# ChatLaw

- 分类: 行业工具
- 官网: https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw
- HTML: https://www.88z.ai/tools/chatlaw
- Markdown: https://www.88z.ai/tools/chatlaw.md

基于混合专家与知识图谱的中文法律大模型，提供高准确率的多智能体法律咨询。

## ChatLaw是什么

ChatLaw 是由北京大学 YuanGroup 开发的中文法律大语言模型，专为解决 AI 在法律领域的幻觉问题而设计。该项目结合了混合专家（MoE）架构与多智能体协作系统，并引入知识图谱增强技术，旨在提供可靠、准确的法律咨询服务。

通过模拟律师事务所的标准作业程序（SOP），ChatLaw 能够整合信息收集、法律研究和综合建议生成等多个环节，最终输出详细的法律咨询报告。其在 Lawbench 和法律职业资格考试中的表现优于 GPT-4，展现了强大的专业逻辑推理能力。

## 主要功能

- **混合专家架构**：最新版本的 ChatLaw2-MoE 基于 InternLM 架构，采用 4x7B 的混合专家设计，针对中文法律语言处理进行了专门优化。
- **多智能体协作**：模拟真实律所工作流，通过多个智能体协同完成信息收集、法律检索和报告生成，显著减少错误和幻觉。
- **知识图谱增强**：集成知识图谱技术，结合人工筛选的高质量法律数据集进行训练，提升回答的法律依据和相关性。
- **Text2Vec 匹配**：内置基于 93,000 份法院判决书训练的文本相似度模型，能将用户查询精准匹配到相关法律条文。
- **卓越基准性能**：在 Lawbench 测试中准确率比 GPT-4 高出 7.73%，在法律职业资格考试中领先 11 分。

## 如何使用

1. 访问 GitHub 仓库 PKU-YuanGroup/ChatLaw 获取项目代码和资源。
2. 根据需求选择模型版本，如最新的 ChatLaw2-MoE 或基于 Ziya-LLaMA 的 13B 版本。
3. 按照 README 中的指引配置环境并加载模型权重。
4. 部署多智能体系统以启动法律咨询流程，包括信息收集和报告生成。
5. 使用 Text2Vec 组件增强查询与法律条文的匹配精度。

## 应用场景

- **复杂案件咨询**：适用于离婚、合同纠纷等需要多维度法律分析和逻辑推理的复杂场景。
- **法律条文检索**：帮助用户快速从海量判决文书中找到与当前问题最相关的法律依据。
- **法律资格考试备考**：凭借在统一法律职业资格考试中的优异表现，辅助考生进行专业知识训练。

## 价格 / 免费额度

ChatLaw 是开源项目，具体部署成本取决于硬件资源。请以官网为准。

## 适合人群

- 法律从业者
- 法学研究人员
- AI 开发者
- 法律系学生

## 常见问题

### ChatLaw 如何减少 AI 幻觉？

通过引入知识图谱、人工筛选的高质量数据集以及模拟律所 SOP 的多智能体协作机制，显著提高了回答的准确性和可靠性。

### 推荐使用哪个模型版本？

建议使用最新的 ChatLaw2-MoE，它基于 InternLM 架构并采用混合专家设计，专为中文法律处理优化。

### ChatLaw 支持哪些法律任务？

支持案件分类、舆情分析、法律认知任务以及复杂的法律咨询报告生成。

## 标签

法律AI · 大语言模型 · 知识图谱

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