法律人ChatGPT应用指南
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作者陈焕 等
出版社法律出版社
ISBN9787519780272
出版时间2024-02
装帧平装
开本16开
定价78元
货号1203205127
上书时间2024-08-08
商品详情
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作者简介
陈焕，北京市隆安（广州）律师事务所律师，隆安湾区人工智能法律研究中心主任、数字经济部副部长，国家工业信息安全发展研究中心牵头起草的《生成式人工智能数据应用合规指南》团体标准起草人。多次在诉讼实践中成功运用AI、爬虫、哈希值比对等技术，代理多起互联网、计算机案件。曾获广州律协2022年度业务成果奖。叶俊希，具有法学与工学双背景，北京市隆安（广州）律师事务所合伙人、广州市律师协会文化传媒与体育娱乐法律专业委员会委员、广州市人大常委会立法专家座谈会列席代表、国家工业信息安全发展研究中心牵头起草的《生成式人工智能数据应用合规指南》团体标准起草人。曾获广州律协2022年度业务成果奖。李伯阳，北京市隆安（广州）律师事务所律师、隆安湾区人工智能法律研究中心高级顾问，前互联网大厂法务负责人。善用编程等计算机技术办案，曾成功研发多个人工智能法律定制产品，包括“AI律师助理”等。唐简捷，某知名法律科技公司+法律AI产品合规研究员，曾任国内头部运营商法务主管。善于在法律合规中应用AI技术、测试技术、加密技术，曾参与数字广东粤商通、中盾安信（公安一所）、中国电信等多个数据安全与合规项目。林广军，上海数科（深圳）律师事务所高级合伙人。在刑事辩护领域具有较高的专业能力和丰富的实践经验，善于使用计算机技术协助提高办案效率与质量。
目录
第一章 认识ChatGPT——新时代的人工智能
第一节 人工智能的起承转合
第二节 ChatGPT的诞生背景
第三节 ChatGPT的技术原理
第四节 ChatGPT的不足之处
第五节 GPT对法律人的影响
第二章 使用ChatGPT前的准备
第一节 ChatGPT详细注册指南
第二节 认识ChatGPT的操作界面
第三节 使用ChatGPT的插件
第四节 搭配Bing、Claude解决不同需求
第五节 国产大模型介绍
第六节 保护隐私，警惕幻觉
第三章 如何用好提示词
第一节 什么是提示词
第二节 设置指令
第三节 设置特定身份
第四节 少样本学习
第五节 使用标点符号
第六节 分解任务
第七节 用提示词调用ChatGPT的各种格式
第八节 调节temperature参数
第九节 重要建议
第十节 法律人常用的prompt和万能公式
第四章 ChatGPT帮助法律人提升技能
第一节 法律人的随身私教
第二节 法律人的写作利器
第三节 “令人心动”的求职招聘专家
第四节 让法律人做“故事大王”
第五节 法律人的翻译助理和外语私教
第六节 让法律意见可视化
第五章 ChatGPT在法律工作场景中的应用
第一节 快速提炼文章要点
第二节 轻松解答法律咨询
第三节 从零入门陌生行业
第四节 定制个性化的法律文书
第五节 快速生成证据收集清单
第六节 高效助力合规审查
第七节 一键搞定批量文书
第八节 模拟法庭攻守辩论
第六章 手把手教你打造AI法律助理（上）
第一节 法律人也可以“速成”AI编程
第二节 打造AI小助理之前的准备工作
第三节 开始打造AI小助理
第四节 让AI小助理“融入办公室”
第七章 手把手教你打造AI法律助理（下）
第一节 LangChain：给AI小助理加装“外脑”
第二节 给“外脑”输入中国法律
第三节 让AI小助理回答中国法律问题
第四节 升级AI小助理的操作界面
第五节 探索更多可能性：LangChain还能做什么
第八章 除了ChatGPT，我们还有哪些选择
第一节 对法律人而言，使用大语言模型有什么风险
第二节 当我们聊“开源”的时候，我们在聊什么
第三节 有哪些开源模型可供选择
第四节 接入国产开源大模型——以ChatGLM为例
第五节 ChatGLM2与GPT-4的效果对比
第六节 参数微调，法律垂类大模型的可能性
内容摘要
ChatGPT虽然只是市场上诸多人工智能应用工具的其中之一，但其有着广泛的用户基础和充分的代表性。作者团队遵循法律工作的特点和需求，将技术工具原理、具体应用场景和进阶使用方法进行系统梳理和梯度介绍。
体例上，本书共分三篇，并模拟“手把手教你做任务”的学习主线，带领读者从入门篇、进阶篇到高阶篇，每读完一篇均能掌握一项或多项实用技能，有很强的获得感。具体而言，第一章到第五章为“入门篇：AI能为法律人的生活和工作做点什么”，从对ChatGPT工作原理、使用技巧、生活及工作场景应用做了介绍，旨在让读者快速入门并掌握技巧。第六章到第七章为“进阶篇：手把手教你打造AI法律助理”，即在第七章介绍如何搭建LangChain库，旨在让读者学会如何将ChatGPT变成个人专属数据库。第八章为“高阶篇：手把手教你接入国产大模型”，介绍如何打造安全又好用的法律垂类模型，旨在指引读者在用好大模型的同时兼顾数据安全。
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