AI 法律咨询助手

某法律科技公司希望为中小企业提供低成本法律咨询入口，人工律师资源紧张。

所属行业为企业服务，多部门协同与客户服务场景并存，数据分散、流程线下化问题突出。

现有工具链割裂，同一业务数据需在多个系统重复录入，报表口径不一致，决策滞后明显。

客户希望通过一次可落地的数字化建设，建立可扩展、可运维、可持续迭代的业务系统底座。

围绕「AI 法律咨询助手」，客户明确提出以下目标：需要法规知识库问答、合同风险提示、案情初步分析与律师转接。

除功能外，还需满足内控与安全要求，包括操作日志、敏感数据脱敏、备份恢复与灰度发布能力。

重点能力包括：法规检索、合同问答、风险提示、意见草稿、律师转接、使用审计等模块，并预留后续 AI 增强或业务扩展接口。

伽蓬团队采用「业务梳理 → 架构设计 → 迭代交付 → 运营优化」的实施路径落地AI 法律咨询助手。

基于 RAG 构建法律法规知识库，结合大模型生成结构化法律意见草稿并支持人工复核。

项目采用双周迭代，每期交付可演示增量，业务方按验收清单确认后进入下一阶段，确保方向不跑偏。

项目过程中与业务方共创原型与验收标准，确保功能贴合一线操作习惯，降低上线阻力。

Python + FastAPI + PostgreSQL + Milvus + 大模型 API + Next.js。

部署支持容器化与环境隔离（开发/测试/生产），配套日志采集、链路追踪与备份恢复策略；数据库按业务域拆分索引与读写策略，热点数据使用缓存加速；对外通过标准化 API / Webhook 对接 ERP、CRM、支付、短信或物联网设备。

安全方面落实身份认证、权限分级、传输加密与操作审计，满足企业级上线要求。

咨询响应从 1 天缩短至 10 分钟，初级咨询人工占用减少 70%。

项目沉淀了可复用的组件与接口规范，为后续同类系统建设缩短交付周期，形成长期合作基础。

上线后提供培训、运维巡检与迭代排期，持续根据业务反馈优化体验与性能，形成长期合作的数字化建设节奏。