ChatLaw是由北京大学团队开源的AI法律大语言模型它通过法律领域特定的数据集旨在提高法律问题处理的准确性和效率。该模型利用先进的自然语言处理技术能够理解和生成法律相关的咨询和解答同时减少法律数据筛选中的模型幻觉问题。ChatLaw的设计考虑了法律语言的复杂性和法律知识更新的快速性力图为法律专业人士和普通用户提供高质量的法律信息服务。算网上线镜像 ChatLaw-Text2Vec是一个基于近百万条真实法律案例精调而成的 embedding它能将复杂的法条与诉求转化为精准的高维数字指纹从而实现毫秒级的法律知识对齐与关联检索。该模型利用了 936,727 条 全国真实案例库数据集进行深度训练。它擅长理解“法律黑话”能识别出“股权转让”与“对价协议”之间的深层语义联系。构建法律向量数据库、智能纠错、类案检索等 RAG检索增强生成系统应用场景它是“心脏”。如何部署首先打开官网https://sumw.com.cn/立即体验。输入手机号接收验证码登录。进入算力市场选择GPU。下拉找到镜像社区镜像点击选择ChatLaw镜像选择版本确认租用。等待启动。点击jupyterlab登录。登录后界面是这样的。然后按下列步骤完成即可体验。1激活虚拟环境首先确保进入预装了 torch_mlu 和相关依赖的 Python 环境。source /torch/venv3/pytorch_infer/bin/activate2进入项目目录进入存放模型和脚本的指定目录。注意 这里的目录路径需与你的实际存放位置一致。cd /mnt/ChatLaw-Text2Vec3运行演示脚本执行我们精心准备的 legal_emb_demo.py。该脚本会自动完成CPU加载 - FP16转换 - MLU搬迁 - 向量化计算 - 相似度排序。python legal_emb_demo.py
