ChatLaw法律大模型镜像上线，来算网平台部署你的法律助手

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/activate

2，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-Text2Vec

3，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