快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容:
我需要开发一个AI公益法律咨询智能问答系统,帮助律师快速为弱势群体提供基础法律咨询服务。 系统交互细节: 1. 输入阶段:用户通过语音或文字描述法律问题,系统通过ASR语音识别或OCR文字识别转换为标准文本 2. 问题分类:LLM文本生成能力自动识别问题类型(如劳动纠纷、婚姻继承等)并匹配相关法律条款 3. 回答生成:系统基于法律数据库和案例库,生成简明易懂的法律建议和行动指南 4. 风险提示:自动标注潜在法律风险点,并生成标准化风险提示文本 5. 输出整合:将法律建议、行动步骤和风险提示整合为PDF文档,支持语音合成(TTS)朗读功能 注意事项:需确保法律建议的准确性和时效性,提供免责声明,并设置人工律师复核通道。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

最近参与了一个公益项目,尝试用AI技术帮助律师团队更高效地为弱势群体提供基础法律咨询服务。这个过程中积累了一些开发经验,记录下关键要点和大家分享。
1. 系统设计初衷
传统法律咨询对时间和人力要求很高,很多需要帮助的弱势群体往往无法及时获得专业支持。我们希望通过AI技术实现三个目标: - 7×24小时即时响应常见法律问题 - 将专业法律条文转化为通俗易懂的建议 - 为后续人工服务做好前置筛选和准备
2. 核心功能实现路径
- 多模态输入处理
- 支持语音和文字双通道输入,考虑到部分用户可能不熟悉文字输入
- 语音识别环节特别优化了方言和口语化表达的处理
-
文字输入兼容图片上传OCR识别,方便手写材料的数字化
-
智能分类与匹配
- 建立包含23类常见法律问题的分类体系(劳动纠纷占咨询量的32%)
- 采用关键词+语义双重分析确保分类准确
-
实时同步司法部法律法规数据库确保条款时效性
-
建议生成逻辑
- 结构化输出包含:法律依据、可行方案、材料清单三部分
- 特别设计"老人版"和"青少年版"两种表达方式
-
所有建议生成后自动添加"本建议仅供参考"的免责声明
-
风险预警机制
- 设置18个高风险关键词触发专项提示(如"刑事案件"、"诉讼时效"等)
- 对涉及财产金额超过5万元的咨询自动推送人工服务入口
-
复杂案件会生成标准化转接表单供律师团队跟进
-
输出优化方案
- PDF文档支持字号调节和语音朗读
- 关键法律条文附带二维码链接到权威解释
- 每次咨询生成唯一编码便于后续追踪
3. 开发中的关键挑战
- 准确性与安全性平衡:法律咨询容错率极低,我们建立了三重校验机制:(1)条款自动比对(2)相似案例参考(3)人工抽查样本
- 用户体验优化:通过200+次测试发现,非专业人士最容易误解"诉讼时效"和"举证责任"概念,因此在相关环节增加了动画示意图
- 系统扩展性:采用模块化设计,后续可以便捷地添加新的法律领域(目前正在接入消费者权益保护模块)
4. 实际应用效果
试运行三个月数据显示: - 日均处理咨询量提升4倍 - 常见问题解决率达到78% - 律师团队工作效率提升35% 最常咨询的五类问题依次是:劳动合同纠纷(42%)、婚姻财产分割(23%)、债务纠纷(15%)、房产争议(12%)、未成年人保护(8%)
技术实现心得
这个项目让我深刻体会到: 1. 法律AI不是要替代律师,而是放大专业价值 2. 技术方案必须考虑使用者的数字素养差异 3. 持续更新的知识库比算法模型更重要
在InsCode(快马)平台搭建原型时,发现其内置的法律条款数据库和案例库特别实用,一键部署功能让测试迭代变得非常高效。整个开发过程最省心的是不用自己搭建服务器环境,专注业务逻辑就行。

建议有类似需求的团队可以先用这个平台快速验证想法,等核心流程跑通后再考虑定制开发。目前我们正在将部分功能开放给偏远地区的法律援助中心试用,欢迎同行交流优化建议。
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容:
我需要开发一个AI公益法律咨询智能问答系统,帮助律师快速为弱势群体提供基础法律咨询服务。 系统交互细节: 1. 输入阶段:用户通过语音或文字描述法律问题,系统通过ASR语音识别或OCR文字识别转换为标准文本 2. 问题分类:LLM文本生成能力自动识别问题类型(如劳动纠纷、婚姻继承等)并匹配相关法律条款 3. 回答生成:系统基于法律数据库和案例库,生成简明易懂的法律建议和行动指南 4. 风险提示:自动标注潜在法律风险点,并生成标准化风险提示文本 5. 输出整合:将法律建议、行动步骤和风险提示整合为PDF文档,支持语音合成(TTS)朗读功能 注意事项:需确保法律建议的准确性和时效性,提供免责声明,并设置人工律师复核通道。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
8630

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



