DeepSeek在V4 Pro正式版说明中介绍了Agent能力与可调推理强度。对于企业日常办公，一个容易验证价值的应用是把合同中的关键字段整理成表格。本文以当前模型能力为背景给出原创实施流程，重点是可靠抽取而非自动作出法律判断。具体接口格式应以实际使用的平台文档为准，网页聊天和自建应用也可以采用相同的业务步骤。
先定义一份固定字段清单
从十份典型合同开始，确定需要整理的合同编号、双方主体、金额、币种、履行期限、付款节点和续约条件。每个字段写清含义，例如总金额是否含税、结束日期是否包含自动续期。给没有找到的字段统一使用待核对，而不是空字符串或零。清楚的字段定义让不同合同之间可以比较，也方便后续人工检查。
为每个结果保留原文位置
要求模型同时返回抽取值、原文片段和页码或段落位置。扫描件先完成文字识别，保留页面对应关系，避免正文顺序变化后引用失效。表格里的金额可能依赖标题或脚注，不能只截取一行数字。审核人员点击来源就能回到原文，会比重新翻完整合同节省更多时间。
长合同先分段再合并
可以按定义、付款、交付、违约和附件等章节处理，再统一合并字段。合并时优先保留冲突，不让模型自行选择看起来合理的一项。主合同和补充协议可能对同一条款作出不同约定，需要标记文件日期与适用关系，交给负责人员判断。简单按页平均切分容易拆断条款，最好结合标题与完整句子处理。
日期和金额交给规则校验
模型完成抽取后，用程序或电子表格检查起止日期顺序、付款比例合计和币种一致性。大小写金额不一致、税率缺失和单位混用应进入异常清单。对于相对日期，例如验收后若干日付款，要保留触发条件，不强行计算一个日历日期。规则校验能发现格式问题，但条款含义仍需结合上下文阅读。
先输出待审核表再写入系统
第一阶段仅生成表格与引用，审核通过后再导入业务系统。每份合同保留文件哈希、抽取时间、模型配置和审核人，重复提交时识别是否已经处理。修订合同应形成新版本，不能直接覆盖旧结果。涉及客户个人信息时先确认处理环境和访问范围，展示给普通员工的表格只包含其工作所需字段。
用漏项率衡量是否值得推广
挑选一批已人工整理的合同，分别比较关键字段准确率、漏项率、冲突发现率与审核耗时。金额正确但币种错误同样应算失败，不能只统计表格是否完整。把错误归因到识别、分段、提示或规则，再针对性调整。稳定后逐步扩大合同类型，对从未见过的版式提高抽查比例，让系统在可解释的范围内积累能力。
参考资料
资料核对日期：2026年9月14日。本文由599IT结合公开资料整理，应用步骤与分析由本站编写。
