废土司法堡垒：AI驱动的公益诉讼案源辨识系统建设方案
废土纪年2025，AI洪流席卷大地后的第十个寒冬…
在这个数字废墟遍地的世界里，传统的司法堡垒依然屹立不倒。某检察院的高墙之内，检察官们仍在坚守着最后的公正底线，但他们面临着前所未有的挑战：如山的案件卷宗、如海的举报线索、还有那些隐藏在数据废墟中的真相…
12345热线每天响个不停，电子邮箱里塞满了各种举报材料，而检察官们只能凭借人力一份一份地筛查，如同在废土中用双手挖掘黄金。多少有价值的线索在这个过程中被遗漏，多少公共利益因此无法得到及时保护？
是时候让AI技术为司法正义服务了。在这个智能时代，即使是最传统的司法机关，也需要借助废土中最先进的AI武器，来构建一座真正智能化的司法堡垒…
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AI技术和框架数不胜数，卷到天上。但是AI时代，代码不再是壁垒，落地的业务需求才是关键，而拥有高品质数据的业务方才是王者。
对于初创做业务的AI科技公司，能有大量落地的AI应用案例显然不现实，大模型才起来多久？甲方企业意识到AI洪流的到来才多久？
而你上来去问甲方你们要做成什么样，我一条一条记下来，开玩笑。甲方都不知道自己要什么，只知道要用AI提升自己的业务办事效率。
这个时候你需要大量的实际发生过或者即将发生的，或者正在发生的AI落地应用项目案例。
接下来我会未大家提供一些参考信息。
某检察院”公益诉讼案源辨识系统”建设项目方案
一、项目背景与目标
1. 项目背景
某检察院在履行公益诉讼职责过程中，积累了大量的案件数据，同时还需处理来自”12345”热线等外部渠道的海量信息。当前，主要依靠人工方式进行线索筛查和研判，不仅工作量巨大、效率不高，也可能因主观因素导致有价值的线索被遗漏。为了提升公益诉讼案源的发现能力和办案质效，亟需建设一套智能化的案源辨识系统。
2. 项目目标
为应对上述挑战，本项目旨在通过私有化部署大语言模型，打造一个安全、高效、智能的公益诉讼案源辨识系统，具体目标如下：
实现模型私有化部署： 在某检察院内部完成大模型的部署，确保所有案件数据不出本地，保障数据绝对安全与合规。
提升案源辨识效能： 通过对大模型的专门训练，显著提升公益诉讼案源线索识别的准确率和效率，减轻检察官的事务性工作负担。
构建一体化业务平台： 开发集案源导入、智能分析、报告生成于一体的操作平台，并配备可视化数据看板，为日常办案和管理决策提供支持。
二、核心功能需求
1. 智能化案源分析模块
此模块是系统的”大脑”，基于大模型提供核心智能能力。
线索自动分类： 能够自动判断文本线索是否属于公益诉讼监督范围，并参考历史案例进行初步领域划分。
关键信息提取： 从非结构化的举报材料、热线记录中，自动抓取涉案主体、时间、地点、行为、诉求等关键要素。
案件关联分析： 对新线索进行分析，并与历史案件库、法规库进行比对，提供相似案件参考。
2. 业务操作平台模块
此模块是检察官日常使用的主要界面，力求简洁易用。
案源录入管理： 支持手动单条录入和从外部数据源（如12345数据）批量导入案源线索。
一键智能分析： 用户提交线索后，可调用后台大模型进行分析，并将分类、关键信息、风险评估等结果清晰地展示在前端。
报告自动生成： 根据分析结果，一键生成标准格式的案源分析报告和统计报表。
多角色权限支持： 为不同层级的检察官和管理员配置差异化的操作和数据访问权限。
3. 数据看板模块
此模块用于数据的宏观展示与决策支持。
核心指标监控： 实时展示案源总数、分类统计、处理进度、地域分布等关键指标。
数据可视化： 采用柱状图、饼图、折线图等多种图表，直观呈现数据变化趋势和结构。
三、技术实现方案
本方案以”快速验证、敏捷迭代”为核心原则，优先选择成熟、高效的技术栈，确保项目快速落地并形成业务闭环。
模型底座
选用 deepseekr1-14B 作为本次项目的基础大模型。该模型具备较强的逻辑推理和文本理解能力，体量适中，适合在私有化环境中部署和微调。
模型微调
迁移学习方法： 在 deepseekr1-14B 的基础上，使用某市检察院脱敏后的历史案件数据、公开法律文书和公益诉讼案例进行领域知识的专项微调，以提升模型在特定场景下的辨识准确率。
微调框架： 使用 LLamafactory 微调框架，其可视化的操作和集成的流程能大幅缩短开发周期。
模型部署
部署框架： 采用 vLLM 框架进行模型的服务化部署。vLLM是专为高吞吐量LLM推理设计的开源库。
并行处理： 通过vLLM，能够将微调后的 deepseekr1-14B 模型高效部署在院内GPU服务器上，并轻松支持多路并行推理，满足多用户同时使用的需求，保障系统的响应速度。
知识库搭建
使用 Ragflow 对历史案件相关的文件进行解析，包含了丰富的元数据，建立向量数据库。通过Ragflow自身接口与分类业务整合，实现线索类案信息召回。
整体架构与开发
部署模式： 严格遵循本地化部署原则，所有服务器、模型、数据均部署在某检察院内部网络，确保数据安全。
后端接口： 使用 FastAPI 框架开发API接口。其高性能和自动生成API文档的特性，能有效提升开发和联调效率。
前端界面： 为快速验证业务流程，初期采用 OpenWebUI 开源Web界面进行适配，快速搭建可供试用的系统原型。待业务模式验证通过后，再根据需求开发定制化的前端界面。
黄昏时分，废土上的最后一缕阳光照进检察院的办公室…
检察官们围在会议桌前，仔细审阅着这份技术方案。有人担心AI是否真的能理解复杂的法律条文，有人质疑机器是否能像人类一样感知正义的温度。但更多的人看到了希望——那些被埋没在数据废墟中的线索，那些因为人力不足而被忽视的公共利益，都将在AI的帮助下重见天日。
这不仅仅是一次技术升级，更是司法正义在AI时代的进化。当传统的法律智慧与最先进的人工智能相结合，当检察官的专业判断与AI的数据分析能力相融合，这座司法堡垒将变得更加坚不可摧。
在这个充满不确定性的废土世界里，至少有一件事是确定的：正义永远不会过时，而科技将让正义的光芒照得更远、更亮。愿每一个被遗漏的线索都能被AI发现，愿每一份公共利益都能得到应有的保护…