sachink1729/legal-cases-search-using-self-query-qdrant-llama3-langchain
📦 开源项目sachink1729
基于 Qdrant、Llama 3 和 LangChain 的法律案例搜索引擎，支持高级元数据过滤。
本项目为构建复杂的法律文档检索系统提供了全面的指南与实现方案。其核心在于采用了“自查询检索器”（Self-Query Retriever）模式，使系统能够将自然语言查询转化为结构化的元数据过滤器，并与向量相似度搜索协同工作。通过将 Qdrant 的高效向量存储与 Llama 3 的推理能力相结合，系统能够准确解析法律查询，并根据管辖权、日期或案件类型等特定属性进行筛选。仓库中包含的 Jupyter Notebook 详细展示了整个流程：从文档摄入、嵌入生成到自查询机制的配置。对于希望利用现代生成式 AI 技术栈弥合非结构化法律文本与结构化数据库查询之间鸿沟的开发者来说，这是一个极佳的参考资源。