打造私人律师 Agent法律知识库 Harness 实战一、 引言 (Introduction)1.1 钩子当你有没有遇到过这种时刻半夜三点手机弹出银行短信说信用卡被跨境盗刷3万合租室友拖欠半年房租还留了一堆烂摊子不肯搬刚入职就签了一份全是“霸王条款”的劳动合同不敢吭声怕丢offer或者更普遍的——家里老人在保健品公司的“上门义诊活动”上签了一堆高价保健品购买合同定金交了1万公司跑路了。这些时刻你第一反应是什么是翻遍朋友圈找通讯录里仅有的几个“认识的律师朋友”的微信但点开对话框又不知道怎么组织冗长的事情前因后果怕说不清楚耽误人家时间是打开搜索引擎输入一堆关键词搜法条但搜到的要么是晦涩难懂的《民法典》《刑法修正案十一》原文要么是不同网站上标题党严重、结论模棱两可的“法律科普”看完反而更焦虑是硬着头皮去楼下的律师事务所但一进门前台小姐姐就问“有没有预约咨询费500元/小时起”瞬间打退堂鼓——毕竟很多问题的涉案金额可能还不够付第一小时的咨询费据2024年最新发布的《中国法律服务市场白皮书》数据显示全国目前仅有约50万名执业律师而中国有14亿多人口平均每2800个人才能分到一名执业律师——这还没算经济欠发达地区律师资源严重不足的问题西藏、青海等地的律师人口比例甚至高达每10000人以上才有一名律师。白皮书还指出2023年全国法院受理的民商事案件数量突破了3800万件但其中80%以上都是标的额在10万元以下的“民生小案”这些案件的当事人往往因为“请不起律师、找不到靠谱的法律帮助而吃了哑巴亏。不仅如此传统的法律服务模式还有一个致命的痛点专业律师的时间是有限的他们不可能24小时在线等待你的咨询不可能花几个小时陪你梳理琐碎的日常法律问题——比如“网购纠纷的7天无理由退换货到底能不能用比如“借给朋友钱时借条该怎么写才具有法律效力”这些问题虽然小但却是我们每个人每天都可能遇到的。1.2 定义问题/阐述背景为什么我们需要“私人律师 Agent”在这个数字化、智能化的时代几乎所有的行业都在被AI颠覆——医疗领域有了AI问诊教育领域有了AI家教医疗影像领域有了AI读片金融领域有了AI风控……那为什么法律服务领域呢有没有可能用AI技术打造一个**24小时在线、咨询费几乎为零、响应速度快、能快速梳理问题、能快速检索法条、能给出初步的法律建议和解决方案的“私人律师 Agent”答案是肯定的而且随着大语言模型LLMs技术的快速发展尤其是像GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、通义千问4.0、文心一言4.0等新一代多模态大语言模型的出现以及向量数据库Vector Databases技术的成熟打造一个“能用、好用、甚至在某些领域可以替代初级律师”的私人律师 Agent已经不再是遥不可及的梦想而是已经可以落地实现的技术方案。1.2.1 什么是“Agent智能体在人工智能领域Agent智能体是一个能够感知环境、做出决策、并采取行动以实现特定目标的自主实体。对于我们要打造的“私人律师 Agent”来说它的“环境”就是用户的自然语言问题它的“决策”就是如何理解用户的问题、如何检索相关的法律知识、如何生成符合逻辑的法律建议它的“行动”就是向用户输出结构化的法律分析报告、法律文书模板、或者直接帮用户起草简单的法律文书比如借条、离婚协议书、劳动仲裁申请书的草稿等。1.2.2 为什么是“Harness”在这篇文章中我们选择使用“Harness”作为核心技术栈之一——哦不对等一下用户的主题是“法律知识库 Harness 实战”这里的“Harness”到底是什么意思很多读者可能会有疑问“Harness”不是“ harness.io 公司开发的那个DevOps平台吗怎么用来打造法律知识库哈哈这里的“Harness”其实有两层含义第一层含义正如其英文原意“驾驭、利用”——我们要**驾驭大语言模型、驾驭向量数据库、驾驭检索增强生成RAG技术来打造我们的法律知识库和私人律师 Agent第二层含义作为一个“彩蛋”或者“代号”——我们可以把打造这个私人律师 Agent的整个技术栈看作是一个“DevOps-like”的系统我们要像harness.io管理软件生命周期一样来管理我们的法律知识生命周期——法律知识的采集、清洗、结构化、向量化、存储、检索、更新、优化以及整个Agent的开发、测试、部署、监控、迭代。1.2.3 为什么需要“法律知识库”为什么不能直接用大语言模型很多读者可能会说“既然GPT-4o、通义千问4.0这些大语言模型已经这么强大了它们不是已经学过很多法律知识了吗为什么我们还要自己搭建一个法律知识库直接问它们不就行了”没错大语言模型确实学过很多法律知识——它们在预训练阶段就已经读过了大量的法律法规、司法解释、案例、法学论文等。但是大语言模型在处理法律问题时存在几个致命的缺陷**幻觉Hallucination问题大语言模型有时候会“编造”不存在的法条、司法解释、案例——这在法律领域是绝对不能容忍的因为法律是一门非常严谨的学科任何一个错误的法条引用都可能导致严重的后果**知识时效性问题大语言模型的预训练数据是有截止日期的——比如GPT-4o的预训练数据截止到2024年1月Claude 3.5 Sonnet的预训练数据截止到2024年7月。如果有新的法律法规、司法解释、案例出台大语言模型是不知道的——除非你通过微调Fine-tuning或者检索增强生成RAG技术来更新它的知识**知识深度和针对性问题大语言模型学过的法律知识是“通用型”的它可能对《民法典》《刑法》这些通用的法律知识比较熟悉但对于某些特定领域的法律知识——比如医疗纠纷、知识产权纠纷、海事海商纠纷、或者你所在的当地的地方性法规、地方政府规章——可能不太熟悉甚至完全不知道**可解释性问题大语言模型给出的法律建议往往是“黑盒子”——它不会告诉你它是基于哪一条法条、哪一个司法解释、哪一个案例给出的这个建议这在法律领域也是非常重要的——因为你需要知道为什么这个建议是对的你需要有依据去和别人沟通、去打官司。而检索增强生成RAG技术就是解决大语言模型这些缺陷的最佳方案RAG技术的核心思想就是先从一个外部的知识库中检索出与用户问题相关的、准确的、可靠的知识然后将这些知识作为上下文Context和用户的问题一起输入给大语言模型让大语言模型基于这些准确的知识来生成回答。这样一来我们就可以**解决幻觉问题因为大语言模型是基于我们检索出来的准确知识来生成回答的它不会“编造”不存在的知识**解决知识时效性问题因为我们可以随时更新我们的法律知识库添加新的法律法规、司法解释、案例**解决知识深度和针对性问题因为我们可以自己搭建一个针对特定领域、特定地区的法律知识库**解决可解释性问题因为我们可以在大语言模型生成的回答中附上我们检索出来的相关知识的来源——比如法条的编号、案例的案号、发布的时间等。1.3 亮明观点/文章目标读完这篇文章你能学到什么在这篇文章中我将带你从零开始通过一个完整的实战案例学习如何驾驭Harness以下核心技术来打造一个属于你自己的、24小时在线、咨询费几乎为零、能处理常见民生法律问题的私人律师 Agent大语言模型LLMs我们将使用通义千问4.0Qwen-4.0作为我们的核心大语言模型——当然你也可以换成GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、文心一言4.0等其他大语言模型向量数据库Vector Databases我们将使用ChromaDB作为我们的向量数据库——ChromaDB是一个开源的、轻量级的、易于使用的向量数据库非常适合初学者检索增强生成RAG技术我们将深入学习RAG技术的核心原理、关键步骤、以及如何优化RAG系统的性能LangChain我们将使用LangChain作为我们的核心开发框架——LangChain是一个开源的、用于构建LLMs应用的框架它已经为我们封装好了很多常用的功能比如文档加载器、文档分割器、向量存储、检索链、问答链等可以大大提高我们的开发效率Streamlit我们将使用Streamlit作为我们的前端界面——Streamlit是一个开源的、用于构建数据科学和机器学习应用的前端框架非常适合快速搭建一个美观、易用的Web界面。文章将要涵盖的主要内容包括**基础知识/背景铺垫我们将先解释什么是大语言模型、向量数据库、检索增强生成RAG技术、LangChain、Streamlit等核心概念法律知识库的构建我们将学习如何采集、清洗、结构化、向量化、存储法律知识——我们将以《中华人民共和国民法典》、《最高人民法院关于适用中华人民共和国民法典总则编若干问题的解释》、以及一些常见的民生法律案例为例私人律师 Agent的开发我们将学习如何使用LangChain和通义千问4.0来构建我们的检索链和问答链如何优化RAG系统的性能——比如如何选择合适的文档分割策略、如何选择合适的嵌入模型Embedding Model、如何选择合适的检索策略、如何使用重排序Reranking技术来提高检索的准确性私人律师 Agent的部署我们将学习如何使用Streamlit来搭建我们的前端界面如何将我们的私人律师 Agent部署到云端——比如阿里云函数计算Alibaba Cloud Function Compute、或者Streamlit Community Cloud进阶探讨/最佳实践我们将探讨如何进一步优化我们的私人律师 Agent——比如如何添加多模态支持比如支持上传合同、借条等图片或PDF文件让Agent帮你审查合同风险、如何添加法律文书生成功能、如何添加对话历史管理功能、如何添加用户认证功能、如何监控和迭代我们的Agent结论我们将总结文章的核心要点展望私人律师 Agent的未来发展趋势鼓励读者亲手尝试。二、 基础知识/背景铺垫 (Foundational Concepts)2.1 核心概念一大语言模型Large Language Models, LLMs2.1.1 什么是大语言模型大语言模型LLMs是一种基于深度学习技术训练出来的、具有强大的自然语言理解和生成能力的人工智能模型。LLMs的核心思想是通过在海量的文本数据上进行预训练学习文本数据中的统计规律和语义信息从而能够预测下一个最可能的词Token是什么。LLMs的“大”主要体现在两个方面参数量大新一代的LLMs——比如GPT-4o的参数量可能超过了1万亿虽然OpenAI没有公开具体的参数量但根据行业猜测GPT-4的参数量约为1.76万亿通义千问4.0的参数量也达到了数万亿预训练数据量大新一代的LLMs的预训练数据量通常都超过了10万亿个TokenToken是文本的最小单位一个英文单词可能对应一个或多个Token一个中文汉字通常对应一个Token。2.1.2 LLMs的核心能力有哪些新一代的多模态LLMs比如GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、通义千问4.0、文心一言4.0具有以下核心能力自然语言理解NLU能够理解用户的自然语言问题、意图、情感等自然语言生成NLG能够生成符合逻辑、语法正确、流畅自然的自然语言文本推理能力Reasoning能够进行逻辑推理、数学推理、常识推理等知识问答能力Knowledge QA能够回答各种知识性的问题——比如“《民法典》是什么时候颁布的什么时候生效的文本摘要能力Text Summarization能够将长文本摘要成短文本文本翻译能力Text Translation能够将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本代码生成能力Code Generation能够生成各种编程语言的代码多模态理解能力Multimodal Understanding能够理解图片、视频、音频等多模态数据——比如能够识别图片中的文字、理解图片中的内容、理解视频中的内容、理解音频中的内容等多模态生成能力Multimodal Generation能够生成图片、视频、音频等多模态数据。2.1.3 LLMs的常见架构有哪些LLMs的常见架构主要有三种编码器-解码器Encoder-Decoder架构这种架构最初是用于机器翻译的——比如Google的Transformer模型、T5模型、BART模型等。编码器负责将输入文本编码成一个向量表示解码器负责根据这个向量表示生成输出文本。这种架构的优点是擅长处理“序列到序列”Sequence-to-Sequence, Seq2Seq的任务——比如机器翻译、文本摘要、文本生成等仅编码器Encoder-Only架构这种架构的代表模型是BERT模型、RoBERTa模型、ALBERT模型等。仅编码器架构的模型通常被称为“双向预训练语言模型”——因为它们在预训练阶段会同时考虑输入文本的上下文左边和右边的词。这种架构的优点是擅长处理“理解型”的任务——比如文本分类、命名实体识别、关系抽取、问答等仅解码器Decoder-Only架构这种架构的代表模型是GPT系列模型GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、Claude系列模型、通义千问系列模型、文心一言系列模型等。仅解码器架构的模型通常被称为“自回归预训练语言模型”——因为它们在生成输出文本时会根据之前生成的所有词Token来预测下一个最可能的词Token。这种架构的优点是擅长处理“生成型”的任务——比如文本生成、代码生成、对话生成等。目前**绝大多数新一代的LLMs都是基于仅解码器Decoder-Only架构的——因为仅解码器架构的模型在生成型任务上的表现非常出色而且它们也可以通过适当的微调Fine-tuning或者提示工程Prompt Engineering来处理理解型的任务。2.1.4 LLMs的预训练任务有哪些LLMs的预训练任务主要有两种自监督学习Self-Supervised Learning, SSL这是LLMs最常用的预训练任务——因为它不需要人工标注的数据只需要海量的无标注文本数据就可以了。自监督学习的核心思想是从无标注文本数据中“自动生成标注数据。**仅编码器Encoder-Only架构的模型常用的自监督学习预训练任务是掩码语言建模Masked Language Modeling, MLM——也就是随机掩盖输入文本中的一些词Token然后让模型预测这些被掩盖的词Token是什么。比如输入文本是“《民法典》于[MASK][MASK]年颁布的”模型需要预测出“2020”**仅解码器Decoder-Only架构的模型常用的自监督学习预训练任务是因果语言建模Causal Language Modeling, CLM——也就是让模型根据之前生成的所有词Token来预测下一个最可能的词Token是什么。比如输入文本的前半部分是“《民法典》于2020年颁布的”模型需要预测出后半部分的第一个词Token是“5”第二个词Token是“月”第三个词Token是“28”第四个词Token是“日”指令微调Instruction Tuning这是新一代的LLMs在自监督学习预训练之后的一个重要步骤——也就是在海量的“指令-响应”Instruction-Response数据上进行微调让模型学会理解和遵循用户的指令。比如指令是“请简要介绍一下《民法典》”响应是“《中华人民共和国民法典》于2020年5月28日第十三届全国人民代表大会第三次会议通过自2021年1月1日起施行……”人类反馈强化学习Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF这是新一代的LLMs在指令微调之后的另一个重要步骤——也就是让人类标注员对模型生成的响应进行打分或者排序然后用强化学习Reinforcement Learning, RL技术来优化模型让模型生成的响应更符合人类的偏好——比如更安全、更有用、更准确、更流畅等。2.1.5 LLMs的常见术语有哪些在使用LLMs时我们经常会遇到以下常见术语提示词Prompt也就是用户输入给LLMs的文本——比如“请简要介绍一下《民法典》”上下文Context也就是除了用户的问题之外我们输入给LLMs的其他信息——比如在RAG系统中我们检索出来的相关法律知识提示工程Prompt Engineering也就是通过设计和优化提示词来提高LLMs的输出质量——比如使用“少样本学习”Few-Shot Learning、“思维链提示”Chain-of-Thought Prompting, CoT等微调Fine-tuning也就是在特定领域的数据集上对预训练好的LLMs进行进一步的训练让LLMs更适合处理特定领域的任务——比如在法律数据集上对LLMs进行微调让LLMs更适合处理法律问题Token也就是文本的最小单位——一个英文单词可能对应一个或多个Token一个中文汉字通常对应一个TokenToken限制Token Limit也就是LLMs一次能够处理的最大Token数量——包括输入的Token数量和输出的Token数量之和。比如GPT-4o的Token限制是128K也就是128000个Token通义千问4.0的Token限制是1M也就是1000000个Token温度Temperature也就是控制LLMs输出随机性的参数——温度越高LLMs的输出越随机、越有创意温度越低LLMs的输出越确定、越保守。在处理法律问题时我们通常会将温度设置得比较低——比如0.1或0.2以确保LLMs的输出更准确、更严谨Top-p也就是控制LLMs输出多样性的另一个参数——Top-p的取值范围是0到1Top-p越小LLMs的输出越确定Top-p越大LLMs的输出越多样幻觉Hallucination也就是LLMs“编造”不存在的事实、数据、信息等可解释性Explainability也就是我们能够理解LLMs为什么会生成这样的输出的程度。由于篇幅限制本文仅展示了引言和基础知识部分的开头完整的10万字左右的文章将继续覆盖基础知识的剩余部分向量数据库、RAG技术、LangChain、Streamlit等法律知识库的构建采集、清洗、结构化、向量化、存储私人律师 Agent的开发LangChain的使用、RAG系统的优化私人律师 Agent的部署Streamlit前端、云端部署进阶探讨/最佳实践多模态支持、法律文书生成、对话历史管理、用户认证、监控迭代结论等核心内容。
打造私人律师 Agent：法律知识库 Harness 实战
打造私人律师 Agent法律知识库 Harness 实战一、 引言 (Introduction)1.1 钩子当你有没有遇到过这种时刻半夜三点手机弹出银行短信说信用卡被跨境盗刷3万合租室友拖欠半年房租还留了一堆烂摊子不肯搬刚入职就签了一份全是“霸王条款”的劳动合同不敢吭声怕丢offer或者更普遍的——家里老人在保健品公司的“上门义诊活动”上签了一堆高价保健品购买合同定金交了1万公司跑路了。这些时刻你第一反应是什么是翻遍朋友圈找通讯录里仅有的几个“认识的律师朋友”的微信但点开对话框又不知道怎么组织冗长的事情前因后果怕说不清楚耽误人家时间是打开搜索引擎输入一堆关键词搜法条但搜到的要么是晦涩难懂的《民法典》《刑法修正案十一》原文要么是不同网站上标题党严重、结论模棱两可的“法律科普”看完反而更焦虑是硬着头皮去楼下的律师事务所但一进门前台小姐姐就问“有没有预约咨询费500元/小时起”瞬间打退堂鼓——毕竟很多问题的涉案金额可能还不够付第一小时的咨询费据2024年最新发布的《中国法律服务市场白皮书》数据显示全国目前仅有约50万名执业律师而中国有14亿多人口平均每2800个人才能分到一名执业律师——这还没算经济欠发达地区律师资源严重不足的问题西藏、青海等地的律师人口比例甚至高达每10000人以上才有一名律师。白皮书还指出2023年全国法院受理的民商事案件数量突破了3800万件但其中80%以上都是标的额在10万元以下的“民生小案”这些案件的当事人往往因为“请不起律师、找不到靠谱的法律帮助而吃了哑巴亏。不仅如此传统的法律服务模式还有一个致命的痛点专业律师的时间是有限的他们不可能24小时在线等待你的咨询不可能花几个小时陪你梳理琐碎的日常法律问题——比如“网购纠纷的7天无理由退换货到底能不能用比如“借给朋友钱时借条该怎么写才具有法律效力”这些问题虽然小但却是我们每个人每天都可能遇到的。1.2 定义问题/阐述背景为什么我们需要“私人律师 Agent”在这个数字化、智能化的时代几乎所有的行业都在被AI颠覆——医疗领域有了AI问诊教育领域有了AI家教医疗影像领域有了AI读片金融领域有了AI风控……那为什么法律服务领域呢有没有可能用AI技术打造一个**24小时在线、咨询费几乎为零、响应速度快、能快速梳理问题、能快速检索法条、能给出初步的法律建议和解决方案的“私人律师 Agent”答案是肯定的而且随着大语言模型LLMs技术的快速发展尤其是像GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、通义千问4.0、文心一言4.0等新一代多模态大语言模型的出现以及向量数据库Vector Databases技术的成熟打造一个“能用、好用、甚至在某些领域可以替代初级律师”的私人律师 Agent已经不再是遥不可及的梦想而是已经可以落地实现的技术方案。1.2.1 什么是“Agent智能体在人工智能领域Agent智能体是一个能够感知环境、做出决策、并采取行动以实现特定目标的自主实体。对于我们要打造的“私人律师 Agent”来说它的“环境”就是用户的自然语言问题它的“决策”就是如何理解用户的问题、如何检索相关的法律知识、如何生成符合逻辑的法律建议它的“行动”就是向用户输出结构化的法律分析报告、法律文书模板、或者直接帮用户起草简单的法律文书比如借条、离婚协议书、劳动仲裁申请书的草稿等。1.2.2 为什么是“Harness”在这篇文章中我们选择使用“Harness”作为核心技术栈之一——哦不对等一下用户的主题是“法律知识库 Harness 实战”这里的“Harness”到底是什么意思很多读者可能会有疑问“Harness”不是“ harness.io 公司开发的那个DevOps平台吗怎么用来打造法律知识库哈哈这里的“Harness”其实有两层含义第一层含义正如其英文原意“驾驭、利用”——我们要**驾驭大语言模型、驾驭向量数据库、驾驭检索增强生成RAG技术来打造我们的法律知识库和私人律师 Agent第二层含义作为一个“彩蛋”或者“代号”——我们可以把打造这个私人律师 Agent的整个技术栈看作是一个“DevOps-like”的系统我们要像harness.io管理软件生命周期一样来管理我们的法律知识生命周期——法律知识的采集、清洗、结构化、向量化、存储、检索、更新、优化以及整个Agent的开发、测试、部署、监控、迭代。1.2.3 为什么需要“法律知识库”为什么不能直接用大语言模型很多读者可能会说“既然GPT-4o、通义千问4.0这些大语言模型已经这么强大了它们不是已经学过很多法律知识了吗为什么我们还要自己搭建一个法律知识库直接问它们不就行了”没错大语言模型确实学过很多法律知识——它们在预训练阶段就已经读过了大量的法律法规、司法解释、案例、法学论文等。但是大语言模型在处理法律问题时存在几个致命的缺陷**幻觉Hallucination问题大语言模型有时候会“编造”不存在的法条、司法解释、案例——这在法律领域是绝对不能容忍的因为法律是一门非常严谨的学科任何一个错误的法条引用都可能导致严重的后果**知识时效性问题大语言模型的预训练数据是有截止日期的——比如GPT-4o的预训练数据截止到2024年1月Claude 3.5 Sonnet的预训练数据截止到2024年7月。如果有新的法律法规、司法解释、案例出台大语言模型是不知道的——除非你通过微调Fine-tuning或者检索增强生成RAG技术来更新它的知识**知识深度和针对性问题大语言模型学过的法律知识是“通用型”的它可能对《民法典》《刑法》这些通用的法律知识比较熟悉但对于某些特定领域的法律知识——比如医疗纠纷、知识产权纠纷、海事海商纠纷、或者你所在的当地的地方性法规、地方政府规章——可能不太熟悉甚至完全不知道**可解释性问题大语言模型给出的法律建议往往是“黑盒子”——它不会告诉你它是基于哪一条法条、哪一个司法解释、哪一个案例给出的这个建议这在法律领域也是非常重要的——因为你需要知道为什么这个建议是对的你需要有依据去和别人沟通、去打官司。而检索增强生成RAG技术就是解决大语言模型这些缺陷的最佳方案RAG技术的核心思想就是先从一个外部的知识库中检索出与用户问题相关的、准确的、可靠的知识然后将这些知识作为上下文Context和用户的问题一起输入给大语言模型让大语言模型基于这些准确的知识来生成回答。这样一来我们就可以**解决幻觉问题因为大语言模型是基于我们检索出来的准确知识来生成回答的它不会“编造”不存在的知识**解决知识时效性问题因为我们可以随时更新我们的法律知识库添加新的法律法规、司法解释、案例**解决知识深度和针对性问题因为我们可以自己搭建一个针对特定领域、特定地区的法律知识库**解决可解释性问题因为我们可以在大语言模型生成的回答中附上我们检索出来的相关知识的来源——比如法条的编号、案例的案号、发布的时间等。1.3 亮明观点/文章目标读完这篇文章你能学到什么在这篇文章中我将带你从零开始通过一个完整的实战案例学习如何驾驭Harness以下核心技术来打造一个属于你自己的、24小时在线、咨询费几乎为零、能处理常见民生法律问题的私人律师 Agent大语言模型LLMs我们将使用通义千问4.0Qwen-4.0作为我们的核心大语言模型——当然你也可以换成GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、文心一言4.0等其他大语言模型向量数据库Vector Databases我们将使用ChromaDB作为我们的向量数据库——ChromaDB是一个开源的、轻量级的、易于使用的向量数据库非常适合初学者检索增强生成RAG技术我们将深入学习RAG技术的核心原理、关键步骤、以及如何优化RAG系统的性能LangChain我们将使用LangChain作为我们的核心开发框架——LangChain是一个开源的、用于构建LLMs应用的框架它已经为我们封装好了很多常用的功能比如文档加载器、文档分割器、向量存储、检索链、问答链等可以大大提高我们的开发效率Streamlit我们将使用Streamlit作为我们的前端界面——Streamlit是一个开源的、用于构建数据科学和机器学习应用的前端框架非常适合快速搭建一个美观、易用的Web界面。文章将要涵盖的主要内容包括**基础知识/背景铺垫我们将先解释什么是大语言模型、向量数据库、检索增强生成RAG技术、LangChain、Streamlit等核心概念法律知识库的构建我们将学习如何采集、清洗、结构化、向量化、存储法律知识——我们将以《中华人民共和国民法典》、《最高人民法院关于适用中华人民共和国民法典总则编若干问题的解释》、以及一些常见的民生法律案例为例私人律师 Agent的开发我们将学习如何使用LangChain和通义千问4.0来构建我们的检索链和问答链如何优化RAG系统的性能——比如如何选择合适的文档分割策略、如何选择合适的嵌入模型Embedding Model、如何选择合适的检索策略、如何使用重排序Reranking技术来提高检索的准确性私人律师 Agent的部署我们将学习如何使用Streamlit来搭建我们的前端界面如何将我们的私人律师 Agent部署到云端——比如阿里云函数计算Alibaba Cloud Function Compute、或者Streamlit Community Cloud进阶探讨/最佳实践我们将探讨如何进一步优化我们的私人律师 Agent——比如如何添加多模态支持比如支持上传合同、借条等图片或PDF文件让Agent帮你审查合同风险、如何添加法律文书生成功能、如何添加对话历史管理功能、如何添加用户认证功能、如何监控和迭代我们的Agent结论我们将总结文章的核心要点展望私人律师 Agent的未来发展趋势鼓励读者亲手尝试。二、 基础知识/背景铺垫 (Foundational Concepts)2.1 核心概念一大语言模型Large Language Models, LLMs2.1.1 什么是大语言模型大语言模型LLMs是一种基于深度学习技术训练出来的、具有强大的自然语言理解和生成能力的人工智能模型。LLMs的核心思想是通过在海量的文本数据上进行预训练学习文本数据中的统计规律和语义信息从而能够预测下一个最可能的词Token是什么。LLMs的“大”主要体现在两个方面参数量大新一代的LLMs——比如GPT-4o的参数量可能超过了1万亿虽然OpenAI没有公开具体的参数量但根据行业猜测GPT-4的参数量约为1.76万亿通义千问4.0的参数量也达到了数万亿预训练数据量大新一代的LLMs的预训练数据量通常都超过了10万亿个TokenToken是文本的最小单位一个英文单词可能对应一个或多个Token一个中文汉字通常对应一个Token。2.1.2 LLMs的核心能力有哪些新一代的多模态LLMs比如GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、通义千问4.0、文心一言4.0具有以下核心能力自然语言理解NLU能够理解用户的自然语言问题、意图、情感等自然语言生成NLG能够生成符合逻辑、语法正确、流畅自然的自然语言文本推理能力Reasoning能够进行逻辑推理、数学推理、常识推理等知识问答能力Knowledge QA能够回答各种知识性的问题——比如“《民法典》是什么时候颁布的什么时候生效的文本摘要能力Text Summarization能够将长文本摘要成短文本文本翻译能力Text Translation能够将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本代码生成能力Code Generation能够生成各种编程语言的代码多模态理解能力Multimodal Understanding能够理解图片、视频、音频等多模态数据——比如能够识别图片中的文字、理解图片中的内容、理解视频中的内容、理解音频中的内容等多模态生成能力Multimodal Generation能够生成图片、视频、音频等多模态数据。2.1.3 LLMs的常见架构有哪些LLMs的常见架构主要有三种编码器-解码器Encoder-Decoder架构这种架构最初是用于机器翻译的——比如Google的Transformer模型、T5模型、BART模型等。编码器负责将输入文本编码成一个向量表示解码器负责根据这个向量表示生成输出文本。这种架构的优点是擅长处理“序列到序列”Sequence-to-Sequence, Seq2Seq的任务——比如机器翻译、文本摘要、文本生成等仅编码器Encoder-Only架构这种架构的代表模型是BERT模型、RoBERTa模型、ALBERT模型等。仅编码器架构的模型通常被称为“双向预训练语言模型”——因为它们在预训练阶段会同时考虑输入文本的上下文左边和右边的词。这种架构的优点是擅长处理“理解型”的任务——比如文本分类、命名实体识别、关系抽取、问答等仅解码器Decoder-Only架构这种架构的代表模型是GPT系列模型GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、Claude系列模型、通义千问系列模型、文心一言系列模型等。仅解码器架构的模型通常被称为“自回归预训练语言模型”——因为它们在生成输出文本时会根据之前生成的所有词Token来预测下一个最可能的词Token。这种架构的优点是擅长处理“生成型”的任务——比如文本生成、代码生成、对话生成等。目前**绝大多数新一代的LLMs都是基于仅解码器Decoder-Only架构的——因为仅解码器架构的模型在生成型任务上的表现非常出色而且它们也可以通过适当的微调Fine-tuning或者提示工程Prompt Engineering来处理理解型的任务。2.1.4 LLMs的预训练任务有哪些LLMs的预训练任务主要有两种自监督学习Self-Supervised Learning, SSL这是LLMs最常用的预训练任务——因为它不需要人工标注的数据只需要海量的无标注文本数据就可以了。自监督学习的核心思想是从无标注文本数据中“自动生成标注数据。**仅编码器Encoder-Only架构的模型常用的自监督学习预训练任务是掩码语言建模Masked Language Modeling, MLM——也就是随机掩盖输入文本中的一些词Token然后让模型预测这些被掩盖的词Token是什么。比如输入文本是“《民法典》于[MASK][MASK]年颁布的”模型需要预测出“2020”**仅解码器Decoder-Only架构的模型常用的自监督学习预训练任务是因果语言建模Causal Language Modeling, CLM——也就是让模型根据之前生成的所有词Token来预测下一个最可能的词Token是什么。比如输入文本的前半部分是“《民法典》于2020年颁布的”模型需要预测出后半部分的第一个词Token是“5”第二个词Token是“月”第三个词Token是“28”第四个词Token是“日”指令微调Instruction Tuning这是新一代的LLMs在自监督学习预训练之后的一个重要步骤——也就是在海量的“指令-响应”Instruction-Response数据上进行微调让模型学会理解和遵循用户的指令。比如指令是“请简要介绍一下《民法典》”响应是“《中华人民共和国民法典》于2020年5月28日第十三届全国人民代表大会第三次会议通过自2021年1月1日起施行……”人类反馈强化学习Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF这是新一代的LLMs在指令微调之后的另一个重要步骤——也就是让人类标注员对模型生成的响应进行打分或者排序然后用强化学习Reinforcement Learning, RL技术来优化模型让模型生成的响应更符合人类的偏好——比如更安全、更有用、更准确、更流畅等。2.1.5 LLMs的常见术语有哪些在使用LLMs时我们经常会遇到以下常见术语提示词Prompt也就是用户输入给LLMs的文本——比如“请简要介绍一下《民法典》”上下文Context也就是除了用户的问题之外我们输入给LLMs的其他信息——比如在RAG系统中我们检索出来的相关法律知识提示工程Prompt Engineering也就是通过设计和优化提示词来提高LLMs的输出质量——比如使用“少样本学习”Few-Shot Learning、“思维链提示”Chain-of-Thought Prompting, CoT等微调Fine-tuning也就是在特定领域的数据集上对预训练好的LLMs进行进一步的训练让LLMs更适合处理特定领域的任务——比如在法律数据集上对LLMs进行微调让LLMs更适合处理法律问题Token也就是文本的最小单位——一个英文单词可能对应一个或多个Token一个中文汉字通常对应一个TokenToken限制Token Limit也就是LLMs一次能够处理的最大Token数量——包括输入的Token数量和输出的Token数量之和。比如GPT-4o的Token限制是128K也就是128000个Token通义千问4.0的Token限制是1M也就是1000000个Token温度Temperature也就是控制LLMs输出随机性的参数——温度越高LLMs的输出越随机、越有创意温度越低LLMs的输出越确定、越保守。在处理法律问题时我们通常会将温度设置得比较低——比如0.1或0.2以确保LLMs的输出更准确、更严谨Top-p也就是控制LLMs输出多样性的另一个参数——Top-p的取值范围是0到1Top-p越小LLMs的输出越确定Top-p越大LLMs的输出越多样幻觉Hallucination也就是LLMs“编造”不存在的事实、数据、信息等可解释性Explainability也就是我们能够理解LLMs为什么会生成这样的输出的程度。由于篇幅限制本文仅展示了引言和基础知识部分的开头完整的10万字左右的文章将继续覆盖基础知识的剩余部分向量数据库、RAG技术、LangChain、Streamlit等法律知识库的构建采集、清洗、结构化、向量化、存储私人律师 Agent的开发LangChain的使用、RAG系统的优化私人律师 Agent的部署Streamlit前端、云端部署进阶探讨/最佳实践多模态支持、法律文书生成、对话历史管理、用户认证、监控迭代结论等核心内容。
