企业指南文档通常混合叙述性文字、复杂表格和嵌入图片，手工将其转化为结构化工作制品需要两到三天的时间。现有的语言模型和视觉语言模型只能完成抽取，缺乏验证、冲突检查和可追溯的生成流程。为此我们提出 SAGE，一个受治理的多阶段 LLM 流水线，围绕共享的版本化规则库（拥有稳定标识符）组织工作流，并通过 schema‑validated 的阶段间合约以及端到端的溯源记录实现治理。
抽取出的规则首先经过 确定性结构校验，随后使用 LLM 进行语义打分。接下来的一致性模块会去除重复项、标记冲突并揭示规范缺口；只有不确定或被标记的条目会送交审阅者，高置信度的输出则自动批准。
在 120 份文档的实验中，SAGE 将处理时间从数天压缩至 20‑100 分钟，实现了 96% 的文档级成功率，幻觉率仅为 3.2%（若不使用治理，幻觉率升至 15.7%）。系统共抽取 3,896 条规则，生成 812 份制品，可直接供人工审阅。
点评：SAGE 通过规则库版本化、结构化校验和一致性检查，实现了从非结构化企业指南到可审阅制品的高效、可追溯转换，显著降低了人工成本并抑制了模型幻觉。