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法律大型语言模型 (LLM) 在为非专家提供法律咨询方面显示出良好的前景。然而，现有的中文法律咨询模型大多基于单智能体系统，这与现实世界的法律咨询不同，在现实世界中，多名专业人士会合作提供更有针对性的回应。为了更好地模拟真实的咨询，我们提出了 LawLuo，一个用于多轮中文法律咨询的多智能体框架。LawLuo 包括四个智能体：接待员智能体，负责评估用户意图并选择律师智能体；律师智能体，负责与用户互动；秘书智能体，负责组织对话记录并生成咨询报告；老板智能体，负责评估律师和秘书智能体的表现以确保获得最佳结果。这些智能体的互动模仿了真实律师事务所的运作。为了训练它们遵循不同的法律指示，我们开发了不同的微调数据集。我们还引入了一个基于案例图的 RAG 来帮助律师智能体处理模糊的用户输入。实验结果表明，LawLuo 在生成更加个性化和专业的回复、处理模糊查询以及在多轮对话中遵循法律指示方面的表现优于基线。我们的完整代码和构建的数据集将在论文被接受后开源。
arXiv:2407.16252v3 [cs.CL] 2024 年 12 月 16 日
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