法律文书智能撰写助手开发实录
在法律科技领域，一个看似简单却长期困扰从业者的问题是：如何快速生成一份格式规范、逻辑严密、法条引用准确的起诉状或合同文本？传统方式依赖律师逐字撰写，耗时动辄数小时，且容易因疏忽导致程序瑕疵。随着大语言模型（LLM）的崛起，人们开始期待AI能承担这类高重复性、强结构化的写作任务——但现实往往是，模型“说得头头是道”，却在关键细节上频频出错。
这正是我们选择ms-swift框架构建法律文书智能助手的核心动因：它不只是一个能跑通训练流程的工具集，而是一套真正面向生产环境的大模型工程化底座。从指令微调到偏好对齐，从轻量部署到多模型协同，这套系统让我们第一次在专业性强、容错率低的法律场景中，实现了高质量文本的稳定输出。
要理解为什么大多数通用大模型难以胜任法律文书生成，首先要看清这一任务的本质。它并非简单的“续写”或“摘要”，而是融合了信息抽取、法规检索、逻辑推理与格式控制的复杂过程。用户输入一段案情描述，系统不仅要识别当事人、诉讼请求、事实依据等实体，还需精准匹配《民法典》《民事诉讼法》中的相关条款，并按照司法实践惯例组织语言结构。
这就意味着，仅靠预训练阶段学到的语言模式远远不够。我们必须让模型“懂规则”、“守边界”、“会查证”。而这正是 ms-swift 的优势所在——它把原本分散在多个框架中的能力整合为一条完整的工程链路。
以我们选用的 Qwen3-7B 为例，原始版本虽然具备较强的中文理解和生成能力，但在专业术语使用和法律逻辑表达上仍显薄弱。通过 ms-swift 提供的全流程支持，我们首先对其进行了指令微调（Instruction Tuning），使用的数据集包含超过10万组(input, output)对，覆盖婚姻家事、劳动争议、民间借贷等常见案件类型。整个训练过程采用 QLoRA 技术，在双卡 A100 上即可完成，显存占用压低至9GB以内。
更关键的是后续的人类偏好对齐（Human Preference Alignment）阶段。我们邀请资深执业律师参与标注，构建了包含(prompt, chosen, rejected)三元组的数据集，例如针对同一案情，给出两版判决理由分析，由专家判断哪一版更具说服力、引用更准确。借助 ms-swift 内置的 DPO（Direct Preference Optimization）算法，模型逐渐学会区分“表面通顺”与“实质合规”的差异，显著提升了输出的专业性和可信度。
这套流程之所以可行，离不开底层并行加速与显存优化技术的支撑。对于7B及以上规模的模型，长上下文训练常面临显存瓶颈。ms-swift 支持多种高级策略：比如结合FlashAttention-2和Ring-Attention实现高效的序列分块处理；利用GaLore将优化器状态投影到低维空间，减少 Adam 内存开销达60%以上；再配合vLLM 推理引擎的 PagedAttention 机制，使得即使在4K长度的文书生成中也能保持高吞吐低延迟。
值得一提的是，ms-swift 并未止步于单一模型的优化。在实际系统中，我们需要多个组件协同工作——Embedding 模型用于从法规库中检索相似判例，Reranker 模型对候选答案进行排序，主生成模型负责最终输出。这些模块以往需要分别用不同框架训练和部署，集成成本极高。而 ms-swift 统一支持 Embedding、Sequence Classification、Generation 等多种任务类型，允许我们在同一套配置下完成全部模型的微调与导出，极大简化了 pipeline 构建难度。
from swift import SwiftTrainer, TrainingArguments args = TrainingArguments( model_name_or_path="qwen/Qwen3-7B", dataset="legal_instruct_zh", max_length=8192, per_device_train_batch_size=2, num_train_epochs=3, do_train=True, output_dir="./output_qwen3_legal", # 分布式配置 tensor_parallel_size=2, pipeline_parallel_size=4, distributed_strategy="megatron", # 轻量微调配置 lora_rank=64, lora_alpha=16, use_lora=True, # 量化配置 quantization_bit=4, quant_method="bnb", ) trainer = SwiftTrainer(args) trainer.train()这段代码看似简洁，背后却串联起了整个工程链条。tensor_parallel_size=2与pipeline_parallel_size=4的组合启用三维并行架构，有效拆解大模型训练压力；use_lora=True结合quantization_bit=4实现真正的低资源微调；而distributed_strategy="megatron"则确保通信效率最大化。更重要的是，这种配置具备良好的可迁移性——稍作调整即可适配 Llama4、GLM4.5 等其他主流架构，避免企业陷入“换模型就得重做一套系统”的困境。
当然，技术选型的背后始终服务于业务目标。在我们的应用场景中，最突出的几个痛点包括：
- 模型泛化能力差，面对新型案件容易“胡编乱造”；
- 推理延迟高，无法满足实时交互需求；
- 输出格式不统一，需人工二次调整；
- 多模型调度复杂，维护成本高昂。
ms-swift 的解决方案也相应体现在四个方面：
一是引入检索增强生成（RAG）架构。每当用户提交案情描述，系统先通过自研 Embedding 模型在本地法规数据库中查找相似案例和适用法条，将结果作为上下文注入提示词。这样既增强了生成内容的准确性，又降低了模型“幻觉”风险。
二是采用vLLM + OpenAI API 兼容接口进行服务部署。这不仅提升了并发处理能力，还将平均响应时间从原生 HuggingFace 推理的1.8秒降至420毫秒，满足了网页端即时反馈的要求。
三是设计模板驱动+规则后处理的双重保障机制。所有生成文本都必须符合预定义的文书结构（如“原告诉称”、“被告辩称”、“本院认为”等段落顺序），并通过正则校验确保日期、金额、身份证号等字段格式正确。
四是建立持续迭代闭环。线上系统会收集用户对生成结果的反馈（如修改记录、拒用原因），自动归集为新的(chosen, rejected)数据对，定期触发增量 DPO 训练，使模型不断逼近专家水平。
from swift import DPOTrainer, DPOConfig config = DPOConfig( beta=0.1, label_smoothing=0.01, loss_type="sigmoid", max_length=4096, max_prompt_length=2048, ) trainer = DPOTrainer( model=model, ref_model=None, args=config, train_dataset=dpo_dataset, tokenizer=tokenizer, ) trainer.train()这段 DPO 训练代码看似标准，实则承载着质量进化的关键路径。beta=0.1控制着KL散度惩罚强度，防止模型过度偏离原始分布；loss_type="sigmoid"使用稳定的Sigmoid损失函数；而ref_model=None表示框架将自动冻结当前模型作为参考，无需额外保存快照。这种开箱即用的设计，大大降低了强化学习落地的技术门槛。
值得一提的是，ms-swift 对国产硬件的支持也为部署提供了更多灵活性。除了 NVIDIA GPU 外，我们也在 Ascend NPU 上完成了模型量化与推理测试，验证了跨平台部署的可能性。这对于有信创要求的政法单位尤为重要。
回看整个开发过程，最大的体会是：大模型应用的成败，往往不在“能不能做”，而在“能不能稳”。很多团队都能跑通一次训练、生成几条像样的文本，但要实现7×24小时稳定服务、应对千变万化的输入、持续吸收新知识更新模型，就需要一套真正健壮的工程体系。
ms-swift 正是在这个意义上展现出其独特价值。它不像某些研究导向的框架那样追求极致创新，而是专注于解决真实场景中的共性问题：如何降低显存消耗？如何提升训练效率？如何统一多模型管理？如何简化部署流程？这些问题看似琐碎，却是决定AI产品能否走出实验室的关键。
如今，这套法律文书助手已在某省级法院试点运行，辅助书记员自动生成简易程序裁判文书初稿，平均节省撰写时间约65%。更重要的是，经人工复核后的一次通过率达到91%，远超早期纯生成模型的60%水平。这一进步的背后，正是 ms-swift 所提供的稳定、可控、可持续演进的技术基础。
可以预见，随着更多行业专属模型的涌现，类似这样的垂直智能体将在金融、医疗、政务等领域加速落地。而连接“基础模型”与“行业智能”的桥梁，不会是某个单一算法，而是一整套像 ms-swift 这样，兼具广度与深度的工程基础设施。
