还在为合同评审头疼吗？一份几十页的合同，律师要看半天，普通人更是云里雾里。今天教你用Dify搭建一个智能合同评审工作流，10分钟搞定，AI帮你自动识别风险点，再也不用担心踩坑了！为什么需要智能合同评审？
传统合同评审就像大海捞针：
- • 效率低下：人工逐条审查，一份合同至少2-3小时
- • 容易遗漏：关键条款藏在密密麻麻的文字里，一不小心就错过
- • 成本高昂：请专业律师审查，动辄几千上万
- • 标准不一：不同人审查标准不同，结果差异很大
而AI合同评审就像有了"火眼金睛"：
✅ 秒级识别风险条款
✅ 全面覆盖不遗漏
✅ 成本几乎为零
✅ 标准化评审流程Dify工作流的核心优势
Dify是目前最火的无代码AI应用开发平台，搭建合同评审工作流有这些优势：
可视化设计
拖拽式操作，像搭积木一样简单，不需要写一行代码
多模型支持
支持GPT-4、Claude、国产大模型等，可根据需求灵活选择
实时监控
每个节点的执行状态一目了然，出问题能快速定位
流程可复用
一次搭建，反复使用，还能分享给团队成员
10分钟实操教程
在开始具体操作前，先看看整个工作流的配置全貌：
开始节点 文档提取器烙 LLM合同评审 输出优化
从图中可以看到，整个工作流包含4个核心节点：
- 开始节点：配置文件上传功能
- 文档提取器：解析docx格式合同文件
- 烙 LLM合同评审：AI智能风险识别分析
- 输出优化：三种输出方案可选
⏱️ 整个配置过程仅需10分钟，一次配置永久使用！ 、
现在让我们一步步来搭建：
第1步：创建Chatflow工作流（2分钟）
- 登录Dify平台，进入"工作室"
- 点击"创建空白应用"，选择"Chatflow"类型
- 命名为"智能合同评审助手"
-
在右上角"功能"中配置：
- 开启"文件上传"功能
- 设置"对话开场白"：“您好！我是智能合同评审助手，请上传您需要评审的合同文件（支持docx格式）”
第2步：配置开始节点（1分钟）
-
点击"开始"节点进行配置,记得配置完保存
-
添加输入变量：
- 变量名：
contract_file - 类型：文件
- 显示名称：待评审的合同文件
- 变量名：
-
重要提醒：文档提取器仅支持docx格式，请确保上传文件为docx格式
第3步：添加文档提取器节点（1分钟）
- 在工作流中添加"文档提取器"节点
- 配置输入变量：
- 选择来源：开始节点的
contract_file
- 输出变量：自动生成合同文本内容
- 支持格式：docx（注意：doc格式会报错）
第4步：配置LLM合同评审节点（4分钟）
模型选择： 推荐使用DeepSeek-V3
系统提示词：
Role: 法律顾问、风险管理专家和行为心理学家的复合角色 Background: 在商业活动中，合同是保障各方权益的重要法律文书。然而，合同中常常存在显性和隐性的风险，需要从法律、风险管理和心理学的多个维度进行分析和评估。 Profile: - 拥有丰富的商业合同审查经验的法律专家 - 具备系统性风险评估能力的风险管理顾问 - 精通人性分析的行为心理学家 Skills: - 专业的法律分析能力 - 系统的风险识别和评估能力 - 深入的心理动机分析能力 - 精准的合同漏洞识别能力 - 实用的解决方案制定能力 Goals: 1. 全面审查合同条款，识别潜在法律风险 2. 分析合同背后的心理动机和可能的陷阱 3. 提供具体的修改建议和防范措施 Workflow: 1. 法律层面分析 - 检查合同条款的合法性 - 识别权利义务是否对等 - 评估违约责任设置是否合理 - 审查争议解决机制的有效性 2. 风险管理分析 - 识别商业风险点 - 评估履约风险 - 分析财务风险 - 考察操作风险 3. 心理动机分析 - 解析对方的潜在意图 - 评估可能的欺诈倾向 - 分析权力动态关系 - 预测可能的不诚信行为 OutputFormat: 1. 风险评估报告 - 法律风险清单 - 商业风险点列表 - 心理风险提示 - 具体修改建议 2. 防范建议 - 条款修改建议 - 风险控制措施 - 谈判策略建议 Constrains: 1. 保持客观中立的分析态度 2. 基于事实和专业知识提供建议 3. 考虑建议的可操作性 4. 确保分析的全面性和系统性
用户提示词：
请根据用户上传的合同内容进行全面审查，重点关注以下维度： 合同内容：{{#文档提取器节点ID.text#}} 请按以下格式输出评审结果： ## 合同基本信息检查 - 合同标题是否准确 - 双方信息是否完整 - 签署日期和生效日期是否明确 ## ⚖️ 法律合规性分析 - 合同双方法律资格 - 权利义务对等性 - 违法条款识别 ## 商业条款评估 - 标的物描述清晰度 - 付款方式和期限 - 交付验收标准 - 违约责任设置 ## 风险等级评估 **高风险条款：** - [具体条款内容] - 风险说明：[详细分析] - 修改建议：[具体建议] **中风险条款：** - [具体条款内容] - 风险说明：[详细分析] - 修改建议：[具体建议] **低风险条款：** - [具体条款内容] - 说明：[简要说明] ## 综合评分 - 整体风险评分：X/10分（1分最低风险，10分最高风险） - 建议处理优先级：[高/中/低] - 核心建议：[3-5条关键建议]
第5步：添加输出优化节点（2分钟）
方案一：直接回复
- 添加"直接回复"节点
- 输入内容：LLM节点的输出结果
方案二：生成Word文档（推荐）
- 在插件市场安装"Markdown转Docx文件"插件
- 添加该插件节点到工作流
- 输入变量：选择LLM节点输出
- 配置输出：生成可下载的Word评审报告
方案三：飞书信息通知
- 配置飞书机器人
- 添加消息推送节点
- 实现评审完成后自动通知相关人员
风险排查功能详解智能条款识别
AI能自动识别合同中的关键条款类型，包括：
- 标的条款
- 价格条款
- 履行条款
- 违约条款
- 争议解决条款
风险等级分类
高风险（红色预警）：
- 付款条件过于苛刻
- 违约责任不对等
- 知识产权归属不明
中风险（黄色提醒）：
- 履行期限过紧
- 保密条款不完善
- 变更条件不明确
低风险（绿色通过）：
- 标准化条款
- 双方权利义务平衡
- 争议解决机制完善
智能建议生成
基于风险识别结果，AI会自动生成：
- 具体修改建议
- 谈判要点提醒
- 法律风险提示
- 替代方案推荐
实际案例展示案例一：软件开发合同评审
背景： 某科技公司需要外包开发一套CRM系统
原始条款：
“乙方应在收到甲方需求后30天内完成全部开发工作，如延期每天扣除合同金额的5%，知识产权归甲方所有”
AI评审结果：
合同基本信息检查
- ✅ 合同标题明确：软件开发服务合同
- ❌ 缺少详细的项目范围描述
- ✅ 双方信息完整
⚖️ 法律合规性分析
- ✅ 双方具备签约资格
- ❌ 权利义务严重不对等
- ❌ 违约责任过于苛刻
风险等级评估
高风险条款：
- • 条款：“30天完成全部开发工作”
- • 风险说明：开发周期严重不合理，技术实现难度未考虑
- • 修改建议：建议调整为60-90天，并设置里程碑节点
- • 条款：“延期每天扣除5%”
- • 风险说明：违约金过高，可能超过实际损失
- • 修改建议：调整为每天0.5-1%，设置违约金上限
中风险条款：
- • 条款：“知识产权归甲方所有”
- • 风险说明：可能影响乙方技术积累
- • 修改建议：区分项目专有技术和通用技术归属
综合评分
- • 整体风险评分：8/10分
- • 建议处理优先级：高
- • 核心建议：重新协商开发周期和违约责任条款
优化后效果：
通过AI评审，该公司成功识别了3个高风险条款，在谈判中争取到：
- • 开发周期延长至75天
- • 违约金降至每天1%，上限10%
- • 节省潜在损失约50万元
案例二：供应商采购合同评审
背景： 制造企业与原材料供应商签署年度采购合同
AI识别的关键风险：
- 价格调整机制不明确 - 风险评分：7/10
- 质量标准描述模糊 - 风险评分：6/10
- 不可抗力条款缺失 - 风险评分：8/10
实际效果：
- • 评审时间：从2小时缩短至10分钟
- • 风险识别：发现了人工审查遗漏的5个风险点
- • 成本节省：避免了因质量纠纷可能产生的200万损失
FAQ常见问题
Q1：为什么上传doc格式文件会报错？
A：Dify的文档提取器目前仅支持docx格式，不支持doc格式。请将doc文件另存为docx格式后再上传。如果需要支持更多格式，可以考虑先添加格式转换节点。
Q2：支持哪些合同类型和语言？
A：支持所有文本类合同，包括：
- • 销售采购合同
- • 服务外包合同
- • 劳动雇佣合同
- • 租赁合同
- • 技术开发合同
- • 保密协议等
目前主要支持中文合同，英文合同需要调整提示词。
Q3：AI评审的准确率如何？
A：基于DeepSeek的识别准确率可达90%以上，但建议：
- • 重要合同仍需人工复核
- • 可以作为初筛工具，提高人工审查效率
- • 定期根据实际案例优化提示词
Q4：如何保障合同数据安全？
A：多重保障措施：
- • Dify支持本地私有化部署
- • 可选择国产大模型（如智谱GLM）
- • 敏感合同建议在内网环境处理
- • 支持数据加密传输和存储
Q5：成本大概是多少？
A：成本极低：
- • 每份合同处理成本约0.1-0.5元
- • 相比人工审查节省95%以上成本
- • 一次搭建，长期使用
- • 支持批量处理，规模效应明显
Q6：可以定制化吗？
A：完全支持定制：
- • 根据行业特点调整风险识别规则
- • 按公司标准定制评审模板
- • 可以添加特定条款检查
- • 支持多套评审标准并行
Q7：如何提高评审质量？
A：持续优化建议：
- • 收集实际案例，不断完善提示词
- • 建立行业专用的风险知识库
- • 定期更新法律法规变化
- • 结合人工反馈进行模型微调
Q8：能否集成到现有系统？
A：支持多种集成方式：
- • API接口调用
- • 企业微信/钉钉机器人
- • 邮件自动处理
- • OA系统嵌入
推荐阅读• Dify、n8n、Coze、FastGPT、RAGFlow、Make：六款AI工具，到底该怎么选？• 让AI不仅会说更会做！飞书MCP智能助手实战：10分钟打造你的专属办公机器人• 5分钟搭建企业智能客服！Dify让AI客服部署变得超简单总结
通过Dify搭建智能合同评审工作流，真正实现了合同评审的数字化转型。从传统的人工逐条审查，到AI秒级风险识别，这不仅仅是效率的提升，更是工作方式的革命。
核心价值
效率革命： 10分钟完成传统2小时的工作，效率提升12倍
风险防控： AI全面扫描，零遗漏识别潜在风险点
成本优化： 每份合同成本从数百元降至几毛钱，ROI超过1000%
标准统一： 消除人为主观因素，确保评审标准一致性
实际效果数据
根据多家企业使用反馈：
- • 风险识别准确率： 90%+
- • 评审时间缩短： 95%
- • 成本节省： 95%+
- • 风险遗漏率： 接近0%
适用场景
✅ 中小企业：无需专职法务，也能专业评审
✅ 大型企业：批量处理，提高法务团队效率
✅ 律师事务所：标准化服务，提升客户满意度
✅ 采购部门：供应商合同快速筛查
未来展望
智能合同评审只是开始，未来还可以扩展到：
- • 合同条款自动生成
- • 多语言合同翻译评审
- • 行业专用风险模型
- • 合同履约风险预警
