LegalCheck：用于起草市政法律意见函的检索与上下文增强生成

荷兰公共部门法务部门面临严重的人手短缺、案件量上升以及满足监管合规的压力增大。本文提出LegalCheck，一个新颖的系统，通过结合检索增强生成（RAG）与上下文增强生成（CAG）自动化起草异议答复函来应对这些挑战。LegalCheck借助大语言模型（LLM）与精选的法律知识库，检索相关法律和先例，并通过受控提示将外部知识与案件特定细节融入连贯的初稿。专家在环审查确保每封生成的信函在法律上站得住脚且符合具体语境。在阿姆斯特丹市政府的真实部署中，LegalCheck以分钟级而非小时级产出接近定稿的意见函，同时保持很高的法律一致性与事实准确性。输出基于真实法规和既往案例，提供可解释的结果，涵盖了绝大部分所需法律推理（通常占核心内容的80%到100%）。法律专业人士发现该系统减轻了工作负担，并确保法律标准的一致适用，且不取代人类判断。这些结果展示了显著的效率提升、法律一致性的改善和积极的用户接受度。更广泛地说，这项工作展示了如何通过领域知识与治理机制增强LLM，在法律领域负责任地部署AI。