编者按
“小理AI课堂” 栏目将通过深入浅出的科普文章，带您深入了解AI在法律领域的应用，帮助您轻松掌握法律AI工具的使用技巧，提升工作效率。
让我们一起探索AI的无限可能！
自大语言模型诞生以来，众多行业与普通大众对它的好奇从未停歇：它真的能成为全知全能的万能助手吗？
好比在法律行业，大语言模型要如何克服专业领域的知识壁垒，又要如何始终掌握最新最准确的法律动态呢？
这正是目前“微调”与“RAG”技术所能发挥作用的地方。就让我们简单了解这两项技术：它们是如何工作的，又是如何帮助大语言模型更垂直、更专业化的。
（Prompting Vs RAGs Vs Finetuning）
01
微调：打造法律AI专家的"魔法课程"
微调（Fine-tuning）技术允许我们将预训练的通用LLM调整为更专业的法律助手。这个过程就像是给一个博学多才的学者补充深入的法律教育，使其能够理解和运用复杂的法律概念。
核心思想是利用领域特定的数据集对预训练模型进行进一步的训练。在法律领域，这个过程通常包括以下步骤：
实施步骤
选择基础模型：首先需要选择一个性能优秀的预训练模型，这个模型已经具备了广泛的语言理解能力和常识知识。
准备法律数据集：这是微调过程中最关键的步骤之一。数据集需要包含各种法律文件，如法院判决、法学论著、法律法规等。数据的质量和多样性直接影响微调的效果。
数据预处理：原始法律文本通常需要经过清洗、标准化和结构化处理。这可能包括去除个人信息、统一格式、添加特定标记等。
设计任务导向的训练目标：根据具体的法律应用场景，设计相应的训练目标。例如，对于合同审查任务，可以设计预测合同条款有效性的目标；对于案例分析，可以设计识别关键法律问题的目标。
调整模型参数：微调过程中需要仔细调整学习率、批次大小、训练轮数等超参数。对于法律领域，通常需要较小的学习率以避免模型迅速"遗忘"通用知识。
迭代评估与优化：使用专门的法律评估数据集反复测试模型性能，并根据结果调整微调策略。评估指标可能包括法律术语的准确使用、推理的逻辑性、生成文本的专业度等。
优势与局限
微调技术在法律AI领域具有显著优势：
深度理解法律概念：通过微调，模型能够准确理解和使用专业的法律术语，把握法律概念的细微差别。
强大的推理能力：经过微调的模型能够进行复杂的法律推理，例如类比推理、反向论证等。
生成专业法律文书：模型可以学习法律文书的特定结构和语言风格，生成格式规范的法律文件。
然而，微调技术也面临一些挑战：
数据需求量大：获取大量高质量的法律训练数据可能存在困难。
计算资源消耗高：微调大型语言模型需要强大的计算资源，需要考虑其成本。
模型更新成本高：法律经常变更，每次重大法律修改都可能需要重新微调模型，这是一个耗时且昂贵的过程。
02
RAG：AI"永不疲倦的法律研究助理"
与微调技术不同，RAG允许语言模型在生成回答时实时检索和利用外部知识库中的信息。这就像是为AI配备了一个随时可查阅的法律图书馆，确保其能够提供最新、最相关的法律信息。
RAG技术的实施通常包括以下关键步骤：
实施步骤
检索阶段：从一个或多个法律知识库中检索与当前输入相关的法律信息。这些知识库可以包括法律条文数据库、判例库、法律评论文章等。
生成阶段：将检索到的信息与输入的法律问题或文本相结合，利用生成模型生成答案或文本。这一过程通常依赖于一个经过预训练的生成模型。
结果整合：对生成的内容进行审核和整合，确保其符合法律逻辑和事实依据。
优势与局限
RAG技术在法律AI应用中具有独特优势：
信息时效性：能够提供最新的法律信息，这在快速变化的法律环境中至关重要。
知识可追溯：每个回答都可以追溯到具体的依据，增强了可信度和可解释性。
灵活性高：只需更新外部知识库，无需重新训练整个模型，大大提高了系统的适应性。
然而，RAG技术也存在一些局限：
推理深度有限：相比经过深度微调的模型，RAG系统在处理需要复杂法律推理的问题时可能表现不佳。
依赖知识库质量：系统的表现很大程度上取决于知识库的全面性和检索算法的效率。
回答生成速度较慢：实时检索和信息整合的过程可能导致回答生成速度相对较慢。
03
微调和RAG的协同工作
微调和RAG并不互斥，相反，它们可以完美配合，创造出更强大的法律AI系统：
专业化与时效性结合：微调的模型提供专业领域的深度理解，而RAG确保这些专业知识始终保持最新。
灵活应对：微调的模型处理常见情况，而RAG助力AI应对新颖或罕见的法律问题。
深度与广度的平衡：微调提供深度专业知识，RAG则确保AI保持广泛的法律知识更新。
小理AI示例
在小理AI最近更新的法律研究功能中，就已经实现了微调与RAG技术的有效结合。
一方面微调使小理AI能够理解复杂的法律问题，识别关键法律议题。通过【AI总结+法律分析+参考法规+参考案例+参考资料】的布局，让法律研究报告更加系统、规范的同时，也更加准确、权威、全面和客观，易于阅读与引用。
另一方面小理AI依靠RAG技术，大幅增强了回答的深度与广度，做到详尽列明相关法规与案例，更创新性地提供了点击链接直接跳转阅读与检索的功能，让用户轻松获取全面、深入的法律知识。
同时接入外网数据资源，确保研究成果紧贴时代脉搏，反映最新法律观点与数据更新，为用户的法律实践提供坚实支撑。
结语
微调和RAG技术在法律大语言模型中的应用各有其独特的优势和局限性：微调通过进一步训练，使模型在特定法律任务上表现得更加精准，而RAG则通过结合外部知识库，增强模型的生成能力和知识覆盖面。
随着法律大语言模型技术的不断发展，微调和RAG技术正在推动法律AI朝着更智能、更可靠的方向发展。
- END -
