AI律师助手

本书既阐述【基本理论】，又演示【实战案例】，还提供【开箱即用的GPTs工具】。本书具体包含以下内容：首先，探讨ChatGPT对法律界的冲击，以及律师等从业者的不同反应，进一步分析AI技术对行业的影响和发展趋势。接着，简要介绍ChatGPT的技术原理及应用场景。随后，详细讨论如何将AI力量融入律师职业路径，构建专业律师成长的新飞轮。接下来，分别讨论如何将ChatGPT（GPTs）应用于渠道与案源、检索与研究、案件分析，以及法律文书撰写与合同审核，实现部分日常事务自动化执行。之后，提供复盘和知识管理的方法论与工具，不仅适用于律师，还可令其他知识工作者从中获益。最后，从安全角度出发，讨论大模型的私有化部署及如何提升回答可靠性，为对大模型持审慎态度的读者提供进一步保障。并且展望未来，为新时代感到迷茫的读者提供一些参考思路。

徐伟浩　技术创业者，曾任互联网公司的技术经理、架构师，具有8年编程经验及7年技术管理经验。曾为互联网公司、银行、医院、政府部门等做过多个“大数据+AI”项目，包括智能定价系统、评分卡系统、高质量发展评价系统、智能流程挖掘系统、AI原生智能营销平台等。已就技术研发成果申请了4项国家发明专利。<br /><br />轩珍珍　北京市公衡律师事务所执业律师，中国政法大学法学硕士。法律行业从事5年，既服务过大型集团公司，也服务过中小型企业、个人客户，代理各类民商事、执行案件200余件。在执业过程中清晰掌握各类案件的办理流程及法律程序，深刻体会到律师在渠道与案源、检索研究、案件分析、法律文书撰写与合同审核中的痛点，充分了解律师办理案件过程中对于智能办案工具的需求。

目　录<br />前言<br />第一部分 冲击：横空出世的ChatGPT<br />第1章　惊诧：被AI搅动的行业2<br />1.1　ChatGPT：新时代的标志3<br />1.1.1　AI与法律：历史背景3<br />1.1.2　ChatGPT的诞生：技术革命4<br />1.2　法律行业的即时反应：震惊与好奇6<br />1.3　普通律师的心态变化：从抵触到接受9<br />1.3.1　从质疑、轻视到初步认识9<br />1.3.2　逐步理解与应用10<br />1.3.3　应用提升并发现问题11<br />1.4　律师如何应对：从传统到变革12<br />1.4.1　传统实践方式面临的挑战12<br />1.4.2　接受新技术：转型与融合15<br />第2章　格物：技术革新，ChatGPT崛起18<br />2.1　背后的技术：理解ChatGPT的工作原理19<br />2.1.1　基础技术解析19<br />2.1.2　ChatGPT的特色与优势27<br />2.2　跨越界限：AI技术在法律领域的应用31<br />2.2.1　法律研究与分析31<br />2.2.2　优化客户服务36<br />2.3　未来展望：技术发展对行业的长远影响37<br />2.3.1　持续的技术创新37<br />2.3.2　法律行业的预测与趋势40<br />第3章　正心：新挑战下律师的变与不变43<br />3.1　职业路径的改变：机遇与挑战44<br />3.1.1　职业发展的旧路径：增长飞轮44<br />3.1.2　职业发展的新路径：ChatGPT影响增长飞轮45<br />3.1.3　职业发展的拦路虎：调节回路46<br />3.1.4　惊险一跃：突破调节回路48<br />3.2　客户服务的演变：期望与实际50<br />3.2.1　AI时代客户期望的改变51<br />3.2.2　基于AI提升服务效率与质量53<br />3.3　法律实践的变革：效率与伦理考量55<br />3.3.1　法律实践的循环与调节回路55<br />3.3.2　ChatGPT对社会和谐的正面影响56<br />3.3.3　ChatGPT对社会和谐的负面影响57<br />第4章　诚意：塑造律师的新角色59<br />4.1　优化工作流程60<br />4.2　重构元认知62<br />4.3　深度掌控AI65<br />第二部分　融合：AI时代的人机协作方式<br />第5章　渠道与案源69<br />5.1　渠道管理子系统70<br />5.1.1　渠道信息表70<br />5.1.2　咨询信息表70<br />5.1.3 发布渠道信息表71<br />5.1.4　概念表72<br />5.1.5　我的文案表72<br />5.1.6　爆款文案表73<br />5.2　引入ChatGPT73<br />5.2.1　筛选扩展案源的最佳渠道74<br />5.2.2　打造个人品牌知名度77<br />5.3　律师获取案源的黄金圈规则83<br />5.4　选择专业领域来拓宽案源86<br />5.5　小结87<br />第6章　检索与研究88<br />6.1　法律问题研究子系统89<br />6.1.1　裁判文书信息表89<br />6.1.2　裁判实践决策树表89<br />6.2　引入ChatGPT：对“违法解除”案例的研究90<br />6.3　小结104<br />第7章　案件分析105<br />7.1　案件分析子系统106<br />7.1.1　提示词构建表106<br />7.1.2　案件分析表106<br />7.2　引入ChatGPT107<br />7.2.1　对劳动争议案件的分析107<br />7.2.2　与ChatGPT进行不设限的法律探讨111<br />7.3　小结127<br />第8章　法律文书撰写与合同审核128<br />8.1　法律文书管理子系统129<br />8.1.1　法律文书模板表129<br />8.1.2　法律文书表130<br />8.2　引入ChatGPT 130<br />8.2.1　民事起诉状的撰写130<br />8.2.2　合同审核134<br />8.3　小结143<br />第三部分　升级：知识管理与认知提升<br />第9章　渐进式复盘147<br />9.1　复盘子系统149<br />9.1.1　场景表149<br />9.1.2　想法表149<br />9.1.3　任务或事件表150<br />9.2　导入ChatGPT 150<br />9.2.1　复盘：怎么了？为什么？怎么样？150<br />9.2.2　提取：这件事怎么办156<br />9.3　流程生长：由最佳实践组成的动态决策树160<br />9.4　小结162<br />第10章　渐进式知识管理164<br />10.1　知识管理子系统166<br />10.1.1　法律法规表166<br />10.1.2　法条表166<br />10.1.3　假设的重构表166<br />10.1.4　文案初稿表167<br />10.2　引入ChatGPT 167<br />10.2.1　探究假设背后的隐喻168<br />10.2.2　知识输出：通过快捷指令定时生成新文章170<br />10.2.3　隐性案源开发180<br />10.3　小结187<br />第四部分　再思：准确性与隐私<br />第11章　隐私性：部署私有大模型，提升隐私数据安全190<br />11.1　获取大模型191<br />11.1.1　大模型选择191<br />11.1.2　Hugging Face191<br />11.2　部署私有大模型 192<br />11.2.1　安装LM Studio193<br />11.2.2　部署大模型194<br />11.2.3　与大模型进行对话194<br />11.3　部署为服务 195<br />11.3.1　使用LM Studio启动服务 195<br />11.3.2　使用curl调用测试196<br />11.3.3　使用Python调用测试199<br />11.4　用内网穿透工具把服务暴露到公网上201<br />11.4.1　花生壳的下载与安装202<br />11.4.2　内网穿透的配置203<br />11.5　在手机端调用私有大模型204<br />11.6　小结206<br />第12章　准确性：通过RAG增强可靠性207<br />12.1　RAG与知识图谱208<br />12.1.1　什么是RAG208<br />12.1.2　怎样实现RAG208<br />12.1.3　什么是知识图谱211<br />12.1.4　使用多维表格模拟知识图谱213<br />12.2　RAG+知识图谱，改善ChatGPT回答质量214<br />12.3　小结221<br />第13章　再出发，率先拥抱新时代222<br />13.1　机器智能的未来223<br />13.2　人类智能的未来223<br />13.2.1　人类智能的边界223<br />13.2.2　集体智慧的融合224<br />13.3　法律的未来224<br />13.4　律师的未来：超级律师个体225<br />13.4.1　信息化226<br />13.4.2　流程化226<br />13.4.3　间接工作227<br />13.4.4　AI自动化228<br />13.5　小结228<br />附　录<br />附录A　Notion的使用与数据的备份及导出230<br />附录B　GPTs的构建261<br />附录Ｃ　大模型法律问题回答质量评分体系281