在這個教學中，我們將使用開源工具建立一個高效的法律人工智慧聊天機器人。這是一個逐步指南，教你如何使用 bigscience/T0pp LLM、Hugging Face Transformers 和 PyTorch 創建聊天機器人。我們將帶你完成設置模型、使用 PyTorch 優化性能，並確保這個人工智慧法律助手高效且易於使用。
model_name = “bigscience/T0pp” # 開源且可用
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
首先，我們使用 Hugging Face Transformers 加載 bigscience/T0pp，這是一個開源的 LLM。它初始化了一個用於文本預處理的分詞器，並加載了 AutoModelForSeq2SeqLM，使模型能夠執行文本生成任務，例如回答法律問題。
import re
nlp = spacy.load(“en_core_web_sm”)
def preprocess_legal_text(text):
text = text.lower()
text = re.sub(r’\s+’, ‘ ‘, text) # 移除多餘的空格
text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]’, ”, text) # 移除特殊字符
doc = nlp(text)
tokens = [token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop] # 詞形還原
return ” “.join(tokens)
sample_text = “這份合約有效期為 5 年，於 2025 年 12 月 31 日終止。”
print(preprocess_legal_text(sample_text))
接著，我們使用 spaCy 和正則表達式來預處理法律文本，以確保輸入更乾淨且結構化。它首先將文本轉換為小寫，使用正則表達式移除多餘的空格和特殊字符，然後使用 spaCy 的 NLP 流程進行分詞和詞形還原。此外，它還過濾掉停用詞，只保留有意義的詞彙，使其非常適合用於人工智慧應用中的法律文本處理。清理過的文本對於機器學習和像 bigscience/T0pp 這樣的語言模型更有效，提高法律聊天機器人回應的準確性。
doc = nlp(text)
entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
return entities
sample_text = “蘋果公司 (Apple Inc.) 與微軟 (Microsoft) 於 2023 年 6 月 15 日簽署了一份合約。”
print(extract_legal_entities(sample_text))
在這裡，我們使用 spaCy 的命名實體識別 (NER) 功能從文本中提取法律實體。這個函數使用 spaCy 的 NLP 模型處理輸入文本，識別並提取關鍵實體，如組織、日期和法律術語。它返回一個元組列表，每個元組包含識別的實體及其類別（例如，組織、日期或法律相關術語）。
import numpy as np
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
embedding_model = AutoModel.from_pretrained(“sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2”)
embedding_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2”)
def embed_text(text):
inputs = embedding_tokenizer(text, return_tensors=”pt”, padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
output = embedding_model(**inputs)
embedding = output.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().cpu().numpy() # 確保是一維向量
return embedding
legal_docs = [
“合約若經雙方簽署即具法律效力。”,
“保密協議 (NDA) 防止洩露機密資訊。”,
“競業禁止協議禁止為競爭對手工作。”
]
doc_embeddings = np.array([embed_text(doc) for doc in legal_docs])
print(“嵌入形狀:”, doc_embeddings.shape) # 應為 (樣本數, 嵌入維度)
index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1]) # 維度應與嵌入大小匹配
index.add(doc_embeddings)
query = “如果我違反保密協議 (NDA) 會怎樣？”
query_embedding = embed_text(query).reshape(1, -1) # 重新形狀以適應 FAISS
_, retrieved_indices = index.search(query_embedding, 1)
print(f”最佳匹配的法律文本: {legal_docs[retrieved_indices[0][0]]}”)
使用上述代碼，我們建立了一個法律文件檢索系統，利用 FAISS 進行高效的語義搜索。它首先從 Hugging Face 加載 MiniLM 嵌入模型，以生成文本的數值表示。embed_text 函數通過計算上下文嵌入來處理法律文件和查詢，這些嵌入被存儲在 FAISS 向量索引中，允許快速相似性搜索。
inputs = tokenizer(query, return_tensors=”pt”, padding=True, truncation=True)
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
query = “如果我違反保密協議 (NDA) 會怎樣？”
print(legal_chatbot(query))
最後，我們定義了一個法律人工智慧聊天機器人，通過預訓練的語言模型生成對法律問題的回應。legal_chatbot 函數接受用戶查詢，使用分詞器處理，並使用模型生成回應。然後，將回應解碼為可讀文本，移除任何特殊標記。當輸入查詢如「如果我違反保密協議 (NDA) 會怎樣？」時，聊天機器人會提供相關的人工智慧生成法律回應。
總之，通過整合 bigscience/T0pp LLM、Hugging Face Transformers 和 PyTorch，我們展示了如何使用開源資源建立一個強大且可擴展的法律人工智慧聊天機器人。這個項目為創建可靠的人工智慧法律工具奠定了堅實的基礎，使法律協助變得更易於獲得和自動化。
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