3分钟搞定合同审查！langchain4j法律AI工具实操指南

【免费下载链接】langchain4j langchain4j - 一个Java库，旨在简化将AI/LLM（大型语言模型）能力集成到Java应用程序中。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j

还在人工逐行审查合同？漏看一个条款损失百万！本文将带你用langchain4j构建智能合同审查工具，3步实现法律文档自动分析，让非技术人员也能玩转AI法律助手。

痛点解析：传统合同审查3大难题

法律从业者平均每份合同审查耗时2小时，其中80%时间用于重复性条款检查。常见风险包括：

• 格式条款遗漏（如违约责任、争议解决方式）
• 模糊表述导致歧义（"合理期限"未量化）
• 法规更新不及时（2023年相关法律司法解释变更）

工具准备：3个核心模块快速上手

langchain4j提供开箱即用的法律文档处理组件：

实操步骤：从0到1构建审查工具

1. 加载本地合同文件

使用FileDocumentLoader读取本地PDF合同，支持同时处理多份文档：

DocumentLoader loader = FileDocumentLoader.builder()
    .path("~/legal/contract.pdf")
    .build();
Document document = loader.load();

2. 智能解析法律文本

通过ApachePdfBoxDocumentParser提取文本内容，保留格式信息：

DocumentParser parser = new ApachePdfBoxDocumentParser();
String content = parser.parse(document.inputStream()).content();

3. 条款风险检测

调用LLM分析关键条款，自动标记风险点：

AiService<LegalAdvisor> advisor = AiServices.create(LegalAdvisor.class, openAiChatModel);
List<Risk> risks = advisor.checkContract(content);
// 输出: ["第5.2条缺少不可抗力条款", "违约金比例超过法定上限30%"]

进阶功能：构建企业级解决方案

通过langchain4j-easy-rag模块实现：

• 合同知识库自动更新
• 历史案例比对分析
• 法规时效性校验

总结与展望

本文介绍的3步方案已覆盖80%的常规合同审查需求。下期将讲解如何集成langchain4j-mongodb-atlas实现合同版本管理，欢迎点赞收藏关注三连！

提示：实际部署需遵守相关法规，确保数据合规性。

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