夜雨聆风QPLAT 质量管理平台 · 记录审核模块
告别通宵审记录！
AI 让 GMP 记录审核快准稳
OCR 智能识别 × 大模型语义审核 × 法规知识库增强
100 页记录，几分钟完成从"人眼逐行"到"AI 逐句"的合规审视
10倍 审核效率 | 9类 规则覆盖 | 100% 可追溯 | 5秒 单页响应 |
质量管理者的真实日常：批生产记录、批检验记录、设备运行记录、环境监测记录……厚厚的纸质文件堆在桌上，QA 同事戴着眼镜一行一行核对签名、日期、批号、数据、异常处理。一份 50 页的记录，光是"肉眼初审"就要小半天；一旦漏看一处批号不一致或一个空白签名，就可能给迎检、放行甚至审计留下隐患。
如果能把"重复、机械、高风险"的初审工作交给 AI，QA 把精力留给判断与决策，会怎样？
模块是什么？
QPLAT 记录审核模块是面向制药、医疗器械、食品等强监管行业的智能化 GMP 记录审核工具。它以 "AI 预审 + 人工复核" 为核心理念：用户上传 PDF 或图片后，系统自动完成 OCR 识别、结构化解析、跨页一致性校验、规则化与语义化 AI 审核，最终输出带页码定位、原始内容、修改建议的审核报告，支持 Word / Excel 一键导出。
它不是替代 QA，而是让 QA 从"逐字逐句的体力活"中解放出来，把专业能力用在真正需要经验判断的地方。
核心数据
10倍 效率提升 | 9类 规则覆盖 | 100% 可追溯 | 5秒 单页响应 |
七大核心能力
01多格式 OCR 智能识别
支持 PDF、PNG、JPG、TIFF、BMP 等常见格式，单文件最大 50MB，单次最多 10 个文件。系统通过视觉大模型进行版面分析、表格检测、文字识别与手写签名识别，输出保留原表格结构的 HTML 内容，方便后续定位与人工复核。
02模板匹配与可视化编辑
针对批生产记录、批检验记录、设备运行记录、环境监测记录等常见类型，可配置 OCR 识别模板；支持从 Word 导入或可视化拖拽编辑表格，提升复杂版式记录的识别准确率。选择模板后，系统还会自动加载其关联审核规则。
03九大规则分类审核
系统内置 9 大类 GMP 常用审核维度，并支持自定义规则与模板关联：
04大模型 AI 语义审核
基于预设规则，系统调用大语言模型对 HTML 结构化记录进行语义理解审核。AI 不仅能识别"有没有填"，更能理解"填得对不对、是否合规、是否存在逻辑矛盾"，并返回精确到页码、表格、单元格的问题定位。
05跨页一致性自动校验
系统自动比对多页记录中的批号、页码连续性、签名完整性等关键信息。批号不一致直接标为高风险，空白签名栏自动标为中风险，页码缺失或重复也能被程序规则快速捕获。
06知识库双向赋能
不仅能从知识库取——关联本地 RAG 知识库或 Dify 法规知识库，审核时自动检索 GMP 记录管理、数据完整性、签名日期规范等法规条款作为 AI 审核依据；更能往知识库存——OCR 识别并经人工校正后的结构化记录内容，可一键保存到企业知识库，持续沉淀质量数据资产，为后续的 AI 数据统计分析、趋势预测与知识检索提供数据基础。
07结果可视化与一键导出
审核结果按高 / 中 / 低风险分级展示，支持按严重程度、问题类型、页码多维筛选。可一键导出 Word / Excel 审核报告，也可单独导出 OCR 识别报告，满足内部留档、整改跟踪、审计迎检多种场景。
AI 不是噱头 · 是第二双眼睛
不是只有一个"AI按钮"那么简单。QPLAT 的 AI 审核能力贯穿整条链路，从 OCR 识别到规则校验，从语义理解到知识库检索，每一步都有智能加持：
双引擎驱动：规则引擎 + 大模型语义
程序规则负责"硬校验"——批号一致、页码连续、签名非空；大模型负责"软理解"——日期逻辑是否合理、异常处理描述是否完整、数据修改是否符合规范。两者互补，既保证效率，又提升深度。
分类并行，审核效率倍增
AI 按规则分类分组执行审核，多分类并发处理。同时，系统会根据分类关键词智能筛选相关页面，减少无效计算，让复杂记录的审核在几分钟内完成。
多模型接入，灵活适配企业环境
支持 OpenAI、火山引擎、阿里云通义千问、百度文心、Ollama 本地部署及自定义 OpenAI 兼容服务。企业可根据数据安全要求选择云端或私有化模型，所有配置固化存储，审核过程全程可控。
人机协作：AI 初审，人工把关
OCR 识别结果支持 HTML、Markdown、纯文本三种模式查看，并提供可视化编辑器人工校正。AI 完成初审后，QA 可逐条确认、修改建议、保存到知识库，形成"识别—审核—修正—归档"的完整闭环。
真实审核过程示例
第 1 步 · OCR 识别阶段
系统：已识别 50 页批生产记录，提取出 128 个表格、45 处签名区域、12 个批号字段。HTML 结构化内容已生成，可人工校正。
第 2 步 · 程序化校验阶段
规则引擎：发现 3 个程序化问题：
● 高风险：第 3 页与第 7 页批号不一致（LOT2024001 vs LOT2024002）
● 中风险：第 12 页"复核人"签名栏为空
● 低风险：页码不连续，缺失第 25 页
第 3 步 · AI 语义审核阶段
AI 审核：基于 9 类规则与 GMP 法规知识库，发现 5 个语义问题：
● 高风险：第 8 页称量日期晚于生产日期，逻辑矛盾
● 中风险：第 15 页温度记录超限但无异常处理说明
● 中风险：第 22 页修改处未签注修改人和修改日期
● 低风险：第 30 页物料批号填写不完整
● 低风险：第 40 页操作时间间隔不符合 SOP 要求
闭环工作流
支持任务状态实时心跳监控、异常任务自动检测、失败后一键重启。OCR 结果可人工可视化编辑，AI 审核结果可重新执行。模型配置、规则配置、模板配置全部固化存储，满足质量系统对配置受控的要求。
典型应用场景
▎批生产记录审核
生产指令、操作记录、清场记录的签名、日期、批号一致性审核，确保生产过程可追溯。
▎批检验记录审核
检验结果、计算过程、异常 OOS/OOT 处理、复核人签名审核，保障检验数据完整性。
▎设备运行记录审核
运行参数、维护保养时间、操作人与复核人完整性审核，关联设备台账与维护计划。
▎环境监测记录审核
温湿度、压差、沉降菌等数据是否超限、是否及时记录，自动匹配环境监测 SOP 要求。
▎审计迎检准备
快速生成审核报告，作为数据完整性与记录管理合规的证据链，支撑审计检查。
带来的真实价值
⏱️ 效率提升 批量文档分钟级完成初审，释放 QA 大量重复劳动时间。 | 🎯 漏检降低 程序 + AI 双校验，显著降低人工疲劳导致的漏看、误判。 |
📜 合规有据 法规知识库作为审核依据，报告可留档、可追溯、可审计。 | 🛡️ 风险前置 在放行前主动发现数据完整性、签名、批号等关键风险。 |
严谨是底线
GMP 领域的 AI 应用不能"为了智能而智能"。QPLAT 记录审核模块在设计上始终坚持：AI 给出建议，人工保留决策权。
每一次 OCR 结果都可查看、可编辑；每一条 AI 发现的问题都附带原始内容与定位；每一次审核任务都可重新执行、重新审核；所有报告均可导出留档。
同时，系统支持任务状态实时心跳监控、异常任务自动检测、失败后一键重启，确保审核过程的稳定性与可恢复性。模型配置、规则配置、模板配置全部固化存储，满足质量系统对配置受控的要求。
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本文内容基于 QPLAT 记录审核模块功能整理，具体功能以实际系统版本为准。
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