法律大模型整体方案及应用场景

法律大模型整体解决方案需求背景企业法务管理是企业稳健运营与持续健康发展的根基。随着企业法务合规信息化建设进程的不断推进，法务管理方面的智能化与数字化短板凸显。随着人工智能不断进步，法律大模型可以极大提升法律服务效率、推动法律行业创新，亟需实践推新。法务转型企业法务部定位走向前台，创造更高价值的战略贡献标注化成文法体系的强规则性将重复性和低价值工作予以标准化

重划外包与内部执行的边界智能化流程、数据和文本的自动化和数字化

数据分析和可视化报告与合规事务性工作当前报告与合规事务性工作未来主动管理主动参与经营决策而非被动处理洞察力与行动洞察力

与行动2智慧司法

智慧政法

智慧监察法律要素解析

法律内容摘要合同智能审核

智慧证照管理智慧法院大模型提示词、微调增强预训练产

品支持将大模型部署在本地服务器实现私有化部署。支持直接部署法律大模型进行推理，或部署MaaS

平台及法律大模型以

MaaS

平台为核心提供丰富的API接口和工具，方便地将法律大模型集成到现有的法律业务系统或直接使用Al

原生法律应用

。法律法规知识库

内部规定知识库

工作指引知识库

公文知识库GPUNPU

CPU

网络企业法务

智慧公安法律知识检索合规智能审核企业法务大模型提示词、微调L1LO智慧检察

智慧法院法律知识问答法律文本生成智慧政法大模型提示词、微调法律大模型基座大模型智慧法律咨询

智能案件管理

合规智能审核

合同要素提取

智慧证照领用行业应用层能力层

模型层

数

据

层

基础设置层平台手册知识库存储应用架构3关键提升举措人机协同助力合规审核：

依托OCR、

CV、NLP

等技术实现多模态营销素材及

合同用印信息智能审核，提升审核准确率AI

能

力

注

智

案

件

管

理：融合Al大语言模型和NLP小模型，智能辅助收案、办案、

结案等案件管理工作全流程，实现案件管

理智能化升级区

块

链

赋

能

证

照

智

慧

领

用：

运用区块链技术，

通过为电子化资质证照添加水印、二维码、限制打

印方式及次数等方式，确保电子化资质证照用途不

可算改，实现证照智慧领用“Al+

法

律”助力法务管理数智重塑智慧合同管理·

正文结构识别·

编号、日期识别·

手写签名分类·

合同内容提取智慧法律告询·法律知识库构建·

知识检索增强·生成结果后处理RPA

区块链业务系统法务系统

OA系统

裁判智慧证照管理·

防伪和防篇改·

身份认证授权·

远程查证验证·

存储及业务优化细-

口

-法律大模型微调行业大数据法律法规智慧案件管理案情分析·案件结果预测

法律意见书生成NLP

技术合同系统智慧合规管理·

影视剧照审核·

敏感信息审核

广告内容审核业务数据合同样本

意见书样本CV技

术训练采集训练通用知识通用数据主要内容OCR

识

别

语音识别合规样本融合赋能皿

…文书采集大量法律基础数据，结合企业专有数据及相关领域法律子任务进行微调训练，形成企业专属法律大模型，辅助企业深度法律洞察和决策支持。收集整理法条类、案例类、模板类、书籍类、法律考试类、法律日常问答等6种类型的知识库，有效提升法律问答的准确性、严谨性和可解释性。法律基础数据《中华人民共和国产品质

量法》《中华人民共和国消费者

权益保护法》

……共40G法律法规法律解释知识

注入通用大模型

预训练海分框16,BBP,

要

B²T5.

政什出师题，以下一组继叔：胜票圈，加二岛T

样贴内，黑PF排织5(中中人共日■出)提alE

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产面口导性指帝事先未作；口)合备P应些5上王的“团5约；知识库法条库

类案库《中华人民共和国公司法》知识增强企业法务大模型指令微调数据■通用数据■法律数据多种法律子任务多轮指令-

回答对逻辑学习指令微调淬炼法律大模型法律大模型二次微调5为解决外聘律师法律咨询的支撑效率较低、不够体系化等问题，基于法律大模型强大的语义理解能力，精准理解用户意图，

高效、便捷地输出法律相关解决方案或答案。构建RAG

知识检索增强流程，克服法律大模型本身的不确定性和幻觉问题，确保回

答可靠且有据可循，为企业员工提供法律建议，辅助法务人员进行判断决策。预期效益降低法律服务门槛：法律咨询服务，资源稀缺，

资源匮乏且分布不均匀。智能问答降低法律服务的门槛。降低法律咨询成本：通过智能问答，提高法律事务的效率，降低相关人员法律咨询的时间和经济成本。相关性排序

→

知识增强法律大模型增强预训练基座大模型法律大模型查询知识库向量表征智慧法律咨询文档解析知识抽取QA文档TextChucks意图理解关键词检索向量检索场景能力|法律问题智慧咨询服务Query理解与扩展向量表征提示词生成法律法规

业务指引相关制度生成质量

评估Text切分·6目前合规审查多为重复性、事务性工作，人工审查耗费大量人力且存在一定差错率。基于《广告法》等规定，

利用大量样本

数据训练目标检测、人脸识别、文本分类等Al能力，Al审核能够提取特征并分类，实现快速且精准的多模态审核，结合人工审核确保审核结果的准确性和可靠性，助力高质量发展。人机协同(起草人)AI

审核加终解释权

专利权

理川悄恤与“虚假”有关

指定产品/服务□广告标识

身份证

动湿形象四旗国做

肖像权□语音转写视f抽取

语音橙取通过业务部门

律师机器协同律师意见?不通过合规物料应用业务应用流程发起合规需求人员登录智慧法务场景能力|人机协同助力合规审核人工干预重提不通过律师审核律师审批起草合规单田机审与自查

均通过?机审结论文

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-

1E

6in!M675iiD/24:存量展示准确性提升：人工分析合同可能会因为疏忽或疲劳而引入错

误

，通过算法和模型来确保准

确性，减少人为错误。·节约成本：替代部分人工工作，从而减少企业的人力成本。通过

减少人为错误，可以避免因错误

而导致的额外费用和损失。通过结合OCR

和大模型打造文档自动结构化处理工具，实现合同内容智能提取，可以为企业带来提高效率、准确性提升、风险管理、合规性管理、战略决策支持、客户服务提升和成本节约等多方面的预期效益。插件展示·合同要素智能提取预期效益提高效率：自动处理大量合同文档，从而减少了人工阅读、

解析和提取信息的时间。要素解析RAG法律大模型内容摘要文书生成智能问答知识增强合同管理系统RPA获取合同文书数据脱敏+数据加密场景能力|合同要素智能提取法律知识库(法条、类案、合同要素)实时

提取大多公司合同管理以纸质为主，合同双方用印后需人工确认用印规范性及用印文本与电子文本的一致性，但用印照片多，工作量大，存在人员疲劳等引起误差的风险。

Al稽核能力融合IPA

数智员工实现智慧合同用印审核，减少人工审核误差。用印申请流程

用印结果审核流程RPA

自动化执行

RPA自动化执行场景能力|Al+RPA

助力智慧合同用印信息一用印申请

通过合同正文行数，主体.日期编号信息识别比对电子

合同信息用户用印

结果上传用印结果

审核通过用户提交

用印申请签字、日

期识别比对用印

系统信息信息一致人工审核信息存在差异信息存在差异智能辅助环节9案情分析·

案情结构化：通过大模型实现案件文书实体识别、关系抽取、事件抽取等案件结果预测、类案推荐·

案件结果预测：计

算案件结果概率·

类案推荐：分类推

荐TOP10相似案件法律处理意见书生成·

法律意见书生成：诉讼思路、拟提交证据清单、风险分析案件管理往往取决于个人专业能力和诉讼经验，容易带来处理方式随机性、处理过程不规范以及处理结果不可预测等问题。充分利用NLP和大模型技术，打造案情分析、案件结果预测、类案推荐、法律意见书生成等关键能力，实现案件管理智能化升级。案件办理智慧案件辅助案情分析类案推荐意见书生成判决结果是

否

上

诉-是上诉审批收办案进行案件预测调解败诉概率>90%办案类案推送、诉讼策略是是否同怠否场景能力|AI

赋能案件管理全流程案件结果

预测结案完善知识库智能辅助环节其他系统

执行结案执行案件审批胜诉收案败诉否10基于区块链技术，将资质证照进行上链认证并在线打印的智能管控，实现资质证照的管理、领用和追溯，提高工作效率、减

少人工成本并减少纸质证照的使用频次，保障证照的安全性和防篡改性。需求人员起草工单

领导审批

法务部人员仅供仅供仅供线上打印

补打印区块链需求人员起草工单

领导审批部门会签邮

政EMS自取?看申请人时间使

用使

用使

用线下领取

邮寄至少2天场景能力|资质证照智慧领用法务部人员确认加密上传区块链需求人员打印打印控制防伪和防算改电子化存储11文字识别广告标识国旗检测影视剧照语曾转写商标台标二维仍识别术字智慧合规管理视频抽取隐私物品动漫形象肖像权虚假宣传保证承诺公序良俗歧视广告内言等用同汇有关欧调滨导点击智能合同用印清晰度检测正文结构识别编号、日期识别手写签名分类融合赋能智慧证照管理防伪和防篆改身份认证授权远程查证验证存储及业务优化智慧案件管理类按匹配案件预测意见书生成智慧法律问笞知识库检索增强结果优化通

过

“Al+”构建企业合规风险监管体系实现营销业务全量智能审核，提升合规审查效率，极大提升营销合规率，防范合规

风险，同时构建法律大模型及多元技术基座，通过智能化法律辅助，大大提升法律事务效率，节约人工成本。项目效益经济效益可观全省预计约年节合规审核人工成

本4人年，节约证照邮寄费用5万

/年，合同用印扫描成本约2人年。合规及法律事务处理效率提升

合规审核时长下降93.3%,法律事

务处理时长下降约66.7%。防范合规风险实时监测合规趋势，动态追踪违

规态势，合规规则自动升级；违

规内容全面识别，极大降低合规

风险；构建复杂模型体系，违规

识别高准确率。OCR识别

语普识别

CV技术

NLP技术

RPA

区块链XXXX法务大模型数据科学合规样本1i!合同样本1!!!意见书样本……降低法律服务门槛使用人工智能等技术，通过降低

法律服务的门槛，以在线问答等

方式解决大部分基础咨询问题。落地案例|XXXX

智慧法务体系训练

微调

训练行业大数据法律法规XXXX智慧法务体系酒用知识通用数据集中化

合同系统法律管

理平台山东移动OA业务系统裁判

文书12构建大模型安全评估平台，集成安全评测数据、安全评估模型以及评估工具和流程，提供开放接口和界面，可以快速进行大

模型安全评估和获取安全评估报告。从辱骂仇恨、偏见歧视、违法犯罪等八个典型安全场景和六种指令攻击综合评估大语言模型的安全性能。基础设施显卡算力数据存储凹智△l平

台平台管理13评估层

大模型安全自动化评测Agent样本调用钢用安全模里评估报告生成数据标注大模型安全评估大博里安全评测平台金融风分医学风险重直领域安全微调后

的

LLMEvaluatorLLM1EvaluatorLLM2大模型安全评估框架应用层

数回管理数匡雪理平台侮辱性内容不公平和歧视犯呢和非法活动隐私和财产API模

型Claude2GPT4ERINE3目标劫持Prompt

泄露角色扮演扫令攻击数据层典型风险奖励模型RMRM1RM2不安全指令带有不安全现

点的查询反向吊罐敌匪话题身体伤害心理健顾伦理道铝安全报告蓝询模型层注入攻击数据预处理·

数据去重：重复预料会降低语言

模型的多样性，可能导致训练过程不稳定，需从不同粒度上去重。·

噪声及错误数据处理：可使用分

词、词性标注、实体识别等处理

去除一些无意义的信息。训练奖励模型RM·

用SFT微调的

LLM为每个问题生成4-9个回复，并通过人工对

这些回复进行排名·

通过基模型基于这些回复排名数

据集来训练奖励模型。奖励模型输出是一个表示偏好的数值。针对大模型自身可能产生的安全风险，通过安全对齐技术实现更有用、诚实和无害的安全大模型。从提升训练数据的安全性、安

全

对

齐

微

调

两

个

方

面

改

善

大

模

型

安

全

性

。确保数据来源可靠·

建立数据来源可靠性标准评分，

对训练数据按照数据来源进行分

类分级·

建立易操作的标注标准和完善的数据标注流程，从流程和规范性

上确保自建数据集的合理合规有监督微调SFT·

给定或采样prompt数据集，让人类为其编写高质量回答。·

使用该数据通过一种监督式方式来

微

调

预

训

练

模型

(Supervised

Fine-Tuning,

SFT)敏感信息检测与去除·

随机化：通过将敏感数据替换为

随机值或者伪随机值。·

加密：通过对敏感数据进行加密，保护数据的机密性。·

截断：截断敏感数据的一部分或全部，从而避免敏感信息暴露。强化学习微调·

将语言模型的微调表述为强化学习问题，采用PPO

等算法进行

微

调

。大模型安全对齐训

练

数

据

安

全安

全

对

齐

技

术14大模型安全对齐可以很大程度提升安全性，但仍需进一步措施杜绝风险。同时，还需要代码安全审计、漏洞扫描等措施来确

保大模型应用运行安全。对于模型资产保护方面也需要相应措施来防止模型成果被窃取。模型源代码和调用代码审计对大模型的源代码以及部詈大模型的

源代码进行细致的审查，确保没有明

显的安全缺陷或潜在的漏洞。依赖库检查检查模型所依赖的所有外部库和框架，以确保它们来自可信的来源，并且没

有已知的安全漏洞。自动化漏涸扫描利用自动化工具对已部署的模型进行

定期的漏洞扫描，以便及时发现并修

复安全漏洞。在业务应用和大模型部署层之间，通

过部署综合性的安全风险识别拦截平

台，其功能包括：·

安

全

风

险

识

别对通过业务应用提交给大型模型的所

有输入进行实时监控和分析，识别潜

在的安全风险。·

提问和答复的安全拦截需确保向模型提交的问题不含有潜在安全威胁，同时也要确保模型回答符

合安全、隐私和伦理要求。·

审

核

机

制提供一个人工审核界面，以处理复杂或模棱两可的情况。速率限制对模型的查询进行速率限制，防止短

时间内的大量查询，避免对模型进行

逆向工程或蒸馏其知识。模

型

混

滑对模型的内部结构或参数进行混淆，使得即使模型被部分逆向工程，也难

以复现其完整功能。模

型

分

片通过将模型分解成多个部分，并对不

同部分进行加密或者隐藏，即使被盗

取也不会泄露整个模型的知识。大模型内容安全的进一步措施

大模型运行安全

大模型资产安全大模型部署安全规范移动应用智

能智

M运

营

冒

理行业应用政

务

服

另应用层安全

层模

型

部

署

层安全内容识别和拦

截平台模客

塑

大

楼金越大楼型型业号大模2n酶大模整ChatGLMBaichuan通用大模型LLaMAFalcon专用大15数据安全性通信加密：网络层使用https协议，通过CA

认证的SSL

证书验证访问，保证网络传输的安全性。敏感数据加密：用户敏感数据加密存储，并且以密文传输。>

分布式架构：采用分布式架构组件，提高存储可靠性和高可用性。>

数据备份：采用主备、副本模式存储数据，定期数据备份，确保数据安全。数据隔离：内网部署，数据不出域。应用安全性登录防护：认证模块采用防暴力破解机制；登录过程传输的用户名和口令采用https安全协议。权限控制：系统角色权限维护分为管理员、业务操作员、审计员，三权分立。日志审计：

提供日志审计功能，实时记录用户的访问、使用日志，并按时间整理、清理，为安全审计行为提供有效依据。>

WEB

安全：部署专用的WEB

防火墙对WEB

网站进行安全防护；WEB

网站采用HTTPS

访问，采用第三方认证的SSL

证书对WEB

服务器身份验证和数据传输加密。智慧法务在应用架构上采用登录防护、权限控制、日志审计、WEB

安全等方式，并在数据存储使用方面采用通信加密、敏

感数据加密、数据备份等方式保障安全性，符合国家信息安全技术信息系统安全等级保护要求。应用及数据安全性16提供云服务方式及私有化部署、插件模式、私训模型等多种方式，云服务