职责
·条款识别与要素抽取：把合同切段、定位条款边界、抽取当事方/金额/期限/责任限制等字段。
·把“模板、标准条款库、Playbook、历史审查意见”结构化：元数据、版本、适用范围、权重。
· 风险识别：基于 Playbook 规则 + 模型判断，输出“风险等级 + 原因 + 引用依据（定位到原文片段）”。
· 建设检索：分块策略（chunking）、向量化、混合检索（关键词+向量）、过滤条件（合同类型/地区/主体/金额档位等）。
· 智能问答/摘要：用 RAG 把“公司模板条款库、历史谈判案例、制度”喂给模型，减少幻觉并增强可解释性。
·数据治理：脱敏、权限、数据生命周期（留存/删除/审计）。
必备技能
· 大模型应用：精通 国内大模型（deepseek）的接口调用。
·熟悉主流 LLM 应用开发：提示词工程、结构化输出（JSON Schema）、函数/工具调用思想。
· RAG 基本管线：embedding、向量库检索、必要时 reranker、评测与回归、熟悉 LangChain 或 LlamaIndex，能够搭建“合同知识库”，让 AI 基于法律法规和历史合同进行回答。