legal-document-assistant

上传法律文档，用自然语言提问，秒得答案和摘要。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 20 🐛 待处理 3 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 109
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，可自行部署，无在线服务，全部功能免费。

项目预览

legal-document-assistant 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队lixx21
GitHubhttps://github.com/lixx21/legal-document-assistant
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，可自行部署，无在线服务，全部功能免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型google-bert,grafana,llm,postgresql,python,rag,retreival-augmented-generation,streamlit
GitHub 星标★ 109
上线时间2024-08-30 00:00:00
代码更新2024-09-08
仓库体积16.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

这是一个基于检索增强生成（RAG）的法律文档问答助手，旨在解决法律文档查询效率低、理解门槛高的问题。它通过PostgreSQL存储结构化数据，Elasticsearch进行全文检索，并结合大语言模型（LLM）生成摘要和回答。项目支持用Airflow编排数据摄入流程，实现文档的自动更新；同时集成Grafana进行实时监控，便于观察系统运行状态。用户通过Streamlit构建的交互界面输入问题，系统会从法律文档中检索相关段落，并生成简洁的总结或建议，帮助律师、法务或普通用户快速获取法律信息。核心能力包括：多源数据摄入、混合检索（关键词+向量）、LLM生成回答、可视化监控。整体架构清晰，适合作为学习RAG应用开发的参考案例。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 109

核心亮点

  • 技术栈完整：PostgreSQL+Elasticsearch+LLM，覆盖存储、检索和生成全链路
  • 集成Airflow和Grafana，数据更新和系统监控开箱即用
  • Streamlit界面简洁，降低使用门槛，便于快速演示和交互

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 依赖多个重型组件，部署和运维成本较高

适用场景

  • 法律团队内部文档检索与法规问答
  • 法律科技产品原型开发参考
  • 学习RAG架构和工程化落地的教学案例

替代项目

LangChain、Haystack、txtai

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