ChatLaw 是什么？
ChatLaw不是普通在线法律咨询站，而是围绕中文法律任务构建的开源大模型研究项目。它包含 ChatLaw2-MoE、ChatLaw-13B、ChatLaw-33B 和 ChatLaw-Text2Vec 等方向，重点探索法律问答、法条匹配、类案相关性和多智能体法律咨询报告生成。适合技术团队、研究者和法律科技从业者参考模型方案，实际办案或对外出具意见时仍要由专业人员复核。
核心能力
中文法律问答
面向中文法律语境训练和评测，适合研究法律咨询、案情理解、法律适用和专业术语表达等任务。
多智能体流程
项目介绍中强调通过多智能体协作拆解咨询流程，包括信息收集、法律研究、综合建议和报告输出。
知识图谱增强
结合知识图谱和人工筛选数据降低幻觉风险，用于提升法律回答与法条、案例之间的关联度。
相似度检索模型
ChatLaw-Text2Vec 基于大量裁判文书训练，主要用于把用户问题匹配到更相关的法律条文和案例语义。
适合 / 不适合
适合
- 法律科技团队、模型研究者和开发者，想了解法律垂直模型、多智能体咨询流程和知识图谱增强方案。
- 高校实验室、课程项目或论文复现，需要围绕法律问答、法考评测、类案检索做实验。
- 有工程能力的团队，希望基于开源模型搭建内部法律助手原型，再接入自有知识库和审查流程。
- 关注法律大模型可靠性的人，需要查看模型结构、训练思路、评测方法和项目材料。
不适合
- 想直接在网页里获得稳定商业法律咨询服务的人，它更偏开源研究和部署参考。
- 没有模型部署、显卡算力和工程维护能力，但希望开箱即用完成合同审查或案件分析的人。
- 需要具备执业责任、保密协议、正式意见书和可追溯审阅流程的严肃法律服务场景。
- 希望答案天然准确、无需核验法条时效和地区适用差异的人，法律输出仍需人工审查。
产品信息
开发方
PKU-YuanGroup / ChatLaw 项目团队
产品形态
网页端（GitHub 项目页）；特殊形态：开源模型、论文、HuggingFace 模型资源、Text2Vec 法律相似度模型
价格状态
完全免费：代码、论文和公开模型资源可按开源项目规则查看与使用；算力、部署、商用合规和模型授权需按仓库许可证与模型页面确认。
关键标签
完全免费、法律AI、开源模型、法律问答、多智能体、法律检索
注意事项
ChatLaw属于开源研究项目，仓库内容、模型权重和依赖可能随版本变化。涉及真实案件、合同和客户资料时，必须核对最新法律依据、数据授权、隐私安全和专业责任边界。
适用场景
怎么用更好
1
先把它当作研究项目使用：阅读 README、论文和模型页面，确认许可证、模型版本和依赖环境后再部署。
2
如果用于内部原型，最好接入现行法规库、案例库和引用回链，让回答能追溯到具体依据。
3
对外输出前应增加律师复核、风险提示、数据脱敏和日志留存流程，不要把模型结果直接当正式法律意见。
典型使用场景
法律模型研究
比较 MoE、多智能体、知识图谱和向量检索在法律问答中的效果。
咨询报告原型
模拟从案情收集到法律研究再到综合建议的自动化报告流程。
法条与类案匹配
借助语义相似度模型，为问题找到更相关的条文、判例或参考材料。
内部助手开发
作为法律 AI 助手的模型与流程参考，再叠加企业自有知识库和权限控制。
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