基于RAG的法律条文智能助手
案例介绍
项目介绍：以中华人民共和国劳动法作为模型（通义千问1.5-1.8B-Chat）的知识库构建一个可回答劳动法相关问题的AI智能助手。
使用技术：向量数据库、Lora微调、RAG检索、vLLM高性能推理集成、Streamlit可视化系统
设计思路：
（1）构建知识库：用Python爬虫从官网获实时取中华人民共和国劳动法最新法律条文信息，并以向量数据形式存储本地。
（2）微调：准备少量高质量问答数据（例：{"question": "劳动合同解除的法定条件是什么？", "answer": "《劳动合同法》第36条规定..."}），使用Lora轻量化微调大模型，提升法律专业领域理解能力。
（3）基础检索：用户向模型提问，模型将问题与本地已构建的知识库进行向量余弦相似度匹配，最终生成答案反馈用户。
（4）重排序优化：先使用向量检索获取候选集（Top10），再通过专用重排序模型计算语义相关性，两阶段检索机制提升召回精度。
（5）推理加速：vLLM服务化部署，提升响应速度。
（6）交互涉及：启动Streamlit实现可视化界面。
基于RAG的法律条文智能助手
案例介绍
基于RAG的法律条文智能助手
项目介绍：以中华人民共和国劳动法作为模型（通义千问1.5-1.8B-Chat）的知识库构建一个可回答劳动法相关问题的AI智能助手。
使用技术：向量数据库、Lora微调、RAG检索、vLLM高性能推理集成、Streamlit可视化系统
设计思路：
（1）构建知识库：用Python爬虫从官网获实时取中华人民共和国劳动法最新法律条文信息，并以向量数据形式存储本地。
（2）微调：准备少量高质量问答数据（例：{"question": "劳动合同解除的法定条件是什么？", "answer": "《劳动合同法》第36条规定..."}），使用Lora轻量化微调大模型，提升法律专业领域理解能力。
（3）基础检索：用户向模型提问，模型将问题与本地已构建的知识库进行向量余弦相似度匹配，最终生成答案反馈用户。
（4）重排序优化：先使用向量检索获取候选集（Top10），再通过专用重排序模型计算语义相关性，两阶段检索机制提升召回精度。
（5）推理加速：vLLM服务化部署，提升响应速度。
（6）交互涉及：启动Streamlit实现可视化界面。
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