面向企业法务与法律咨询场景,传统法律资料数量庞大、法条更新快,人工查阅效率低,普通大模型容易产生法条幻觉。本项目基于RAG技术,依托法规、判例、合同文档库,解决法律资料检索慢、回答引用无依据、输出内容不可靠的业务痛点,为法律问答、合同辅助查阅提供技术支撑。
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面向企业法务与法律咨询场景,传统法律资料数量庞大、法条更新快,人工查阅效率低,普通大模型容易产生法条幻觉。本项目基于RAG技术,依托法规、判例、合同文档库,解决法律资料检索慢、回答引用无依据、输出内容不可靠的业务痛点,为法律问答、合同辅助查阅提供技术支撑。
项目包含文档解析入库、向量知识库管理、法律检索增强问答、引用溯源四大模块。支持PDF法律文件、判例、合同文本解析分块,完成向量化存入向量数据库;用户输入法律问题后,系统检索匹配相关法条判例,结合大模型生成回答,同时输出原文出处来源,降低幻觉问题,可用于法律问题咨询、合同资料查阅、法条快速定位等业务。
本人负责法律RAG系统整体方案设计、文档处理模块与检索问答核心逻辑开发。技术采用Python、FastAPI、LangChain,Milvus向量数据库,完成法律文档解析、分块向量化入库。针对法律文本特点优化分块策略与重排序逻辑,解决法条上下文割裂、检索匹配不准、大模型幻觉等难点,实现回答附带法条来源溯源,完成接口封装与功能联调。



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