表里如一

表里如一

跨文档结论一致性治理系统

华北五省(市、自治区)及港澳台大学生计算机应用大赛 · 大模型与智能体应用赛道

让每一句结论,都能追溯到它的数据来源

导入一份 Excel 事实表,再分批加入任意数量的 Word 报告、PPT 汇报与图片。 系统识别其中的数值论断并请人工确认来源。当数据被修改后,逐项重算, 区分「仍然成立 / 已经失效 / 无法判断」,只修改失效的部分, 重新读取文件复核后导出可追溯的新版本。

无需注册 · 无模型依赖 · 纯规则模式即可完整运行

290自动化回归测试全部通过
5 类可核验论断:数值·增长率·排名·阈值·图表
50 份/批一份事实表对照多批 Word / PPT / 图片
0依赖大模型即可完整运行

在线体验

在线演示环境运行的是与安装包完全相同的系统,可直接点开试用,无需安装任何软件。 系统会创建一个只属于本次访问的演示项目,可自由操作,不影响其他访问者。

演示环境

正在检测演示环境状态…

体验建议(约 3 分钟)

  1. 点击「体验演示项目」,系统生成示例 Excel / Word / PPT
  2. 点「批量确认候选关联」,审阅每条结论的数据来源
  3. 在「来源与文件」里点「追加成果文档」,一次加入多份 Word / PPT,看它们一起进入核验
  4. 载入演示变更:销售额 125 改为 90
  5. 查看哪些结论失效,哪些即便数值变了却依然成立
  6. 预览修复对照,确认后下载新版文件

若演示环境暂时不可用(免费实例休眠或维护),请使用页面下方的 Windows 免安装包在本机运行, 两者功能完全一致。

知链 · 版本 0.2.1

获取适合你的版本

选择运行平台,查看对应的安装包、系统要求和安装方式。

✓无需注册安装后可先用纯规则模式
Windows 10 / 11 · 64 位v0.2.1

Windows 桌面版

当前提供免安装便携版。下载两个分卷和合并脚本,完成合并后解压即可启动。

本地运行 项目文件保存在本机无需安装 标准安装版暂未提供

配套资源

按需获取模板、源码或本地语义模型

安装与兼容说明 ↓
X
事实表模板

按固定字段整理 Excel 数据源。

Excel · 5.5 KB
↓
{ }
完整源代码

包含应用、测试和第三方许可。

ZIP · 约 0.8 MB
↓
AI
本地语义模型

BGE reranker v2 m3 · ONNX INT8。

约 390 MB · 可选安装
↓

本地语义模型需配合推理依赖使用;基础安装包不含模型。只使用确定性规则时无需下载模型。

安装步骤与兼容范围
Windows

下载两个便携版分卷和合并脚本,放在同一文件夹运行脚本,生成 ZIP 后解压并启动。

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\合并Windows分卷.ps1

标准安装版暂未提供下载;便携版无需安装,项目文件保存在本机。

Linux / UOS / 银河麒麟

面向 x86_64,glibc 2.28 及以上;安装到用户目录,无需 sudo。

tar -xzf Zhilian-0.2.1-linux-x86_64-glibc228.tar.gz
cd Zhilian
bash install.sh

已在 UOS / 麒麟 x86_64 完成安装、启动、导入、修复和导出测试;不适用于 ARM64、龙芯或申威。

获取 Linux / 国产系统安装包 →
macOS

目前提供跨平台构建包,需在目标 macOS 设备上运行构建脚本;当前没有可直接安装的签名应用。

获取跨平台构建包 →
Android / iPad暂不提供独立安装包。可使用在线演示;本地文件写回能力以浏览器和设备权限为准。打开在线演示 →

工作原理

核心不是「让模型改文档」,而是把「哪句该改、改成什么、改动是否可靠」变成可验证的确定性过程。

1
批量导入

创建项目时选一份 Excel 与首批文档;之后可反复「追加文档」,默认单批 50 份、100MB,项目上限 500 份。每批独立成一个 revision 与批次号。

2
识别论断

从 Word/PPT 中定位数值引用、增长率、排名、阈值与原生图表,保留精确字符锚点。

3
确认来源

每条结论关联到 Excel 事实 ID,由人确认。系统给出候选,不代替判断。

4
依赖传播

事实之间可定义派生关系(差额、比率、增长率、合计),改一个数,下游按拓扑序自动重算。

5
确定性核验

用 Decimal 精确计算与单位、口径约束判定状态,不由模型计算。

6
增量修复

按字符区间逆序打补丁,保留未修改内容的格式;PPT 重建原生图表数据系列。

7
独立复核

重新读取生成的文件,验证选中论断已一致、其余正文未变,失败则废弃本次版本。

批量导入是事务性的:一整批文档要么全部解析成功并进入新版本,要么整批回滚, 不会在项目里留下半份文件;重复内容、同名文件与再次上传 Excel 都会被拒绝。

三种运行模式

模式组成适用场景
无模型规则引擎零依赖、零成本、完全离线,默认模式
离线规则 + 本地重排模型内网或断网环境,需安装模型与推理依赖
在线规则 + 本地重排 + API 兜底复杂表述兜底,并提供可读的解释

模型按分层路由出场,而不是整批送出去:规则已能唯一确定来源的论断不调用任何模型; 规则给不出唯一候选时先交本地重排;只有本地模型拒答或零候选才升级到 API, 且单次请求会把困难论断合并成一批(每批最多 40 条)。

无论哪种模式,模型只提建议,不计算、不裁决、不写文件; 所有来源最终仍由使用者确认,计算与写入始终由确定性引擎完成。

工程要点

  • 证据链:每条建议绑定原文片段与事实来源,无依据不下结论
  • 事务性版本:先复制、再写入、复核后原子切换;支持撤销与完整审计记录
  • 格式保真:Word 按 run 级打补丁,未修改文字保持原格式
  • 防篡改:源文件 SHA-256 校验,分析后被外部修改则拒绝操作
  • 提示注入防护:文档内容始终被视为数据,越权指令不影响事实白名单
  • 依赖图:环依赖直接报错,不会静默算出错误结果
  • 大表性能:1999 行事实表解析 0.12 秒(优化前 173 秒)

能力边界(主动公开)

我们把测得的短板写在首页,而不是只放最好看的数字。下面每个数都可用仓库里的脚本复现。

规则擅长什么,不擅长什么

  • 同一批语义只改措辞(销售额→销售收入 / 营收 / 营业总收入),规则 Top-1 由 100% 降到 33.33%,本地语义模型为 94.44%
  • 规则要求文档出现事实表里的那个词;词面对不上时召回为 0,只能转人工
  • 数值计算、单位换算、增长率方向、排名比较集合、阈值口径这些,规则是 100% 且可审计,模型不参与

真实语料上的差距

  • 169 页真实年报:580 个含数字的句子,规则识别出 3 句(0.5%)
  • 瓶颈不只是词表——存在被 PDF 截断的表格残片(如「生物基、淀粉基新材 增加187.44」),这类模型也判不了
  • 下一步是把 PDF 财务表结构化,而不是继续堆正则

评测口径

  • 280 条一致性集:产品真实路径 280/280,但这是封闭夹具自洽性(标签由确定性引擎在环产生),不是行业泛化准确率
  • 该批标签来自双智能体交叉标注,不是真人双标,也不是人工真值
  • 36 份公开年报程序化压力集:本地重排模型 Top-1 96.18%,标签为程序化生成,同样不是人工真值
我们不宣称:不宣称"数据 100% 不出本机"(在线模式会把论断措辞与事实元数据发给模型,但不发送数值,也不发送文件本身); 不宣称"没有竞品";不宣称"比企业级产品更准";不把封闭夹具上的 100% 当作行业准确率。

参赛信息与文档

参赛信息

  • 赛道:大模型与智能体应用赛道
  • 作品名称:表里如一(内部代号 zhilian,域名 zhilian.space)
  • 平台:Python 3.11+ / FastAPI | 运行平台不限,本机即可运行
  • 公网联通:本站 + 在线演示环境均已公网可访问

技术声明

  • 计算全部由确定性引擎完成,使用 Decimal,不使用模型算数
  • 第三方依赖通过 pip 安装,未修改其源码,许可声明随源码提供
  • 使用 AI 辅助编程,具体模型、版本与代码比例见《软件设计文档》
  • 团队自有部分:业务规则、依赖图、评测方法、交互设计与测试用例