法律大模型全栈开发实战
📚 30章 · 从入门到项目
01
法律大模型概述
什么是法律大模型
与传统法律AI区别
应用场景与价值
02
技术栈全景
Python基础
PyTorch/TensorFlow
NLP基础
法律知识图谱
03
开发环境搭建
Anaconda安装配置
PyTorch安装
CUDA/cuDNN
Jupyter & VS Code
04
Python法律文本处理
正则表达式法条提取
jieba分词+法律词典
停用词过滤与清洗
05
法律数据采集与清洗
网络爬虫基础
法律网站采集实战
数据去重与标准化
06
法律文档解析
PDF解析 (PyMuPDF)
Word解析 (python-docx)
结构化数据提取
07
法律知识图谱构建
实体识别 (主体/客体)
关系抽取 (法条关联)
Neo4j图数据库入门
08
词向量与法律语义
Word2Vec原理
法律语料训练词向量
相似度计算
09
Transformer架构详解
自注意力机制
多头注意力
位置编码
BERT/RoBERTa
10
预训练法律语言模型
Legal-BERT / Lawformer
模型加载与微调基础
11
法律文本分类
罪名预测 / 案由分类
TextCNN法律分类器
12
法律命名实体识别
BI-LSTM-CRF模型
法律实体标注规范
BERT法律NER实战
13
法律关系抽取
远程监督关系抽取
法律事件抽取
Spacy关系抽取
14
法律问答系统
检索式 (BM25/ES)
生成式 (T5/BART)
法律FAQ搭建
15
法律文本摘要生成
抽取式 (TextRank)
生成式 (Pegasus)
判决书摘要实战
16
法律对话系统
Rasa法律咨询机器人
意图识别与槽位填充
对话管理
17
法律推理与逻辑
法律三段论推理
基于规则推理引擎
大模型混合推理
18
检索增强生成 (RAG)
RAG架构原理
向量数据库 (FAISS/Chroma)
法律文档检索+生成
19
法律大模型微调
LoRA / QLoRA技术
法律指令数据集构建
LLaMA-Factory微调
20
法律大模型评估
BLEU / ROUGE / F1
法律专用评估数据集
人工与自动化评估
21
模型部署与推理优化
ONNX转换
TensorRT加速
vLLM推理框架
模型量化 (GPTQ/AWQ)
22
法律API服务开发
FastAPI框架入门
RESTful API设计
模型API封装与文档
23
前端开发基础
HTML/CSS/JS基础
Vue3框架入门
Axios与后端交互
24
法律大模型Web应用
法律咨询聊天界面
法条检索页面
案例分析仪表盘
25
移动端与小程序
微信小程序基础
法律咨询小程序
Flutter跨平台
26
法律数据库设计
MySQL法律数据库
MongoDB文档存储
Redis缓存法律数据
27
系统架构与DevOps
微服务架构设计
Docker容器化
Kubernetes集群
CI/CD流水线
28
法律合规与伦理
数据隐私保护
模型偏见与公平性
法律AI伦理审查
29
项目实战·智能法律咨询（一）
需求分析
系统设计
数据库设计
后端开发
30
项目实战·智能法律咨询（二）
前端开发
模型集成
测试与部署
项目总结与展望