最近我和一个律师亲戚聊AI时，问了我应该怎么对现在律师事务所庞大的文档做AI检索，从技术上讲用现在的LLM+RAG可以满足需求，但细想不太对劲，因为这里面涉及到很多专业知识，还有律师的专有思维路径，一个不懂律师业务的程序员肯定是做不好的，于是有幸跟他们合伙人进行了深入沟通，合伙人说了一堆但我总结下来就这么一句话
“一个能回答我们所有文档相关问题的工具”。
比如：1）描述法庭上发生的事件，2）提供某个案件的最新进展，3）列出案件的时间线。
要知道，这可是家律师事务所，工具得处理海量的客户机密信息、法律诉讼资料等等，所以隐私和（尤其是）hallucinations（幻觉）是两个大难题。他们最初的想法是把所有数据塞进ChatGPT然后问问题，但这显然不行，因为完全没法解决隐私和准确性的问题。这个项目几周前交给我，我觉得自己做出来的东西还不错，成本也不高。这是一个RAG系统，能把扫描的法律文件分块、嵌入到本地的FAISS索引中，在查询时做最近邻检索，把排名靠前的、带引用的上下文喂给Claude，生成事实准确、带来源的答案，而且所有数据从没离开过事务所的网络。
我想分享一下这个经验，给你点灵感，如果你也在搞类似的项目，希望能帮到你。
为什么不直接使用LLM
把事务所的整个文档库直接丢进像ChatGPT/Deepseek这样的现成LLM显然很糟糕。主要问题有：
保密性：文档库里有密封证据、客户ID、医疗记录和特权策略备忘录。把这些推送到外部API会违反NDA，在我们国家还可能被制裁（同事告诉我的）。本地微调模型会安全点，但也得有严格的加密存储保障。通用云LLM啥都保证不了。
Hallucinations（幻觉） ：LLM是概率序列生成器，生成的是“看起来对”的文本，不是“真对”的文本。在法庭上，一个捏造的引用可能毁掉一个案子。我们需要事实准确、带逐行出处的答案，基础模型没检索层和引用检查压根做不到。
Token限制：我们的语料库大概1TB，OCR和预处理后分成约100万个chunk。即使是“扩展上下文”的模型，也最多支持200k token——大概10份中等长度的诉状。直接用LLM要么得超级粗糙地总结，要么随机采样，必然漏掉关键事实。
输入杂乱：大部分证据是扫描的TIFF文件，邮件多是西班牙语或法语的法律术语。现成的LLM在干净网页文本上训练，面对OCR噪声和专业术语会翻车。得有预处理、双语嵌入和逐chunk的质量评分。
延迟：把兆字节的上下文塞进LLM，推理时间得飙到几秒，账单也可能几美元一次。本地向量搜索+针对性生成能把p95延迟控制在120ms左右，Claude的成本压到每次$0.02以下。
可审计性：每个答案都得在几个月后还能重现。原始LLM输出会随模型更新和temperature变化而漂移；带冻结嵌入和版本固定的prompt的RAG管道能提供可靠的审计追踪。
总结：普通LLM适合头脑风暴，但在律所的生产环境中，合规性差、成本高。我们需要带硬性隐私保证、确定性引用逻辑和低延迟的RAG系统，所以有了下面的架构。
系统架构
文档摄入
一个watcher脚本监控安全网络共享，记录每个新文件到一个只追加日志。对于每个文件d_i，我们计算：
sha256(d_i) → 主键同时捕获元数据（case_id, MIME, timestamp）。先存哈希能去重，避免重复OCR，还能提供不依赖文件名的审计追踪。
OCR与解析
根据MIME类型分流：
- • 有文本层的PDF，用pdfplumber逐页提取。• 扫描件/TIFF/PNG，用Tesseract的--psm 4“稀疏文本”模型，带自定义语言白名单[eng,spa,fre]。
每个页面返回纯UTF-8文本+边界框JSON；JSON不离开内网，但支持后续高亮渲染，保护隐私。
文本分块
页面用滑动窗口切分：
window_size = 1_024 # 字节overlap = 0.10 # 10%每个chunk c_j生成一条记录：
{ "doc_id": sha256(d_i), "page": p, "offset": byte_start, "text": <1024-byte string>}为什么用字节而非token？字节窗口“lexer无关”，更灵活，OCR噪声不会让chunk数量爆炸。实际平均每页约8个chunk。
嵌入
用在英/西/法语法律语句上微调的‘tri-lingual’ MiniLM（all-MiniLM-L6-v2）生成嵌入：
e = φ(text) ∈ ℝ^n # n是向量长度e ← e / ||e||₂ # 单位归一化，cosine = dot向量长度得让索引够小，n = 350是个好选择；100万个chunk占约2.7GB RAM，保留>0.86的平均cosine相似度。
向量数据库
嵌入存到FAISS IVF-PQ索引：
nlist = 256 # 粗聚类中心pq_m = 8 # 子向量pq_bits = 10 # 每子向量位数nprobe = 8 # 每次查询探查的列表这配置在单GPU上中位召回时间约18ms，RAM占用大幅减少。
k-NN搜索
对查询q，嵌入一次（e_q），执行：
S_k(q) = topk_cosine(e_q, k = 40)丢弃相似度<0.20的候选，低于这个阈值答案质量会变差。若S_k为空，直接返回“无匹配证据”，省下Claude调用费用。
重新排序
用INT8量化的cross-encoder（mxbai-reranker-base）对S_k中的(q, c)对评分：
score = σ(W · BERT(q, c) + b)保留前10个最高分。量化大幅降低CPU推理时间。
提示构建
用严格模板拼接10个chunk：
<SYSTEM>You are an expert paralegal...</SYSTEM><CONTEXT>[doc:a5f9…:p12] …chunk text…[doc:c1b3…:p 3] …chunk text……</CONTEXT><USER> {original question} </USER>提示大小控制在15kB以下，留出512 token的回答空间，避开Claude 32k上下文上限。
LLM调用
用temperature=0.0（完全确定性）和max_tokens=512调用Claude-3-Opus。按当前定价和平均上下文长度，每次调用约$0.018，耗时约90ms。
引用检查
生成后进行两项检查：
- • Regex：每句必须以"[doc:page]"结尾。• 编辑距离：每个引用的Levenshtein(sentence, cited_chunk) ≤ 10，防止paraphrase幻觉。
若任一检查失败，返回“Insufficient context”。通过则带引用交付答案。所有原始文本留在隔离VLAN，输出可追溯到磁盘上的chunk。
组件详解与设计选择
文档摄入与去重
每个文件进入“new-evidence”共享后通过watcher脚本处理：
- 计算原始字节的sha256哈希作为主键，避免文件名变化影响。
- 捕获不可变元数据，存到只追加的SQLite日志。
- 去重：若哈希已存在，跳过OCR，节省时间。
- 队列文件给下游OCR/解析。
日志状态是语料库字节内容的确定性函数，方便后续审计。
OCR与解析
新文件交给OCR工作池，按MIME快速分流。页面对象包含：
{ "pk": <sha256>, "page_no": 17, "mime": "application/pdf", "text": "...plain UTF-8...", "bbox_json": [...], "lang": "spa", "ocr_conf": 0.93}保留bbox_json方便UI高亮引用行。若ocr_conf<0.60，标记页面需人工QA，跳过嵌入，减少垃圾token。
文本分块与窗口几何
页面文本切成固定大小、带重叠的窗口：
WINDOW_BYTES = 1_024OVERLAP_PCT = 0.10for each page_text: i = 0 while i < len(page_text): chunk = page_text[i : i + WINDOW_BYTES] emit({ "doc_id": sha256(file_bytes), "page": page_number, "offset": i, "text": chunk }) i += int(WINDOW_BYTES * (1 - OVERLAP_PCT))用字节窗口避免OCR噪声导致chunk数量不稳定。1024B大小能装两段文本，适合“接下来发生了什么”类问题。
嵌入
用微调的MiniLM编码器处理chunk，生成n=350维向量，归一化后cosine相似度即点积。100万个chunk占2.7GB RAM，保持>0.86的cosine相似度。
向量索引
嵌入存到FAISS IVF-PQ索引，配置如上。相比平坦索引，IVF-PQ内存占用从11GB降到2.7GB，查询时间从70ms降到<20ms，冷启动<3s。
k-NN检索
查询嵌入后，取top 40相似chunk，丢弃相似度<0.20的，减少噪声。FAISS单GPU流处理，p95延迟<30ms。
重新排序
40个候选用INT8 cross-encoder重新评分，保留top 10，约10kB，适合Claude 32k上下文。
提示构建
用固定模板拼接：
SYSTEM_MSG = ( "You are an expert paralegal. " "Answer strictly from the context and cite every factual claim " "as [doc_id:page]. If the context is insufficient, reply " ""Insufficient grounded context."")前置guardrails和chunk前缀引用降低幻觉，便于regex检查。
LLM调用
用Claude-3-Opus，temperature=0.0，max_tokens=512，确保确定性和审计可追溯。每次调用约$0.018，90ms。
引用检查
两项快速检查：
CITE_RE = re.compile(r"[[0-9a-f]{6}:\d+]$")LEV_THR = 10- • 每句需以"[abcdef:42]"结尾。• 每个引用句与chunk的Levenshtein距离≤10。
失败返回“Insufficient context”，宁缺勿滥。
性能与成本
整个管道在16GB RAM下几乎瞬时。向量搜索18ms，cross-encoder 85ms，Claude调用90ms，引用检查<5ms。端到端p95延迟<200ms，每次查询约，50预算可支持2500次查询。
总结
我不是NLP专家，这套方案是我边查资料边试出来的。结果很快、很便宜，还没泄露过任何机密或捏造引用，我挺满意的。如果你有更好的方法，欢迎分享！希望这篇文章对你有用。
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