ChatLaw

ChatLaw

知识图谱与混合专家模型驱动的AI法律助手

ChatLaw作为一款先进的AI法律助手,结合了混合专家模型和多智能体系统,致力于增强AI法律服务的可靠性和准确性。项目通过整合知识图谱和人工筛选方法,打造高质量法律数据集,用于训练混合专家模型,从而优化法律回应的精确度。引入标准操作程序后,ChatLaw有效减少了错误和幻觉问题。在Lawbench评测和法律职业资格统一考试中,ChatLaw均取得了出色成绩,充分展示了其在法律咨询领域的卓越能力。

ChatLaw法律助手大语言模型混合专家知识图谱Github开源项目

ChatLaw:基于大型语言模型的多智能体法律助手,由知识图谱和专家混合模型增强

<div align="center"> <a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/16fddeca-b0e9-4fa7-a8e9-f623bee6f4f8.png" width="50%"> </a> <p align="center"> <h3>但愿世间不纷争,何惜法典卷生尘</h3> <a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw/graphs/contributors"> <img alt="GitHub贡献者" src="https://img.shields.io/github/contributors/PKU-YuanGroup/ChatLaw" /> </a> <a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw/issues"> <img alt="问题" src="https://img.shields.io/github/issues/PKU-YuanGroup/ChatLaw?color=0088ff" /> </a> <a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw/pulls"> <img alt="GitHub拉取请求" src="https://img.shields.io/github/issues-pr/PKU-YuanGroup/ChatLaw?color=0088ff" /> </a> <a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw/stargazers"> <img alt="GitHub星标" src="https://img.shields.io/github/stars/PKU-YuanGroup/ChatLaw?color=ccf" /> </a> <br/> <br/> <a href="https://arxiv.org/pdf/2306.16092.pdf"><strong>arXiv</strong></a> · <a href="https://huggingface.co/PandaVT/ChatLaw2-Moe"><strong>HuggingFace</strong></a> </p> </p> </div>

ChatLaw模型

ChatLaw2-MoE

  • 最新版本:基于InternLM架构,采用4x7B专家混合(MoE)设计。

  • 专长:专为中文法律语言处理定制。

ChatLaw-13B

  • 演示版本:基于Ziya-LLaMA-13B-v1模型构建。
  • 性能:在一般中文任务中表现出色,但复杂法律问答需要更大的模型。

ChatLaw-33B

  • 演示版本:使用Anima-33B模型。
  • 改进:逻辑推理能力优于13B版本。
  • 挑战:由于Anima中文训练数据有限,偶尔会默认使用英文回答。

ChatLaw-Text2Vec

  • 功能:基于93,000份法院案例裁决训练的文本相似度模型。
  • 能力:将用户查询与相关法律条文匹配,提供上下文相关性。
  • 示例:将有关贷款偿还的问题与合同法相应章节联系起来。

简介

<div align="center"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/81b80728-ba3c-404e-a466-83e455a3d6f9.jpg" style="width=40%;"/></div>

基于大型语言模型(LLMs)的AI法律助手提供了便捷的法律咨询。然而,AI回答中的幻觉风险令人担忧。本文介绍了ChatLaw,这是一种创新的助手,采用专家混合(MoE)模型和多智能体系统,以提高AI法律服务的可靠性和准确性。通过整合知识图谱和人工筛选,我们创建了一个高质量的法律数据集来训练MoE模型。该模型利用各种专家来解决一系列法律问题,优化法律回答的准确性。受律师事务所工作流程启发的标准操作程序(SOPs)显著降低了错误和幻觉的发生。

我们的MoE模型在Lawbench和法律职业资格统一考试中的表现优于GPT-4,准确率分别提高了7.73%和11分。在多个维度的实际案例咨询中,它也优于其他模型,展示了强大的法律咨询能力。


多智能体协作流程和法律咨询报告

下图展示了多个智能体在提供法律咨询服务中的协作过程,以离婚咨询为例。该过程包括信息收集、法律研究、全面建议,最终形成详细的法律咨询报告。

<div align="center"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/df0b69aa-b4ad-4dea-93e5-47ac05d791eb.jpg" style="width=40%;"/></div>

数据集

数据集可访问:

数据可视化和性能比较

(a) 我们的法律数据集涵盖了从案例分类到舆情分析的各种任务。

(b) ChatLaw在多个法律类别中展现出优于其他模型的性能。

(c) 在Lawbench比较中,ChatLaw在法律认知任务中持续优于其他模型。

(d) ChatLaw在法律职业资格统一考试的五年表现中保持高水平。

<div align="center"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/1a5ea7ff-5af9-44c4-9cb3-33b7632a0a6a.jpg" style="width=40%;"/></div>

实验

法律咨询质量和模型性能评估

(a) 法律咨询质量基于完整性、逻辑性、正确性、语言质量、指导性和权威性进行评估。

(b) ChatLaw在所有标准中都获得最高分,特别是在完整性、指导性和权威性方面表现突出。

(c) 与其他模型相比,ChatLaw显示出更高的胜率,表明其在提供高质量法律咨询方面具有优越能力。

<div align="center"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/709d9287-0840-440c-b829-596759a94f41.jpg" style="width=40%;"/></div>

真实性问答评估

<div align="center"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/3a626a04-e1c7-4ba3-a5ed-41bf2d06c295.jpg" style="width=40%;"/></div>

使用

在此处找到模型:ChatLaw2-MoE

@misc{cui2024chatlaw,
      title={Chatlaw: A Multi-Agent Collaborative Legal Assistant with Knowledge Graph Enhanced Mixture-of-Experts Large Language Model}, 
      author={Jiaxi Cui and Munan Ning and Zongjian Li and Bohua Chen and Yang Yan and Hao Li and Bin Ling and Yonghong Tian and Li Yuan},
      year={2024},
      eprint={2306.16092},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
@misc{ChatLaw,
  author={Jiaxi Cui and Zongjian Li and Yang Yan and Bohua Chen and Li Yuan},
  title={ChatLaw},
  year={2023},
  publisher={GitHub},
  journal={GitHub repository},
  howpublished={\url{https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw}},
}

星标历史

星标历史

贡献者

<a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw/graphs/contributors"> <img src="https://contrib.rocks/image?repo=PKU-YuanGroup/ChatLaw" /> </a>

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