# 法律AI的数据闭环：从案件反馈到模型优化的实践经验

日期: 2026年1月18日

前言

在过去的几年里，我们在法律AI领域的实践中，遇到了一个关键问题：如何让模型从真实的案件结果中持续学习？

这个问题看似简单，但其实涉及到数据处理、特征工程、强化学习等多个复杂的技术环节。本文分享我们在解决这个问题过程中的经验和教训。

1. 问题的发现

1.1 初期的困境

我们最初采用的是传统的微调方法：收集公开的判决书数据，进行标注和微调，然后部署模型。

结果是什么呢？模型在测试集上的性能不错（BLEU分数、F1分数都很高），但在实际应用中的表现却令人失望。

具体表现在：

准确率下降：模型在生产环境中的准确率比测试集低15-20%
性能衰减：部署后3-6个月，性能开始明显下降
无法适应变化：当法律发生变化时，模型无法自动适应

我们开始思考：为什么会这样？

1.2 根本原因分析

经过深入分析，我们发现了几个关键问题：

问题1：数据分布的偏差

公开的判决书数据和我们实际处理的案件数据分布不同。公开数据往往是"已判决"的案件，而我们处理的是"正在进行"的案件。这导致了严重的分布偏差（Distribution Shift）。

问题2：评估指标的不匹配

我们用BLEU、ROUGE等通用NLP指标来评估模型，但这些指标并不能反映法律应用中最关键的指标——案件的最终结果。

一个看起来"不完美"的建议，可能导致胜诉；一个看起来"完美"的建议，可能导致败诉。

问题3：反馈信息的浪费

每一个案件都有一个真实的结果：胜诉或败诉，赔偿金额，诉讼周期等。但这些信息在模型部署后就被浪费了。模型无法从这些真实的反馈中学习。

这就像一个医生给出诊断后，永远无法知道患者的治疗结果一样。

1.3 新的思路

我们开始思考：能否建立一个闭环系统，让模型从真实的案件结果中持续学习？

这个想法很简单，但实现起来却很复杂。

2. 数据处理的挑战

2.1 多源数据的融合

一个完整的案件数据来自多个源：

判决书：一审判决书、二审判决书、再审判决书
执行文书：执行裁定书、执行完成通知书
律师案卷：证据、诉讼策略、沟通记录
法院系统：立案日期、审理进度、承办法官

这些数据的格式不统一、质量不一致、信息不完整。

我们的做法：

我们建立了一套多源数据融合的流程。对于每个数据源，我们设计了特定的解析器：

PDF解析器：处理判决书等PDF文件，提取结构化信息
文本解析器：处理纯文本文件，进行信息提取
数据库连接器：直接从法院系统获取结构化数据

然后，我们使用一个融合引擎，将这些来自不同源的数据关联到同一个案件。

关键技术：

使用案号作为主键进行关联
对于冲突的数据，使用可信度加权的方式融合
对于缺失的数据，使用统计方法进行补全

2.2 信息提取的复杂性

从非结构化的判决书中提取结构化的信息是一个复杂的任务。

我们需要提取的关键信息包括：

信息字段	提取难度	提取方法
案号	低	正则表达式
当事人	中	NER + 规则
诉讼请求	高	LLM + 指令微调
判决结果	低	规则 + 分类模型
赔偿金额	中	正则表达式 + NER
法律论述	很高	LLM + 语义理解

我们的经验：

对于低难度的信息（案号、判决结果等），使用规则和简单的分类模型就能达到95%以上的准确率。

对于中等难度的信息（当事人、赔偿金额等），需要结合NER、规则和一些启发式方法。

对于高难度的信息（诉讼请求、法律论述等），需要使用微调的LLM。但这里有个关键的发现：

直接用通用LLM提取法律信息的准确率只有60-70%。但如果我们用法律领域的数据对LLM进行微调，准确率能提升到90%以上。

这个发现很重要，因为它说明了领域特定的微调的必要性。

2.3 数据质量的控制

从原始数据到可用的训练数据，需要多层的质量控制。

第一层：自动检查

一致性检查：诉讼请求的金额不应该超过当事人的总资产
异常值检测：案件的诉讼周期不应该超过10年
缺失值检查：关键字段是否为空

第二层：统计验证

对于关键信息，计算多个数据源的一致性
如果一致性低于阈值，标记为需要人工审查

第三层：人工审核

对于关键信息，进行抽样人工审核
我们的目标是达到99%以上的准确率

实际效果：

通过这三层质量控制，我们的数据准确率从初期的85%提升到了99.2%。这个提升看起来不大，但对于模型的训练质量影响很大。

3. 特征工程的实践

3.1 特征的设计

从原始的案件数据到模型可用的特征向量，需要精心的特征工程。

我们设计的特征包括几个层次：

第一层：基本特征

案件类型（one-hot编码）
侵权类型（one-hot编码）
诉讼金额（归一化）
当事人规模（分类编码）

这些特征很容易提取，但信息量有限。

第二层：统计特征

证据数量
证据类型分布
历史相似案件的胜诉率
承办法官的历史胜诉率

这些特征需要对历史数据进行统计分析。

第三层：语义特征

案件的核心争议点（通过LLM提取）
法律论证的复杂度（通过文本分析）
证据的强度评分（通过LLM评估）

这些特征需要深度的语义理解。

第四层：关系特征

与历史相似案件的相似度
与法官历史判决的相似度
与法律先例的相似度

这些特征需要计算与其他案件的关系。

3.2 特征的向量化

将这些特征转化为模型可用的数值向量是一个关键步骤。

对于不同类型的特征，我们使用不同的向量化方法：

数值特征：直接使用，进行标准化处理。

分类特征：使用One-Hot编码或Embedding。对于高基数的分类特征（如法律条款），使用Embedding能够更好地捕捉语义关系。

文本特征：使用微调的LLM的隐藏层输出作为特征向量。例如，对于"案件的核心争议点"这一文本特征，我们使用LLM的最后一层隐藏状态（通常是768维或1024维）作为特征向量。

关系特征：计算与其他案件的相似度，使用相似度分数作为特征。

3.3 特征的验证

特征设计完成后，需要验证这些特征是否有效。

我们的验证方法包括：

相关性分析：计算每个特征与目标变量（案件结果）的相关性。如果某个特征的相关性很低，可能需要重新设计。

特征重要性分析：训练一个简单的模型（如随机森林），分析每个特征的重要性。这能帮助我们理解哪些特征对预测最有帮助。

消融实验：逐个移除特征，观察模型性能的变化。这能帮助我们识别冗余的特征。

实际效果：

通过这些验证方法，我们从初期的100+个特征优化到了30个最有效的特征。这不仅降低了计算成本，还提升了模型的泛化能力。

4. Reward设计的思考

这是整个系统中最复杂、也是最关键的部分。我们在Reward设计上花费了超过8个月的时间。

4.1 从简单到复杂的演进思路

最初我们采用简单的二元分类：胜诉=1，败诉=0。但很快发现这无法区分部分胜诉、无法考虑赔偿金额和诉讼周期。准确率只有72%。

接着我们加入了多维度加权：胜诉、赔偿、时间三个维度的加权求和。准确率提升到78%，但权重设置太死板，无法适应不同用户需求，且模型容易过度优化某个维度。

然后我们增加成本效益考量，针对不同用户类型（激进型、平衡型、保守型）设置不同权重。胜诉率提升到85%左右，但遇到新问题：成本数据获取困难，训练不稳定，多目标冲突明显。

进一步我们尝试用神经网络动态计算权重，根据案件特征自适应调整。胜诉率提升到91%，但增加了复杂性，对小样本不稳定。

最终我们放弃单一Reward函数，转向多目标优化框架。使用Pareto优化找到多个目标的最优权衡，根据用户偏好选择策略。胜诉率提升到95%+，用户满意度达到96%。

4.2 关键发现

通过实验我们发现几个关键点：

胜诉权重对结果影响最大，其次是赔偿金额
延迟超过3个月，Reward信号质量明显下降，需要设计中间Reward
个性化Reward针对不同用户类型平均提升5%性能
多目标优化框架在各类案件上都更稳定

4.3 核心挑战与解决思路

主要挑战包括：多目标冲突（用Pareto优化解决）、Reward信号稀疏（设计中间Reward）、可解释性问题（为每个维度提供清晰解释）。

Reward设计不仅是技术问题，更需要深度领域知识：法律多维度目标、用户真实需求、数据特点、强化学习的原理和局限。

4.4 Reward自动化提取

从判决书提取Reward信号：胜诉判断准确率99.2%、赔偿金额提取96.8%、时间数据99.5%、成本估算87.5%（数据不完整导致难度高）。验证方法包括律师评估、性能关联分析、A/B测试，最终方案认可度达96%。

5. RL优化的实现：从理论到实践

5.1 算法的选择

我们选择了PPO（Proximal Policy Optimization）作为RL算法。

为什么选择PPO？

稳定性好：PPO通过限制策略更新的步长，避免了策略梯度方法的不稳定性
样本效率高：PPO能够从相对较少的样本中学习
易于实现：PPO的实现相对简单，容易调试

5.2 RL训练的流程

# 伪代码：PPO在法律AI中的应用

class LegalAIRL:
    def __init__(self, base_model, reward_function):
        self.policy_model = base_model  # 初始策略（微调后的LLM）
        self.value_model = copy(base_model)  # 价值函数
        self.reward_fn = reward_function  # Reward函数
        self.experience_buffer = []  # 经验缓冲区
  
    def collect_trajectories(self, num_episodes):
        """收集案件数据"""
        trajectories = []
        for case in recent_cases:
            # 1. 模型对案件生成建议（策略）
            advice = self.policy_model.generate_advice(case)
          
            # 2. 律师执行建议，获得案件结果
            result = execute_and_get_result(advice, case)
          
            # 3. 计算Reward
            reward = self.reward_fn(result)
          
            # 4. 存储轨迹
            trajectories.append({
                'case': case,
                'advice': advice,
                'result': result,
                'reward': reward
            })
      
        return trajectories
  
    def compute_advantages(self, trajectories):
        """计算优势函数"""
        advantages = []
        for traj in trajectories:
            # 计算状态价值
            state_value = self.value_model.estimate_value(traj['case'])
          
            # 优势 = 实际Reward - 预期价值
            advantage = traj['reward'] - state_value
            advantages.append(advantage)
      
        # 进行标准化处理
        advantages = (advantages - mean(advantages)) / (std(advantages) + 1e-8)
      
        return advantages
  
    def update_policy(self, trajectories, advantages):
        """使用PPO更新策略"""
        for epoch in range(num_epochs):
            for batch in create_batches(trajectories, batch_size=32):
                # 计算新的log概率
                new_log_probs = self.policy_model.compute_log_probs(batch['advice'])
                old_log_probs = batch['old_log_probs']
              
                # 计算比率
                ratio = exp(new_log_probs - old_log_probs)
              
                # PPO的核心：限制策略更新的步长
                surr1 = ratio * batch['advantages']
                surr2 = clip(ratio, 1-epsilon, 1+epsilon) * batch['advantages']
                policy_loss = -min(surr1, surr2).mean()
              
                # 计算价值损失
                value_loss = (self.value_model.estimate_value(batch['case']) - batch['reward']).pow(2).mean()
              
                # 总损失
                total_loss = policy_loss + 0.5 * value_loss
              
                # 反向传播和优化
                total_loss.backward()
                optimizer.step()
                optimizer.zero_grad()
  
    def train_loop(self):
        """持续的RL训练循环"""
        while True:
            # 1. 收集新的案件数据
            trajectories = self.collect_trajectories(num_episodes=100)
          
            # 2. 计算优势
            advantages = self.compute_advantages(trajectories)
          
            # 3. 更新策略
            self.update_policy(trajectories, advantages)
          
            # 4. 评估性能
            performance = self.evaluate()
            log_performance(performance)
          
            # 5. 等待新的案件数据
            wait_for_new_cases()

5.3 实际遇到的问题和解决方案

在实现RL训练的过程中，我们遇到了一些问题：

问题1：样本不足

RL需要大量的样本来训练。但真实的案件数据有限，而且获取速度很慢（一个案件需要6-24个月才能完成）。

解决方案：

我们使用了几种方法来增加样本数量：

数据增强：对现有的案件数据进行变换，生成新的训练样本
模拟数据：基于历史案件的统计规律，生成模拟的案件数据
优先级采样：优先选择对模型改进最有帮助的案件进行训练

问题2：Reward延迟

一个案件从执行到获得最终结果需要很长时间。这导致了严重的Reward延迟问题。

解决方案：

我们使用了几种方法来处理Reward延迟：

中间Reward：在案件的不同阶段定义中间Reward（如一审判决时的Reward）
价值函数：使用价值函数来估计未来的Reward
优先级缓冲区：对于长期案件，使用优先级缓冲区来管理经验

问题3：Reward的方差

不同案件的Reward差异很大，导致训练不稳定。

解决方案：

我们使用了几种方法来稳定训练：

Reward标准化：对Reward进行标准化处理
优势标准化：对计算出的优势进行标准化处理
梯度裁剪：限制梯度的大小，防止梯度爆炸

5.4 性能的改进

通过RL训练，我们取得了显著的性能改进：

指标	初期	优化后	改进幅度
胜诉率	75%	95%+	↑ 20%
平均赔偿	45万	72万	↑ 60%
诉讼周期	18个月	12个月	↓ 33%
成本效益	3:1	6:1	↑ 100%

这些改进不是来自单一的优化，而是来自整个系统的持续优化。

6. 持续学习的运营

6.1 模型版本管理

在持续学习的过程中，模型会不断更新。我们需要一套完善的版本管理机制。

版本控制：

每次模型更新都生成一个新的版本。我们使用语义版本控制（Semantic Versioning）：

Major版本：算法或架构的重大改变
Minor版本：新增功能或改进
Patch版本：bug修复

性能追踪：

对每个版本，我们追踪以下指标：

胜诉率
平均赔偿
诉讼周期
成本效益
用户满意度

回滚机制：

如果新版本的性能下降，我们能够快速回滚到之前的版本。

6.2 A/B测试

在部署新版本前，我们进行A/B测试。

新版本和旧版本同时服务一部分用户，对比性能指标。

只有当新版本的性能明显优于旧版本时（通常要求p-value < 0.05），才进行全量部署。

6.3 性能监控

我们建立了实时的性能监控系统。

监控的指标包括：

模型的预测准确率
用户的反馈评分
案件的最终结果
系统的响应时间

如果性能指标下降，系统会自动触发告警。

6.4 数据漂移检测

法律在不断演变，新的案件可能与历史数据分布不同。

我们使用统计方法检测数据漂移：

计算新数据和历史数据的分布差异
如果差异超过阈值，标记为数据漂移
对数据漂移进行分析，确定是否需要重新训练模型

7. 关键的经验教训

7.1 数据质量是基础

我们花费了大量的时间和资源在数据处理上。但这是值得的。

经验： 高质量的数据比复杂的算法更重要。

一个简单的模型，用高质量的数据训练，往往比复杂的模型，用低质量的数据训练，性能更好。

7.2 领域知识是关键

法律AI不仅仅是应用LLM，更重要的是理解法律领域的特点。

经验： 需要既懂法律的人和既懂AI的人紧密合作。

单纯的AI技术人员无法设计出有效的Reward函数。单纯的法律专家也无法实现复杂的RL系统。

7.3 持续学习是必要的

一次性的微调是不够的。系统需要从真实的案件中持续学习。

经验： 建立反馈闭环是提升模型性能的关键。

7.4 个性化是重要的

不同的用户有不同的需求。通用的模型往往无法满足所有用户。

经验： Reward函数应该是可个性化的。

7.5 运营能力很关键

技术只是一部分。更重要的是能否持续地运营和优化系统。

经验： 需要一支专业的团队，长期的投入和承诺。

8. 总结

通过这个项目，我们学到了很多关于法律AI的东西。

最重要的是，我们认识到：法律AI的竞争不在算法，而在数据和运营。

谁能积累更多高质量的真实案件数据，谁能设计出更有效的学习机制，谁能持续地优化系统，谁就能在这个领域中领先。

这个过程没有捷径。需要时间、需要投入、需要坚持。

但一旦建立了这个闭环系统，它就会不断地自我完善，变得越来越强大。

参考文献

[1] Schulman, J., et al. (2017). Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv preprint arXiv:1707.06347.

[2] Ouyang, L., et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv preprint arXiv:2203.02155.

[3] Christiano, P. F., et al. (2017). Deep Reinforcement Learning from Human Preferences. arXiv preprint arXiv:1706.03741.

[4] Ng, A. Y., & Russell, S. J. (2000). Algorithms for inverse reinforcement learning. *icml00-irl

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zhilvshe

# 法律AI的数据闭环：从案件反馈到模型优化的实践经验

前言

1. 问题的发现

1.1 初期的困境

1.2 根本原因分析

1.3 新的思路

2. 数据处理的挑战

2.1 多源数据的融合

2.2 信息提取的复杂性

2.3 数据质量的控制

3. 特征工程的实践

3.1 特征的设计

3.2 特征的向量化

3.3 特征的验证

4. Reward设计的思考

4.1 从简单到复杂的演进思路

4.2 关键发现

4.3 核心挑战与解决思路

4.4 Reward自动化提取

5. RL优化的实现：从理论到实践

5.1 算法的选择

5.2 RL训练的流程

5.3 实际遇到的问题和解决方案

5.4 性能的改进

6. 持续学习的运营

6.1 模型版本管理

6.2 A/B测试

6.3 性能监控

6.4 数据漂移检测

7. 关键的经验教训

7.1 数据质量是基础

7.2 领域知识是关键

7.3 持续学习是必要的

7.4 个性化是重要的

7.5 运营能力很关键

8. 总结

参考文献

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