現有的大模型無法解決我的問題，于是我自己構建了一個開源工具，用于高效地自動生成提案。

最近，我沒有像以前那樣頻繁地更新開源文章，倒不是由于我停止寫文章，而是由于開源商業化方面的進展很大，沒完沒了地起草提案這項任務消耗了我的太多時間。

作為一家本土的開源商業公司，WhaleOps雇傭的大多是工程師。要求這些開源貢獻者編寫提案浪費了他們的開發時間，他們的提案并不總是符合質量標準。與大公司的管理不同，身為初創公司的首席執行官意味著擔任公司需要的任何角色。每次戰略會議結束后，我都是第一個卷起袖子、處理最緊急的任務。因此，我沒有時間寫文章，因為有限的時間主要用于創建遵循正式模板風格的提案。尤其是最近，由于忙著競標，我發現自己都忙暈了。

作為一名技術人員，我總是尋找工具來解決問題。我自然想到了大模型，但它們不能完全理解我們產品的細微差別，而且經常生成不可靠的輸出。此外，交付工作的是你，而不是模型。

于是，我決定使用Python和兼容的大模型（與ChatGPT兼容），開發一個基于大模型的提案生成工具。這個工具可以自動從你的產品文檔生成提案，將產品手冊分解為特征點。基于人為創建的這些特征點到需求的映射，它生成提案的Word版本和Excel偏差表。模型可以根據需要來精簡或擴展內容，或者只是復制相關功能。

開源提案工具的功能特性

這個工具的功能很簡單，最具挑戰性的部分是Word格式（Word中的格式始終很痛苦）。我嘗試了幾種方法來確保它遵循Word模板中正確的標題1、標題2、標題3、正文、表格和圖片格式。為了恪守開源精神，我已將這個工具上傳到了我的個人GitHub上，采用Apache許可證，所以如果你需要它，可以隨意使用。該工具的功能如下：

• 將你的產品手冊分解為一組可重用的詳細文檔，減少在起草提案時重復引用源文檔的需要。你還可以定制特定的功能（默認文件名為“Template.docx”）。
• 基于某個人填寫的需求表，它自動生成點對點響應格式的提案，包括所有標題和內容，并使用正確的標題1、標題2和標題3格式，并自動組織正文文本、圖片和要點（默認需求表是“requirements_table.xlsx”，生成的內容在“proposal_content.docx”中）。
• 對于相應功能部分中的任何產品需求，它會自動將產品手冊內容復制到點對點響應部分，保留圖片、表格和要點。你還可以重寫產品描述以適應不同的提案需求。如果沒有匹配的功能，模型會自動生成相關內容（根據需要進行檢查和修改）。
• 通過在“requirements_table.xlsx”中自動填寫響應，完成技術需求偏差表，響應格式為“答案：完全支持，{基于項目需求的模型生成文本}”，并包含與提案對應的節號。

使用該工具，你可以隨意快速修改和生成提案。可以在這里得到它：??https://github.com/William-GuoWei/ProposalLLM。??

提案生成流程

首先運行Extract_Word.py，將產品特征點生成為Word文檔，然后運行Generate.py。如果缺少某個特征點，可以在Excel文件中輸入“X”，模型會生成符合需求的內容。然而，我強烈建議手工檢查。生成后，你會看到使用由內容表、正文、圖片、表格和要點格式化的提案，所有這些都是自動組織的。

整個提案是根據客戶的要求以順序格式構建的，包括小標題、內容、圖片和點對點響應。這承擔了所有的重復性工作。

自動生成的偏差表包括所有內容，無論內容是否由模型生成以及相應的節號。你只需要根據最終需求用“&”符號來完成偏差表，模型已為你寫好了。

對我來說，這個工具將過去8小時的工作減少到30分鐘左右，甚至我們的業務團隊也可以使用模板生成業務提案部分。總而言之，這將我們為期一周的提案時間縮短至1-2天，所需的人力減少了80%。

如何使用它？

首先，從GitHub下載所有代碼到一個目錄中：Proposal Large Model（中文版），即??https://github.com/William-GuoWei/ProposalLLM。??

安裝Python環境和軟件包：pip install openpyxl， docx, openai, requests, docx, Python -docx。

申請ChatGPT或百度千帆大模型密鑰（我使用了ERNIE-Speed-8K，免費），記錄token，放入到相關代碼段中。

將你的產品手冊復制到Template.docx。確保使用所提供的正文、標題1、標題2和標題3樣式，其他格式可能會導致問題。

運行Extract_Word.py，從產品手冊生成特征點文檔（支持多達3個標題級別）。如果列表格式出現異常，別擔心，最終格式會正確對齊。

填寫B欄和C欄（自動生成二級和三級標題）以及G欄（相應的產品手冊章節）。如果缺少一章，請輸入“X”。注意，如果沒有相應的章節或輸入“X”，模型會自動生成內容。

查看“proposal_content.docx”文檔，并保留想要開始生成提案的那一章節。你可以修改正文和標題1、2和3的樣式；只是別重命名樣式，否則可能會有錯誤。

調整Generate.py中的參數：

• API_KEY和SECRET_KEY：百度云大模型密鑰。
• MAX_WIDTH_CM：最大圖片寬度；大于此值的圖片將自動調整大小。
• 用于生成內容的提示已針對大數據場景進行了定制，但你可以隨意修改它們。
• MoreSection=1將讀取列C以生成詳細的三級標題（默認為開啟）。
• ReGenerateText=0將自動為不同的提案需求重新生成文本內容（默認為關閉）。
• DDDAnswer=1在每個特征點的頂部生成點對點響應內容（默認為開啟）。
• key_flag =1將每個需求的重要性級別添加到提案標題中（默認為開啟）。
• Last_heading_1 =2指定“proposal_content.docx”中技術解決方案的起始章節。

運行Generate.py。

總結

使用此工具，你只需要根據提案需求檢查產品特征，并且大多數提案內容是自動生成的。業務提案部分也可以以類似的方式生成，因此創建1000頁長的提案現在只需要幾分鐘。

原文標題：??I Built an Automatic Proposal Generation LLM and Open-Sourced It on GitHub??，作者：William Guo