编程语言AI算法
法律人使用 AI 大模型指南：Prompt 工程与场景应用
律师与大语言模型的协同分工需明确各自优劣势。AI 擅长信息检索、模式识别及文档处理，但在法律解释、情感理解及创新服务上有限。文章介绍了 CRISPE 和 PEMSSC 两种 Prompt 框架，强调背景清晰、任务拆解、术语引导及验证反馈的重要性。涵盖案例检索、法规解读、文书撰写、量刑预测及模拟法庭等应用场景，旨在帮助法律从业者通过精准提问提升效率，实现高效人机协作。
律师与大语言模型的协同分工需明确各自优劣势。AI 擅长信息检索、模式识别及文档处理，但在法律解释、情感理解及创新服务上有限。文章介绍了 CRISPE 和 PEMSSC 两种 Prompt 框架，强调背景清晰、任务拆解、术语引导及验证反馈的重要性。涵盖案例检索、法规解读、文书撰写、量刑预测及模拟法庭等应用场景，旨在帮助法律从业者通过精准提问提升效率，实现高效人机协作。
在人工智能时代，AI 相关的大语言模型已成为各行各业不可或缺的助手。作为律师要真正实现人机协同，必须首先理解 AI 的优劣势，同时认清律师群体的长处与不足，才能更好地达成律师与大模型的协同分工。
基于以上，律师和 AI 的协同并非简单相加，而是一种借助互相优势、相互加持的关系。
律师在运用大模型这一强大工具时，最关键的任务是：如何根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。
在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，能够迅速获得案件准备所需的素材，花更多的时间进行法律分析。
当需要自动化处理文档时，律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。例如，给出 prompt'根据提供的模板，自动生成一份关于 XX 事项的合同草案，并标注出需要人工审核的关键条款'。这样，律师可以在保证合同质量的同时，大幅减少在文档起草和修订上的工作量。
同时，在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中，律师需要更多地依靠自己的专业进行分析，发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度。这个时候利用 AI 来辅助整理案件事实和证据，就可以减少大量的工作时间。
Prompt 指的是给人工智能（AI）系统提供的信息或者问题，用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。就像你在聊天时提出的问题一样，Prompt 是启动对话或者引导对话方向的起点。
对于 AI 来说，一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解你的需求，并给出更相关、更有用的回答。简言之，Prompt 就像是你对 AI 说的一句话，告诉它你想要它做什么。
格式 =【设定角色 + 任务目标 + 上下文和背景信息 +（正面要求）详细需求和细节性信息 +（负面要求）限制和不需要的内容 + 回答的语言风格和形式】
Prompt 的艺术在于如何精准地与 AI 进行有效沟通。在法律领域，有效的 Prompt 能够引导 AI 提供更加精确和相关的输出。
案例检索最好是使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 要么查不出来，要么数据不全，要么是生成式的内容不能满足需求。
文本阅读是基于 AI 文本上传的功能，目前主流的几家已经有类似的功能。但是长文本或者多文本的内容不是所有产品都具备。
根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号 + 文件名开头】
你需要尽可能的参考材料内容：【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+…+【文档 n 内容】+
我的问题是：参考上述 Prompt 指令词
法规检索最好是使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 要么查不出来，要么数据不全，要么是生成式的内容不能满足需求。
由于 AI 目前的发展非常迅速，作为用户，我们使用 AI 和学习的 AI 工具的速度也许还不如 AI 迭代的速度，所以以上的分享很有可能在很短的时间内都会被先进的技术所取代，但其中的思维、场景和逻辑，应该能够给到各位一些启发。
法律只不过是我们意志的记录。 ——卢梭 (法)《社会契约论》
掌握大模型技术意味着拥抱未来。随着 AIGC 相关岗位人才需求持续走高，AI 运营、工程师及算法薪资均保持高位。掌握大模型技术不仅能实现全栈开发（Prompt, LangChain, LoRA 等），还能拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用。这不仅有助于薪资上浮和项目落地，更为未来创新创业提供基石。
学习路径建议分为七个阶段：从大模型系统设计入手，讲解主要方法；通过提示词工程更好发挥模型作用；借助云平台构建虚拟试衣系统；以 LangChain 框架构建咨询智能问答系统；借助大健康等领域构建适合当前领域大模型；以 SD 多模态大模型为主搭建文生图小程序案例；以大模型平台应用与开发为主，构建大模型行业应用。
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去。这时候可以搞点实战案例来学习。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
学会后的收获包括：基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；能够利用大模型解决相关实际项目需求；基于大模型和企业数据 AI 应用开发，实现大模型理论、掌握 GPU 算力、硬件、LangChain 开发框架和项目实战技能，学会 Fine-tuning 垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力。
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将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online