本技术方案介绍了一种法律条文检索优化技术及其效果评估系统,核心在于接收用户查询请求后,采用基于语义信息的关键词扩展方法来提取关键词,
背景技术
个性化法律问题咨询通常需要法律专业人士处理,此类问题在生活中随处可见,是法律工作者的主要工作内容之一。其中,问题解答正确与否取决于是否匹配出合适且完整的法律条文。然而,法律具备高严谨性、知识量大、更新快等特征,如何为个性化法律问题匹配合适的法律条文是一件极具挑战的问题,为人为解答问题带来极大挑战,即使对于有经验的法律专业人士而言亦可能出错。因此,为个性化问题自动检索法律条文成为业界关心的技术。然而,现有相关技术在法律检索的准确度、完整性上仍然不足以投入实际使用。
目前,法律条文的检索主要依赖人工制定规则或机器学习技术,常见的检索方式包括:基于关键词的精确匹配、向量空间模型(Vector Space Model)、以及BM25(BestMatching 25)等信息检索技术。这些方法在提升检索效率方面取得了一定效果,但由于它们仅依赖语句本身词汇的相似性进行信息检索,无法较好应对语言表达多样、复杂的法律问题。尤其对于普通用户,由于缺乏专业法律知识,难以准确使用法律术语描述问题,导致检索效果不佳。专业法律文献与日常语言表达之间的差异显著,例如用户可能会使用“减少重污染”这样的表述,而法律条文中可能使用“环境保护”等更专业的术语,这加大了检索的难度。近年来,引入大语言模型(Large Language Model,LLM)成为法律领域的新趋势,为处理更复杂的自然语言解决法律咨询问题带来契机。LLM具有理解和转化专业法律术语的能力,能够有效处理普通用户的多样化表达,并将其转化为法律专业术语。这种转换不仅提升了检索的精准度,还减少了普通用户使用时的门槛。同时,向量数据库的结合进一步增强了大语言模型的表现。向量数据库通过存储文本的向量表示,能够对语义进行深层次理解和检索,从而解决传统基于关键词匹配方法的局限。同时,向量数据库还能及时更新法律知识,解决模型知识时效性的局限。
将大语言模型与向量数据库相结合,可以显著提升个性化问题信息检索的准确性,以更好地服务于广泛的用户群体,这种技术被称为检索增强生成(RetrievalAugmented Generation)技术。该技术在法律领域的应用仍处于初期阶段,尚未被广泛采用,大部分法律检索系统仍依赖于关键词精确匹配、预定义规则等传统方法。目前的主流检索方式包含稠密检索和稀疏检索,稠密检索利用深度学习生成的向量表示捕捉查询和文档之间的深层语义关系,然而在精确匹配上效果不佳;稀疏检索基于关键词的传统匹配方法,强调显性特征的匹配,但难以处理近义匹配等问题。法律检索需要同时兼顾深层语义理解和精确的法律术语匹配,结合两者优势能更高效地满足个性化需求。结合RAG中大模型的语义理解能力,能够更好地弥补传统方法的不足,实现更精准和全面的信息检索。因此,在法律领域引入RAG技术是非常必要的。
现有技术的法律条文检索存在着以下问题和不足:
1)个性化法律问题的措辞与专业法律用语存在差异,直接使用未经处理的个性化法律问题进行检索,可能导致检索结果不相关,需要进行语义信息的扩展和提炼。
2)将文本转换为向量形式的语义表示依赖于词嵌入模型,尽管主流开源词嵌入模型在通用语料库上表现良好,但在捕捉法律专用领域的语义关系方面仍有不足。
3)大语言模型存在上下文长度限制,过多的检索文档可能导致 “遗忘”等问题,影响生成质量。因此,需要平衡召回率与精确率,确保在最小化检索文本量的同时保证包含最多的相关法律条文。
实现思路