用 Python + 大模型自动审核合同，一天审了200份

pip install requests pandas openpyxl

import requests
import json
import pandas as pd
import time
import os
from datetime import datetime

# ============ 配置区域 ============
API_KEY = "sk-your-deepseek-api-key"  # 替换成你的API Key
API_URL = "https://api.deepseek.com/chat/completions"

# 要提取和审核的关键维度
REVIEW_PROMPT = """你是一个资深法务助理，请审核以下合同文本，提取关键条款并标注风险点。

请按以下JSON格式返回（不要输出其他内容）：

{
    "contract_parties": "合同双方名称",
    "contract_type": "合同类型（采购/服务/租赁/其他）",
    "contract_amount": "合同金额（如有）",
    "payment_terms": "付款条件摘要",
    "delivery_terms": "交付/履约条件摘要",
    "liability_clause": "违约责任条款摘要",
    "termination_clause": "合同终止/解除条件摘要",
    "ip_ownership": "知识产权归属（如有）",
    "dispute_resolution": "争议解决方式",
    "contract_period": "合同期限",
    "risk_items": [
        {
            "description": "风险描述",
            "severity": "高/中/低",
            "suggestion": "修改建议"
        }
    ],
    "overall_risk_level": "高/中/低",
    "summary": "一句话总结该合同的核心风险"
}

审核要点：
1. 付款条件是否对我方不利（如预付比例过高）
2. 违约金是否合理（通常不超过合同金额的30%）
3. 是否存在单方面解除权不对等
4. 知识产权归属是否明确
5. 争议解决方式是否对我方不利（如对方所在地仲裁）
6. 合同期限和续约条件是否合理

合同文本：
"""


def review_single_contract(contract_text, contract_name=""):
    """
    审核单份合同

    参数:
        contract_text: 合同全文文本
        contract_name: 合同文件名（用于日志）

    返回:
        解析后的JSON结果字典
    """
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
    }

    # 系统提示词，约束输出格式
    system_msg = "你是专业的合同审核助理，严格按照要求的JSON格式输出，不要输出任何多余内容。"

    payload = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": system_msg},
            {"role": "user", "content": REVIEW_PROMPT+contract_text}
        ],
        "temperature": 0.1,  # 温度调低，合同审核需要稳定准确
        "max_tokens": 2000
    }

    try:
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=120)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()

        # 提取AI回复内容
        content = result["choices"][0]["message"]["content"]

        # 尝试解析JSON，处理可能的markdown代码块包裹
        content = content.strip()
        ifcontent.startswith("```"):
            # 去掉 ```json ... ``` 的包裹
            content = content.split("```")[1]
            ifcontent.startswith("json"):
                content = content[4:]
            content = content.strip()

        review_result = json.loads(content)
        return review_result

    except json.JSONDecodeError:
        print(f"  [警告] {contract_name} 的返回结果不是有效JSON，尝试修复...")
        # 简单的修复：尝试提取第一个 { 到最后一个 } 之间的内容
        start = content.find("{")
        end = content.rfind("}") +1
        if start!= -1 and end>start:
            try:
                return json.loads(content[start:end])
            except json.JSONDecodeError:
                pass
        return {"error": "JSON解析失败", "raw_response": content}

    except Exception as e:
        print(f"  [错误] 审核 {contract_name} 时出错：{e}")
        return {"error": str(e)}


def batch_review_contracts(input_dir="./contracts"):
    """
    批量审核目录下的所有合同文件

    参数:
        input_dir: 合同文本文件存放目录

    返回:
        DataFrame格式的审核结果
    """
    # 收集所有txt文件
    contract_files = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.endswith(".txt")]
    print(f"发现 {len(contract_files)} 份合同文件")

    all_results = []

    for i, filename in enumerate(contract_files, 1):
        filepath = os.path.join(input_dir, filename)
        print(f"[{i}/{len(contract_files)}] 正在审核：{filename} ...", end=" ")

        # 读取合同文本
        with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
            contract_text = f.read()

        # 调用AI审核
        result = review_single_contract(contract_text, contract_name=filename)
        print("完成")

        # 整理结果
        risk_items = result.get("risk_items", [])
        high_risks = [r for r in risk_items if r.get("severity") == "高"]
        medium_risks = [r for r in risk_items if r.get("severity") == "中"]

        row = {
            "文件名": filename,
            "合同双方": result.get("contract_parties", ""),
            "合同类型": result.get("contract_type", ""),
            "合同金额": result.get("contract_amount", ""),
            "付款条件": result.get("payment_terms", ""),
            "违约责任": result.get("liability_clause", ""),
            "争议解决": result.get("dispute_resolution", ""),
            "合同期限": result.get("contract_period", ""),
            "整体风险等级": result.get("overall_risk_level", ""),
            "高风险项数量": len(high_risks),
            "中风险项数量": len(medium_risks),
            "风险详情": "; ".join([
                f"[{r.get('severity','')}] {r.get('description','')}"
                for r in risk_items
            ]),
            "修改建议": "; ".join([
                r.get("suggestion", "")
                for r in risk_items if r.get("severity") in ("高", "中")
            ]),
            "总结": result.get("summary", ""),
            "审核时间": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        }
        all_results.append(row)

        # API调用间隔，避免触发限流
        time.sleep(1)

    # 转成DataFrame
    df = pd.DataFrame(all_results)
    return df


def export_to_excel(df, output_path="./contract_review_results.xlsx"):
    """
    将审核结果导出为格式化的Excel文件
    """
    with pd.ExcelWriter(output_path, engine="openpyxl") as writer:
        df.to_excel(writer, sheet_name="审核结果", index=False)

        # 调整列宽
        worksheet = writer.sheets["审核结果"]
        column_widths = {
            "A": 20, "B": 25, "C": 10, "D": 15,
            "E": 30, "F": 30, "G": 20, "H": 15,
            "I": 12, "J": 12, "K": 12, "L": 50,
            "M": 50, "N": 40, "O": 18
        }
        for col, width in column_widths.items():
            worksheet.column_dimensions[col].width = width

    print(f"\n审核结果已导出到：{output_path}")


def print_summary(df):
    """打印审核概览"""
    print("\n"+"="*50)
    print("合同审核概览")
    print("="*50)
    print(f"合同总数：{len(df)}")

    risk_counts = df["整体风险等级"].value_counts()
    for level in ["高", "中", "低"]:
        count = risk_counts.get(level, 0)
        print(f"  {level}风险：{count} 份")

    # 列出高风险合同
    high_risk = df[df["整体风险等级"] == "高"]
    if len(high_risk) >0:
        print(f"\n高风险合同清单（{len(high_risk)} 份）：")
        for _, rowinhigh_risk.iterrows():
            print(f"  - {row['文件名']}：{row['总结']}")


# ============ 主流程 ============
if __name__ == "__main__":
    contracts_dir = "./contracts"

    # 如果目录不存在，创建并放几个示例合同进去
    if not os.path.exists(contracts_dir):
        os.makedirs(contracts_dir)

        sample1 = """供应商采购合同

合同编号：CG-2024-0156
甲方：北京美味连锁餐饮有限公司
乙方：上海绿源食品供应有限公司

第一条 采购标的
甲方向乙方采购冷冻蔬菜系列产品，具体品种和规格详见附件《产品清单》。

第二条 合同金额
本合同总金额为人民币壹佰贰拾万元整（￥1,200,000.00）。

第三条 付款条件
甲方应在合同签订后3个工作日内预付合同总额的50%作为定金，即人民币陆拾万元整。
剩余50%在最后一批货物验收合格后7个工作日内支付。

第四条 交付条件
乙方应在合同签订后30天内分三批完成全部货物的交付。
交货地点为甲方指定的中央厨房仓库（北京市大兴区XX路XX号）。

第五条 违约责任
若乙方延期交货，每延期一天，应支付合同总额0.5%的违约金。
若甲方延期付款，每延期一天，应支付未付款项0.5%的违约金。
违约金累计上限为合同总额的15%。

第六条 争议解决
因本合同引起的争议，双方应友好协商。协商不成的，提交上海仲裁委员会仲裁。

第七条 合同期限
本合同自双方签字盖章之日起生效，有效期至2025年6月30日。
合同到期前30天，如双方均未提出终止，合同自动续期一年。"""

        sample2 = """设备租赁合同

合同编号：ZL-2024-0089
出租方（甲方）：深圳智厨设备科技有限公司
承租方（乙方）：北京美味连锁餐饮有限公司

第一条 租赁标的
甲方将以下厨房设备租赁给乙方使用：
- 商用烤箱 x5台
- 商用冰箱 x10台
- 自动洗碗机 x3台

第二条 租金及支付
月租金为人民币叁万伍仟元整（￥35,000.00）。
乙方应在每月5日前支付当月租金。逾期支付需额外支付月租金2%的滞纳金。

第三条 租赁期限
租赁期自2024年7月1日起至2026年6月30日止，共24个月。
租赁期满后，如乙方续租，月租金上调10%。

第四条 设备维护
租赁期间设备的日常维护由乙方负责。
设备出现非人为故障时，由甲方负责维修，维修费用由甲方承担。
因乙方操作不当导致的损坏，维修费用由乙方承担。

第五条 违约责任
乙方提前终止合同的，应支付剩余租期租金总额的30%作为违约金。
甲方提前终止合同的，应退还乙方已付的全部押金，并支付等同于一个月租金的补偿金。

第六条 争议解决
因本合同引起的争议，提交甲方所在地人民法院诉讼解决。

第七条 其他
乙方应妥善保管和使用租赁设备，租赁期满时按原状归还。"""

        with open(os.path.join(contracts_dir, "采购合同_绿源食品.txt"), "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(sample1)
        with open(os.path.join(contracts_dir, "设备租赁合同_智厨科技.txt"), "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(sample2)
        print("已创建示例合同文件")

    # 批量审核
    print("开始批量合同审核...\n")
    df = batch_review_contracts(contracts_dir)

    # 打印概览
    print_summary(df)

    # 导出Excel
    export_to_excel(df)

发现 2 份合同文件
[1/2] 正在审核：采购合同_绿源食品.txt ... 完成
[2/2] 正在审核：设备租赁合同_智厨科技.txt ... 完成

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合同审核概览
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合同总数：2
  高风险：1 份
  中风险：1 份
  低风险：0 份

高风险合同清单（1 份）：
  - 采购合同_绿源食品.txt：违约金比例偏高（每日0.5%），争议仲裁地在对方城市

审核结果已导出到：./contract_review_results.xlsx