DeepLaw

上图是 Architecture 2.0 目标，不是当前运行截图。当前 0.2.0 能把 DOCX 和 PDF 构建成 只读、版本化、可追溯的 Agent Knowledge Base，在知识库内部完成有界定位、连接和核验，再向 Agent 交付小型 Evidence Pack：主证据、不确定证据、显式缺口和可复核回执。2.0 将补齐 source-bound Explain、TXT 输入和最小充分证据选择。

DeepLaw 是产品名，Architecture 2.0 是下一代架构方向；当前可运行包仍为 0.2.0 alpha。 主页不会把研究目标伪装成已完成能力。

快速开始

需要 Python 3.11+ 和 uv：

git clone https://github.com/Eysn0130/DeepLaw.git
cd DeepLaw
uv sync --extra dev
uv run deeplaw --version

构建操作者自己合法取得、且有权处理并保留的 source package：

export DEEPLAW_SOURCE_ROOT="/path/to/legal-source-package"
export DEEPLAW_SOURCE_MANIFEST="$DEEPLAW_SOURCE_ROOT/manifest.json"

uv run deeplaw build \
  --source-root "$DEEPLAW_SOURCE_ROOT" \
  --manifest "$DEEPLAW_SOURCE_MANIFEST" \
  --output-root "$HOME/.deeplaw/releases" \
  --activate

uv run deeplaw doctor
uv run deeplaw search --query "刑法第二百六十六条" --as-of 2024-07-01

仓库不分发受限法源、案件材料或生成的 SQLite release。build 成功只表示产物通过了机器 闸门，不表示资料已经完成人工法律审核。

Related MCP server: RecoSearch

DeepLaw 如何工作

Architecture 2.0 用六个核心知识动作定义从文件到 Agent 的闭环；下表同时标明 0.2.0 与 2.0 目标的边界：

Deliver 是最终输出动作：交付最多五张证据卡，并按 ID 二次读取所选 segment 的规范化抽取 文本；若 truncated=true，可在契约上限 6000 字符内提高 max_chars 后重取。Agent 不接收 内部候选池。抽取文本仍须通过 official source 与 locator 核对。任何 2.0 派生解释都必须回到 精确 source segment 才能成为可引用证据。

Architecture 2.0 目标：Evidence Core

Evidence Core 是 2.0 目标架构。0.2.0 已实现其中的不可变来源、基础 Knowledge Map、 Evidence Duties、有界结果、gaps 与 receipts；coverage witness、挑战结果和 replay trace 尚未 实现。

Sources & Versions

每张主证据都必须绑定固定 release、来源 URL、source hash、segment hash 和精确定位。目标时点 以 verified_in_scope、unverified_metadata、outside_effective_interval 三分法处理；未知 时效不会混入已验证主证据。

Knowledge Map

当前 release 保留标题/条文分段、顺序，以及有来源的单跳关系。2.0 目标会扩展完整法律层级， 并把模型或统计发现的候选关系放入可删除、可重建、固定到 release 的 discovery sidecar；它 只能帮助 Locate / Connect，不能授予权威。

Evidence Duties

问题先编译为封闭 QueryPlan。当前有八类 Duty：primary rule、exact citation、temporal status、definitions、interpretation、procedure、counterevidence 和 case reference。没有覆盖的 必需 Duty 进入 gaps，而不是由模型记忆补齐。

Limits & Gaps

搜索最多返回五张卡；导航和精确查询通常更少。字符预算、关系路径和 hop 数都有硬上限。 DeepLaw 区分主证据、不确定证据、区间外候选和 blocking/non-blocking gap。

Receipts & Replay

receipt_id 绑定 release、document、segment、source hash 和 text hash。verify 会重新计算 当前不可变 release 中的 segment hash。2.0 目标还会增加 coverage witness 与短 replay trace， 解释为什么返回这些证据、拒绝了哪些候选。

Architecture 2.0 目标能力

1. Knowledge Release

• 原始文件 hash、来源声明、文档身份与版本；

• 当前保留标题/条文分段和顺序；2.0 目标扩展为文件 → 编 → 章 → 节 → 条 → 款 → 项；

• 页码、段落、抽取方式、风险和审核状态；

• content-addressed release，不覆盖同 ID；

• SQLite mode=ro&immutable=1，运行时无语料写接口。

2. Evidence-first selection

当前运行时已经具备 QueryPlan、时效门、证据卡、coverage、gaps 与 receipt。2.0 的关键增量 是把选择顺序改成：

Question
  → Evidence Duties
  → bounded discovery
  → source / version / extraction admission
  → limitation and counterevidence challenges
  → minimal sufficient evidence set
  → Evidence Pack

目标不是选“分数最高的五张”，而是在硬预算内选能覆盖必需 Duty 的最小证据集。

3. Evidence capability types

这是 2.0 目标。证据风险不会压成单一 confidence 分数。Integrity、source identity、authority metadata、 temporal、extraction 和 provenance 是正交能力；只有确定性校验或人工 attestation 才能提升 能力类型，模型自评不能升级。

4. Challenges before confidence

这是 2.0 目标。系统主动检查时效变化、例外、定义、范围、交叉引用、抽取风险和冲突。每项只能是 satisfied、unresolved 或 not_applicable；unresolved 必须保留为 gap。

5. Public knowledge, private cases

DeepLaw 只承载公用、只读知识。案件项目上传、事实、聊天、身份、交易与 Agent memory 必须留 在宿主私有项目中，不得写入公共 release、sidecar、日志或公开 benchmark。这是强制集成 边界；0.2.0 没有内容级 DLP 或私有资料分类器，宿主必须在调用 DeepLaw 之前完成隔离和拒绝。

完整 2.0 设计、形式化不变量、实现阶段和“不能做”的事项见 docs/DEEPLAW_2.md。

当前已经实现什么

当前还没有实现：签名 release 审批/撤销、完整法律双时态事件账本、coverage-first 最小集、 coverage witness、replay trace、外部 held-out 中文法律 benchmark，以及 Analytix 的 schema 前 激活门。这些不会被当前主页表述成已完成。

一个小型 Agent 接口

DeepLaw 只暴露一个 MCP leaf tool：law_support。内部四个 operation 全部只读：

响应骨架：

{
  "release_id": "lawrel_...",
  "query_plan": { "plan_id": "lawplan_...", "obligations": [] },
  "evidence": [{ "segment_id": "seg_...", "receipt_id": "lawrcpt_..." }],
  "uncertain_evidence": [],
  "obligation_coverage": [],
  "gaps": [],
  "total_excerpt_chars": 0
}

完整 schema 位于 contracts，真实运行时不会把示意 ID 当作有效 ID。

Agent 接入

安装插件不等于每轮自动调用。普通代码、数据、SQL 或文档任务不应进入 DeepLaw。未来 Analytix 接入必须在 provider tool schema 物化前完成法律意图门禁，并用 inactive A/B 证明 普通任务的 route、stable prefix、request body、Token 和延迟零退化。

文件与抽取质量

• DOCX：直接解析 OOXML，保留段落、表格行和脚注引用；

• 文本 PDF：优先读取原生文本层；

• 低质量 PDF：按页渲染并比较 native/OCR/selected text hash；

• OCR：只在原生层失败时启动本地 fallback；

• 人工校对：必须绑定 source PDF hash 和 rendered-page hash，并记录人工身份、角色、时间与比对声明；

• 低置信度或 native/OCR 分歧：保持 review_required，管线不能冒充 human_reviewed。

评测与诚实边界

uv lock --check
uv run ruff check .
uv run pytest
uv run deeplaw eval --cases evals/core-2026-07-14.jsonl --limit 5
git diff --check

当前本地 candidate 在 32 项已知语料白盒 smoke case 上为 32/32，109/109 张返回证据的 receipt 往返核验通过。它绑定特定 release、database、case、源码与环境，并且不是盲测、 留出集、人工法律金标或跨系统冠军榜。完整 hash、指标与限制见 docs/BENCHMARKS.md。

DeepLaw 只有在外部 held-out 集、专家中文法律集、mutation suite 和非法律任务激活测试同时 通过后，才会发布领先性结论。架构可以有野心，性能主张必须有证据。

法源与安全边界

• DeepLaw 输出研究证据候选，不是法律意见、事实认定或裁判结论；

• 日期匹配不等于规则适用于本案；

• 查询时不自动把公网内容加入主证据；

• 模型不能决定修订、废止、冲突或优先级；

• 不预测有罪、量刑、责任或案件结果；

• 宿主和操作者不得把案件私有材料写入或发送到公共知识库；

• 不在 issue、PR、日志、截图或 benchmark 中发布受限法源与案件信息。

语料治理见 docs/CORPUS_GOVERNANCE.md，安全报告流程见 SECURITY.md。

文档地图

Roadmap

• 不可变 Knowledge Release、receipt 和只读 MCP

• QueryPlan、Evidence Duties、时效分桶和显式 gaps

• provenance-bound Knowledge Map 与单跳有限导航

• 页级 PDF 证据和人工审校 attestation

• Codex、Claude Code、OpenCode 适配

• coverage witness、challenge result 和 replay trace

• coverage-first 最小充分证据集

• TXT 输入、完整法律层级与 source-bound Explain

• Corpus Coverage Manifest 与法律双时态事件账本

• 签名发布、撤销、supersession feed 和安全更新

• 外部 held-out 中文法律证据 benchmark

• Analytix turn-scoped 激活与 inactive zero-impact A/B gate

Community and license

欢迎使用 synthetic fixture 提交可复现的定位、版本、解析和安全问题。参见 CONTRIBUTING.md、CODE_OF_CONDUCT.md 和 SECURITY.md。

DeepLaw 源代码按 Apache License 2.0 发布。该许可不自动授予外部法源、案例、 网站版式、第三方商标、模型或工具的再分发权。品牌资产由 image2 生成并经项目审核使用； 名称仍应在商业发布前完成目标司法辖区的专业商标检索。