法律AI助手

法律AI助手，法律RAG，通过倒入全部200+本法律手册、网页搜索内容结合LLM回答你的问题，并且给出对应的法规和网站，基于langchain，openai，chroma，duckduckgo-search, Gradio

Demo

https://law.vmaig.com/

用户名: username
密码: password

原理

基于langchain链式调用，先按条切分法律条文，导入向量数据Chroma。 问答相关问题时，先通过相似度搜索向量数据，获取相关法律条文，然后通过DuckDuckGo互联网搜索相关网页，然后合并法律条文和网页内容，对问题进行回答。

初始化init

flowchart LR
    A[法律文件加载LawLoader] --> B[MarkdownHeaderTextSplitter]
    subgraph 文件切分LawSplitter
    B[MarkdownHeaderTextSplitter] --> C[RecursiveCharacterTextSplitter]
    end
    C --> E[Embedding]
    E --> F[向量数据库Chroma]

提问流程

flowchart LR
    A[提问] --> B[问题校验];
    B -- 否 --> C1[请提问法律相关问题]
    B -- 是 --> C2[法律Chain];
    subgraph Law Chain 
    C2 --> D[LLM]
    subgraph MultiQuery Retriever
    D --> E1[相似问题 01]
    D --> E2[相似问题 02]
    D --> E3[相似问题 03]
    E1 --> F[向量数据库Chroma]
    E2 --> F
    E3 --> F
    F --> H[法律docs]
    end
    C2 --> G[DuckDuckGo互联网搜索]
    subgraph Web Retriever
    G --> I[网页docs]
    end
    H --> K[合并combine]
    I --> K
    J[提问Prompt] --> K
    K --> L[LLM]
    L --> M[callback流输出]
    end

初始化运行环境

# 创建.env 文件
cp .env.example .env

# 修改.env 中的内容
vim .env

# 安装venv环境
python -m venv ~/.venv/law
. ~/.venv/law
pip install -r requirements.txt

初始化向量数据库

# 加载和切分法律手册，初始化向量数据库
python manager.py --init

运行web ui

python manager.py --web

默认用户名/密码: username / password

运行对话

python manager.py --shell

配置修改

如果你想修改回答中的法律条数和网页条数，可以修改config.py

• 法律条数: LAW_VS_SEARCH_K
• 网页条数: WEB_VS_SEARCH_K
• web ui地址: WEB_HOST
• web ui端口: WEB_PORT
• web ui登录用户: WEB_USERNAME
• web ui登录密码: WEB_PASSWORD