招投标 RAG 数据助手

招投标数据处理与 RAG 构建的核心挑战

在构建招投标领域的问答、检索或推荐系统时，开发者常面临一个具体问题：原始招投标公告格式杂乱、信息分散。数据通常以非结构化文本形式发布，关键字段（如采购方、金额、资质要求、附件）隐藏在长篇正文或 PDF 附件中。手动提取并整理这些数据进行 RAG 入库，不仅耗时，还难以保证一致性和可追溯性，导致后续的 AI 问答无法可靠地引用原始公告。

技能工作流：从自然语言查询到结构化数据

本技能通过封装 世舶科技 的专业数据 API，将上述流程自动化。其核心能力与关键步骤如下：

• 智能意图识别与参数补全：用户可用自然语言提问，例如“查找近三年北京地区政府采购的中标公告”。技能会解析意图，自动补全默认参数（如默认时间范围、地区代码），并生成对应的 API 调用。
• 核心数据接口调用：技能主要使用一个专用的白名单接口集：

SearchProjectForAI：用于自然语言搜索，获取符合条件的项目列表。
getZTBProjectDetail：获取公告的原始正文。
getZTBStructreDetail：获取 78个结构化字段，如金额、联系人、中标单位等，这是数据可分析的关键。
getZTBProjectFiles 与 getCollectUrl：用于追溯附件列表和原始来源网址，确保数据可验证。

• 面向 RAG 的数据分块与标准化：获取数据后，技能会引导进行语义分块。例如，将一份长公告文本按 采购需求、资格条件、评分办法 等语义段落拆分。输出结果会统一包含标题、结构化字段、发布时间、地区、公告类型、原始链接等元数据，为入库做准备。

适用边界与重要注意事项

本技能专注于解决招投标数据的“检索-提取-结构化”问题，以下几点需要明确：

1. 数据依赖：所有功能依赖 世舶科技 的 API 服务及有效的 API Key（通过环境变量 BBIAO_API_KEY 配置）。技能本身不缓存数据，而是实时调用接口。
2. 内容范围：技能处理的核心是 招标、中标、合同、拟在建 等采购商机公告。它能正确排除招聘、培训、会议新闻等非目标内容。
3. 输出特性：技能输出的是结构化、可追溯的“数据元组”，而非生成答案。对于字段缺失，会明确标注“公告未披露”，不会编造信息。
4. 额度管理：调用涉及 API 额度消耗。余额不足时，技能会提供固定的套餐获取链接，并停止当前任务，等待用户手动确认充值后才重试，避免自动扣费或循环调用。
5. 安全边界：API Key 的存储和处理遵循安全规则，禁止在任何输出中泄露，并支持从平台安全凭据库读取。