ChatLaw-北大开源的法律大模型和助手

ChatLaw-法律大模型

ChatLaw是一款针对中文法律领域的大型语言模型，它通过定制化的设计和智能分析功能，为法律专业人士提供了一个强大的工具。

（二）ChatLaw的技术支持

• 模型架构：ChatLaw采用了先进的混合专家（Mixture – of – Experts，MoE）架构，并且融入了多代理系统，以此来增强在法律咨询中的可靠性和准确性。这种架构使模型在面对不同类型和复杂度的法律问题时，可以调用最相关的专家模块进行针对性解答，而多代理系统则类似法律团队工作流程的模拟，从信息收集到建议提供，每个环节都能有条不紊地进行。
• 文本匹配方式：利用Text2Vec模型进行文本相似度匹配，可以将用户的查询精确地与相关的法律法规条文相匹配，从而提供更加精准的法律解答。这一技术就像是给模型添加了一个敏锐的“法条探测器”，能够迅速定位到与用户提问相关的法律依据，大大提高答案的准确性。

（三）ChatLaw的版本特点

• ChatLaw2 – MoE：这是为中文法律语言处理专门定制的最新版本。其基于InternLM架构，采用4x7B的专家混合模型设计，专门针对处理复杂法律问题进行了优化，在解答复杂法律问题方面有出色的表现。
• ChatLaw – 13B：它以Ziya – LLaMA – 13B – v1模型为基础形成的演示版本。虽然发挥着演示作用，但在中文的各项基础表现较好，能够满足一些相对基础和典型的法律问题的解答需求。
• ChatLaw – 33B：使用Anima – 33B模型构建。相比于13B版本，其逻辑推理能力有所提高。不过由于所使用的Anima中文训练数据有限，在某些情况下可能会默认输出英语回应。
• ChatLaw – Text2Vec：这是经过93,000个法院案例决定训练的文本相似度模型。它的核心功能是将用户查询与相关法律条文进行匹配，从而为用户的问题提供上下文相关性的连接，比如可以把关于贷款偿还的问题准确地连接到合同法中的相应部分。

（四）开源情况

北京大学的团队开源了三个模型，分别是ChatLaw – 13B、ChatLaw – 33B和ChatLaw – TextVec。这一开源措施允许更多的开发者参与其中，和法律工作者一起共同为ChatLaw的发展贡献力量。通过开源社区的力量，ChatLaw能够更广泛地吸收各方意见，持续提升产品性能并不断完善功能，逐步成为解决中文法律咨询难题的重要工具。

二、ChatLaw的功能特点

（一）智能法律咨询的核心功能

智能法律咨询是ChatLaw的核心功能之一。用户可以简便地通过对话形式咨询法律问题。面对提问，ChatLaw会明智地引导用户补充更多详细内容，再依据所获取的信息提供专业的法律建议。这一功能意义非凡。一方面，它极大地节省了用户咨询专业法律人士所需耗费的时间和精力。如果没有ChatLaw，用户可能需要预约律师、到指定地点进行法律咨询等多道繁琐程序。例如在处理合同违约相关咨询时，用户无需漫长等待律师办公时间或支付高额的法律咨询费用，即可得到初步的指导。另一方面，大大提高了法律服务的可及性，那些原本因为经济或者地理因素难以获得专业法律建议的人有了便捷途径。举例来说，偏远地区或者经济条件差不方便长期聘请法律顾问的小微型企业，能借助ChatLaw及时获取有关商业法律风险的简单评估和建议。

（二）文件与音频处理功能

ChatLaw支持文件与音频处理。此功能允许用户上传与法律事务相关的文件（如法律合同文档）、录音（如谈判、会议等涉及法律事务的声音记录）。ChatLaw会对这些资料进行高效处理，提取其中的有用内容，加以归纳和分析，并且从中抽取关键信息以生成可视化导图、图表等内容。这一功能在处理比较复杂的法律案件时优势显著。在复杂案件中，往往线索繁多、证据庞杂，办案人员或者当事人可能深陷错综复杂的信息泥沼。例如一些涉及大型商业诉讼案件，各类合同文件、交易记录音频等材料参差不齐。ChatLaw能够快速对这些内容进行梳理，帮助用户较为轻松地理清案件脉络，筛查出对案件走向有重要影响的关键证据。这不仅降低了人工处理信息的工作量，还提高了梳理工作的准确性和效率。

（三）法律文书生成与审查功能

• 文书生成：ChatLaw能够为用户生成专业的法律文书。它依据用户提供的特定信息和所处的具体情况量体裁衣式地生产诸如合同、诉讼状等法律文档。对于没有太多法律文书起草经验的个人或者小企业而言，这是非常实用的功能。比如，一个个体创业者在与供应商签订合同时，可能不知道如何保证合同条款包含保护自己权益以及符合相关法律法规的内容，ChatLaw就能够生成一份相对完善的合同草案。

• 文书审查：另外，ChatLaw的文书审查功能也很强大。用户将已有的法律文书提交给ChatLaw之后，它会深入检测其中可能存在的法律漏洞、逻辑错误等问题，并详实给出修改建议。这对于保证法律文书的严谨性至关重要。法律文书因为其专业性，其中任何错误都可能导致严重后果。例如，一个律师起草的诉讼状中，逻辑推理不完善或者引用法律条文存在偏差，ChatLaw就能够发现这些错误并给出如何修改以符合法律规范的有效建议，从而帮助法律专业人士提高工作效率并减少失误风险。

（四）数据驱动的知识优势

ChatLaw的数据来源极为丰富，主要包括论坛、新闻、法条、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书等，这为它提供了一个庞大而且有深度的法律知识体系。通过对这些海量来源数据的深度挖掘与学习，造就了ChatLaw在应对各种类型法律问题时的知识底蕴。不同的数据来源对应不同的法律资讯维度。例如，法条是最直接的法律依据，司法解释能够帮助更精准地理解法条的内涵，而判决文书则是对不同法律场景应用法条和司法解释的实践案例集合，法律咨询则反映了实际场景中当事人对不同法律问题的疑惑焦点等。此外，ChatLaw自定义的特定法律领域微调数据集涵盖了从案例分类到舆情分析等多变任务，为模型的精准表现奠定了坚实基础，在回答时尽量避免“幻觉”现象，使提供的答案更为准确和可靠。

（五）高精度回答保障

• 混合专家模型：ChatLaw采用基于InternLM架构的4x7B MoE（混合专家模型）设计，特定的架构极大地提升了回答的准确性和相关性。例如在面对涉及多种法律领域交叉的复杂问题时，模型能够调用不同的专家模块进行处理，避免单一架构下解答不准确或者不全面等缺陷。

• 文本相似度匹配：运用Text2Vec模型进行文本相似度匹配技术，能够把用户的查询与相关的法律法规条文精准地关联起来。在遇到对具体法条引用有疑问的法律问题时，这种技术就像是桥梁，能够迅速将问题与对应的条文建立联系，从而提高回答的法律依据性和准确性。

• 减少“幻觉”情况：一方面ChatLaw通过高质量数据集的打造来尽量减少模型“幻觉”情况，另一方面采用先验知识约束算法，基于亿级法律领域结构化语料及专业化人工标注进行模型知识注入，以防止产生与事实或法律依据不符的回答内容。这种特性使得ChatLaw在生成法律建议或者解答法律问题时更贴合实际法律场景。

三、ChatLaw的应用场景

ChatLaw在多个场景下有着广泛的应用，为不同人群在法律事务方面提供有效的服务。

（一）面向大众的法律咨询服务

ChatLaw为普通大众提供了便捷的法律咨询途径。在日常生活中，大众会遇到各种各样的法律相关事务，但是由于缺乏专业法律知识和昂贵的法律咨询费用等因素，很多时候无法及时得到准确的解答。例如在消费领域，消费者经常会遇到与商品质量、商家虚假宣传、售后服务等相关的法律问题，又如在邻里关系方面，可能涉及到噪声扰民、共有财产纠纷等情况。ChatLaw能够快速回应并提供相关的法律信息解读和处理建议，让民众在无需复杂预约、无需高额费用的情况下获得初步的法律指导，有助于民众依法维护自己的权益，提高民众面对法律事务的应对能力。在生活的各个角落，只要遇到法律疑问，都可以凭借ChatLaw获取相应的信息来保护自己的利益或者规范自己的行为。

（二）辅助法律专业人士的工作

• 律师事务：对于律师而言，ChatLaw可以成为他们得力的助手。例如在案件分析初期，律师可以利用ChatLaw的功能进行快速检索相似案例，参考ChatLaw给出的法律依据和初步分析思路，从而节省查找和整理资料的时间，让他们能够更集中精力去深入探究案件的特殊之处和辩护策略。并且，在文书起草方面，ChatLaw生成的法律文书初稿能够为律师提供一个框架或者思路参考，律师在此基础上根据自己的经验和案件的特殊情况进行完善。在审查客户已经提供的文书时，ChatLaw也能先进行初步的把关，标记出潜在问题所在，同样有助于提高律师的工作效率。
• 法官与检察官办案：法官和检察官在处理案件时同样也能从ChatLaw的应用中受益。特别是在处理那些涉及法规繁杂的案件，ChatLaw可以协助检索相关法条以及类似案件的判决情况。这有助于他们加强对案件事实认定和法律适用准确性的把控。在案件审查阶段，通过ChatLaw快速获取法律条文解释等信息，能优化裁判文书形成和指控文书起草的过程。通过利用ChatLaw资源，无论是法官对于案件全方位判断还是检察官构建指控体系的完整性方面都会得到优化，从而提高司法工作的效率。

（三）法律教育与培训领域的应用

• 学生学习辅助：在法律教育过程中，ChatLaw能成为学生学习法律知识的有效工具。对于法律专业的学生来说，在学习课本理论知识的同时，可以通过与ChatLaw进行交互，解答自己在学习过程中产生的疑惑。例如，当学生对某个复杂的刑法条文理解不清楚时，可以向ChatLaw提问获得全面的解读（包括法条的形成背景、司法实践中的案例应用等）。同时，学生进行案例分析练习时，ChatLaw能够提供相关案例的法律分析思路以及涉及到的法条，在模拟法庭准备阶段还可以借助ChatLaw生成文书的功能，快速获取起诉状、答辩状等文书的参考框架，让学生更好地掌握和运用法律知识，提高实践能力。
• 培训课程补充：对于参加各类法律培训课程（如司法考试培训、律师职业培训等）的人员来说，ChatLaw可以提供相应练习试题的解答思路、相关法条的详细讲解等内容。以司法考试培训为例，ChatLaw可以针对模拟试题进行解析，帮助学员深入理解知识点并掌握答题技巧，同时提供更多的练习案例和分析思路，拓宽学员的法律思维视野，从而提高培训的效果和质量。

（四）企业法务事务中的应用

• 商业交易中的法律风险评估：企业中的法务人员在处理商业交易事宜时，可以借助ChatLaw对交易合同的合法性、风险条款等进行评估。当企业签订大型商业合同（如跨国并购合同、重大建设项目合同）时，法务人员可以先将合同草案或者要点提供给ChatLaw，由ChatLaw分析其中潜在的法律风险点，例如合同条款是否符合相关法律法规的最新要求，是否存在对己方公司不利的隐含条款等，从而提前预警并制定相应防范措施。

• 合规检查和法律咨询：在企业日常的合规管理方面，ChatLaw能够帮助企业法务人员及时解答内部员工提出的各类法律问题，比如关于劳动人事关系（如加班工资计算、员工辞退政策等）方面的疑问，以及企业业务运营是否符合行业法规（如环保要求、金融监管等）等。及时准确的法律咨询有助于增强企业经营的合法性和稳健性，避免因为法律合规问题遭受处罚或损失。