【智能检察】大语言模型在数字检察领域的创新实践

伴随大语言技术的飞速迭代，尤其是DeepSeek R1在2025年初引发的广泛关注，各级检察机关对引入该技术的热情高涨，探索其与检察业务深度融合、提升法律监督效能的研究成果日益丰富。

大语言模型

在数字检察工作

中的应用

1.1

大模型赋能数字检察的核心价值

首先，大模型显著提升了法律文本分析的精准度。传统深度学习虽能抓取关键词，却缺乏跨语境理解力，难以洞察深层含义，易致遗漏或误判。而大模型具备类人推理能力，能解析法律文书深层结构，结合海量知识库，提供更精准的判断。

其次，大模型助力检察官做出更科学的决策。通过分析海量案例与法规，可将现有监督模型的经验与手法推广至更广泛的监督范畴，辅助决策。

再者，大模型有助于优化监督流程。通过自动化与智能化手段，提升效率、减少差错。同时，对大量文书的分析研判能提前预警潜在法律问题，实现预防性监督。

1.2

大模型在数字检察中的潜在应用场景

1.智能检索：现有平台多依赖关键词匹配，如搜“农民工”可能漏掉“弱势群体保护模型”。引入大模型及RAG技术，可增强文本相关性检索，告别简单匹配，大幅提升精准度。

2.自动化案件研判：大模型可自动剖析海量文书，快速锁定关键点与异常。自动提取事实、法条及证据链，帮助检察官快速掌握案情，节省时间并提供专业参考。同时，自动审查文书瑕疵，提升文书质量。

3.数字检察建模：将模型文档作为知识库，大模型学习既有规则与要点，结合自身领域知识及案例，提供线索发现方向与创建思路，甚至设计智能体完成初步建模，再由检察官完善规则与数据