1 项目背景
近年来，随着以裁判文书为代表的司法大数据不断公开，以及自然语言处理技术的不断突破，如何将人工智能技术应用在司法领域，辅助司法工作者提升案件处理的效率和公正性，逐渐成为法律智能研究的热点。
司法大模型是人工智能在司法领域的一个重要应用，旨在通过先进的技术提升法律服务的效率和准确性。例如，山东大学联合浪潮云和中国政法大学共同研发的"夫子明察司法大模型"是基于海量中文无监督司法语料和有监督司法微调数据训练而成的。
2 产品功能
- 法条检索：能够结合相关法条进行回复生成，确保回复基于与问题相关的法律依据。
- 案例分析：基于历史相似案例对输入案情进行分析，生成与用户提供的案情相似的案情描述及判决结果。
- 三段论推理判决：将法律规范作为大前提，案件事实作为小前提，生成逻辑严谨的三段论式判决预测。
3 应用价值
- 提高法律咨询的精准度：为用户提供全方位、高精准的法律咨询与解答服务。
- 辅助司法判决：通过分析案情和法律法规，辅助法官或律师做出更合理的判决。
- 优化法律工作流程：提供全流程智能辅助办案应用，如智能审查、量刑预测、文书生成等。
4 技术方案
- 数据训练：使用海量中文无监督司法语料（如判决文书、法律法规）和有监督司法微调数据（如法律问答、类案检索）进行训练。
- 模型优化：针对法律行业的特殊性，对通用大模型进行有监督调优，提升其在法律领域的专业性。
本项目基于源大模型RAG技术来解决用户的问题。
具体来说，项目主要包含一个Streamlit开发的客户端，以及一个部署好的浪潮源大模型的服务端。
客户端接收到用户的提问后，发送到服务端。服务端首先完成问题的解析，然后拼接摘要Prompt并输入源大模型，得到模型输出结果后，返回给客户端并展示给用户。
如果用户接下来进行提问，客户端将用户请求发送到服务端，服务端进行Embedding和Faiss检索，然后将检索到的chunks与用户请求拼接成Prompt并输入到源大模型，得到模型输出结果后，返回给客户端进行结构化，然后展示给用户。
5 核心代码
Task3.1：源大模型RAG实战
Task3.2：案例：AI科研助手
安装依赖
bash
pip install tf-keras6 运行效果
7 迭代计划
|--------|------------------------------------------------------|----------|
| 功能 | 描述 | 完成时间 |
| 产品原型 | 完成产品原型设计和开发。 进行小范围的用户测试，收集反馈。 优化产品功能，修复发现的问题。 | x月x日 |
| 商业模式 | 扩大用户测试范围，进一步验证产品可行性。 根据用户反馈调整产品设计和功能。 开始构建商业模式和营销策略。 | x月x日 |
| 市场推广 | 正式推出产品，进行市场推广。 持续优化产品，根据用户反馈进行迭代。 监控产品性能，确保稳定性和安全性。 | x月x日 |
| 拓展业务 | 分析用户数据，调整商业模式和市场策略。 拓展产品线或服务范围。 建立长期客户关系，提升用户满意度。 | x月x日 |
8 商业模式
- 目标市场：专注于为企业客户提供专业的法律咨询服务。
- 收入来源 ：
- 订阅费：用户按月或年支付订阅费用以使用服务。
- 交易费：通过平台完成的法律服务收取一定比例的费用。
- 增值服务：提供高级分析报告、专业培训等增值服务。
- 成本结构 ：
- 研发成本：持续优化产品和技术。
- 运营成本：服务器维护、客户服务等。
- 市场推广成本：广告、营销活动等。
9 市场推广策略
- 内容营销：发布高质量的法律专业文章和案例分析，提升品牌权威性。
- 社交媒体营销：利用社交媒体平台推广产品，与用户互动。
- 合作伙伴关系：与律师事务所、法律培训机构等建立合作关系。
- 线上/线下活动：举办研讨会、工作坊等，吸引目标客户。
- 搜索引擎优化（SEO）：优化网站内容，提高在搜索引擎中的排名
10 团队介绍
|--------|--------|---------|-----------|--------|---------|----------------|
| 姓名 | 性别 | 手机号 | 学校 | 学历 | 专业 | 项目职责 |
| 吴彦祖 | 男 | xxx | DataWhale | 研究生 | 计算机应用技术 | 项目策划、代码编写、文档撰写 |
| 刘德华 | 男 | xxx | DataWhale | 本科生 | 计算机科学技术 | 项目参与、代码编写、文档撰写 |