场景痛点：某跨国企业每天需审核数百份商务合同。若仅给 LLM 发送一份“请检查合同风险”的 Prompt，结果往往存在漏报、标准不统一或引用法律条文错误的问题。目前需要开发一个法律合规自动审查的工作流。
第一步：分析法律合规自动审查的业务流
1、法律文本冗长，大模型直接对全篇进行分析，容易丢失细节，最好是能够将冗长的法律文本进行结构化抽取，提取合同签署方、金额、有效期等关键参数信息；
2、对于不同类型的合同（采购、劳动、保密协议）审查标准不同，可根据类型路由到不同的分支流程去针对性进行审查；
3、法律法规会动态更新，大模型需要知道最新的审查标准，所以需要外挂外部知识库，以便实时掌握最新的行业法规。
4、单次审查往往不够严谨，就像人一样，是需要对大模型的审查结论进行仔细的再审查。审查出的问题能够进行优化。
第二步：可视化编排工作流
工作流可视化路径开始：
(Start) → 代码执行 (Code)：提取元数据。
代码执行 (Code) → 条件路由 (Router)：按合同类型分流。
条件路由 (Router) → 知识检索 (Knowledge Retrieval)：针对性拉取合规基准。
知识检索 (Knowledge Retrieval) → LLM 风险生成：初步审查。
LLM 风险生成 → LLM 差错校验：二次审核（Evaluator 模式）。
LLM 差错校验 → 结束 (Answer)：输出最终合规报告。
