在法律文件的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統中，如何建立 index（索引） 是決定檢索效果與最終生成品質的核心之一。由於法律文件通常篇幅長、用詞嚴謹、結構清晰，建立 index 時需特別考慮語義的準確性、上下文的完整性與檢索的效率。
下面是一些 法律文件中最佳的 Indexing 策略與建議：
📌 一、分段（Chunking）策略
✅ 最佳選擇：基於結構的分段
法律文件通常有明確的結構（如條款、節、章），例如：
第1章 總則
第2條 合同成立
第3條 當事人義務
做法：
利用正則表達式提取這些結構（如：
第[一二三四五\d]+[章條節]）每一段 chunk 為一個 index entry，保留其原始標題與內容
加入元資料：條文號、文件名稱、日期等
優點：
語義完整、無截斷
容易追蹤來源與可解釋性高
❌ 不建議：固定 token 數 chunking（例如每 500 tokens）
容易造成語義截斷（尤其法律邏輯複雜，條文之間有依賴）
難以回溯來源條文，降低可信度
📌 二、嵌入（Embedding）模型選擇
✅ 推薦模型：
法律專用嵌入模型（如：
intfloat/e5-base-v2,sentence-transformers/all-mpnet-base-v2）中文法律場景： 可用 Chinese Legal-BERT 或訓練嵌入模型（如與
Lawformer配合）
✅ 嵌入內容建議：
條文 + 標題 + 上下文摘要
加入欄位如【文件類型】【頒布機構】【生效日期】等 metadata，提高檢索的針對性
📌 三、向量索引工具選擇
常見向量資料庫：
FAISS（快速、本地部署）
Weaviate（支援 metadata filter）
Qdrant / Milvus（高性能、大規模）
對於法律文件的實務應用，建議用：
Hierarchical Index + Metadata filter
- 比如：先根據【文件名稱】【條文章節】篩選 → 再向量檢索 → 再 rerank
📌 四、Retrieval 結合 Ranker
單靠 semantic embedding 常常不足以排出最相關的條文。
最佳實踐：
Hybrid retrieval：
結合 dense vector（語義）+ BM25（字面匹配）雙引擎
例如：先用 BM25 縮小範圍，再用向量 rerank
加 reranker（如 BGE-Reranker）進行語義排序
- 可顯著提升準確率與生成質量
📌 五、加入 Prompt-aware chunking（可選進階）
如果目標問題偏好提取具體答案（如“某條法律是否規定了 xxx”），可以考慮：
將原始 chunk 與“可能問題”生成 QA-pair 加入 index
增加檢索的問題-答案對齊能力（即 Dense Passage Retrieval）
✅ 總結：法律文件 RAG Index 建議方案
| 項目 | 建議 |
|---|---|
| Chunk 方法 | 基於條文、章節分段（結構化 chunk） |
| Embedding | 法律領域專用嵌入模型（中英文區分） |
| Metadata | 條號、標題、法律名稱、生效日期、機構 |
| Vector DB | FAISS / Qdrant / Weaviate + metadata filter |
| 檢索策略 | Hybrid（向量 + BM25）+ reranker |
| 特殊需求 | 可加入 QA pair 或摘要索引作輔助 |
如你有具體的法律文件樣本（例如某國的民法、合同樣板），我也可以協助你設計一個具體的 chunking/embedding/index pipeline。是否需要我幫你設計一個初步的 demo pipeline？