Как я строю нейросимвольное извлечение условий из тендерных документов

Рабочее название прототипа: Tender Semantic Engine (TSE) Если фрагмент оказался неправильным ответом на один вопрос, сначала стоит проверить, не является ли он правильным ответом на другой. Задача, которая только кажется простой Я разрабатываю настольную систему для работы с тендерами. Один из ее модулей должен читать комплект закупочной документации и переносить в карточку тендера конкретные условия: порядок оплаты, аванс, срок и место поставки, гарантию, обеспечение, штрафы и другие обязательства сторон. Обычно один комплект состоит из договора, технического задания, спецификаций, приложений и Excel-таблиц. В текущем контуре обрабатываются Word, Excel и PDF с текстовым слоем. Сканированные документы и OCR пока рассматриваются как отдельная задача. Сначала кажется, что достаточно регулярных выражений, ключевых слов, классификатора или современной LLM.