RAG技术完全指南（五）：基于LlamaIndex+RAG的智能法律助手实战

一、引言

在当今快速发展的法律科技领域，人工智能正在改变传统法律咨询的方式。本文将介绍一个基于 RAG(检索增强生成)技术的智能劳动法咨询系统，它能够针对中国劳动法问题提供精准解答，并自动关联相关法律条文依据。

二、系统架构

本系统采用模块化设计，核心技术栈包括：

• 百度文心：负责文本嵌入(Embedding)和检索结果重排序(Rerank)
• 智谱 AI：作为大语言模型生成最终回答
• ChromaDB：向量数据库存储法律条文嵌入
• Streamlit：构建交互式 Web 界面

graph TD
    数据向量化并存入Chroma数据库 --> A
    A[用户提问] --> B(百度Embedding向量化)
    B --> C[Chroma向量库检索]
    C --> D[百度Rerank重排序]
    D --> E[智谱AI生成回答]
    E --> F[返回答案+法律依据]

三、核心技术实现

3.1 知识库构建

系统从结构化的 JSON 法律文件中提取条文，通过百度文心的 Embedding 模型转换为向量表示，并存储在 ChromaDB 中。这一过程实现了：

• 自动验证 JSON 文件结构
• 稳定的 ID 生成策略
• 向量存储自动更新机制

3.2 RAG 流程优化

我们实现了三阶段的检索增强生成流程：

1. 混合检索：结合密集检索和稀疏检索，初始返回 10 个候选结果(top_k=10)
2. 重排序：使用百度 Rerank 模型对结果进行精排，保留相关性最高的 5 个(rerank_top_n=5)
3. 生成：智谱 AI 基于精排结果生成最终回答，温度参数设为 0.3 以保证回答稳定性

3.3 特色功能

• 条文溯源：每个回答自动关联相关法律条款，支持查看原文
• 思维链可视化：展示模型推理过程(使用支持思维链的模型时)
• 智能过滤：自动识别并拒绝非法律相关问题

四、使用指南

4.1 快速开始

1. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

2. 配置 API 密钥：

   # config.yaml
   baidu_api:
     api_key: "您的百度API Key"
   zhipu_api:
     api_key: "您的智谱API Key"

3. 启动系统：

   streamlit run src/main.py

4.2 模型配置

系统支持灵活的模型配置：

baidu_api:
  embedding_model: "bge-large-zh" # 中文嵌入模型
  rerank_model: "bce_reranker_base" # 重排序模型
zhipu_api:
  llm_model: "GLM-4-Plus" # 支持多种GLM模型

4.3 性能优化

1. 缓存机制：首次加载后，向量化的法律条文会持久化存储，后续启动速度大幅提升
2. 多线程日志：采用线程安全的日志系统，按日期自动分割日志文件
3. 混合检索：结合密集和稀疏检索，平衡召回率与准确率

4.4 应用场景

本系统特别适用于：

1. 企业 HR 快速查询劳动法相关问题
2. 法律从业者作为辅助研究工具
3. 普通劳动者了解自身权益

4.5 结语

通过结合 RAG 技术与专业法律知识库，我们构建了一个准确、可靠的智能劳动法咨询系统。未来可扩展的方向包括：

1. 支持更多法律领域(如合同法、民法典)
2. 增加多轮对话能力
3. 集成法律文书自动生成功能

欢迎访问 GitHub 项目地址参与贡献：https://github.com/silence4allen/law-assistant