AI 幻觉防范技术结合向量数据库,为法律智能问答系统提供了可靠的知识校验机制,确保回答的法律条款、案例引用准确无误,提升系统的专业可信度。

法律条文、判例、司法解释等非结构化数据转化为embedding向量后,存入向量数据库的Collection。系统生成回答前,会检索相关的法律知识向量,验证回答内容与权威来源的一致性,避免虚构法条或案例。

大模型增强了幻觉检测的敏感度,能识别回答中与法律向量存在冲突的表述,例如当系统误生成 “合同纠纷诉讼时效为 2 年” 时,会通过检索《民法典》向量发现正确时效为 3 年,自动修正错误。在法律咨询中,用户可查看回答对应的法条向量来源,增强对建议的信任。

AI 幻觉在法律智能问答中表现为生成虚构法条或错误法律逻辑,向量数据库通过精准知识锚定有效防范此类问题。其核心是将法律条文、判例等转化为 embedding 向量,构建权威知识向量库,使 AI 回答时需先检索数据库中高相似度向量对应的原文依据。

当用户询问 “合同解除条件” 时,系统生成问题向量,匹配数据库中民法典相关条款向量,确保回答严格基于现行法律条文。同时,向量数据库支持增量更新司法解释向量,避免 AI 依赖过时知识。通过设定向量相似度阈值(如 90% 以上),过滤低匹配度信息,减少错误关联,使法律问答的事实准确率提升,为 AI 提供可追溯的知识来源,平衡智能性与法律严谨性。

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