一种基于证据约束与大语言模型的项目立项方法及系统

本发明公开了一种基于证据约束与大语言模型的项目立项方法及系统，所述方法具体包括：将需求证据图中的候选模块输入大语言模型，结合候选模块的静态调用链、变更范围和需求约束进行校验，得到带有证据路径及关联分值的目标模块；根据目标模块的调用依赖构建任务有向无环图，并利用证据路径匹配的历史任务，结合代码复杂度和需求变更频度，生成任务工时区间及风险置信度；基于任务有向无环图、任务工时区间、风险置信度及证据路径生成立项文档和图表代码；采集实际工时以确定工时偏差，将工时偏差关联变更事件。本发明实现了立项过程的全证据化、可追溯、可解释和自进化，显著提升了软件项目立项的科学性、准确性和管理效率。