Dify 实战：零代码打造合同AI审核助手，提升审查效率

还在为合同评审头疼吗？一份几十页的合同，律师要看半天，普通人更是云里雾里。今天教你用Dify搭建一个智能合同评审工作流，10分钟搞定，AI帮你自动识别风险点，再也不用担心踩坑了！

为什么需要智能合同评审？

传统合同评审就像大海捞针：

• • 效率低下：人工逐条审查，一份合同至少2-3小时
• • 容易遗漏：关键条款藏在密密麻麻的文字里，一不小心就错过
• • 成本高昂：请专业律师审查，动辄几千上万
• • 标准不一：不同人审查标准不同，结果差异很大

而AI合同评审就像有了"火眼金睛"：
✅ 秒级识别风险条款
✅ 全面覆盖不遗漏
✅ 成本几乎为零
✅ 标准化评审流程

Dify工作流的核心优势

Dify是目前最火的无代码AI应用开发平台，搭建合同评审工作流有这些优势：

🎯 可视化设计

拖拽式操作，像搭积木一样简单，不需要写一行代码

🚀 多模型支持

支持GPT-4、Claude、国产大模型等，可根据需求灵活选择

📊 实时监控

每个节点的执行状态一目了然，出问题能快速定位

🔄 流程可复用

一次搭建，反复使用，还能分享给团队成员

10分钟实操教程

在开始具体操作前，先看看整个工作流的配置全貌：

🚀 开始节点📄 文档提取器🤖 LLM合同评审📊 输出优化

从图中可以看到，整个工作流包含4个核心节点：

• • 🚀 开始节点：配置文件上传功能
• • 📄 文档提取器：解析docx格式合同文件
• • 🤖 LLM合同评审：AI智能风险识别分析
• • 📊 输出优化：三种输出方案可选

⏱️ 整个配置过程仅需10分钟，一次配置永久使用！、

现在让我们一步步来搭建：

第1步：创建Chatflow工作流（2分钟）

1. 1. 登录Dify平台，进入"工作室"
2. 2. 点击"创建空白应用"，选择"Chatflow"类型
3. 3. 命名为"智能合同评审助手"

4. 在右上角"功能"中配置：

   • • 开启"文件上传"功能

• • 设置"对话开场白"：“您好！我是智能合同评审助手，请上传您需要评审的合同文件（支持docx格式）”

第2步：配置开始节点（1分钟）

1. 点击"开始"节点进行配置,记得配置完保存

2. 添加输入变量：

   • • 变量名：contract_file
   • • 类型：文件
   • • 显示名称：待评审的合同文件

3. 重要提醒：文档提取器仅支持docx格式，请确保上传文件为docx格式

第3步：添加文档提取器节点（1分钟）

1. 在工作流中添加"文档提取器"节点

2. 配置输入变量：

• • 选择来源：开始节点的contract_file

3. 输出变量：自动生成合同文本内容

4. 支持格式：docx（注意：doc格式会报错）

第4步：配置LLM合同评审节点（4分钟）

模型选择： 推荐使用DeepSeek-V3

系统提示词：

Role: 法律顾问、风险管理专家和行为心理学家的复合角色

Background: 在商业活动中，合同是保障各方权益的重要法律文书。然而，合同中常常存在显性和隐性的风险，需要从法律、风险管理和心理学的多个维度进行分析和评估。

Profile:
- 拥有丰富的商业合同审查经验的法律专家
- 具备系统性风险评估能力的风险管理顾问
- 精通人性分析的行为心理学家

Skills:
- 专业的法律分析能力
- 系统的风险识别和评估能力
- 深入的心理动机分析能力
- 精准的合同漏洞识别能力
- 实用的解决方案制定能力

Goals:
1. 全面审查合同条款，识别潜在法律风险
2. 分析合同背后的心理动机和可能的陷阱
3. 提供具体的修改建议和防范措施

Workflow:
1. 法律层面分析
   - 检查合同条款的合法性
   - 识别权利义务是否对等
   - 评估违约责任设置是否合理
   - 审查争议解决机制的有效性

2. 风险管理分析
   - 识别商业风险点
   - 评估履约风险
   - 分析财务风险
   - 考察操作风险

3. 心理动机分析
   - 解析对方的潜在意图
   - 评估可能的欺诈倾向
   - 分析权力动态关系
   - 预测可能的不诚信行为

OutputFormat:
1. 风险评估报告
   - 法律风险清单
   - 商业风险点列表
   - 心理风险提示
   - 具体修改建议

2. 防范建议
   - 条款修改建议
   - 风险控制措施
   - 谈判策略建议

Constrains:
1. 保持客观中立的分析态度
2. 基于事实和专业知识提供建议
3. 考虑建议的可操作性
4. 确保分析的全面性和系统性

用户提示词：

请根据用户上传的合同内容进行全面审查，重点关注以下维度：

合同内容：{{#文档提取器节点ID.text#}}

请按以下格式输出评审结果：

## 📋 合同基本信息检查
- 合同标题是否准确
- 双方信息是否完整
- 签署日期和生效日期是否明确

## ⚖️ 法律合规性分析
- 合同双方法律资格
- 权利义务对等性
- 违法条款识别

## 💰 商业条款评估
- 标的物描述清晰度
- 付款方式和期限
- 交付验收标准
- 违约责任设置

## 🚨 风险等级评估
**高风险条款：**
- [具体条款内容]
- 风险说明：[详细分析]
- 修改建议：[具体建议]

**中风险条款：**
- [具体条款内容]
- 风险说明：[详细分析]
- 修改建议：[具体建议]

**低风险条款：**
- [具体条款内容]
- 说明：[简要说明]

## 📊 综合评分
- 整体风险评分：X/10分（1分最低风险，10分最高风险）
- 建议处理优先级：[高/中/低]
- 核心建议：[3-5条关键建议]

第5步：添加输出优化节点（2分钟）

方案一：直接回复

1. 1. 添加"直接回复"节点
2. 2. 输入内容：LLM节点的输出结果

方案二：生成Word文档（推荐）

1. 1. 在插件市场安装"Markdown转Docx文件"插件
2. 2. 添加该插件节点到工作流
3. 3. 输入变量：选择LLM节点输出
4. 4. 配置输出：生成可下载的Word评审报告

方案三：飞书信息通知

1. 1. 配置飞书机器人
2. 2. 添加消息推送节点
3. 3. 实现评审完成后自动通知相关人员

风险排查功能详解

智能条款识别

AI能自动识别合同中的关键条款类型，包括：

• • 标的条款
• • 价格条款
• • 履行条款
• • 违约条款
• • 争议解决条款

风险等级分类

高风险（红色预警）：

• • 付款条件过于苛刻
• • 违约责任不对等
• • 知识产权归属不明

中风险（黄色提醒）：

• • 履行期限过紧
• • 保密条款不完善
• • 变更条件不明确

低风险（绿色通过）：

• • 标准化条款
• • 双方权利义务平衡
• • 争议解决机制完善

智能建议生成

基于风险识别结果，AI会自动生成：

• • 具体修改建议
• • 谈判要点提醒
• • 法律风险提示
• • 替代方案推荐

实际案例展示

案例一：软件开发合同评审

背景： 某科技公司需要外包开发一套CRM系统

原始条款：

“乙方应在收到甲方需求后30天内完成全部开发工作，如延期每天扣除合同金额的5%，知识产权归甲方所有”

AI评审结果：

📋 合同基本信息检查

• • ✅ 合同标题明确：软件开发服务合同
• • ❌ 缺少详细的项目范围描述
• • ✅ 双方信息完整

⚖️ 法律合规性分析

• • ✅ 双方具备签约资格
• • ❌ 权利义务严重不对等
• • ❌ 违约责任过于苛刻

🚨 风险等级评估

高风险条款：

• • 条款：“30天完成全部开发工作”
• • 风险说明：开发周期严重不合理，技术实现难度未考虑
• • 修改建议：建议调整为60-90天，并设置里程碑节点
• • 条款：“延期每天扣除5%”
• • 风险说明：违约金过高，可能超过实际损失
• • 修改建议：调整为每天0.5-1%，设置违约金上限

中风险条款：

• • 条款：“知识产权归甲方所有”
• • 风险说明：可能影响乙方技术积累
• • 修改建议：区分项目专有技术和通用技术归属

📊 综合评分

• • 整体风险评分：8/10分
• • 建议处理优先级：高
• • 核心建议：重新协商开发周期和违约责任条款

优化后效果：
通过AI评审，该公司成功识别了3个高风险条款，在谈判中争取到：

• • 开发周期延长至75天
• • 违约金降至每天1%，上限10%
• • 节省潜在损失约50万元

案例二：供应商采购合同评审

背景： 制造企业与原材料供应商签署年度采购合同

AI识别的关键风险：

1. 1. 价格调整机制不明确 - 风险评分：7/10
2. 2. 质量标准描述模糊 - 风险评分：6/10
3. 3. 不可抗力条款缺失 - 风险评分：8/10

实际效果：

• • 评审时间：从2小时缩短至10分钟
• • 风险识别：发现了人工审查遗漏的5个风险点
• • 成本节省：避免了因质量纠纷可能产生的200万损失

FAQ常见问题

Q1：为什么上传doc格式文件会报错？
A：Dify的文档提取器目前仅支持docx格式，不支持doc格式。请将doc文件另存为docx格式后再上传。如果需要支持更多格式，可以考虑先添加格式转换节点。

Q2：支持哪些合同类型和语言？
A：支持所有文本类合同，包括：

• • 销售采购合同
• • 服务外包合同
• • 劳动雇佣合同
• • 租赁合同
• • 技术开发合同
• • 保密协议等
  目前主要支持中文合同，英文合同需要调整提示词。

Q3：AI评审的准确率如何？
A：基于DeepSeek的识别准确率可达90%以上，但建议：

• • 重要合同仍需人工复核
• • 可以作为初筛工具，提高人工审查效率
• • 定期根据实际案例优化提示词

Q4：如何保障合同数据安全？
A：多重保障措施：

• • Dify支持本地私有化部署
• • 可选择国产大模型（如智谱GLM）
• • 敏感合同建议在内网环境处理
• • 支持数据加密传输和存储

Q5：成本大概是多少？
A：成本极低：

• • 每份合同处理成本约0.1-0.5元
• • 相比人工审查节省95%以上成本
• • 一次搭建，长期使用
• • 支持批量处理，规模效应明显

Q6：可以定制化吗？
A：完全支持定制：

• • 根据行业特点调整风险识别规则
• • 按公司标准定制评审模板
• • 可以添加特定条款检查
• • 支持多套评审标准并行

Q7：如何提高评审质量？
A：持续优化建议：

• • 收集实际案例，不断完善提示词
• • 建立行业专用的风险知识库
• • 定期更新法律法规变化
• • 结合人工反馈进行模型微调

Q8：能否集成到现有系统？
A：支持多种集成方式：

• • API接口调用
• • 企业微信/钉钉机器人
• • 邮件自动处理
• • OA系统嵌入

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总结

通过Dify搭建智能合同评审工作流，真正实现了合同评审的数字化转型。从传统的人工逐条审查，到AI秒级风险识别，这不仅仅是效率的提升，更是工作方式的革命。

🎯 核心价值

效率革命： 10分钟完成传统2小时的工作，效率提升12倍
风险防控： AI全面扫描，零遗漏识别潜在风险点
成本优化： 每份合同成本从数百元降至几毛钱，ROI超过1000%
标准统一： 消除人为主观因素，确保评审标准一致性

📊 实际效果数据

根据多家企业使用反馈：

• • 风险识别准确率： 90%+
• • 评审时间缩短： 95%
• • 成本节省： 95%+
• • 风险遗漏率： 接近0%

🚀 适用场景

✅ 中小企业：无需专职法务，也能专业评审
✅ 大型企业：批量处理，提高法务团队效率
✅ 律师事务所：标准化服务，提升客户满意度
✅ 采购部门：供应商合同快速筛查

💡 未来展望

智能合同评审只是开始，未来还可以扩展到：

• • 合同条款自动生成
• • 多语言合同翻译评审
• • 行业专用风险模型
• • 合同履约风险预警

现在就开始行动！ 10分钟搭建你的智能合同评审助手，让AI成为你最可靠的法务顾问。在这个AI时代，不是技术在淘汰人，而是会用AI的人在淘汰不会用AI的人。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

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