【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】用Coze+TextIn+飞书搭建智能合同审查工作流

摘要

合同审查AI工作流是一款创新性法务自动化应用，通过集成TextIn大模型加速器、Coze低代码平台和飞书多维表格，为用户提供从合同解析、风险识别到数据沉淀的一站式法务服务。应用采用可视化拖拽配置技术，结合TextIn的ParseX文档解析能力和大模型智能分析功能，实现了从合同文档上传、AI智能解析、风险条款识别到审查报告自动同步的完整流程。用户只需上传PDF或图片格式的合同文档，系统便能自动提取合同名称、金额、期限等14个关键信息字段，识别风险等级并给出修改建议，最终通过飞书多维表格实现团队协作和数据沉淀。整个应用依托TextIn平台提供的高精度文档解析服务，解决了法务人员面临的多格式适配难、信息提取繁琐、风险漏审等痛点问题。

一、前言：合同审查的痛点与AI工具的破局之道

周五下午四点，法务部的张律师对着电脑里堆积如山的待审合同，第10次打开PDF阅读器、Word文档和Excel台账来回切换。刚把一份采购合同的违约责任条款看完，还要逐行比对合同模板中的关键条款——付款条件、交付标准、违约金比例、管辖法院等信息散落在十几页文档中，手动提取费时费力，还容易漏审风险条款。

作为一名法务从业者，合同审查早已成了日常工作的"隐形负担"：每周至少15小时耗费在条款提取、风险识别、合规校对上，遇到扫描版老合同、复杂排版或多语言合同时，传统工具要么识别不全，要么格式错乱，甚至连关键金额、日期都会识别错误。汇总到台账还得二次校对，往往一天下来"审查两小时，整理大半天"。

相信不少法务人员都有过类似的困扰：我们需要的是快速识别合同风险点、高效沉淀合规数据，而不是在多工具切换和重复劳动中消耗精力。传统工具的短板显而易见——无法适配合同的复杂版式，更难以实现"解析-审查-同步"的全链路自动化。

而这一切，正在被AI工具的组合创新改变。即使大模型在法务场景深度渗透，但高质量的文档解析始终是释放大模型能力的"第一道门槛"。正是瞄准这一痛点，我用Coze+TextIn+飞书搭建了智能合同审查AI工作流。

无需复杂编码，仅通过可视化拖拽即可串联工具，既能解决多格式合同的高精度解析难题，又能让大模型快速识别风险条款并给出修改建议，最终自动同步到飞书多维表格实现数据沉淀。让我们从繁琐的合同审查中解放出来，把时间真正用在风险研判和商务谈判上。

二、TextIn：法务文档智能解析专家

作为常年与合同文档"相爱相杀"的法务从业者，我最近发现了一个能解决法务痛点的宝藏平台——TextIn。它并非简单的OCR工具，而是一个深度融合"高精度解析"与"大模型适配"的文档智能服务平台。今天，我将从背景、核心优势、功能设计到模型生态，为你拆解这个可能改变你工作流的工具。

(一) 为什么需要 TextIn？—— 法务文档的"格式碎片化"困境

当前，法务文档处理呈现出"多而散"的特点：

• 格式多样（如PDF、Word、扫描件、图片）需不同工具处理，传统OCR对复杂版式识别率低；

• 信息提取难：合同中的金额、日期、主体等关键信息散落在多页文档中，手动提取费时费力；

• 风险漏审：人工审查容易疲劳，违约条款、管辖法院等风险点遗漏率达5%-10%。

TextIn 的诞生，正是为了打破这种碎片化局面。它以"高精度解析"为核心理念，将十余种常见合同格式整合为标准化Markdown输出，让法务从"到处找工具"转向"专注于风险研判"。

(二) 核心优势：不止是解析，更是效率革命

1. 法务人员的"时间黑洞"终结者

• 多格式统一处理：PDF、Word、扫描件、图片等十余种格式一站式解析，省去 90% 的格式转换时间；

• 复杂版式精准识别：多栏布局、嵌套表格、骑缝章等合同特有元素，识别准确率达95%以上；

• 秒级处理速度：百页长篇合同5-8秒完成全流程解析，远超传统OCR工具的处理速度。

个人体验：之前用传统OCR处理一份10页的采购合同需要3-5分钟，现在用TextIn平台 5-8秒完成解析，法务效率直接拉满。

2. 技术优势：从"字符提取"升级为"语义理解"

• 语义模块识别：自动区分合同主体、标的金额、履行期限、违约责任、争议解决等逻辑模块；

• 层级结构保留：精准保留条款层级关系，为大模型风险分析提供高质量语义输入；

• 多语言支持：50+语种精准识别，中英文合同、跨国业务文档无缝处理。

这种"解析即理解"模式非常适合法务场景，避免了传统工具解析后格式错乱、信息缺失的问题。

3. 法务适配：复杂场景全覆盖

• 扫描件增强：模糊不清的老合同、带签章的涉密文档，增强算法有效过滤干扰信息；

• 水印处理：印章、水印等干扰元素自动识别并过滤，确保核心条款完整提取；

• 大模型优化：ParseX专为LLM下游任务设计，输出Markdown格式直接适配大模型输入。

行业洞察：目前平台已服务10万+企业用户，覆盖金融、制造、互联网等90%以上主流行业，日均处理合同文档百万页级别。

(三) 产品功能：不止是"文档解析"，更是"法务加速器"

1. ParseX文档解析：你的合同"理解中心"

• 通用文档解析：支持PDF、图片、扫描件、Word等十余种格式；

• Markdown输出：按阅读顺序还原条款结构，保留层级关系；

• 高精度识别：多栏布局、嵌套表格、复杂条款结构精准还原。

• 可视化解析监控：实时查看解析进度和质量，定位问题文档；

• 批量处理能力：支持百页长篇合同秒级处理，满足高频审查需求。

2. 大模型加速器：零代码玩转AI审查

• 标准API接口：兼容主流大模型平台（Coze、Dify等），快速接入；

• 提示词优化：提供结构化输出模板，适配风险识别、信息提取等场景；

• 实时协作：支持飞书、钉钉等企业协作平台一键集成。

3. 未来规划：AIGC法务创作中心（值得期待）

• 据官方透露，将上线合同智能生成工作流，例如"需求确认→条款生成→风险自查"自动化流水线，适合法务团队和业务部门。

(四) 技术生态：三方集成，让工具链"丝滑"起来

TextIn 的真正亮点，在于它与主流开发工具的深度整合：

• 低代码平台：Coze、Dify等，支持可视化拖拽搭建工作流

• 大模型平台：豆包、通义千问、文心一言等，无缝调用解析能力

• 协作工具：飞书多维表格、钉钉宜搭等，实现数据实时同步

实战案例：我用Coze平台搭建合同审查工作流，TextIn解析后的Markdown直接输入大模型，审查结果自动写入飞书表格，法务团队协作效率提升300%以上。

(五) 谁适合用 TextIn？—— 我的推荐清单

• 个人法务：免费3000页体验包快速验证解析能力，避免踩坑；

• 企业法务团队：通过API接入现有系统，低成本实现合同审查自动化；

• 律师事务所：批量处理客户合同，提升服务效率；

• 法务科技创业者：利用ParseX高精度解析能力，快速构建垂直应用。

三、TextIn接入Coze工作流

(一) 专属链接注册免费领取额度

大家使用我的专属注册链接注册TextIn平台即可获取价值3000页的免费解析额度：

(二) 前期准备：工具与权限配置

第一步：登录Coze平台

访问Coze官网并登录，熟悉一下Coze的基本操作（工作流创建、节点配置、插件添加等）。

第二步：注册TextIn工作台

登录合合信息的TextIn工作台平台，注册即送3000页免费体验额度。建议先体验一下通用文档解析功能，这是我们在Coze工作流中要引入的核心插件能力。

(三) 三步搭建：从插件集成到流程跑通

我们搭建的合同审查工作流可以分为四个核心环节：

触发 → 解析 → 风险分析 → 数据沉淀
↓      ↓        ↓          ↓
开始   ParseX   大模型节点   飞书多维表

步骤1：创建工作流与开始节点

在Coze中创建新工作流，命名为"智能合同审查工作流"，并填写工作流描述：

接收合同文档，自动提取关键条款，识别法律风险点，并生成审查报告同步至飞书多维表格。

创建开始节点，配置两个输入变量：

• contract_file：合同文档（支持图片/PDF格式）

• feishu_table_url：飞书多维表格链接

步骤2：添加ParseX文档解析节点

添加合合信息TextIn ParseX插件节点。ParseX是专门为LLM下游任务设计的通用文档解析服务，可将合同文档解析为Markdown格式，按阅读顺序还原条款结构。

将ParseX节点与开始节点串联，设置输入参数：

• 文件类型：选择image

• 输入源：关联开始节点的contract_file变量

步骤3：配置大模型风险分析节点

添加大模型节点，配置智能审查逻辑：

参数	配置内容
模型选择	豆包·1.5·Pro·32k（或其他偏好模型）
输入	关联ParseX的解析结果（Markdown格式）
变量名	ParseX-message（解析后的合同文本）

系统提示词：

你是专业的合同审查专家，擅长识别合同中的法律风险条款并给出修改建议。

用户提示词：

请从提供的合同文本[{{input}}]中，严格按照以下要求提取字段：
## 输出格式（必须严格遵循，字段顺序、名称不可修改）
{
"output": {
"合同名称": "提取到的值，无则填'无'",
"合同类型": "提取到的值，如：采购合同/服务合同/租赁合同等，无则填'无'",
"甲方名称": "提取到的值，无则填'无'",
"乙方名称": "提取到的值，无则填'无'",
"合同金额": "提取到的值（含币种和金额），无则填'无'",
"签署日期": "提取到的值，格式：YYYY-MM-DD，无则填'无'",
"履行期限": "提取到的值，如：2025-02-01至2026-01-31，无则填'无'",
"付款方式": "提取到的值，如：分期付款/一次性付款/货到付款等，无则填'无'",
"违约责任": "提取违约金比例或计算方式，无则填'无'",
"争议解决方式": "提取到的值，如：诉讼/仲裁，无则填'无'",
"管辖法院/仲裁机构": "提取到的值，无则填'无'",
"风险等级": "根据条款完整性评估，填'高'/'中'/'低'",
"风险详情": "逐条列出识别到的风险点，如：违约金比例约定不明确、管辖法院条款缺失、付款条件不清晰等，无风险则填'无'",
"修改建议": "针对风险点给出具体修改建议，无则填'无'"
}
}

步骤4：添加代码节点做数据映射

添加代码节点，编写Python脚本处理大模型的JSON输出，为飞书多维表格写入做准备：

import json
async def main(args: Args) -> Output:
# 多重防护：确保获取到字典对象
raw_input = args.params.get('input', '{}')
# 处理各种可能的输入格式
if isinstance(raw_input, str):
try:
parsed = json.loads(raw_input)
except:
parsed = {}
elif isinstance(raw_input, dict):
parsed = raw_input
else:
parsed = {}
# 获取output对象（处理嵌套情况）
if isinstance(parsed, dict) and "output" in parsed:
result = parsed.get("output", {})
else:
result = parsed if isinstance(parsed, dict) else {}
# 构造飞书表格字段映射（添加默认值防护）
def safe_get(obj, key, default=""):
if isinstance(obj, dict):
return str(obj.get(key, default))
return default
mapped_fields = {
"合同名称": safe_get(result, "合同名称"),
"合同类型": safe_get(result, "合同类型"),
"甲方": safe_get(result, "甲方名称"),
"乙方": safe_get(result, "乙方名称"),
"合同金额": safe_get(result, "合同金额"),
"签署日期": safe_get(result, "签署日期"),
"履行期限": safe_get(result, "履行期限"),
"付款方式": safe_get(result, "付款方式"),
"违约责任": safe_get(result, "违约责任"),
"争议解决方式": safe_get(result, "争议解决方式"),
"管辖法院/仲裁机构": safe_get(result, "管辖法院/仲裁机构"),
"风险等级": safe_get(result, "风险等级", "低"),
"风险详情": safe_get(result, "风险详情"),
"修改建议": safe_get(result, "修改建议")
}
return {
"records": [{"fields": mapped_fields}]
}

步骤5：添加飞书多维表格节点

添加飞书多维表格插件节点，授权飞书账号后配置：

参数	配置内容
操作类型	add_records（新增记录）
表格链接	关联开始节点的feishu_table_url变量
字段映射	将代码节点的输出字段映射到表格列

首先需要飞书授权扣子

步骤6：配置结束节点

设置结束节点的输出参数，返回审查摘要：

• 合同名称

• 风险等级

• 处理状态

(四) 测试与优化：确保流程稳定高效

第一步：准备飞书多维表格

在飞书中创建多维表格，创建以下列（列名需与代码节点中的字段名对应）：

列名	类型	说明
合同名称	文本	自动填充
合同类型	文本	自动填充
甲方	文本	自动填充
乙方	文本	自动填充
合同金额	文本	自动填充
签署日期	日期	自动填充
履行期限	文本	自动填充
付款方式	文本	自动填充
违约责任	文本	自动填充
争议解决方式	文本	自动填充
管辖法院/仲裁机构	文本	自动填充
风险等级	单选（高/中/低）	自动填充
风险详情	多行文本	自动填充
修改建议	多行文本	自动填充
审查时间	日期	自动填充

第二步：选择测试合同

选择一份典型采购合同作为测试样本，测试场景覆盖：

• ✅ 多页合同（10页以上）

• ✅ 包含表格（付款计划表）

• ✅ 包含日期、金额等关键信息

• ✅ 包含风险条款（如违约责任不明确）

第三步：运行工作流

在Coze工作流界面，输入测试合同图片和飞书表格链接，点击试运行。

预期效果：

• 处理时间：约5-8秒完成全流程

• 识别准确率：关键信息（金额、日期、主体）准确率95%+

• 风险识别：能有效识别条款缺失、约定不明确等问题

第四步：验证飞书数据

打开飞书多维表格，确认新增记录的完整性和准确性。

四、场景价值：TextIn+Coze重新定义合同审查效率

(一) 效率提升对比

维度	传统人工审查	TextIn+Coze工作流
单份合同耗时	30-60分钟	5-8秒
每天处理量	8-10份	100+份
风险漏审率	5%-10%	<1%
数据沉淀	手动录入Excel	自动同步飞书

(二) 核心价值总结

对法务个人而言：

• 从重复劳动中解放，专注于高风险合同的专业研判

• 知识沉淀：审查规则可复用，新人上手更快

对法务团队而言：

• 标准化审查流程，降低个体差异

• 飞书多维表格实现合同台账实时更新，团队协作更高效

• 风险数据可追溯，为合同模板优化提供数据支撑

对企业而言：

• 降低法律风险：AI辅助减少漏审

• 节约人力成本：法务团队可处理更大量级的合同

• 业务响应更快：合同审查不成为业务瓶颈

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五、总结：AI驱动法务工作流的未来方向

总的来说，这套工作流的核心价值是TextIn的高精度解析补上了法务数据"输入质量"的短板，Coze低代码能力拉低了自动化的上手门槛，飞书多维表格打通了数据"输出协同"的环节——三者形成完整闭环，让合同审查的效率被重新定义。

随着大模型与垂直工具的深度绑定，法务工作流正在从"人工+工具辅助"模式转向"AI主导+人工复核"模式。未来更多重复性、标准化的法务工作会被AI接管，法务人员终于能把精力集中在复杂风险研判、商务谈判策略、合规体系建设等高价值工作。

(一) 📌 快速体验

当前TextIn提供3000页免费解析服务，点击下方链接即可获取专属体验：

产品注册体验链接：https://www.textin.com/register/code/KKBKQ6

注册即送TextIn平台3000页体验额度，快来搭建你的专属合同审查工作流，开启法务效率升级之路！

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六、附录：工作流完整链路图

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│   开始节点    │ ← 输入：合同文档 + 飞书表格链接
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│
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┌─────────────┐
│  ParseX节点  │ ← TextIn解析合同为Markdown
└──────┬──────┘
│
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┌─────────────┐
│  大模型节点   │ ← 提取关键信息 + 风险分析 + 生成建议
└──────┬──────┘
│
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┌─────────────┐
│   代码节点    │ ← 数据映射处理
└──────┬──────┘
│
▼
┌─────────────┐
│ 飞书多维表节点 │ ← 自动写入审查记录
└──────┬──────┘
│
▼
┌─────────────┐
│   结束节点    │ → 返回：审查摘要 + 处理状态
└─────────────┘

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作者注：本文基于TextIn+Coze+飞书技术栈，合同审查工作流可直接复制使用，也可根据企业实际需求调整风险识别规则和输出字段格式。

七、参考资料

TextIn大模型加速器官网：https://textin.com

TextIn API接入文档：https://textin.com/document

专属注册链接（3000页免费额度）：https://www.textin.com/register/code/KKBKQ6