guangshu100/BidMaster-Pro

全流程智能招投标 Agent：标书生成 · 招投标解读 · 标书检查 · 标书文档ai排版 · 商机发现一键完成。 21 项合规检查 · 多模型切换 · RAG 知识库 · OCR 抽取。从招标公告到可交付 docx 文档，全流程 AI 自动化。

BidMaster Pro – AI駆動のエンドツーエンド入札（入札）プラットフォーム

何であるか

BidMaster Pro は、大規模言語モデル（LLM）を用いて、入札から応札までのワークフロー全体を自動化するデスクトップ＋サーバー型アプリケーションです。4つの段階——解釈（入札書類の解析）、生成（応札原稿作成）、チェック（適合性レビュー）、フォーマット（文書レイアウト）——を、LangGraph/LangChainに基づくエージェント＋スキルエンジンで連携させます。複数のLLMプロバイダー（DeepSeek、OpenAI、Alibaba Tongyi、SiliconFlow、ローカルのOllamaモデル）を切り替え可能で、RAG知識ベース（企業文書および過去の応札記録のベクトルストア）とMinerU OCR（スキャン済みPDF対応）を活用して生成を強化します。

コア機能

段階	主な機能
解釈	PDF/DOCX/TXT形式の入札書類を解析し、採点基準、資格要件、技術仕様、リスクフラグを抽出し、採点マトリクスを生成。
生成	自動でアウトラインを作成し、LLMの支援で各セクションを執筆。RAGストアから関連する過去の事例を取得し、支援図表・図解を生成。
チェック	21の定義済み適合性チェック（保証金、署名、有効期限、一貫性、類似性、価格妥当性など）を実行し、違反を明示。
フォーマット	選択した応札テンプレートを適用し、自動スタイル設定を行い、DOCX、DOC、PDF形式でエクスポート。テンプレートとの差分表示と共同編集をサポート。
補助機能	• AI駆動のQ&Aチャット（ソース断片を引用）。 • 公開入札サイトをスクレイピングし、キーワードでフィルタリング、機会価値をスコアリングする入札監視サービス。 • マルチユーザー向けRBAC（役割ベースアクセス制御）。

アーキテクチャの概要

デスクトップクライアント（React + Electron + TypeScript）
   ⇆ REST API ⇆ FastAPIサーバー（Python 3.12+）
        ├─ ルーター層（プロジェクト、解釈、生成など）
        ├─ コアエンジン
        │   • エージェントエンジン（LangGraph） – スキルのオーケストレーション
        │   • スキルエンジン – プラグイン型ビジネスロジック
        │   • RAGエンジン（ChromaDB） – ベクトル検索と意味的再ランク付け
        │   • LLMゲートウェイ（LiteLLM） – 複数LLMプロバイダーへの統一アクセス
        │   • ドキュメントエンジン（pdfplumber、python‑docxなど）
        └─ インフラストラクチャ
            • PostgreSQL（asyncpg） – 非同期リレーショナルデータベース
            • Redis + Celery – タスクキューとキャッシュ
            • MinIO – アップロードファイルのオブジェクトストレージ

主要技術スタック

バックエンド: FastAPI, SQLAlchemy, asyncpg, PostgreSQL 16, Redis 7, Celery, MinIO
AI/LLM: LiteLLM（マルチプロバイダー）、LangGraph、LangChain‑Core、ChromaDB、Sentence‑Transformers、ONNX Runtime（ローカルモデル用）
フロントエンド: React 19, Electron 41, TypeScript 5, Vite, TailwindCSS, Zustand, TanStack Query, Radix UI
ドキュメント処理: python‑docx, pdfplumber, PyMuPDF, Mammoth, WeasyPrint, BeautifulSoup4

クイックスタート

クローンと設定 – .env.example を .env にコピーし、LLM APIキー、DB URLなどを入力。
Dockerデプロイ（推奨）
```
docker-compose up -d   # Postgres、Redis、MinIO、FastAPI、Celeryを起動
```
APIドキュメントは http://localhost:8000/docs にアクセス可能。
ローカル開発（コードを自前で実行したい場合）
- Python venvを作成し、パッケージをインストール（pip install -e .）。
- マイグレーションを実行（alembic upgrade head）。
- FastAPIを起動（uvicorn services.main:app --reload）。
- Celeryワーカーを起動（celery -A services.celery_app worker）。
- packages/desktop でNode依存関係をインストールし、Electronアプリを起動（npm run electron:dev）。

拡張性

スキルは、1つの機能（例：アウトライン生成、OCR抽出）をカプセル化したPythonクラスです。新しいスキルはJSONに似たDSLでLangGraphパイプラインに追加・接続可能。
エージェントパイプラインは、スキルの実行順序を定義します。ゲートキーパーが、後続ステップが開始される前に前段の処理が完了していることを保証します。
LLMプロバイダーの切り替えはLiteLLMで管理され、OpenAI互換APIを採用する任意のプロバイダーを追加可能です。

どのような人・組織が使うか

定期的に公共入札に応札する企業で、応札準備を高速化しつつ、規制適合性を確保したい人。
内部の応札自動化ツールを開発するコンサルティングファーム。
デスクトップUIを備えたマルチLLM・RAGバックエンドワークフローの参考実装を探している開発者。

ライセンス: MIT – LICENSE を参照。 連絡先: README内のQRコードをスキャンし、WeChat公式アカウントをフォロー。bidmasterとメッセージを送信して作者情報およびサポートを取得。