法律AI助手，法律RAG，通过倒入全部200+本法律手册、网页搜索内容结合LLM回答你的问题，并且给出对应的法规和网站，基于langchain，openai，chroma，duckduckgo-search, Gradio
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基于langchain链式调用，先按条切分法律条文，导入向量数据Chroma。 问答相关问题时，先通过相似度搜索向量数据，获取相关法律条文，然后通过DuckDuckGo互联网搜索相关网页，然后合并法律条文和网页内容，对问题进行回答。
初始化init
flowchart LR
A[法律文件加载LawLoader] --> B[MarkdownHeaderTextSplitter]
subgraph 文件切分LawSplitter
B[MarkdownHeaderTextSplitter] --> C[RecursiveCharacterTextSplitter]
end
C --> E[Embedding]
E --> F[向量数据库Chroma]
提问流程
flowchart LR
A[提问] --> B[问题校验];
B -- 否 --> C1[请提问法律相关问题]
B -- 是 --> C2[法律Chain];
subgraph Law Chain
C2 --> D[LLM]
subgraph MultiQuery Retriever
D --> E1[相似问题 01]
D --> E2[相似问题 02]
D --> E3[相似问题 03]
E1 --> F[向量数据库Chroma]
E2 --> F
E3 --> F
F --> H[法律docs]
end
C2 --> G[DuckDuckGo互联网搜索]
subgraph Web Retriever
G --> I[网页docs]
end
H --> K[合并combine]
I --> K
J[提问Prompt] --> K
K --> L[LLM]
L --> M[callback流输出]
end
# 创建.env 文件
cp .env.example .env
# 修改.env 中的内容
vim .env
# 安装venv环境
python -m venv ~/.venv/law
. ~/.venv/law
pip install -r requirements.txt
# 加载和切分法律手册，初始化向量数据库
python manager.py --init
python manager.py --web
默认用户名/密码: username / password
python manager.py --shell
如果你想修改回答中的法律条数和网页条数，可以修改config.py
- 法律条数: LAW_VS_SEARCH_K
- 网页条数: WEB_VS_SEARCH_K
- web ui地址: WEB_HOST
- web ui端口: WEB_PORT
- web ui登录用户: WEB_USERNAME
- web ui登录密码: WEB_PASSWORD