AIGC法律咨询课：智能问答系统搭建

以下是针对法律咨询场景的AIGC智能问答系统搭建方案，结合技术实现与法律场景特性设计，分步骤说明关键要点： 一、需求分析与场景定位 法律咨询场景特性 需处理专业术语（如法条编号、司法解释）、多轮对话（案情细节追问）及高准确性要求（法律后果直接影响用户权益）。 典型问题类型：婚姻家庭纠纷、劳动合同争议、知识产权侵权等垂直领域咨询。 系统功能规划 基础功能：法律条文查询、案例匹配、风险预警、文书模板生成。 进阶功能：案情逻辑推理（如责任划分模拟）、多模态交互（上传合同扫描件解析）。 二、数据准备与知识库构建 数据来源 结构化数据：民法典、刑法等法律法规数据库，最高人民法院指导案例，地方法院判决文书。 非结构化数据：法律咨询对话记录、律师实务指南、法律论坛问答（需脱敏处理）。 数据处理流程 清洗：统一法律术语表述（如“《民法典》第条”标准化），纠正地域性表述差异。 标注：使用BIO标注实体（当事人、法条、法律行为），构建法律领域命名实体识别（NER）模型。 知识图谱构建 节点：法律条文、案例、法律主体（如“用人单位”）、法律行为（如“解除劳动合同”）。 关系：法条引用关系（如《劳动合同法》第条与第条的赔偿关联）、案例相似性关联。 三、技术选型与模型训练 核心架构 检索+生成混合模式：结合检索式（快速匹配法条）与生成式（案情分析推理）优势，采用RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架。 工具链：LangChain（流程编排）+ HuggingFace Transformers（法律领域微调模型）+ Milvus（向量数据库）。 模型优化方向 预训练模型选择：基于ChatGLM-B或LaWGPT（法律领域微调版）进行迁移学习。 微调数据：加入法律考试真题、模拟咨询对话，强化逻辑推理与法条引用能力。 关键指标评估 准确性：法条引用正确率需>30%（测试集包含《九民纪要》等复杂条文）。 安全性：设置免责声明生成模块，对超出系统能力的问题提示咨询专业律师。 四、部署与合规保障 系统部署方案 私有化部署：采用阿里云ECS或百度智能云千帆平台，确保涉密案件数据不出本地。 弹性扩展：通过Kubernetes实现自动扩缩容，应对诉讼高峰期咨询量激增。 合规风险控制 数据合规：咨询记录加密存储，符合《个人信息保护法》第条告知义务。 输出审核：设置人工审核通道，对涉及重大财产、人身权益的建议进行二次校验。 五、典型应用案例参考 婚姻咨询场景 用户输入：“丈夫婚前购房，婚后共同还贷，离婚时如何分割？” 系统响应： 根据《民法典》第条，需计算共同还贷部分及对应增值。建议步骤：
. 确定购房时间与产权登记
. 计算婚后还贷总额及占比
. 委托评估机构计算房屋现值
（生成《离婚财产分割计算表》模板）

企业合规场景 输入：“员工拒绝签订竞业协议，如何处理？” 输出： 法律依据：《劳动合同法》第条。
风险提示：未支付经济补偿则协议无效。
操作建议：
✓ 书面告知协议必要性
✓ 约定补偿标准（不低于离职前个月平均工资30%）
✓ 保存沟通记录
六、持续优化方向 增量学习机制 每日抓取最高人民法院新发布案例，通过主动学习（Active Learning）更新知识库。 多模态扩展 接入OCR模块解析扫描版合同，结合图注意力网络（GAT）分析条款关联性。 系统搭建可参考百度千帆平台提供的法律NLP工具包，快速实现法条关联分析、判决书摘要生成等功能模块。建议初期聚焦-个细分领域（如劳动法、合同法），逐步扩展服务范围。