📘 法律大模型入门实战手册
30章 · 从零到产品化
🧑⚖️ 法律AI
🤖 大模型
⚡ 实战
📚 30课
⚡ 点击卡片跳转章节
01
法律大模型概述
什么是法律大模型
大模型发展简史
法律领域为什么需要大模型
课程整体框架介绍
02
环境准备与工具链
Python环境搭建
Anaconda安装
Jupyter Notebook配置
Hugging Face库安装
GPU环境检查
03
Python基础速通 (上)
变量与数据类型
字符串操作
列表与字典
条件判断与循环
04
Python基础速通 (下)
函数定义
文件读写
异常处理
面向对象编程入门
05
深度学习基础回顾
神经网络原理
前向传播与反向传播
损失函数
优化器 (SGD/Adam)
06
PyTorch框架入门
张量操作
自动求导机制
构建简单线性回归模型
模型保存与加载
07
Transformer架构精讲
自注意力机制
多头注意力
位置编码
Encoder-Decoder结构
08
BERT模型详解
BERT的预训练任务 (MLM+NSP)
BERT的输入表示
Hugging Face中的BERT使用
09
法律文本预处理 (上)
中文分词工具 (jieba/LAC)
停用词过滤
正则表达式清洗法律文书
10
法律文本预处理 (下)
法律实体识别 (当事人/案号/法条)
文本数据增强
构建法律词汇表
11
法律文本分类任务
罪名预测场景
基于BERT的文本分类模型搭建
训练与评估
12
法律命名实体识别 (NER)
法条识别
当事人识别
基于BERT+CRF的NER模型
13
法律关系抽取
案件要素抽取
基于预训练模型的关系分类
联合抽取方法简介
14
法律相似案例检索
文本向量化
余弦相似度计算
基于Faiss的快速检索
案例匹配评估
15
法律问答系统 (上)
检索式问答 (Retrieval-based)
基于BERT的答案抽取
16
法律问答系统 (下)
生成式问答 (GPT系列)
检索增强生成 (RAG) 架构
LangChain入门
17
法律文本摘要生成
抽取式摘要与生成式摘要
基于BART/Longformer的法律文书摘要
18
法律大模型微调 (上)
LoRA原理
QLoRA量化微调
PEFT库使用
微调数据准备
19
法律大模型微调 (下)
基于ChatGLM/Llama的法律模型微调实战
损失曲线分析
20
法律大模型评估
自动评估指标 (ROUGE/BLEU)
人工评估标准
法律场景专项测试集构建
21
法律知识图谱构建
实体抽取
关系抽取
知识存储 (Neo4j)
图谱可视化
22
法律推理与决策辅助
基于逻辑规则的推理
大模型+知识图谱的混合推理
案例判决预测
23
法律合同审查自动化
合同要素提取
风险条款识别
基于大模型的合同比对
24
法律文书生成
起诉状自动生成
判决书辅助撰写
模板填充与自由生成结合
25
多模态法律应用
卷宗OCR识别
表格提取
图文混合理解 (LayoutLM)
26
法律大模型部署
模型量化 (GPTQ/AWQ)
ONNX导出
FastAPI服务搭建
Docker部署
27
法律大模型安全与伦理
数据隐私保护
模型偏见检测
对抗攻击防御
合规性审查
28
法律大模型产品化
需求分析
MVP设计
用户反馈闭环
持续迭代策略
29
前沿趋势与论文精读
GPT-4o法律应用
Agent智能体
法律大模型最新论文解读
30
综合实战项目
从零构建一个法律咨询助手
数据→训练→部署→产品化全流程