一个执业律师每天在用的法律检索助手

律师把问题发到邮箱,回来的是一封带引注的草稿。检索层跑在自家的 NAS 上,核实这一步,我留给了人。

PythonMeinrag (RAG + MCP)6 个 MCP 服务IMAP / SMTP 管线pandoc → .docxDiscord 触发的智能体Raspberry Pi + NAS

问题

律师的一天,多数时候是在与文档打交道。哪条规定管这件事,它现在还有没有效,所里上次碰到同类的事是怎么处理的, 然后要写一份每句话都有出处的意见。

通用的聊天模型回答这些问题其实很流畅,而且经常是对的。但是问题正出在这里:答案来了,没有一个能点开核对的引注; 它引的那条规定还在不在生效,它自己也不知道。一个说得越像的工具,越难看出它什么时候错了。

我建了什么

给一位执业律师做的助手,2026 年 6 月起在真实的案子上每天用。它不是一个聊天窗口,而是一条邮件管线, 中间站着一个智能体。

律师本人审阅每一封。系统给出的是给专业人士的草稿材料,不是法律意见,每一封信上都写着这句。

它证明了什么

有意思的地方其实不在起草。是「法律」这种语料,会把 RAG 的那些默认假设一条条推翻, 而下面每一条都是在生产里撞上的,不是设计评审时想出来的。

所以这套系统比一个普通聊天窗口强在哪,答案挺窄,也挺老实:引注能点开,引的东西查过时效, 检索不到的时候说「未能检索」,不说「不存在」。

现状

2026 年 6 月 9 日起给律师上线。记录期内从来信到发出是 7 到 46 分钟,一次成功。6 月到 8 月初归档了 23 件事项, 这是下界:8 月下旬主机故障之后索引冻住了,积压的还在重建。

没量过的我就不说:检索的准确率和召回率、和律师独立作业的对比、省下的时间。这些实验都设计得出来,但是没有做过。