aa0101181514/tw-legal-rag

解决的问题

台湾法律RAG提供了一种使用自然语言检索台湾法院判决和行政法规的方法，解决了传统仅基于关键词的搜索工具因概念相似性而遗漏相关案例的问题。它特别针对法律AI中的“幻觉”问题，提供经过验证的结构化文档包，强制AI模型引用，并配备工具验证AI的回答是否确实使用了所提供的文档。

工作原理

该项目由一个CLI工具和一个MCP（模型上下文协议）服务器组成，连接到托管的语义检索后端，其中包含超过2200万份台湾法院判决。

1. 检索：该工具使用语义搜索，即使措辞不同，也能找到与查询概念上相似的案例。
2. 打包：pack 命令创建一个包含查询、判决摘录和严格验证指令的 bundle.json 文件。该包随后作为上下文输入到AI（如Claude或ChatGPT）中。
3. 验证：check 命令对AI的输出执行确定性字符串分析，确保引用的案例编号存在于原始包中，且引用的文本确实出现在包中。

适用人群

需要将台湾法律的AI生成法律分析建立在真实、可验证的法院判决基础上，而无需自行管理向量数据库或LLM基础设施的法律从业者、研究人员和AI开发者。

主要亮点

• 海量数据集：可访问2250万+份台湾法院判决和数千份行政法规。
• 语义搜索：超越关键词，查找概念相关的案例。
• 判例历史：包含 case_history 标志，显示判决是否被上级法院推翻。
• 防止幻觉的防护机制：使用只读白名单和包级引用检查，防止AI虚构虚假的案例编号或法律意见。
• 零配置集成：支持Remote MCP，可直接集成到Claude和ChatGPT，或使用CLI进行自定义工作流。