从零构建法律AI助手：基于LangChain的RAG实战全解析

已于 2025-01-28 20:46:46 修改
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文章标签： 人工智能 langchain 深度学习 python
于 2025-01-28 20:44:27 首次发布
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🔥 为什么你需要这篇教程？

最近全网爆火的「RAG技术」到底是什么？为什么大厂法务都在偷偷用？今天我们用 100行代码 教会你如何打造一个专业法律问答机器人！不仅能处理「继承人债务纠纷」「过期食品索赔」等复杂案例，还能秒速检索 600+法律条文 ！全程实战教学，代码可直接复制，文末更有 3个让AI回答准确率翻倍的Prompt秘笈！

🧠 RAG技术：让AI学会「查资料」的黑科技

▍什么是RAG？

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation） 是让大模型「开卷考试」的终极方案：

  1. 索引阶段：将法律条文、判例库转化为向量存入数据库（类似给法律知识建「基因库」）
  2. 检索阶段：用户提问时，从「基因库」匹配最相关的法律条款（AI版「法律检索员」）
  3. 生成阶段：将检索结果+用户问题喂给大模型生成专业回答（法律顾问+AI的梦幻联动）
▍为什么比普通检索强？
  • 传统搜索：只能返回关键词匹配的文档片段
  • RAG系统：能结合上下文生成「人话版」法律建议，准确率提升60%！

💻 手把手实战：三阶段构建法律AI

▍阶段一：打造法律知识基因库
# 加载法律数据集（含600+条文+2400问答）
from langchain.document_loaders import CSVLoader
loader = CSVLoader(file_path='law_data.csv')
documents = loader.load()

# 文本智能分割（防止条文被腰斩）
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, separator="\n")
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 选择中文最强向量模型（M3E）
from langchain.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings
embeddings = HuggingFaceBgeEmbeddings(
    m
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夜信431
关注
（22-1）基于RAG的法律法规解析系统（Llama3+Langchain+ChromaDB）：背景介绍+项目介绍
码农三叔
05-27 1913
随着人工智能技术的快速发展，法律法规在适应新兴技术方面的挑战日益增加。特别是在欧洲，对于人工智能技术的规范和监管尤为重视，欧盟人工智能法案（EU AI Act）的提出正是为了解决这一问题。然而，法律文件通常内容复杂、篇幅庞大，且涉及专业术语，这给法律专业人士、政策制定者、技术开发者以及普通公民理解和应用这些法律带来了困难。在这样的背景下，利用人工智能技术来解析和理解法律法规文本成为一个迫切的需求。
【RAG实战】基于LangChain实现RAG应用
sysu_lluozh
03-27 1321
大模型应用开发框架LangChain被开发者广泛应用。接下来介绍LangChain中与RAG相关的组件，并利用LangChain构建一个可视化的大模型RAG应用，用于回答指定PDF中的相关问题。
RAG 基准测试（法律领域）测试数据集分享
Angus
09-16 3023
最近的一部分工作，有在做RAG的benchmark。年初三四月份（2024）的时候，调研已有的测试方案的时候，相关工作很少，只有一篇论文。 最近再看相关的测试数据集又多了一些。我们虽然也有构建数据集，但是还是相对少一些。今天分享一篇论文，RAG关于法律领域的测试数据集。通常这种数据集需要一些领域知识，才能更好的更充分的构建出来这个数据集。 实际上，评估RAG的能力，使用通用数据集是远远不够的。专门的领域测试数据集更权威和合理一些，更能够真实的反应RAG在实际使用场景中的能力。
《法律行业应用 RAG 技术：助力高效法律检索与解答》
hy098543的博客
03-29 800
RAG，即检索增强生成，是一种先进的自然语言处理技术。它打破了传统生成模型的局限，在生成回答之前，会先深入到海量的文档或数据库之中，检索与问题相关的信息。然后，将这些精心筛选出的信息作为重要的上下文，与原始查询一同输入到强大的语言模型中，最终生成更为精准、丰富的回答。这种独特的架构设计，使得 RAG 模型能够充分利用外部数据源的丰富知识，弥补了传统生成模型在信息获取和利用上的不足。
RAG（检索增强生成）技术初识
cuijiying的博客
03-13 698
RAG技术是一种AI方法，它让语言模型在生成回答前能从外部知识库中检索相关信息。比如，当你问“如何做蛋糕最好”，系统会先查找食谱和烹饪技巧，然后结合这些信息给出更准确的回答。这就像给AI一个实时查阅资料的能力，使其回答更贴近实际需求。RAG技术是一种架构，旨在优化AI语言模型的输出。它允许模型在生成回答前，参考外部知识库，而非仅依赖其训练数据。这种方法特别适合需要最新信息或特定领域知识的场景。例如，2025年3月12日，研究表明RAG能让聊天机器人回答客户问题时更贴近企业内部数据，增强用户信任。
RAG+LLM驱动的智能文档助手：如何用AI重新定义信息检索？
xiancai_xianyu的博客
02-13 393
在当今信息爆炸的时代，无论是企业、研究人员还是学生，每天都要面对海量的文档资料。从PDF报告到Word文档，再到PPT演示文稿，这些文件中蕴含着大量的知识和信息，但如何快速、精准地提取所需内容却是一个普遍难题。检索到的内容会被传递给大模型API，由其生成自然语言形式的回答。针对科研人员每天要处理大量学术文献，从论文中挖掘关键实验数据、研究结论等，通过自然语言对话问答的方式获取资料信息，梳理文献脉络。企业内部员工需要对公司的政策文件、培训手册或各种技术文档中的内容进行了解时，通过自然语言对话进行信息获取。
基于langchain，gradio实现法律AI小助手，法律RAG，通过倒入全部200+本法律手册、网页搜索内容结合LLM回答你的问题，并且给出对应的法规和网站
billvsme的专栏
10-20 1210
法律AI助手，法律RAG，通过全部200+本法律手册、网页搜索内容结合LLM回答你的问题，并且给出相应的法规和网站，基于 langchain，Gradio，openai，chroma，duckduckgo-search
法律领域检索增强生成（RAG）的基准
llm_way的博客
12-03 1311
LegalBench - RAG 作为首个专门设计用于评估法律领域 RAG 系统检索组件的基准，通过利用现有专家标注的法律数据集并精心映射问答对到原始上下文，为评估检索精度和召回率提供了强大框架。
【程序员AI入门：应用】11.从零构建智能问答引擎：LangChain + RAG 实战优化指南
RickyIT的专栏
05-10 1317
本文介绍了构建问答系统的技术选型与核心组件解析，以及RAG（Retrieval-Augmented Generation）全流程实战。首先，推荐了黄金技术栈，包括文本嵌入模型、向量数据库、大语言模型、文档处理框架和检索优化工具，并分析了各组件优势与资源需求。接着，深入解析了核心组件，如多源数据接入中枢DocumentLoader和语义分块工具TextSplitter，提供了代码示例和调优技巧。在RAG全流程实战部分，详细介绍了环境搭建、文档预处理流水线，包括数据目录规范和全流程预处理代码，展示了如何加载文档
7、langChain和RAG实战：基于LangChain和RAG的常用案例实战
Hugo的博客
04-29 824
基于 LangChain 和 Streamlit 的 Web 应用，用于使用 LLM 和嵌入从 SQLite 数据库中搜索相关的offer。用户可以输入与品牌、类别或零售商相关的搜索查询，也支持通过SQL语句进行搜索，应用程序将从数据库中检索并显示相关的offer。一旦用户输入他们的 OpenAI 密钥，我们就会初始化 GPT 模型并要求他们输入搜索查询，该查询将用于抓取相关的 Wikipedia 页面。你就拥有了专属于您的友好机器人，它可以回答您关于维基百科文章的查询。用于访问文章的 URL 的模块。
使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统：深入解析与实战指南
m0_57781768的博客
09-07 495
RAG是一种通过外部数据增强LLM知识的方法。虽然LLM可以在广泛的主题上进行推理，但它们的知识通常局限于训练期间所接触到的公开数据，且无法涵盖模型训练后产生的新信息。为了构建可以处理私人数据或应对模型知识截止日期之后数据的AI应用，必须增强模型对这些新数据的认知。而这种将相关信息检索并插入模型提示的过程，便是检索增强生成（RAG）。LangChain为构建问答系统及RAG应用提供了多种组件，尤其是在处理非结构化数据时具有优势。
基于RAG的法律条文智能助手
weixin_41688410的博客
03-04 1233
支持对法律条款的精确引用，处理复杂的法律条款的关联查询.、
dify进行RAG实战：法律法规RAG案例，90%以上准确度
最新发布
AwhiteV的博客
05-20 1644
RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统需要数据标注和清洗以确保知识库的准确性和检索效率。在Dify系统中，自有知识库的分段会打上关键词，这些关键词是检索的关键。如果用户问题包含这些关键词，相关分段的得分会提高，从而增加被召回的概率。然而，自有知识库的关键词可能杂乱且与上下文无关，特别是在法律等场景中，分段有层级关系，用户问题可能需要结合多条法律条款解决。数据标注和清洗可以提高召回的准确性和全面性。数据清洗和标注的步骤包括选择合适的数据提取工具、运行法律条文数据标注和清洗工
RAG在领域特定应用中的优化：医疗、法律与金融
chenwr_727的博客
09-12 936
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术正在多个领域广泛应用，其独特的检索与生成相结合的能力使其能够高效应对复杂的问答任务。不同领域对信息的需求各不相同，RAG 系统需要针对这些领域进行优化，以提供更加准确、全面的答案。本文将重点探讨 RAG 在医疗、法律和金融三个特定领域中的优化方法及应用实例。
面向法律场景的大模型RAG检索增强解决方案
科技很有意思
01-15 1605
检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向法律场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。
《RAG 技术核心剖析：解锁自然语言处理的精准引擎》
hy098543的博客
03-29 580
RAG，即检索增强生成，是一种先进的自然语言处理技术。它打破了传统生成模型的局限，在生成回答之前，会先深入到海量的文档或数据库之中，检索与问题相关的信息。然后，将这些精心筛选出的信息作为重要的上下文，与原始查询一同输入到强大的语言模型中，最终生成更为精准、丰富的回答。这种独特的架构设计，使得 RAG 模型能够充分利用外部数据源的丰富知识，弥补了传统生成模型在信息获取和利用上的不足。
构建企业私有RAG系统全流程：从 PDF 到智能问答的落地实践
努力分享一些人工智能相关的知识干货！
04-01 882
- ✅ 企业文档 → 可搜索向量的标准处理链路 - ✅ 私有知识库的快速搭建方式（Chroma / FAISS） - ✅ RAG 问答系统从输入 → 召回 → 生成 → 输出的完整闭环 - ✅ 多轮问答 / 结构化返回 / 部署上线建议 📌 实战派不是看个 demo 就算结束，而是能“封起来，用得起，上得线”。
如何将知识密集型 RAG 用于法律 AI。
ms44的专栏
09-04 1068
知识密集型 RAG (KI-RAG) 是一种特殊的 RAG，在创建 AI 时需要处理密集、专业和广泛的知识源。虽然可以在知识密集型环境中部署一般的 RAG 设置，但这不是一个好主意，因为它们无法捕捉数据的细微差别。构建 KI-RAG 系统需要更多的处理和持续的维护，这使得它们比传统 RAG 更昂贵。然而，在某些领域，KI-RAG 可以带来极好的回报。法律就是这样一个领域，KI-RAG 是最好的方法，原因有三：人工智能可以为法律做些什么在过去的几个月里，我与IQIDIS Legal AI合作，构建和完善了他们
北大开源ChatLaw：法律大模型MoE+RAG+图谱+多agent方案，提高准确性和效率，减少幻觉
2401_85379281的博客
12-17 948
基于大型语言模型（LLMs）的法律助手能够提供便捷的法律咨询服务，但幻觉问题可能带来潜在的法律风险。本文介绍了Chatlaw，这是一种创新的法律助手，利用专家混合（MoE）模型和多智能体系统来提高AI驱动的法律服务的可靠性和准确性。通过将知识图谱与人工筛选相结合，我们构建了高质量的法律数据集来训练MoE模型。此模型利用不同的专家来解决各种法律问题，从而优化法律回应的准确性。另外，模仿真实律师事务所工作流程的标准作业程序（SOP）显著减少了法律服务中的错误和幻觉。
Path Aggregation Network for Instance Segmentation代码
03-17
### Path Aggregation Network (PANet) 实现的 GitHub 仓库 以下是几个常见的开源项目，它们实现了 PANet 或类似的架构用于实例分割： #### 1. **Facebook Research 的 Detectron2** Detectron2 是 Facebook 提供的一个模块化的对象检测库，支持多种最先进的算法，其中包括 PANet。它是一个功能强大的工具包，能够轻松实现并测试各种目标检测和实例分割模型。 ```python import detectron2 from detectron2.config import get_cfg from detectron2.engine import DefaultPredictor cfg = get_cfg() cfg.merge_from_file("configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml") # 使用预定义配置文件 cfg.MODEL.WEIGHTS = "detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl" predictor = DefaultPredictor(cfg) # 测试图像输入 output = predictor(im) ``` GitHub 地址: [https://github.com/facebookresearch/detectron2](https://github.com/facebookresearch/detectron2)[^5] --- #### 2. **MMDetection** MMDetection 是由 OpenMMLab 开发的一套灵活的目标检测框架，其中包含了 PANet 和其他先进的实例分割方法。该框架易于扩展，并且提供了丰富的文档和支持。 安装命令如下： ```bash pip install mmdet ``` 运行示例代码： ```python from mmdet.apis import init_detector, inference_detector config_file = 'configs/pascal_voc/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.py' checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.pth' model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') result = inference_detector(model, img) ``` GitHub 地址: [https://github.com/open-mmlab/mmdetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)[^6] --- #### 3. **PyTorch Implementation of PANet** 这是一个独立的 PyTorch 实现版本，专注于 PANet 架构的核心部分——路径聚合网络（Path Aggregation Network）。此存储库适合希望深入理解 PANet 工作原理的研究人员或开发者。 GitHub 地址: [https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/PyTorch/Detection/PANet](https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/PyTorch/Detection/PANet)[^7] --- ### 关键技术点解析 - PANet 引入了一种新的特征传播机制，即自底向上的路径增强，这使得低层特征可以更有效地传递位置信息给高层特征[^2]。 - Adaptive Feature Pooling 技术允许每个 proposal 更加灵活地从多层特征图中提取信息，从而提高了 mask 预测的能力。 - 此外，在某些改进版的 PANet 中加入了全卷积分支来进行像素级别的内容分割，进一步增强了上下文感知能力[^3]。 --- ###
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