团队负责人请进：搭建团队自己的AI人工智能法律模型（垦丁律所范例）

第一部分：模型方法论篇

一. 部署目标和价值

1. 降低个体差异

2. 提升服务水位

3. 激活知识管理

4. 降本增效

5. 经验剥离留存

二. AI私有化有部署需求与条件自评估

1. 专业领域

2. 自有知识管理与积累

3. 公有领域数据

4. 数据结构化程度

5. 可替代性

6. 客户需求

三. 部署路径选择及优劣

1. 自有知识库+底座模型接口

2. 私有化部署

3. 采购第三方行业通用模型

四. 产品功能设计

1. 知识库搭建

2. 跟随性训练（提示）

3. 功能设计

4. 交互设计

5. 增量反馈

6. 多轮对话

7. AI Agent

五、数据隐私保护

1. 知识库的向量化

2. 本地化部署

3. 模版的使用

4. 编程脱敏

第二部分：模型落地实现篇

一. 模型选择与AI应用系统架构

1. 模型种类与对比

• 常见的基础模型及核心特性

• 各类模型的适用场景，对比不同模型在文本生成、分类、翻译等任务中的适用性

2. 模型选择策略

• 需求分析：根据实际业务需求评估模型适用性

• 开源与商用模型的对比，选择合适解决方案

• AI应用系统架构，架构内每个组件的功能角色

二. 提示词优化

1. 提示词基础知识

• 提示词的作用与意义，如何影响模型输出

• 设计提示词时需要遵循的基本原则

• 提示词的常见问题（歧义、信息过载等）及其解决方法

2. 提示词设计技巧

• 如何设计精准的提示词以获得预期的模型输出

• 如何在多轮次交互中逐步优化提示词，以提高生成内容质量

3. 提示词自动化生成

• 基于模版生成提示词，使用预定义提示模板

• 基于用户意图或上下文生成提示词

三. 上下文提问实现

1. 上下文窗口与长度控制

• 上下文窗口的概念及其对模型输出的影响

• 模型如何用记忆机制保持对上下文的持续理解

• 超出上下文窗口长度的长文本的处理（截断、分块策略）

2. 动态上下文管理

• 上下文管理策略，例如滑动窗口、基于主题的策略等等

• 为上下文信息设定优先级，确保重要信息能够被重点关注

• 自适应的上下文管理，根据用户输入来动态调整关注点

四. 模版功能实现

1. 模版功能概述

• 模版的定义与应用场景

• 模版与提示词的功能异同以及如何协同工作

• 如何在模型中实现模版功能，包括模版的存储与调用机制

2. 模版创建与自定义

• 设计模版时需要遵循的基本原则

• 如何为特定任务设计结构化模版，如报告生成、对话框架等

• 如何将设计好的模版集成到模型中，并调用

3. 模版优化与版本控制

• 模版优化方法策略

• 模版的版本管理控制，确保更新迭代的过程中保持稳定性

• 使用A/B测试对不同版本的模版进行效果评估

五. 私有数据标准与训练

1. 数据隐私与标准化

• 数据在模型训练中的隐私保护和标识化技术

• 数据标准化处理，如何将私有数据转换为适合模型训练的格式

2. 私有数据的模型微调

• 模型微调的概念及其在私有数据训练中的应用

• 微调策略与方法，如冻结部分模型参数、调节学习率等

• 微调效果评估，并通过反馈循环不断优化模型

六 . 快速搭建可视化的AI聊天机器人

1. 搭建AIChatBot所需的基础工具，例如Python、Gradio等

2. Step by Step的Demo开发演示使用Gradio快速搭建ChatBot的过程

3. 演示系统达标后如何打造商用系统

第三部分：团队AI战略篇

一. AI分析律所客户及客户管理策略

通过律所的客户池管理，助力获客效率：收集和分类数据、转化策略（案例+工具操作）

二. AI收集和分析法律市场信息，布局业务结构

分析法律市场现状（法规法条、案例判决、监管处罚动态、企业状况等），预判法律垂直领域的市场走向（案例）