在 GitHub 查看 ↗Python · 2026-10-05

law-bench · 中文法律合同起草与评测工作台

law-bench 是「寻数·识律」法律 AI 产品线的合同评测与起草基座：它维护一个法条锚定的条款语料库，通过标签驱动组装生成合同，用 LLM 评审（rubric 评分） 度量合同质量，并以自愈管线和提示词 A/B 对比持续迭代——起草、评测、改进在一个闭环里完成。

邻近的合同生成器负责「产出草稿」，law-bench 负责「度量草稿」：每一条起草策略的变化，都要经过 rubric 评审的量化验证才会合入。

核心能力

能力	说明
条款语料库	43 类中国合同的种子条款（data/clause_seeds/），带法条引用、标签维度（场景 `scenario`、立场 `stance` 等）、三级来源（base / tagged / custom）与人工审核工作流
标签驱动组装	按合同类型 + 标签组合装配母版，槽位（`{{slot}}`）由 LLM 或规则填充，输出 Markdown / DOCX / PDF
LLM 评审	rubric × criteria 逐条判定（PASS/FAIL + 理由），多评审模型并行、429/503 退避——限流永远不允许变成 criterion FAIL
自愈管线	`generate → fill → evaluate → improve` 迭代至达标（LangGraph 驱动），最佳迭代自动落库
提示词 A/B 对比	compare runs：多提示词 × 多草稿，产出 criteria × prompts 通过率矩阵
法规目录	3 万+ 部中国法律条目（别名整理、条文级引用解析、废止法律的承继映射），生成合同时可内嵌条文级引用
人工复核	评审结论的盲标注、标注一致性 QC、gold 导出
多种接入	Web 工作台（OIDC 登录）、公共只读 API（X-API-Key + 限流）、MCP server（37 个工具）、CrewAI CLI

系统架构

                    ┌────────────────────────────────────────────┐
                    │                接入层                       │
   Web 工作台 ──────┤  src/web/app.py   (Logto OIDC 登录 + RBAC)  │
   公共只读 API ────┤  src/web/public_app.py (API Key + 限流)     │
   MCP server ──────┤  fd-coding-law-bench-mcp/ (FastMCP, 37 工具)│
   CLI ─────────────┤  main.py (CrewAI 多智能体起草)              │
                    └───────────────┬────────────────────────────┘
                                    │
        ┌───────────────┬───────────┴──────────┬─────────────────┐
        ▼               ▼                      ▼                 ▼
  PostgreSQL      S3 兼容对象存储          LLM（OpenAI 兼容     Elasticsearch
  （条款/rubric/   （RustFS/MinIO，        端点：方舟/OpenRouter/ （可选，条款
   prompt/评测      合同制品与模板，         自建 relay），按角色   分块 RAG 检索）
   运行记录；        读 minio_* 环境变量）    配置 intake/drafter/
   schema 幂等                              auditor/judge 模型
   自动创建）

PostgreSQL 是唯一必需的外部服务：所有表以 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 幂等创建，首次运行自动建表，无需迁移脚本。
对象存储用于合同制品（DOCX/PDF）与母版模板，任何 S3 兼容服务（RustFS、MinIO 等）皆可。
LLM 通过任意 OpenAI 兼容端点接入，起草（intake / drafter / auditor）与评审（judge）可分别指定模型与温度。
Elasticsearch（可选）支撑条款分块 RAG 检索；不配置则检索降级，其余功能不受影响。
Logto（可选，docs.logto.io）仅 Web 工作台登录需要；CLI / MCP / 评测管线不依赖它。

快速开始

前置条件

Python 3.12–3.13 与 uv
PostgreSQL 15+（必需）
可选：S3 兼容对象存储（制品渲染）、Elasticsearch（RAG）、Logto（Web 登录）

步骤

# 1. 安装依赖
uv sync

# 2. 配置环境
cp .env.example .env
#    必填：OPENAI_API_KEY / OPENAI_API_BASE（任意 OpenAI 兼容端点）
#          database_url（PostgreSQL DSN）
#    其余（对象存储、RAG、Logto、模型角色）按需填写，见 .env.example 注释

# 3. 建库（schema 首次运行自动创建）
createdb law_bench

# 4. CLI 起草一份合同（CrewAI 多智能体：受理 → 起草 → 审校）
uv run python main.py "起草一份买卖合同，甲方为某科技公司，乙方为某贸易公司，标的为办公设备采购" out.md

# 5. 跑测试（conftest 会按 database_url 自动创建/回收每测试独立的数据库）
uv run pytest

启动 Web 工作台

Web 工作台采用登录门禁（fail-closed）：未配置 OIDC 时进程拒绝启动。自建一个 Logto（或任何兼容 OIDC 的 IdP），在 .env 中补齐：

LOGTO_ENDPOINT=https://your-logto-host        # 不带 /oidc 后缀
LOGTO_CLIENT_ID=...                           # Logto 应用 ID
LOGTO_CLIENT_SECRET=...
LOGTO_REDIRECT_URI=http://localhost:8010/auth/callback
LOGTO_SCOPES=openid profile email content:read content:write admin
LOGTO_API_RESOURCE=https://your-api-resource  # Logto API Resource 标识
AUTH_SESSION_SECRET=$(openssl rand -hex 32)   # 稳定随机串，轮换会使全部会话失效
APP_BASE_URL=http://localhost:8010

uv run uvicorn src.web.app:app --port 8010

启动 MCP server（agent 接入）

# 见 fd-coding-law-bench-mcp/README.md（含全部 37 个工具的说明）
uv run --project . python -m fd_coding_law_bench_mcp

子项目：合同评审助手

contract-review-agent/：基于 LangGraph 的多模型合同评审服务（法律准确性 × 商业公平性 × 完整性三重审查），独立部署，有自己的 README。

目录结构

src/
  clauses/        条款库（种子导入、三级组装、标签、审核工作流）
  contracts/      合同生成与制品（Markdown/DOCX/PDF，槽位填充）
  eval/           LLM 评审（rubric CRUD、多评审打分、compare、自愈管线、人工复核）
  law_catalog/    法规目录（别名、条文引用解析、承继关系、审计）
  search/         条款分块 RAG（Elasticsearch，可选）
  web/            FastAPI 工作台 + 公共只读 API（OIDC / API Key）
  settings.py     全部配置项（一律环境变量，无内置默认密码）
data/
  clause_seeds/   43 类合同种子条款（YAML）
  finetune/       微调数据管线 schema 与产物（见 微调说明.md）
db/               内置种子（rubric/标准/提示词，含 Harbor v0.20.0 衍生规则）
fd-coding-law-bench-mcp/   FastMCP server（37 工具，包装 src.* 原地实现）
contract-review-agent/     LangGraph 合同评审子项目
docs/            设计与运维文档（评测体系、组装逻辑、管线架构、V4 结果…）
tests/           pytest 套件（本地 PG 即可运行，无外部网络依赖）

内部部署配置（k8s 清单、Jenkins、ArgoCD、OpenSpec 变更管理目录）不随开源发布；开源部署使用根目录的 Dockerfile（单镜像，默认服务完整应用，PUBLIC_API=1 时服务只读公共 API）。

文档索引

docs/evaluation-system.md — 评测体系设计
docs/tag-driven-assembly.md — 标签驱动组装
docs/pipeline-architecture.md — 自愈管线架构
docs/contract-generation-logic.md — 合同生成逻辑
docs/v4-final-results.md — V4 全量评测结果
docs/web-usage-guide.md — Web 工作台使用指南
docs/api_instruction.md / docs/api-evaluate.md — 公共 API 使用
微调说明.md — 微调数据管线
fd-coding-law-bench-mcp/README.md — MCP 工具全景

安全说明

全部凭据走环境变量（.env，已 gitignore）；仓库不含任何内置密码或密钥，.env.example 中只有占位符。
Web 工作台 fail-closed：OIDC 未配置即拒绝启动；会话 cookie 由 AUTH_SESSION_SECRET 签名。
公共 API 以加盐哈希存 API Key，进程内令牌桶限流。
合同文本属于敏感数据：评测遥测默认关闭（DEEPEVAL_TELEMETRY_OPT_OUT=true）。

关于寻数·识律

law-bench 是寻数·识律（FindData 法律 AI 产品线）的合同评测与起草基座，由寻数团队（FindDataTechnology）维护。识律产品线的对外服务部署于 *.finddatatech.cloud；本仓库为其核心引擎与工作台的开源版本，公开镜像位于 FindDataTechnology/law-bench。