如果你需要一个能靠谱解答法律问题的 AI 工具，或是想研究 “AI + 法律” 的技术方案，北大元计算团队开发的 ChatLaw 绝对值得关注。这是一个完全开源的法律 AI 助手项目，核心是用大语言模型（LLM）解决实际法律需求，还特别解决了普通 AI 容易 “瞎编法律条文” 的痛点，普通人、法律从业者或者技术开发者都能用到。
项目简介：
ChatLaw 本质是个基于大语言模型的多智能体法律助手—— 简单说，就是让多个 AI “角色”（比如 “法律咨询员”“法条研究员”“资深律师”）配合工作，再结合法律知识图谱和 “专家混合模型（MoE）”，给出准确、靠谱的法律回复。
普通 AI 聊法律容易出问题：要么记错法条，要么逻辑混乱（行业里叫 “幻觉”），而 ChatLaw 就是针对这个痛点设计的。团队还专门整理了高质量法律数据集，训练模型时就 “喂” 了大量真实案例、法条，甚至参考了律所的标准工作流程（SOP），尽量让 AI 说的每句话都 “有法可依”。
从性能上看，它在法律领域的表现很亮眼：比如在 “Lawbench 法律基准测试” 里，比 GPT-4 准确率高 7.73%；在 “法律职业资格考试”（就是律师考的那个证）里，比 GPT-4 还多 11 分，对中文法律场景的适配性比很多通用 AI 强得多。
核心功能与特色：
1. 多版本模型：满足不同需求
项目提供了 4 个核心模型，从轻量试用到期盼专业都有覆盖：
| 模型名称 | 基础架构 | 特点 & 适用场景 | 小缺点 |
|---|
| ChatLaw2-MoE | InternLM（4x7B MoE） | 最新版！专门优化中文法律处理，效率高、专业性强 | 暂无明显短板，推荐优先用 |
| ChatLaw-13B | Ziya-LLaMA-13B-v1 | 通用中文任务也能做，适合简单法律问答 | 复杂问题需要更大模型 |
| ChatLaw-33B | Anima-33B | 逻辑推理比 13B 强，能处理更复杂的法律逻辑 | 偶尔会默认用英文回复 |
| ChatLaw-Text2Vec | 自研（训了 9.3 万份判决书） | 找相似法条 / 案例超准，比如问 “借钱不还”，能精准匹配合同法相关条款 | 只负责 “匹配”，不直接回答问题 |
2. 多智能体协作：像真的律所团队在干活
普通 AI 是 “一个人包办所有”，ChatLaw 是 “多个 AI 分工配合”，流程和真实律所咨询很像，比如以 “离婚咨询” 为例：
- 法律咨询员（Legal Assistant）：先跟你聊细节 —— 问孩子多大、有没有共同房产、双方收入多少，把关键信息收集全；
- 法条研究员（Legal Researcher）：根据你说的情况，自动查相关法条（比如《民法典》第 105 条、107 条）和类似案例；
- 资深律师（Senior Lawyer）：结合信息和法条，给出具体意见 —— 比如 “孩子抚养权怎么争取”“房子该怎么分”；
- 最后出报告：所有流程结束后，会生成一份完整的《法律咨询报告》，把问题、意见、相关法条、参考案例都列清楚，直接能当参考文档用。
这种分工能大大减少错误 —— 比如咨询员不会漏问关键信息，研究员不会查错法条，律师不会乱给建议，比 “一个 AI 瞎猜” 靠谱多了。
3. 知识图谱 + 高质量数据：从根源减少 “瞎编”
AI “胡说八道” 的核心原因是 “没学对东西”，ChatLaw 在这方面下了功夫：
- 知识图谱（Knowledge Graph）：把零散的法条、案例、法律概念（比如 “抚养权”“共同财产”）整理成结构化的 “知识网”，AI 查信息时能精准定位，不会张冠李戴；
- 严选数据集：训练模型用的数据都是人工筛选过的 —— 包括 9.3 万份法院判决书、大量法律条文、真实咨询案例，还剔除了重复、错误的内容，保证模型 “学的都是对的”。
4. 性能能打：在法律场景里比很多 AI 强
团队做了不少测试，证明 ChatLaw 在法律领域的优势：
- 法律职业资格考试：比 GPT-3.5、百度文心一言（ChatGLM2）、阿里通义千问（Qwen）等模型分数高，尤其在 “案例分析”“法条应用” 这类难点上表现突出；
- 真实咨询场景：从 “回答完整性”“逻辑是否通顺”“法条是否正确”“有没有指导意义” 这几个维度评分，ChatLaw 是所有测试模型里唯一全维度第一的；
- 抗干扰能力强：就算你故意问 “挖坑” 的问题（比如 “虚构一个法条问能不能用”），ChatLaw 也能识别出来，不会跟着错，这叫 “对抗性测试表现好”。
应用场景：
1. 普通人：解决日常法律小问题
如果你遇到 “家长里短” 的法律问题，又不想花大价钱找律师咨询，比如：
- 借钱给朋友，对方不还，该怎么要？
- 租的房子漏水，房东不修，能不能退租？
- 离婚时想争取孩子抚养权，需要准备什么材料？
直接用 ChatLaw 的 demo（项目里有 “demo” 文件夹，带 Gradio 界面，简单配置就能用），按照提示输入问题，就能拿到带法条、带建议的回复，还能生成咨询报告，比在网上瞎搜 “偏方” 靠谱。
2. 法律从业者：提高工作效率
律师、法务、法官助理这类专业人士，能用 ChatLaw 做 “辅助工作”：
- 查法条 / 案例：不用自己翻厚厚的法律书，输入关键词就能快速匹配相关法条和类似案例；
- 初步整理咨询记录：接待客户后，让 AI 把聊天内容整理成结构化信息，节省做笔记的时间；
- 生成初步咨询意见：给客户出初步建议时，让 AI 先搭个框架，再自己修改完善，提高效率。
3. 技术开发者：研究 “AI + 法律” 的好素材
如果你是做 AI 开发的，想研究怎么把大模型用到垂直领域（比如法律、医疗），ChatLaw 是很好的开源参考：
- 能学 “多智能体协作” 的代码逻辑；
- 能参考 “知识图谱 + MoE 模型” 的结合方式；
- 能直接用项目里的数据集训练自己的法律模型（注意遵守 LICENSE 协议）。
怎么获取和使用？
- 找项目地址：直接去 GitHub 搜 “PKU-YuanGroup/ChatLaw”，或者用链接：https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw ；
- 看文档：项目里的 “README.md” 写了详细的使用说明 —— 包括怎么安装依赖、怎么启动 demo、怎么调用模型；
- 试用 demo：项目有 “demo” 文件夹，用 Gradio 做的界面，只要电脑配置够（比如跑 13B 模型需要至少 16G 显存），按照步骤就能启动，不用写复杂代码；
- 引用或二次开发：如果是学术研究，项目末尾给了论文引用格式；如果是商业使用，注意看 LICENSE 协议（开源但有使用限制，别违规）。
总结
ChatLaw 不是 “能回答所有问题的万能 AI”，而是 “在法律领域做得很专、很靠谱的 AI 助手”—— 它解决了普通 AI 聊法律 “容易错、会瞎编” 的痛点，用 “多智能体分工”“知识图谱”“严选数据” 保证了准确性，不管是普通人解决小问题，还是法律从业者提效，或是开发者研究技术，都能用上。如果你刚好有法律相关的需求，或者对 “AI + 垂直领域” 感兴趣，这个项目值得试试。
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