使用 大语言模型 模拟民事法庭

法庭模拟连接了法律教育和司法实践，但基于人的模拟成本高昂且难以规模化。 大语言模型（LLM）提供了一种可扩展的替代方案，但现有的法庭模拟研究主要集中在刑事案件。民事诉讼在实践中更为常见，也更难模拟，因为其索赔、责任和救济更加灵活。我们提出了一个针对中国民事案件的多主体法庭模拟框架。该框架通过五个阶段的民事审判程序组织基于角色的互动，并集成记忆模块和法规检索以支持长流程的裁决。实验表明，该框架能够产生可靠的民事判决，在责任分配和多项目裁决方面具有明显的优势。进一步的实验表明，内存质量极大地影响下游模拟质量。通过五层因素框架，我们分析了法律基础、信息条件、司法能力和角色定位、组织压力和社会背景如何影响框架的可靠性和行为。这些结果支持了所提出的民事法庭模拟框架的有效性。数据集和代码可在以下网址获取：https://github.com/foggpoy/Civil-Court。