HOW IT WORKS
AI 是怎么看懂一条招标信息的
关键词搜索解决的是"字面一致"，标探云脑解决的是"意思一致"。这中间隔着三步：需求解析、标讯解析、双向匹配。
STEP BY STEP
三个阶段，一次完整的找标
1
用户需求深度解析
AI 大模型突破关键词限制，通过语义理解、场景还原和意图挖掘，把你输入的模糊业务描述转化为清晰的标准化需求标签 —— 包括你能做什么、做到什么规模、需要什么资质。
2
招标信息结构化解析
对海量招标信息做穿透式解读，自动提取招标方性质、项目类型、预算区间、资质门槛、交付周期等核心要素，把非结构化公告文本转化为可与需求对照的标准信息标签。
3
双向智能匹配运算
基于需求标签与信息标签，通过语义关联、业务逻辑匹配和优先级排序，计算二者契合度，并按分数筛出高关联招标信息，实现从"人找信息"到"信息找人"的转变。
你的需求：我们能做污水处理站运维
AI 拆解后的能力标签
污水处理设施运维环保服务托管运营水质监测
标讯抽取出的要求标签
农村生活污水治理托管小型水质净化设施运营服务
标签层面对齐 → 匹配度 92%
WHY KEYWORDS FAIL
为什么关键词搜索天生会漏标
同一个项目，采购方有一百种说法；而你只会用你自己习惯的那一种去搜。
表述差异
招标文件的措辞来自采购方的习惯：同样是 OA 系统，可能写作"办公自动化平台""协同办公系统""信息化集成"。关键词永远枚举不完。
组合拆解
很多项目把多个需求拆在一包里招标，例如"智慧教室"可能包含录播、互动白板、多媒体终端。只搜单一品类会整包错过。
业务边界
字面命中不等于业务相关。搜"服务器采购"会出现大量你不做的硬件集成项目，需要人工二次排除，成本反而更高。
SCORING
匹配度是怎么算出来的
匹配度不是相似度分数，而是成交可能性的综合判断，由三部分加权得出：
- 语义关联度：需求标签与标讯标签在语义空间中的距离，解决"说法不同但意思相同"。
- 业务逻辑匹配：资质要求、项目规模、地域范围是否与你的实际情况相容，解决"看得出但做不了"。
- 优先级排序：结合发布时间、预算规模、竞争热度等因素调整权重，把最值得先看的排到最前。
关于 20 分阈值
系统会默认过滤掉匹配度低于 20% 的信息，避免无关标讯占用你的注意力。如果你希望看到更宽松的结果，可以调整关键词的范围大小重新查询。
匹配度示例
农村生活污水治理托管服务92%
小型水质净化设施运营88%
市政管道疏通养护45%
某软件园区景观工程已过滤
FAQ
关于技术，你可能还想问
会有细微差异。大模型每次思考路径略有不同，这也是它的优势 —— 偶尔能发现你没想到的关联标讯。若对结果不满意，可以不改条件重查一次，或补充更准确的需求描述让 AI 重新理解。
指对同义、近义及场景化表述的识别能力。在内部测试集上，用一组日常业务描述去检索采用不同措辞的招标公告，标探云脑能正确召回的比例稳定在 95% 以上。
全部来自政府采购网、公共资源交易平台等 2000+ 官方公开渠道，标探云脑只负责理解和匹配，不修改任何原始信息。查看原文时可一键跳转至发布渠道。
不是。每个关键词建议 3-5 个字，写清核心业务即可，AI 会自动做语义扩展。堆砌过多无关词反而会稀释语义重心，影响匹配精度。