把门店图纸， 变成审核现场

提交一份 PDF，后台完成初审准备。

审核人员先填写渠道、门店类型和等级，再上传设计 PDF。系统约 1 秒返回任务 ID，随后由 MinerU 在后台拆出页面文本、图片和结构，并根据门店条件只激活本店适用的检查项。每个检查项再分别查找手册原文、读取数量和尺寸、识别门头与展陈等视觉对象；系统把手册依据、规则条件和图纸证据合在一起，输出“通过 / 未通过 / 需确认”。任务完成后同时生成网页结果页和 PDF 报告，审核人员从“需确认”项继续复核。

企业 RAG 先整理手册，规则库再激活本店检查项。

项目准备阶段先上传品牌标准设计手册。系统按条款和语义边界切分内容，相邻片段保留 20% 上下文重叠，避免一句标准被截断；这些片段建立成可以回到手册原文的企业 RAG 知识库。与此同时，系统从条款中提取检查对象、数量或尺寸要求和适用条件，形成门店规则库。实际审核时，系统先按渠道、类型和等级激活本店规则，再从知识库找出对应原文，并把这段依据绑定到具体检查项。

检索时，BM25 先从手册片段中找到与检查项相符的原词和数值；Query Expansion 扩展 POSM、Cue Card、门头、展陈、动线等业务表达；Metadata-aware Rerank 根据手册章节、检查类型、门店条件和数值单位重新排序；Evidence Binding 再把选中的手册原文绑定到具体检查项。审核人员不需要理解这些技术名，但可以从结论直接回到依据。

企业 RAG 不只给答案，而是组织一条可追溯的审核任务。

激活检查项后，系统不会用同一种方式处理所有问题。文字规范类先通过企业 RAG 找到手册条款，再结合规则条件判断是否适用；数量和尺寸类同时读取 PDF 中的文字、表格、标注和页面图像；门头、POSM、Cue Card、展陈、灯光和动线等图像样式类会生成视觉识别任务。最后，系统把手册原文、门店条件和设计证据绑定到同一检查项，才输出“通过 / 未通过 / 需确认”，审核人员可以从结果直接回到原文和图纸核对。

证据不够时，系统把问题交给人。

PDF 页面解析不完整、企业 RAG 找不到足够手册依据、视觉识别置信度低，或数量和尺寸没有明确证据时，系统不会强行判定通过，也不会把整条任务直接判失败。它会保留已经解析的页面、找到的条款、当前规则条件和缺失原因，把对应检查项标成“需确认”。审核人员打开这一项后，可以沿着手册原文和设计画面继续核对，再补上最终判断。

结果要能跑通，也要知道哪里容易出错。

整体测评由真实门店链路、完整自动化测试和 RAG 评测三部分组成。20+ 个真实门店样本都走过“上传 PDF → 后台初审 → 结果页 → PDF 报告”的完整链路，门店测试只公开样本数量，不展示具体单店通过项。自动化测试覆盖页面、规则、任务状态和报告生成；RAG 正向评估检查正确条款能否排在前面；hard-negative 评估则加入内容相似但不适用的手册片段，检查系统会不会被错误依据干扰。规则库目前 279 / 279 条已确认，禁用依据 Top-1 命中率保持 0.0。

公开内容停在结果界面和测试结论；内部手册正文、门店设计源文件、密钥、服务地址和调试字段不会出现在公开内容中。

把查标准和报告整理压缩到后台，人工保留最终判断。

本机真实 PDF 样本测试里，提交后约 1 秒返回任务 ID，审核人员不用停在上传页等待；后台约 4-5 分钟完成 MinerU 解析、检查项激活、企业 RAG 检索、视觉识别、逐项判断和 PDF 报告生成。传统方式需要人工逐页看图、反复翻手册，再整理问题和审核意见，通常是半小时级工作；按人工初审整理约 30 分钟、系统生成初稿约 5 分钟计算，重复性处理时间约减少 80%。项目没有做生产环境 A/B 测试，因此这只是本机样本估算，不是正式上线后的效率承诺。