随着 大模型 技术的飞速发展，分析海量复杂文档成为可能。面对 Alphabet (Google)、Microsoft 和 NVIDIA 等科技巨头的 10-K 年度报告，传统浏览器工具显得力不从心。本文将介绍如何利用 LangChain、LangGraph、Google Gemini 和 FAISS 构建一个 AI 法律助手，高效分析这些文档，理解 OECD 税收改革第二支柱（Pillar Two）对这些跨国公司的潜在影响。本文内容基于作者 Yauheniya.AI 发布的系列文章，并结合实际案例进行更深入的阐述。
大模型：突破文档分析的瓶颈
传统的文档分析方法，例如人工阅读和关键词搜索，在面对动辄数百页的 10-K 报告时，效率低下且容易出错。报告中包含了大量的专业术语、复杂的财务数据和法律条款，人工分析需要耗费大量的时间和精力。而 大模型 的出现，为解决这一难题提供了新的思路。
大模型 具备强大的自然语言处理 (NLP) 能力，能够理解和提取文档中的关键信息。例如，通过训练特定领域的 大模型，可以自动识别 10-K 报告中的税务相关信息，并分析其对公司财务的影响。同时，大模型 还可以进行语义分析，理解复杂的句子结构和隐含的含义，从而更准确地把握文档的整体内容。
以分析 Alphabet 的 10-K 报告为例，人工需要花费数天甚至数周的时间才能理清其税务策略。而借助 大模型，可以在数小时内完成对报告的分析，并生成包含关键税务信息的摘要和报告。这种效率的提升，为企业决策提供了更及时、更准确的信息支持。
LangChain：构建 AI 法律助手的基石
LangChain 是一个强大的开源框架，专门用于构建基于 大模型 的应用程序。它提供了一系列工具和组件，可以帮助开发者快速构建复杂的 LLM 应用，例如问答系统、文档摘要、文本生成等。
在构建 AI 法律助手 的过程中，LangChain 扮演着核心的角色。它提供了以下关键功能：
- 数据加载与转换： LangChain 可以从各种数据源加载文档，包括 PDF、文本文件、网页等。它还可以对文档进行预处理，例如去除噪声、分词、词干提取等，为后续的 大模型 分析做好准备。
- 文本分割： 为了更好地利用 大模型，需要将大型文档分割成更小的块。LangChain 提供了多种文本分割策略，例如固定大小分割、基于语义分割等。
- 向量化： LangChain 可以将文本块转换为向量表示，用于语义搜索和相似度匹配。常用的向量化方法包括 Word2Vec、GloVe、Sentence-BERT 等。
- 链式调用： LangChain 允许开发者将多个 LLM 组件组合成复杂的链式调用，以实现更高级的功能。例如，可以将文档摘要组件和问答组件组合起来，实现对文档的自动摘要和基于摘要的问答。
假设我们要构建一个可以回答关于 NVIDIA 税务问题的 AI 法律助手。首先，我们可以使用 LangChain 加载 NVIDIA 的 10-K 报告，并将其分割成更小的文本块。然后，使用 Sentence-BERT 将这些文本块转换为向量表示，存储到向量数据库中。最后，当用户提出问题时，我们可以使用 LangChain 检索向量数据库，找到与问题相关的文本块，并将这些文本块传递给 大模型 进行回答。
LangGraph：优化复杂工作流
对于更复杂的分析任务，例如涉及多个步骤和不同模型的交互，LangGraph 提供了一种更灵活和可控的解决方案。LangGraph 允许开发者定义一个有向图，其中每个节点代表一个任务，每条边代表数据流。通过 LangGraph，可以将复杂的任务分解成更小的子任务，并明确定义它们之间的依赖关系。
在 AI 法律助手 的构建中，LangGraph 可以用于优化分析流程，例如：
- 文档分类： 首先，使用 LangGraph 中的一个节点，利用 大模型 对文档进行分类，例如区分税务相关段落和非税务相关段落。
- 信息提取： 针对税务相关段落，使用另一个节点，利用 大模型 提取关键信息，例如税率、税务优惠政策、税务风险等。
- 影响评估： 将提取的信息传递给下一个节点，利用 大模型 分析这些信息对公司财务的影响，并生成报告。
- 合规检查： 进一步，可以利用 LangGraph 检查公司的税务策略是否符合 OECD Pillar Two 的要求。
通过 LangGraph，可以清晰地定义每个步骤的任务，并控制数据流，从而提高分析的效率和准确性。例如，可以将文档分类的结果用于指导信息提取，只对税务相关段落进行更深入的分析，避免浪费计算资源。
Google Gemini：赋能 AI 法律助手
Google Gemini 是 Google 开发的强大的 大模型，具备强大的自然语言理解和生成能力。它可以用于多种任务，包括文本摘要、问答、机器翻译、代码生成等。
在 AI 法律助手 的构建中，Gemini 可以用于：
- 文档摘要： 使用 Gemini 对 10-K 报告进行自动摘要，提取关键信息，方便用户快速了解报告的内容。
- 问答： 使用 Gemini 回答用户关于税务策略的问题，提供专业的法律建议。
- 报告生成： 使用 Gemini 生成分析报告，总结税务策略对公司财务的影响，并提出建议。
- 税务合规检查： Gemini 可以用于评估公司税务策略是否符合 OECD Pillar Two 的要求，识别潜在的税务风险。
例如，用户可以向 AI 法律助手 提问：“NVIDIA 在爱尔兰的税率是多少？” Gemini 可以从 10-K 报告中提取相关信息，并给出准确的回答。此外，Gemini 还可以根据用户的问题，生成包含相关信息的分析报告，帮助用户更全面地了解情况。
FAISS：加速向量检索
在构建基于 大模型 的应用程序时，向量检索是一个常见的操作。例如，在问答系统中，需要根据用户的问题，检索向量数据库，找到与问题相关的文本块。当向量数据库非常大时，传统的线性搜索效率低下。
FAISS (Facebook AI Similarity Search) 是一个高效的向量相似度搜索库。它提供了多种索引方法，可以加速向量检索的速度。
在 AI 法律助手 的构建中，FAISS 可以用于加速文本块的检索。例如，当用户提出问题时，可以将问题转换为向量表示，然后使用 FAISS 检索向量数据库，快速找到与问题相关的文本块。
例如，使用 FAISS 可以将检索速度提高几个数量级，使得 AI 法律助手 可以更快地响应用户的问题，提供更好的用户体验。此外，FAISS 还可以用于处理高维向量，使得 AI 法律助手 可以处理更复杂的文档分析任务。
OECD Pillar Two：全球最低税率改革
OECD Pillar Two 是一项全球最低税率改革，旨在防止跨国公司利用税收洼地避税。该改革要求年收入超过 7.5 亿欧元的跨国公司，在全球范围内缴纳至少 15% 的所得税。
这项改革对跨国公司的税务策略产生了重大影响。例如，跨国公司需要重新评估其全球税务结构，并采取措施确保其符合 Pillar Two 的要求。
AI 法律助手 可以帮助跨国公司分析 Pillar Two 对其税务策略的影响，并提供合规建议。例如，它可以分析跨国公司在全球各地的所得税率，识别潜在的税务风险，并提出调整税务结构的建议。
例如， AI 法律助手 可以帮助 Microsoft 分析其在爱尔兰的税务策略是否符合 Pillar Two 的要求，并提出调整建议，以避免未来的税务风险。
代码示例与实际操作
以下是一个使用 LangChain 加载 PDF 文档并进行分割的示例代码：
from langchain.document_loaders import PDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 加载 PDF 文档
loader = PDFLoader("path/to/your/document.pdf")
documents = loader.load()
# 定义文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200,
length_function=len,
)
# 分割文档
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
print(f"Number of chunks: {len(chunks)}")
这段代码使用了 PDFLoader 加载 PDF 文档，并使用 RecursiveCharacterTextSplitter 将文档分割成大小为 1000 个字符的文本块，并设置了 200 个字符的重叠部分。
接下来，可以使用 Sentence-BERT 将这些文本块转换为向量表示，并存储到 FAISS 向量数据库中。
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np
# 加载 Sentence-BERT 模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')
# 将文本块转换为向量表示
embeddings = model.encode([chunk.page_content for chunk in chunks])
# 创建 FAISS 索引
dimension = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension) # 使用 L2 距离
# 将向量添加到索引
index.add(embeddings)
# 保存索引
faiss.write_index(index, "my_faiss_index")
这段代码使用了 SentenceTransformer 模型将文本块转换为向量表示，并使用 FAISS 创建了一个基于 L2 距离的索引，将向量添加到索引中，并将索引保存到文件中。
结论与展望
通过结合 LangChain、LangGraph、Google Gemini 和 FAISS，我们可以构建强大的 AI 法律助手，帮助企业高效分析复杂的法律文档，理解潜在的风险和机遇。尤其是在 OECD 税收改革的大背景下，这类 AI 法律助手 可以帮助跨国公司更好地适应新的税务环境，确保合规运营。
未来，随着 大模型 技术的不断发展，我们可以期待 AI 法律助手 在法律领域的应用越来越广泛，例如合同审查、法律研究、案件预测等。此外，随着数据安全和隐私保护意识的提高，我们需要更加重视 AI 法律助手 的安全性，确保敏感信息不被泄露。最终，借助 大模型 和相关技术，我们能够构建更智能、更高效的法律服务体系，为企业和社会创造更大的价值。