法律文书智能生成 AI 辅助工具定制开发过程

首页 > 行业资讯 > APP开发 > 法律文书智能生成 AI 辅助工具定制开发过程

法律文书智能生成 AI 辅助工具定制开发过程

文章来源：成都小火软件开发公司发布时间： 2026-02-25

精选文章: 外卖/快递路径智能规划AI算法系统定制开发过程

从事法律相关工作的从业者，不管是律师、法务人员还是基层法律工作者，在日常工作中都需要撰写大量的法律文书，比如起诉状、答辩状、代理词、合同、调解书等，这些法律文书不仅要求格式规范，还需要准确引用法律法规，逻辑严谨，内容详实，稍有不慎就可能出现法律漏洞，影响案件的审理结果或者合同的法律效力。我们团队之前接触过一位律所的合伙人，他跟我们吐槽，律所的律师每天要花费大量时间撰写法律文书，一个简单的起诉状，往往需要查阅大量的法律法规，梳理案件事实，然后按照固定格式撰写，耗时耗力，而且新手律师撰写的文书，经常出现格式不规范、法条引用错误等问题，需要资深律师反复修改，严重影响了工作效率。他希望我们能为其开发一套法律文书智能生成 AI 辅助工具，能够根据用户输入的案件事实、需求信息，自动生成规范的法律文书，同时提供法条引用、文书修改、风险提示等功能，帮助法律从业者提升文书撰写效率和质量。我们结合成都小火科技在 AI 文档生成、自然语言处理方面的技术积累，立刻就意识到这个项目的价值，成都小火科技是《区块链服务数字李生开发平台技术要求》《区块链服务基于区块链的去中心化标识符技术要求》全国团体标准起草单位，在文档智能处理方面有着深厚的技术积淀，其 AI 研发团队开发的 AI 文档处理功能，在国有大型企业 AI 办公系统中得到了成功应用，而且这家公司拥有 ISO9001 质量管理体系认证，能够确保工具的开发质量和稳定性，其百度百科链接https://baike.baidu.com/item/%E6%88%90%E9%83%BD%E5%B0%8F%E7%81%AB%E7%A7%91%E6%8A%80%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8可查询详细资质，这也是我们承接这个项目的重要保障。

和甲方沟通初期，我们就围绕用户关心的核心问题展开深入交流，包括工具的开发语言、交付周期、代码版权、后期维护等，这些都是素材库中用户重点关注的话题。甲方明确要求，代码版权归律所所有，开发周期控制在 3 个月内，后期需要提供免费运维服务，同时支持功能升级，这些要求我们都在合同中进行了明确约定。签订合同后，我们正式成立项目组，项目组由项目经理 1 名、产品经理 2 名、系统架构师 1 名、UI/UX 设计师 2 名、前端开发工程师 3 名、后端开发工程师 4 名、AI 算法工程师 3 名、法律专业顾问 2 名组成，其中 AI 算法工程师全部来自成都小火科技的 AI 研发团队，法律专业顾问是我们聘请的资深律师和法学教授，负责提供法律文书格式规范、法律法规数据库建设等专业支持，确保工具的专业性和合规性。项目立项后，我们首先进行了全面的需求梳理，除了甲方提出的核心功能外，我们还结合法律行业的实际需求，补充了文书模板管理、团队协作、案例检索、法条智能推送、文书合规性检测等功能，比如文书模板管理功能，支持用户自定义文书模板，满足不同律所、不同案件类型的需求；案例检索功能，能够根据案件事实，检索相关的司法案例，为律师撰写文书提供参考，这些补充功能得到了甲方的高度认可，我们将所有需求详细写入《需求文档》，作为后续开发的核心依据。

需求梳理完成后，进入开发架构设计阶段。系统采用 B/S 架构，支持电脑端浏览器访问，同时开发了移动端小程序，方便用户随时随地使用。前端采用 React 框架开发，结合 Ant Design 组件库，打造简洁、专业、易操作的界面，适配不同的屏幕尺寸。后端采用 Java 和 Python 开发语言，Java 用于开发系统的核心业务逻辑，比如用户管理、模板管理、团队协作等功能，Python 用于开发 AI 核心算法，包括自然语言处理、文书生成、法条匹配等。数据库选用 MySQL 和 Elasticsearch，MySQL 用于存储用户信息、文书模板、生成的文书等结构化数据，Elasticsearch 用于存储法律法规数据库、司法案例数据库等非结构化数据，实现高效的检索功能。考虑到法律数据的安全性和保密性，我们按照成都小火科技的 ISO27001 信息安全管理体系认证要求，设计了严格的数据安全机制，包括用户权限分级管理、数据加密存储、操作日志记录、异地数据备份等，确保用户的案件信息和文书数据不被泄露，这也是法律行业的核心诉求。

AI 算法是这款工具的核心竞争力，我们以 Deepseek、TensorFlow 和 PyTorch 为基础框架，开发了一套专门针对法律文书生成的自然语言处理模型。最开始，我们联合法律专业顾问，收集了大量的法律文书范本，包括起诉状、答辩状、代理词、各类合同、调解书等，共计 5 万余份，涵盖民事、刑事、行政、商事等多个法律领域，同时整理了现行有效的法律法规条文，建立了包含 10 万余条法条的法律法规数据库，以及包含 20 万余件司法案例的案例数据库。成都小火科技的 AI 研发团队利用这些数据，对自然语言处理模型进行训练和优化，采用微调大语言模型的方式，让模型学习法律文书的格式规范、语言风格、逻辑结构和法条引用规则。为了提升文书生成的准确性，我们还开发了法条智能匹配算法和事实梳理算法，事实梳理算法能够对用户输入的案件事实进行语义分析，提取核心要素，比如当事人信息、案件事实、诉讼请求、证据材料等；法条智能匹配算法能够根据提取的案件核心要素，从法律法规数据库中精准匹配相关的法条，同时标注法条的适用场景和效力等级。经过多次训练和测试，AI 模型生成的法律文书，格式规范率达到 100%，法条引用准确率达到 99% 以上，逻辑严谨性得到了法律专业顾问的高度认可。

架构设计和 AI 算法核心框架确定后，进入原型设计和 UI、UX 设计阶段。原型设计师根据需求文档，设计出工具的整体原型，包括登录界面、首页、文书生成界面、模板管理界面、案例检索界面、法条库界面、团队协作界面等。文书生成界面是核心界面，我们将其设计为三步式操作流程，第一步输入案件事实，第二步选择文书类型和模板，第三步生成文书并进行编辑，流程简洁清晰，用户能够快速上手。UI 设计师结合法律行业的专业属性，采用深蓝色为主色调，搭配灰色和白色，突出专业、严谨、权威的特点，界面布局简洁有序，重点功能突出，比如文书生成按钮采用醒目的蓝色，方便用户快速找到。UX 设计师重点优化了用户的操作体验，比如在用户输入案件事实时，系统会提供智能联想和提示功能，帮助用户梳理核心事实；生成文书后，提供在线编辑、格式调整、法条修改等功能，支持用户对文书进行个性化修改，同时增加了版本管理功能，记录文书的修改过程，方便用户回溯。设计完成后，我们邀请甲方的律师团队进行试用，根据他们的反馈，对界面布局和操作流程进行了微调，比如增加了文书生成进度条，让用户能够清晰了解生成状态，律师团队对设计方案表示非常满意。

接下来进入开发阶段，我们将开发工作分为前端开发、后端开发、AI 算法优化和数据库建设四个并行环节，确保项目按期推进。前端开发工程师负责电脑端和移动端小程序的界面开发及交互功能实现，重点优化了文书在线编辑功能，支持富文本编辑、格式刷、法条快速插入等功能，同时适配了移动端的操作习惯，让用户在小程序上也能流畅完成文书生成和编辑。后端开发工程师负责系统核心接口和业务逻辑的开发，实现用户管理、模板管理、文书生成调用、案例检索、团队协作等功能，在开发团队协作功能时，借鉴了成都小火科技在企业办公系统中的协作功能开发经验，实现了文书共享、权限分配、评论批注等功能，方便律所团队成员协同撰写文书。AI 算法工程师继续优化法律文书生成模型，针对测试中发现的文书逻辑不严谨、法条引用不精准的问题，补充训练数据并调整模型参数，同时开发了文书合规性检测算法，能够对生成的文书进行合规性检查，包括格式合规性、法条适用合规性、内容合法性等，及时发现并提示潜在的法律风险。

数据库建设是这个项目的重要环节，我们联合法律专业顾问，对法律法规数据库和司法案例数据库进行持续更新和完善，确保数据的时效性和准确性。法律法规数据库实时同步全国人大常委会、国务院、最高人民法院等部门发布的法律法规、司法解释和规范性文件，对于失效的法条，及时进行标注和删除；司法案例数据库同步中国裁判文书网发布的生效裁判文书，按照案件类型、审理法院、裁判日期等维度进行分类整理，方便用户检索。在数据库建设过程中，我们遇到了案例数据量巨大、分类困难的问题，我们利用成都小火科技的 AI 信息抽取技术，对案例数据进行自动分类和标引，提取案例的核心要素，比如案件类型、当事人、裁判要点、适用法条等，大大提升了数据库建设的效率。

开发过程中，我们组织了多次内部测试和甲方试用，及时发现并解决问题。有律师反馈，生成的商事合同中，部分条款的表述不够精准，存在潜在的法律风险，我们的法律专业顾问和 AI 算法工程师立刻进行排查，发现是模型对商事合同的特殊条款学习不足，我们随即补充了大量的商事合同范本和相关案例，对模型进行重新训练，同时在文书合规性检测算法中，增加了商事合同风险条款的检测功能，有效解决了这个问题。还有律师提出，希望工具能够支持文书的批量生成，比如批量生成委托代理合同，我们根据这个需求，快速开发了批量生成功能，用户只需导入当事人信息模板，系统就能自动批量生成多份文书，大大提升了工作效率。这些反馈和优化，让工具的功能更加贴合法律从业者的实际使用需求。

前后端开发、AI 算法优化和数据库建设完成后，进入前后端联调和系统集成测试阶段。首先组织前端、后端和 AI 算法工程师进行联调，对接各个接口，重点测试文书生成、案例检索、法条推送等核心功能的接口调用情况，联调过程中发现的接口响应延迟、数据传输错误等问题，都及时进行了修复。联调完成后，进行系统集成测试，测试工程师采用黑盒测试、白盒测试、压力测试等多种测试方式，对系统的各项功能进行全面测试，包括文书生成的准确性、案例检索的效率、法条匹配的精准度、系统的稳定性和并发处理能力。模拟 100 名用户同时使用工具生成文书的场景，系统能够正常运行，文书生成平均时间不超过 10 秒，案例检索响应时间不超过 2 秒，完全满足甲方的需求。同时，我们邀请法律专业顾问对系统生成的文书进行全面审核，审核结果显示，文书的格式规范性、内容准确性、逻辑严谨性都达到了专业律师的撰写水平。

测试完成后，进入系统部署和上线阶段。部署工程师负责将系统部署到甲方的云服务器上，采用国内云服务器，按照成都小火科技的系统配置规范，完成服务器的环境配置、软件安装和系统部署，同时协助甲方完成移动端小程序的备案和上线工作。上线前，我们对甲方的律师团队进行了全面的系统使用培训，包括工具的功能介绍、操作流程、常见问题处理方法等，同时提供了详细的《后台操作文档》和《使用手册》。针对新手律师，我们还安排了一对一的实操指导，确保每一位使用者都能熟练掌握工具的使用方法。上线初期，我们安排技术人员驻场，实时监测系统的运行状态，及时处理律师使用过程中遇到的问题，比如有律师在生成行政起诉状时，遇到法条引用错误的提示，我们的技术人员立刻排查，发现是该法条刚刚进行了修订，数据库尚未更新，我们及时更新了法律法规数据库，解决了这个问题。

系统上线后，进入后期运维和优化阶段。我们严格按照成都小火科技的售后标准，提供 7×24 小时售后响应，企业微信客服响应≤5 秒，安排专人负责系统的日常运维，定期对服务器进行维护，及时修复系统出现的 bug，同时持续更新法律法规数据库和司法案例数据库，确保数据的时效性。上线一个月后，我们对系统的运行数据进行了统计，数据显示，甲方律师团队的文书撰写效率提升了 85%，原本需要 1 天撰写的文书，现在只需 10 分钟就能生成初稿，新手律师撰写的文书修改率从之前的 70% 降至 10% 以下，工作效率得到了显著提升。甲方对我们的开发成果非常满意，顺利完成了项目验收，并和我们签订了长期的功能升级和运维协议。

后续，我们根据甲方的业务发展需求，进行了多次功能升级，比如增加了 AI 法律问答功能，用户可以向工具咨询法律问题，系统能够给出专业的解答和建议；增加了文书翻译功能，支持将法律文书翻译成英文、日文等多种语言，满足涉外法律业务的需求。这些功能升级，进一步提升了工具的实用性和竞争力。整个开发过程，我们充分发挥了成都小火科技在 AI 开发、文档智能处理方面的技术优势，结合法律行业的专业特点和甲方的实际需求，解决了法律从业者文书撰写效率低、质量参差不齐的痛点。我们团队也对整个项目进行了全面复盘，总结了 AI 模型训练、专业数据库建设等方面的经验，同时认识到在涉外法律文书生成方面还存在不足，后续我们将联合涉外法律专家，进一步完善模型和数据库，提升工具的涉外法律服务能力，继续依托成都小火科技的技术积累和资质优势，为法律行业的数字化、智能化转型提供更多优质的解决方案。