一份投标文件往往要把资格、业绩、技术方案、服务承诺、报价和签章材料逐项对上采购文件。AI 可以先把要求拆成清单，提示哪些材料没有提供、哪些句子需要澄清；它不能替企业证明资格，也不能替经办人作出响应或承诺。
本文用一份完全虚构的公共图书馆电子借阅服务采购需求，演示如何从原文建立响应矩阵，再用本机 Qwen 做一次结构化整理。政府采购货物和服务、工程招标等项目适用规则可能不同；《政府采购法实施条例》对工程相关项目另有适用规则。先确认项目类型，再以项目招标文件和现行规定为准。政府采购法实施条例 政府采购货物和服务招标投标管理办法
先把每条要求拆成一行
练习包里的采购需求有7项：营业执照和许可、同类业绩、服务期与可用率、故障响应、培训、签字授权、最高限价。按原文件编号建立“投标响应矩阵”，至少记录：
| 字段 | 填写内容 |
|---|---|
| 要求编号和原文页码 | 方便回到招标文件逐条复核 |
| 必须响应的事项 | 保留原文条件、数字、期限和口径 |
| 响应文件章节/页码 | 标明在投标文件中的对应位置 |
| 证明材料文件名 | 写实际存在、可提交的材料名称 |
| 负责人和状态 | 区分待补材料、待澄清、已复核 |
把“必须具备”和“评分加分项”分开记录，也要标出格式、签章、递交方式和截止时间。不要把 AI 的建议当成招标要求；原文没有给出的条款或供应商事实，应留空并询问项目负责人。
用本机 Qwen 整理虚构样例
练习包包含虚构需求 JSON、提示词、响应矩阵和提交前检查表。extract_requirements.py 只请求本机 Ollama 的 127.0.0.1 接口，不连接云端、不下载模型。运行前确认 Ollama 正在运行，并且本机已经安装 qwen3.8-27b:latest；若没有这个模型，本例先停止，不运行下载命令。
解压投标响应练习包，在终端进入解压后的文件夹，运行：
python3 extract_requirements.py脚本会输出 qwen-output.json，并检查 JSON 结构、P01–P07 编号和字段是否齐全。这个检查只验证格式，不能验证模型有没有误读原文。
本次本机实测
在 Apple M1 Max、64GB 内存、macOS 27.0.1、Ollama 0.35.1 上，用已安装的 Qwen3.8 27B 整理7条虚构要求，关闭思考模式后用时 50.27 秒；模型已在本机，没有下载文件。模型逐项保留给定编号，供应商材料为空时标为“未提供”，并把 P03 的平台日志口径和 P04 的“及时响应并尽快处理”列为可澄清问题。
练习包保存了模型原始 JSON 和人工复核稿。人工复核保留原文里的7项要求；把 P03 的日志问题和 P04 的故障时限都作为问题，而非新增的投标条件。练习没有生成任何真实企业的业绩、许可、报价或服务承诺。模型和脚本不能判断材料是否满足资格，也不能替你确认最终响应是否有效。
提交之前由经办人逐项签核
- 对照招标文件原文及正式答疑，确认每个编号、数字、期限和证明口径都一致。
- 打开证据文件核实真实性、有效期、主体名称和项目对应关系；没有的材料标为缺失，不让 AI 补写。
- 对“尽快”“合理”等没有量化的要求，按采购文件规定渠道提出澄清；不要自行填入响应或恢复时限。
- 复核价格及其包含项、响应文件格式、签字盖章、授权范围、上传/递交要求和截止时间。
- 由投标人指定负责人审定最终版本并提交，保存提交回执和最终文件。
国家发展改革委等部门的招标投标人工智能应用意见，提到可用 AI 协助抽取关键要求、生成要求关系和做合规比对；它仍是辅助工具，具体项目要求、证明材料和最终投标内容都要回到文件和人工复核。实施意见
练习包里的采购人、项目和采购条款均为虚构。处理真实材料前，先遵守单位的数据管理规则，并确认是否允许在本机模型中处理。不要把模型生成的资格、业绩、报价或承诺直接放进投标文件。