【华为开发者空间 x DeepSeek】+ dify法律助手构建

weixin_44242403

11372人浏览 · 2025-05-22 21:41:33

weixin_44242403 · 2025-05-22 21:41:33 发布

此文主要演示基于dify和华为免费deepSeek模型构建法律助手，可用于构建网络服务，内部涉及一些操作可能需要本地测试，此次创建一个合同自动化审批业务流程，支持用户上传相关合同，配置身份后，系统自动分析合同存在的风险，并提供修改说明。。

一华为开发者空间介绍

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每位开发者提供一台云主机、一套开发工具和云上存储空间，汇聚昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等华为各项根技术的开发工具资源，并提供配套案例指导开发者从开发编码到应用调测，基于华为根技术生态高效便捷的知识学习、技术体验、应用创新。

二免费领取开发者空间云主机

→ PC端
→ 移动端

三案例介绍

1.技术流程概述

1）依赖软件：Dify 华为云大模型服务

2) 依赖资料：民法典、劳动法

3）依赖环境：领取华为云主机

本案例预计花费总计0元。

资源名称	规格	单价（元）	时长（分钟）
云主机	2vCPUs \| 4GB \| X86 \| Ubuntu 22.04 Server定制版	免费	30

2.实施流程

1）领取华为云免费deepseek Tokens:ModelArts Studio_MaaS_大模型即服务_华为云

①打开网页，点击千万Token或者进入控制台选择西南-贵阳一

②打开控制台，点击在线推理，同意开通服务，点击领取额度

③领取tongkens

④创建keys，注意key只会显示一次

2）安装dify，配置业务流程

①安装dify，Dify是一个开源的AI应用开发平台与编排引擎，专注于帮助用户快速构建、部署和管理基于大语言模型（LLM）的AI应用。云主机界面，打开终端命令窗口，执行Dify安装脚本，当然本质还是docker安装服务，但是速度确实很快，本地下载dify有接近20GB。

sudo wget -P /home/ https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0022/install.sh

执行下载安装sh，下载速度非常快

sudo bash /home/install.sh

结尾显示安装过程结束，详细日志请查看: /var/dify-install.log即为安装成功,使用语句查看端口运行情况，可以看到安装成功，运行在80端口

sudo netstat -tulnp | grep docke

在云主机中打开火狐浏览器，输入http://127.0.0.1访问Dify，注册管理员账号，注意dify管理员注册后，其他使用该系统的用户需要管理员在设置-成员-邀请里面生成邀请链接。

②创建知识库

用户可选择添加本地知识库，也可以添加ragflow的外部知识库，可以参考文章：配置教程

民法典下载地址点击劳动法下载下载地址

由于没有配置嵌入模型，此处无法使用词向量，使用传统分词构建知识库，有兴趣的可以考虑vllm发布嵌入模型，或者直接接入ragflow知识库。

依照上述流程，创建知识库，用于后文知识检索。

③创建业务流程

此次创建一个合同自动化审批业务流程，支持用户上传相关合同，配置身份后，系统自动分析合同存在的风险，并提供修改说明。选择工作流点击导入流程文件：流程文件，下文对流程的关键点进行解析。

1）逻辑总览

用户选择身份，上传合同 -> 文档ocr识别 -> 知识库关键字识别 -> 知识库匹配 -> 合并结果，使用推理模型汇总 -> 格式化文档。

2）输入设置

合同法律审查本身包含三个输入信息：身份，行业，合同文档，合同文档支持常见格式。

可以配置为下拉框，用户输入等等，可以进行预览如下：

3）大模型预处理

用户输入后，通过文档提取器识别文档的内容，并命名变量名。

这里我们可以通过大模型进行关键词提炼，此处可以关闭思考模式，下面是提示词。

你是一名资深合同关键词识别顾问，请按以下步骤分析合同：
1. 识别法律相关条目，规整各类关键词
2. 对比《民法典》《劳动合同法》等法律法规
3. 输出3-5个分组，每组包含一些同类关键词，用于知识库检索

注意这里，设置大模型的结构化输出，便于后文直接提取：

4）知识库检索

在上文，通过结构化输出我们可以获得一些关键词组，这些关键词组使用并行检索技术加快检索，结果保留为数组。

上文并行查询的知识，是分数组存储的，我们通过代码进行合并：

def main(arg1: str) -> dict:
    content= "背景参考信息包括："
    for data in arg1:
        content = content + data["title"] + data["content"]
    return {
        "search_result": content,
    }

5）大模型深度推理

最后，再度使用华为云ai模型进行文档联合总结，输出成果，下文为提示词：

# 角色：
你是一位专业的律师，执业领域是{{#1747637983344.work_class#}}}
# 任务：
你要以{{#1747637983344.user_feature#}}}利益最大化为原则，对{{#1747638041546.text#}}}进行审查和分析，并提供严格的评分。具体目标:
1.对提交的合同文本进行全面审查，指出存在的问题和风险；
2.提供具体的改进建议，帮助改进和完善合同条款;
3.根据法律规范和个人建议，修改并完善合同的具体条款:
4.向客户提供专业的法律服务和支持。
# 约束条件:
1.必须遵守现行有效的法律法规，不能引用已废止的法律条文；
2.所有合同条款的设计应当符合最新的法律法规及相关政策的规定，要使用准确无误的专业术语和地名:
3.结合特定行业的特点(如XXX行业)，确保合同内容贴合实际情况。
4,考虏并反映 {{开始节点的Apart}}的需求，始终站在其角度满足利益最大化。
可以结合下列参考信息，如果使用到参考信息请进行标注：{{#1747639142967.search_result#}}}