人工智能技术在法律领域的应用变得越来越必要。随着深度学习技术的发展，人工智能已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。该项技术可以帮助法律行业更快地处理大量数据，并在法律研究和决策过程中提供帮助。由于我国法治进程的推进，民众的法律意识也在逐步提高，导致基层司法机构和法律从业人员的工作量达到了前所未有的水平。为了帮助法律人员更有效地减轻事务性工作，人工智能和自然语言处理技术在司法领域的应用越来越重要。
自动化问答是自然语言处理和信息检索的分支，能为用户输入的提问提供自然流畅的回答。近年来，人工智能技术飞速发展，计算机对自然语言的理解和处理能力有大幅提升，因此众多自动问答系统也在商业化的应用场景中涌现。自动化问答流程大致如下所示：
问答系统是信息检索的一种高级形式，能够更加准确地理解用户用自然语言提出的问题，并通过检索语料库、知识图谱或问答知识库返回简洁、准确的匹配答案。相较于搜索引擎，问答系统能更好地理解用户提问的真实意图, 进一步能更有效地满足用户的信息需求。
问答系统可以根据答案的生成方式进行分类为检索式和生成式。检索式问答系统类似于搜索引擎，它通过历史文档来回答问题。生成式问答系统则是根据问题自动生成答案。ChatGPT是一种生成式问答系统，它可以解决没有历史文档的问题，并提供更为丰富的回答。它使用Transformer架构，通过大量训练数据，能够高效地生成高质量的文本。此外，ChatGPT还可以用于对话系统和文本生成，为人机交互带来更自然、流畅的体验。
对于检索式系统而言，系统会基于这些文档构建索引，并将问题、答案、问题特征和答案特征等信息加入索引库。当用户提出问题时，系统会将问题与索引库进行匹配，并返回最匹配的答案。相比之下，生成式问答系统是根据问题自动生成答案的。生成式问答系统能够提供更为丰富的回答，并且可以解决没有历史文档的问题。但是，由于生成式问答系统需要在实时进行语言理解和生成，因此它的回答速度比较慢，并且答案质量可能不太高。
法律智能问答系统是一种司法智能应用，它可以为基层群众提供快捷的法律咨询服务。由于法律知识的专业性，生成式模型难以生成高质量的答案。因此，目前大多数法律问答系统都采用基于检索的方法，即将用户输入的问题与已有的问题和答案进行匹配，并返回相关性较高的候选答案。然后通过深度学习模型对候选答案进行重排，并返回给用户最相关的答案。这种方法可以确保用户获得较为准确的答案。其流程图大致如下：
如果用户提出了一些法律相关的常见问题，上述系统可以进行相应的回复。但是由于用户提问的问题形式多种多样，有时我们的系统可能无法回答。对于这种情况，我们可以尝试链接一些法律相关的知识库，以获取外部的知识来回答用户的问题。另外，对于用户提问不清楚的问题，我们也可以引导用户重新提问，让其问题更清晰，更容易与知识库中的信息匹配。
