怎样预处理长文本，来提升大模型检查是否符合预定义规则的效果？

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如题，业务场景是工程文档的风险识别，我有一套风险识别规则，想查找工程文档原文中是否有违反相应规则的风险，想要使用 dify 等工具开发智能体，实现上传文档 → 输出审查报告的流程，每个文档大约有 10 万字，这么长的字数肯定不可能直接上传，要做预处理。有什么好的提升精准度的方法？

风险规则示例： “1.超大件运输未办理相关许可、超大件运输运输车辆未按照规定路线行驶； 2.人员冒险进入起重机械工作区域等危险场所； 3.未编制《锚艇作业安全操作规程》，未严格按安全操作规程要求进行作业。”，

问了几个 AI ，给出的几种方案包括 1.所有规则向量化，文档暴力切分成 10-100 块，每块使用向量召回或关键词匹配，找出最相关的前 K 条规则，多段并发调用大模型审查，最后汇总结果 2.先为 300 条规则生成高召回关键词表，本地按段落预处理后丢弃不包含关键词的文本块，再做 RAG 与 LLM 判定。

请问 V 友是否有相关经验，哪种方式更好？是否有相应的教程可以参考？ dify 能实现以上流程吗？

本人土木狗转技术开发，所以基础比较差，有点言不达意，求轻拍