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AI写作大师Qwen3-4B应用：法律合同自动生成方案

1. 引言

1.1 业务场景描述

在现代企业运营中，法律合同是保障交易安全、明确权责关系的核心工具。无论是供应商协议、劳动合同还是服务条款，传统合同起草过程高度依赖法务人员的专业知识和大量重复性劳动。尤其在中小企业或初创团队中，专业法务资源稀缺，导致合同撰写效率低、风险高。

随着大语言模型（LLM）技术的发展，AI辅助法律文书生成成为可能。基于Qwen3-4B-Instruct的“AI写作大师”镜像，凭借其强大的逻辑推理与自然语言生成能力，为自动化生成结构化、合规性强的法律合同提供了高效解决方案。

1.2 痛点分析

当前企业在合同管理中面临的主要挑战包括：

• 人力成本高：资深法务人员薪资昂贵，难以覆盖所有日常合同需求。
• 模板僵化：通用模板无法灵活适配具体业务场景，易遗漏关键条款。
• 错误风险大：人工编写易出现措辞歧义、条款冲突或法规过时等问题。
• 响应速度慢：紧急签约场景下，无法快速输出高质量文本。

这些问题促使我们探索一种既能保证专业性，又能提升效率的智能化合同生成方式。

1.3 方案预告

本文将详细介绍如何利用Qwen3-4B-Instruct 模型构建一个法律合同自动生成系统，涵盖技术选型依据、提示工程设计、实际部署流程及优化策略。通过该方案，用户仅需输入简要业务信息（如合作方、服务内容、金额等），即可一键生成格式规范、条款完整、语义严谨的合同初稿，大幅降低法务门槛与时间成本。

2. 技术方案选型

2.1 为什么选择 Qwen3-4B-Instruct？

在众多开源大模型中，Qwen3-4B-Instruct因其出色的指令遵循能力和逻辑表达能力脱颖而出，特别适合用于结构化文本生成任务。以下是选型的关键考量因素：

核心优势总结：Qwen3-4B 是目前可在纯 CPU 环境下运行的最强中文推理模型之一，兼具高智商输出与低部署门槛，非常适合中小企业或边缘设备上的智能法务助手构建。

2.2 实现目标

本方案旨在实现以下功能：

• 输入结构化表单数据（JSON 格式）
• 自动生成符合《民法典》及相关法规要求的标准合同
• 输出 Markdown 或 Word 可读格式
• 支持条款定制化修改建议
• 提供关键风险点提示（如违约责任模糊、争议解决地不明确）

3. 合同生成系统实现

3.1 系统架构概览

整个系统由三部分组成：

1. 前端交互层：基于 Dark UI 的 Web 界面，支持输入参数配置与结果展示
2. 模型服务层：加载 Qwen3-4B-Instruct 模型，执行推理任务
3. 后处理模块：对生成文本进行格式清洗、条款编号、关键词加粗等增强处理

[用户输入] → [Prompt 构造] → [Qwen3-4B 推理] → [输出解析] → [格式化文档]

3.2 核心 Prompt 设计

高质量的输出始于精准的提示词设计。我们采用“角色+上下文+结构化指令”的复合模式，确保模型理解任务本质并按规范输出。

prompt_template = """ 你是一名资深企业法律顾问，请根据以下信息起草一份正式的【技术服务合同】。 ### 合作双方： - 甲方（委托方）：{client_name}，统一社会信用代码：{client_id} - 乙方（服务方）：{service_provider}，统一社会信用代码：{sp_id} ### 服务内容： {service_description} ### 合同期限： 自 {start_date} 至 {end_date}，共计 {duration_months} 个月。 ### 费用与支付方式： 总费用人民币 {total_amount} 元，分 {payment_stages} 期支付： 1. 第一期：签约后3个工作日内支付 {first_payment}%； 2. 第二期：项目中期验收后支付 {second_payment}%； 3. 第三期：项目终验后支付剩余款项。 ### 特别约定： {special_clauses} ### 输出要求： 1. 使用正式法律文书语言，条理清晰，无歧义； 2. 包含但不限于以下章节：合同主体、服务范围、权利义务、付款条件、保密条款、知识产权归属、违约责任、争议解决、不可抗力、合同终止； 3. 每条条款编号，使用“第一条”、“第二条”格式； 4. 在文末添加“本合同一式两份，甲乙双方各执一份，具有同等法律效力。” 5. 不使用 markdown 格式，直接输出纯文本。 """

关键设计说明：

• 角色设定：明确“资深法律顾问”身份，引导模型进入专业语境
• 结构化输入：变量占位符便于程序动态填充
• 输出约束：强制规定格式、术语和完整性要求
• 避免自由发挥：限制 markdown 输出，防止干扰后续排版

3.3 完整代码实现

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 加载模型与分词器 model_name = "Qwen/Qwen3-4B-Instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, device_map="auto", low_cpu_mem_usage=True # 关键：支持 CPU 运行 ) def generate_contract(data: dict) -> str: """生成法律合同主函数""" # 构造 prompt prompt = f""" 你是一名资深企业法律顾问，请根据以下信息起草一份正式的【技术服务合同】。 ### 合作双方： - 甲方（委托方）：{data['client_name']}，统一社会信用代码：{data['client_id']} - 乙方（服务方）：{data['service_provider']}，统一社会信用代码：{data['sp_id']} ### 服务内容： {data['service_description']} ### 合同期限： 自 {data['start_date']} 至 {data['end_date']}，共计 {data['duration_months']} 个月。 ### 费用与支付方式： 总费用人民币 {data['total_amount']} 元，分 {data['payment_stages']} 期支付： 1. 第一期：签约后3个工作日内支付 {data['first_payment']}%； 2. 第二期：项目中期验收后支付 {data['second_payment']}%； 3. 第三期：项目终验后支付剩余款项。 ### 特别约定： {data.get('special_clauses', '无特殊约定')} ### 输出要求： 1. 使用正式法律文书语言，条理清晰，无歧义； 2. 包含但不限于以下章节：合同主体、服务范围、权利义务、付款条件、保密条款、知识产权归属、违约责任、争议解决、不可抗力、合同终止； 3. 每条条款编号，使用“第一条”、“第二条”格式； 4. 在文末添加“本合同一式两份，甲乙双方各执一份，具有同等法律效力。” 5. 不使用 markdown 格式，直接输出纯文本。 """ inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=2048) with torch.no_grad(): outputs = model.generate( inputs.input_ids, max_new_tokens=1024, temperature=0.3, # 降低随机性，提高确定性 top_p=0.9, do_sample=False, # 关闭采样，追求稳定输出 pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 截取模型回答部分（去除 prompt） contract_text = response[len(tokenizer.decode(inputs.input_ids[0], skip_special_tokens=True)):] return contract_text.strip() # 示例调用 if __name__ == "__main__": contract_data = { "client_name": "星辰科技有限公司", "client_id": "91310115MA1KABCD12", "service_provider": "智码信息技术工作室", "sp_id": "92330108MA2EFXYZ34", "service_description": "开发一套客户关系管理系统（CRM），包含用户管理、订单跟踪、数据分析三大模块。", "start_date": "2025年4月1日", "end_date": "2025年7月31日", "duration_months": 4, "total_amount": 180000, "payment_stages": 3, "first_payment": 30, "second_payment": 40, "special_clauses": "乙方应确保系统具备每日备份机制，并提供为期6个月的免费维护服务。" } result = generate_contract(contract_data) print(result)

3.4 实践问题与优化

常见问题1：输出不稳定

尽管设置了do_sample=False，但在某些输入下仍可能出现跳过条款的情况。

解决方案： - 在 prompt 中增加检查项：“请确认已包含全部必要条款” - 添加后处理规则引擎，自动检测缺失章节并触发重试

常见问题2：CPU 推理速度慢

4B 模型在 CPU 上约 2–5 token/s，长合同生成耗时较长。

优化措施： - 使用torch.compile()编译模型（PyTorch 2.0+） - 启用quantization_config进行 8-bit 量化（牺牲少量精度换取速度提升） - 对非敏感字段预生成模板片段，减少实时推理量

常见问题3：法律术语偏差

模型可能误用“定金”与“订金”、“仲裁”与“诉讼”等专业词汇。

应对策略： - 在 prompt 中明确定义关键术语 - 建立术语校验词典，在输出后做正则替换 - 引入轻量级 NLP 模块进行合规性评分

4. 总结

4.1 实践经验总结

通过本次实践，我们验证了Qwen3-4B-Instruct 模型在法律文书自动化生成中的可行性与实用性。其强大的中文理解和结构化输出能力，使得即使在无 GPU 的环境下，也能完成高质量合同初稿的生成任务。

核心收获如下：

1. 提示工程决定成败：精确的角色定义和输出约束显著提升结果可用性。
2. CPU 部署完全可行：借助low_cpu_mem_usage和量化技术，4B 模型可在普通服务器上稳定运行。
3. 需结合人工审核：AI 生成内容可作为初稿参考，最终签署前必须由法务人员复核。

4.2 最佳实践建议

1. 建立标准化输入模板：统一收集业务信息，避免遗漏关键字段。
2. 设置输出校验规则：自动检测条款完整性、金额一致性、日期合法性。
3. 持续迭代 prompt 库：根据不同合同类型（采购、租赁、外包等）维护专用模板。

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