能确保用户上传的数据与库内数据的一致性。

    三是建立语料知识库：收集整理历史采购物料信息以及招采常用行业术语入知识库，通过构建这个知识库提高智能问答及智能问数准确度。

当前，河南省国企招采市场作为数字化转型的重点领域，正快速渗透电子招标、智能评标等场景。然而，传统招采模式的持续运行也面临着流程效率低下、合规风险隐蔽等痛点。例如，大型基建项目招标需同时满足政府采购法规与企业内部采购制度。而人工审核方式难以实现投标文件条款的自动比对与风险预警。与此同时，企业在招采数字化转型中普遍遭遇历史数据利用率低、评标规则量化困难、围标串标识别精准度不足等挑战。

    在此背景下，AI招采工具的应用价值呈现双重维度：一方面，招采领域的参与者亟需构建智能化的数据治理平台，以整合招标文件、投标数据、供应商信息等多源异构数据，形成可分析、可挖掘的招采知识库；另一方面，智能评标与风险预警工具成为关键需求。例如基于自然语言处理的条款合规性审查、知识图谱驱动的供应商关联分析、机器学习模型支持的异常报价检测等功能，将有效提升招采透明度和决策质量。此外，随着国企招采合规要求的日趋严格（如绿色采购、中小企业扶持政策），对全流程数字化监控与智能分析的需求持续增强，推动市场对AI招采工具的采纳率显著提升

招采智控大模型依托空港数字城市公司智算中心，利用其高安全等级的数据中心和海量算力资源建设。采用分层设计理念，在统一的标准规范体系、安全保障体系和运维管理体系的基础上，整体逻辑结构分为基础设施层、数据资源层、业务支撑层、业务应用层。