摘要：大家好，我是小米。最近我搞了个很有意思的小项目，用Java的LangChain4j框架做了一个能"专业回答法律问题"的AI助手。今天就来跟你聊聊我是怎么做的。

大家好，我是小米。最近我搞了个很有意思的小项目，用Java的LangChain4j框架做了一个能"专业回答法律问题"的AI助手。今天就来跟你聊聊我是怎么做的。

事情是这样的，有一次朋友跟我说他被公司恶意裁员了，想找律师问问劳动法的事，结果光是初次咨询就要好几百块。然后我就想能不能用大语言模型整一个靠谱的AI法律顾问出来，既能回答问题还得回答得像样，不能跟聊天机器人一样瞎扯。

说干就干，我选择了LangChain4j这个Java框架，它特别适合做这类"结构化角色"的AI应用。

·我先给这个AI定了一个身份--叫LegalAdvisor，得让大模型知道你是个专业的法律顾问，而不是个什么都会一点的闲聊机器人。

·设好身份之后，我用LangChain4j提供的注解来控制输入输出。比如@UserMessage注解，可以让我像写Java接口一样定义提示词：你是一名法律顾问，请专业回答以下问题。

·然后用@V注入用户提问的内容。要是你想让输入更复杂点，比如用户提供了背景、案件类型、日期这些信息，那就用@StructuredPrompt定义一个类结构化地把信息传进去，大模型处理起来更有逻辑性。

·而PromptTemplate我觉得它特别适合做一些可复用的提示词模板，比如不同法律场景下，你可以用不同模板拼接出不同风格的回答，非常灵活。

·接下来就是主逻辑部分了，我定义了一个Java接口LegalAdvisor，每个方法都代表一种法律服务场景，比如"劳动仲裁咨询"或"婚姻纠纷建议"，这些方法上面贴的都是刚才说的提示词注解。

·然后我写了一个简单的SpringBoot控制器，用户通过前端提交问题，比如公司不发工资我该怎么办？控制器接收请求调用LegalAdvisor的对应方法，AI就会返回一条既专业又实用的建议。

我第一次测试的时候输入的就是刚才那个问题，AI回答得头头是道，不但提到了《劳动合同法》的相关条款，还提醒要保留聊天记录、工资单这种证据。我当时真的被它的专业度惊到了，真有点像请了个实习律师回来。

其实整个项目下来，给我最大触动的是大模型不是只能聊天搞笑，它真的可以很"正经地帮忙"，关键就在于你有没有给它清晰的角色设定，够精准的提示词，还有一个结构合理的调用方式。

来源：初夏教育