【限时免费】项目实战：用bge-large-zh-v1.5构建一个智能法律问答助手，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用bge-large-zh-v1.5构建一个智能法律问答助手，只需100行代码！

【免费下载链接】bge-large-zh-v1.5 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/BAAI/bge-large-zh-v1.5

项目构想：我们要做什么？

在这个项目中，我们将利用开源模型 bge-large-zh-v1.5 构建一个智能法律问答助手。该助手能够根据用户输入的法律问题，从预设的法律知识库中检索最相关的法律条文或案例，并返回简洁明了的答案。

输入与输出

输入：用户输入的法律问题（例如：“劳动合同解除的条件是什么？”）。
输出：从法律知识库中检索到的相关条文或案例摘要，以及简要的解释。

技术选型：为什么是bge-large-zh-v1.5？

bge-large-zh-v1.5 是一个强大的中文文本嵌入模型，具有以下核心亮点，非常适合实现法律问答助手：

高效的文本嵌入能力：模型能够将文本转换为高维向量，便于计算相似度，从而快速检索相关内容。
优化的相似度分布：v1.5版本改进了相似度分布，使得检索结果更加准确。
支持中文任务：模型专门针对中文文本优化，能够更好地理解中文法律术语和句式。
易于集成：模型提供了简单的API接口，可以快速集成到现有项目中。

核心实现逻辑

构建法律知识库：将法律条文和案例整理为一个文本列表，并使用 bge-large-zh-v1.5 将其转换为向量嵌入。
用户问题处理：将用户输入的问题转换为向量嵌入。
相似度计算：计算用户问题向量与知识库中所有条目的相似度，返回最相关的条目。
结果展示：将检索到的法律条文或案例返回给用户。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分添加了详细注释：

import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 加载模型
model = SentenceTransformer('BAAI/bge-large-zh-v1.5')

# 模拟法律知识库
legal_knowledge = [
    "劳动合同解除的条件包括：双方协商一致、劳动者提前30日书面通知用人单位等。",
    "用人单位违法解除劳动合同的，劳动者可以要求继续履行合同或支付赔偿金。",
    "劳动者在试用期内提前3日通知用人单位可以解除劳动合同。",
    "用人单位未按时支付劳动报酬的，劳动者可以解除劳动合同并要求经济补偿。"
]

# 将知识库文本转换为向量
knowledge_embeddings = model.encode(legal_knowledge)

def legal_qa(question):
    # 将用户问题转换为向量
    question_embedding = model.encode(question)

    # 计算相似度
    similarities = np.dot(knowledge_embeddings, question_embedding.T)

    # 获取最相似的结果
    most_similar_index = np.argmax(similarities)
    return legal_knowledge[most_similar_index]

# 示例使用
user_question = "劳动合同解除的条件是什么？"
answer = legal_qa(user_question)
print("问题：", user_question)
print("答案：", answer)

代码讲解

模型加载：使用 SentenceTransformer 加载 bge-large-zh-v1.5 模型。
知识库构建：模拟了一个简单的法律知识库，包含几条常见的法律条文。
向量转换：使用 model.encode 将文本转换为向量。
相似度计算：通过点积计算用户问题与知识库条目的相似度。
结果返回：返回相似度最高的法律条文。

效果展示与功能扩展

效果展示

假设用户输入问题：“劳动合同解除的条件是什么？”，程序将返回：

问题： 劳动合同解除的条件是什么？
答案： 劳动合同解除的条件包括：双方协商一致、劳动者提前30日书面通知用人单位等。

功能扩展

扩展知识库：可以接入真实的法律数据库，增加知识库的覆盖范围。
多轮对话：结合对话模型，支持多轮问答。
结果排序：返回多个相关结果，并按相关性排序。
用户反馈：允许用户对结果进行反馈，优化检索效果。