一、案例简介

近年来，全国各级法院案件数量不断攀升，司法资源紧张与人案矛盾日益突出，而民众对便捷、高效、公正司法服务的诉求愈发强烈，传统办案模式已难以满足现实需求，亟须借助智能化手段破局。在此背景下，人工智能、大数据、OCR等技术的成熟为司法智能化提供了坚实支撑。共道科技依托“法院业务+AI智能应用”深度融合的核心路径，以“数据驱动+模型赋能+场景适配”模式打造法鼎大模型，通过整合1.25亿+裁判文书、送达录音等司法数据训练专属模型，结合国产化技术底座，构建起覆盖立案、调解、审判、执行全业务链的智能化服务体系，目前已服务全国100多家法院，为数字法院建设提供了可复制的智能化解决方案，有效推动司法工作模式变革与效能提升。

二、主要内容

法鼎大模型总体架构紧密贴合司法业务特性，以“数据+模型+技术+应用”四层架构，构建适配法院全流程的智能化体系。

图1功能架构图

法鼎大模型紧扣法院业务流程，集成向量引擎、提示词优化、多模态感知等技术构建法律推理与任务执行能力，服务流程贯穿从立案阶段信息自动提取回填，到审理中庭审辅助，再到执行环节任务拆解与系统操作，法鼎大模型通过智能应用与服务流程的双重闭环，实现司法业务全链条智能化赋能。

图2服务流程图

法鼎大模型深度融合AI技术与司法场景，构建覆盖立案、审判、执行全流程的智能化服务体系，通过八大核心模块实现司法业务效能升级。

图3业务场景图

智能立案辅助自动提取并校验起诉状信息，回填至立案系统并完成审查，提升立案效率与准确性；

电子送达员通过官方外呼完成送达通知、身份核实等事务性工作；

笔录分析模块实时规整庭审笔录、梳理证据、归纳争议焦点并关联法条，生成庭审小结；

智能指令操作模块拆解执行任务，模拟法官操作执行系统，覆盖执行查控、文书生成等26项服务；

智能数据分析模块将复杂数据转化为可视化图表与定制化报告，支撑决策科学；

此外，裁判文书编写模块结合类案检索生成文书初稿，个人知识库实现案件资料个性化管理，智能执行模块优化全流程执行节点。

三、特色亮点

1．多模态融合与任务自动化创新

司法专属Agent融合多模态感知、任务规划和记忆管理技术，能精准解析司法场景复杂信息，自动拆解并执行司法任务，打破传统人工操作局限，实现司法流程智能化升级。

2．法律知识管理创新

基于RAG框架构建法院知识库，整合多源数据并构建知识图谱，结合混合检索与Query优化策略，不仅提升法律知识检索精准度，还确保文书生成合法合规，为司法决策提供坚实知识支撑。

3．智能交互体验创新

智能语音交互采用全双工对话技术，具备实时语音识别、语义理解、语音合成能力，支持边听边想、智能打断和角色切换，让人机交互更自然流畅，显著提升司法送达服务沟通效率。

4．数据驱动的认知闭环创新

以LLM驱动语义解析赋能法院数据智能分析，将业务需求转化为可执行单元，通过动态任务编排与智能SQL生成，构建从需求理解到数据执行的完整认知闭环，使干警无需掌握复杂数据库技术，即可获得专业优化查询结果。

5．复杂推理与协同创新

运用思维链（CoT）技术将复杂需求分解为原子化计算单元，通过DAG工作流动态编排任务，智能规避数据孤岛问题，实现多结果集自动对齐与合并，突破传统数据处理瓶颈，应对司法领域复杂推理需求。

6．个性化知识服务创新

个人知识库为干警提供案件办理、学习培训、经验传承等多场景知识管理，支持个性化分类、智能检索和基于文档的对话交互，打造专属知识服务平台，助力干警能力提升与经验沉淀。

四、案例成果

利用智能分析能力，破解案件数据碎片化与分析低效难题。运用大模型基础服务（翻译、总结、纠错），对裁判文书、证据材料进行语义提取，实现类案智能比对；结合动态图表与趋势报告可视化分析，将复杂案情转化为直观数据，显著提升法官研判效率，为审判管理决策提供实时数据支持。

依托智能电子送达员，缓解送达事务高负荷与成本压力。一方面，司法专属Agent将案件排期、执行查控等任务分解为原子化步骤，实现文书自动生成、流程节点自动触发，相比传统人工操作步骤减少60%。另一方面，构建“感知-规划-记忆-工具-行动”协同体系，通过自然语言处理解析法官指令，自动拆解任务流程并调用平台。内置指令纠错与合规校验机制，指令执行准确率达98%，较人工操作效率提升3倍，实现执行工作从“人工驱动”向“智能闭环”转型。

借助司法专属Agent自动化能力，简化司法任务繁琐流程与提升执行准确率。借助司法专属Agent自动化能力，将案件排期、执行查控等任务拆解为原子化步骤，自动生成文书、触发流程节点，减少60%人工操作步骤；构建“感知-规划-记忆-工具-行动”协同体系，以自然语言处理解析法官指令，自动编排任务并调用平台，配合指令纠错与合规校验机制，使指令执行准确率达98%，较人工操作效率提升3倍，推动执行工作向“智能闭环”模式转变。

责任编辑：广汉