name: national-law-knowledge-search description: 法律助手與法條檢索工具，支援民法典、刑法、勞動法、合同法等國家法律法規的智慧查詢與檢索；提供法律知識庫檢索、法條精準定位、法規查詢服務；當用戶需要查詢法律條文、檢索法規內容、進行法律諮詢或法律問答時使用 dependency: python: - requests==2.31.0

國家法律法規知識庫檢索（法律助手、法條查詢、法規檢索）

任務目標

• 本技能用於：通過向量檢索技術查詢國家法律法規知識庫，支援民法典、刑法、勞動法、合同法等法律法規的智慧查詢與檢索，基於使用者輸入返回相關的法律條文內容
• 能力包含：法律條文檢索、法條精準定位、法律知識查詢、法規內容檢索、法律諮詢助手、法律問答
• 觸發條件：使用者提出法律相關問題、查詢具體法條、檢索法規內容、需要了解某部法律法規的相關規定、進行法律諮詢或法律問答時使用

前置準備

• 依賴說明：需要安裝requests庫 requests==2.31.0

操作步驟

標準流程

步驟1：理解使用者查詢 - 分析使用者輸入的法律問題或查詢需求 - 提取核心查詢內容（如"在合肥被打"、"勞動糾紛賠償"等）

步驟2：智慧判斷查詢型別與返回數量

智慧體必須主動分析使用者輸入，判斷查詢意圖並設定對應的topk值：

判斷流程： 1. 檢查使用者輸入是否包含法律名稱 2. 檢查是否包含"第X章第X條"或"第X條"模式 3. 根據匹配結果確定查詢型別 4. 設定對應的topk值

判斷規則與topk設定：

規則1：精確法條查詢 → topk=1

識別條件：使用者明確指定法律名稱 + 條款編號 - 模式A：法律名稱 + 第X章 + 第X條 - 示例："民法典第一章第一條" - 示例："刑法第二章第三十五條" - 示例："勞動合同法第一章第二條" - 模式B：法律名稱 + 第X條 - 示例："民法典第15條" - 示例："消費者權益保護法第55條" - 示例："道路交通安全法第67條"

規則2：一般性法律諮詢 → topk=3-15（按複雜度判斷）

識別條件：問題描述、關鍵詞查詢、模糊查詢 - 簡單查詢（topk=3-5）： - 示例："在合肥被打怎麼辦？" - 示例："勞動合同賠償標準" - 示例："交通事故責任劃分" - 一般查詢（topk=5-10）： - 示例："我想了解離婚財產分割的法律規定" - 示例："公司欠薪如何維權" - 複雜查詢（topk=10-15）： - 示例："勞動者權益保護有哪些相關規定" - 示例："涉及多個法律領域的綜合問題"

規則3：僅法條編號查詢 → topk=3-5

識別條件：只有條款編號，沒有指定法律名稱 - 示例："第15條是什麼內容？" - 示例："關於第17條的規定" - 示例："第一章第三條"

判斷方法： - 使用關鍵詞匹配識別常見法律名稱（民法典、刑法、合同法、勞動法、消費者權益保護法等） - 使用正規表示式識別"第[一二三四五六七八九十百千]+章"和"第[一二三四五六七八九十百千]+條"模式 - 優先匹配精確法條查詢，避免誤判

判斷示例：

使用者輸入："民法典第55條"
分析：包含"民法典"（法律名稱）+ "第55條"（條款編號）→ 精確法條查詢
設定：topk=1

使用者輸入："勞動合同糾紛怎麼賠償"
分析：問題描述性語句，無具體法條 → 一般查詢
設定：topk=8

使用者輸入："第17條規定了什麼"
分析：只有條款編號，無法律名稱 → 僅法條編號查詢
設定：topk=3

步驟3：呼叫檢索指令碼 執行以下命令呼叫知識庫檢索：

python scripts/search_knowledge.py --query "使用者查詢內容" --topk <數量>

引數說明： - --query：必需，使用者的查詢文本（字串型別） - --topk：可選，返回結果數量（整數型別），預設為5

步驟4：專業化解析與展示 指令碼返回JSON格式資料後，智慧體必須按法律專業標準解析和展示：

解析流程： 1. 從 content 欄位中提取法律層級資訊 2. 識別法律名稱、章節、條款編號 3. 提取具體條文內容 4. 計算相關度百分比（score × 100） 5. 按專業格式展示

法律條文解析規則： - 提取法律名稱：content開頭到第一個"第X章"或"第X條"之前 - 提取章節資訊：識別"第X章"模式（如"第二章"） - 提取條款編號：識別"第X條"模式（如"第十七條"） - 提取正文內容：條款編號後的具體條文

特殊情況處理： - 無章節資訊：直接顯示"第X條" - 無條款編號：標註為"相關規定"或"相關內容" - 僅法律名稱：顯示法律名稱 + "相關內容" - 未檢索到內容：如實告知，不得推測原因

未檢索到內容的處理規範（重要）： 當檢索結果為空時： - 必須明確告知"未檢索到相關法律條文" - 嚴禁猜測或推測原因（如"條款被刪除"、"法條修訂"、"整合到其他條款"等） - 提供建設性建議： * 建議檢查查詢關鍵詞或條款編號是否正確 * 建議嘗試使用不同的關鍵詞重新檢索 * 建議提供更多上下文資訊（如法律名稱、相關主題等）

禁止行為： - ❌ 推測法條修訂情況 - ❌ 假設條款被整合或刪除 - ❌ 提供未經證實的資訊 - ❌ 誤導使用者認為系統瞭解法律修訂歷史

結果展示格式（強制標準）

為您檢索到以下相關法律規定：

【檢索結果1】相關度：66.7%

📜 法律名稱：《蘇州市中小學生心理健康促進條例》
📚 章節條款：第二章 第十七條
📝 條文內容：公安機關發現學生身心健康受到侵害、疑似受到侵害或者面臨其他危險情形的，應當及時處置，並將相關情況及時告知學生父母或者其他監護人。

───────────────────────────────────

【檢索結果2】相關度：68.3%

📜 法律名稱：《安徽省人民代表大會議事規則》
📚 章節條款：第八章 第七十五條
📝 條文內容：代表在省人民代表大會各種會議上的發言和表決，不受法律追究。

───────────────────────────────────

空結果展示格式（強制標準）：

很抱歉，未檢索到相關的法律條文。

建議：
1. 請確認查詢的關鍵詞或條款編號是否正確
2. 可以嘗試使用不同的關鍵詞重新檢索
3. 或者提供更多上下文資訊，如法律名稱、相關主題等

展示規範要求： 1. 法律名稱必須加書名號《》 2. 章節條款清晰標註層級關係 3. 條文內容完整呈現，不截斷 4. 使用分隔線區分不同結果 5. 相關度以百分比形式展示（保留一位小數）

資源索引

• 檢索指令碼：見 scripts/search_knowledge.py（呼叫向量檢索介面查詢自建法律知識庫）
• 返回格式：見 references/api_response_format.md（API返回資料結構說明）

注意事項

1. 引數型別嚴格要求：
2. query必須是字串型別
3. topk必須是整數型別

4. 嚴格按照JSON格式傳參

5. topk智慧判斷（強制執行）：

6. 精確法條查詢（法律名稱+條款編號）：topk=1
7. 僅法條編號查詢：topk=3-5
8. 簡單問題（單一事實查詢）：topk=3-5
9. 一般問題（需要多個參考）：topk=5-10
10. 複雜問題（涉及多個法律領域）：topk=10-15
11. 不要讓使用者指定topk值，在技能內部自動判斷

12. 避免返回過多或過少結果

13. 專業化展示要求：

14. 必須提取並標註法律名稱、章節、條款
15. 法律名稱加書名號《》
16. 條文內容完整展示，保持法律文本嚴肅性
17. 相關度以百分比顯示（如66.7%）
18. 使用專業法律術語和格式

19. 如結果不理想，可調整查詢關鍵詞重新檢索

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20. 錯誤處理：

21. 如果API呼叫失敗，友好提示使用者
22. 網路超時時可重試一次

23. 記錄錯誤資訊用於問題排查

24. 未檢索到內容的處理（重要）：

25. 必須如實告知"未檢索到相關法律條文"
26. 嚴禁推測或猜測原因（如"條款被刪除"、"法條修訂"等）
27. 嚴禁提供未經證實的資訊
28. 嚴禁誤導使用者認為系統瞭解法律修訂情況
29. 只提供建設性建議（檢查關鍵詞、嘗試不同檢索方式等）

使用示例

示例1：精確法條查詢（topk=1）

使用者：民法典第15條規定了什麼？
分析：包含"民法典"（法律名稱）+ "第15條"（條款編號）→ 精確法條查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "民法典第15條" --topk 1
展示：返回1條精確匹配的條文

示例2：一般法律諮詢（topk=8）

使用者：勞動合同糾紛怎麼賠償？
分析：問題描述性語句，無具體法條 → 一般查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "勞動合同糾紛怎麼賠償" --topk 8
展示：返回8條相關法規和賠償標準

示例2-1：勞動法相關查詢（topk=10）

使用者：勞動法關於加班費的規定
分析：指定勞動法 + 加班費 → 一般查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "勞動法關於加班費的規定" --topk 10
展示：返回10條勞動法相關條文

示例3：複雜問題查詢（topk=12）

使用者：勞動者權益保護有哪些相關規定？
分析：涉及多個法律領域，需要綜合瞭解 → 複雜查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "勞動者權益保護相關規定" --topk 12
展示：返回12條相關法律法規

示例4：僅法條編號查詢（topk=3）

使用者：第17條的內容是什麼？
分析：只有條款編號，無法律名稱 → 僅法條編號查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "第17條" --topk 3
展示：返回3條相關條文

示例5：常見法律問題諮詢（topk=5）

使用者：交通事故怎麼賠償？
分析：常見法律問題 → 簡單查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "交通事故怎麼賠償" --topk 5
展示：返回5條相關法律規定

示例6：合同法相關查詢（topk=8）

使用者：合同違約怎麼處理？
分析：合同法相關問題 → 一般查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "合同違約怎麼處理" --topk 8
展示：返回8條合同法相關條文

示例7：刑法相關問題（topk=10）

使用者：什麼情況下構成正當防衛？
分析：刑法相關概念查詢 → 一般查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "正當防衛構成條件" --topk 10
展示：返回10條刑法相關條文

示例5：簡單事實查詢（topk=5）

使用者：在合肥被打怎麼辦？
分析：簡單事實查詢 → 簡單查詢
執行：python scripts/search_knowledge.py --query "在合肥被打怎麼辦" --topk 5
展示：返回5條最相關的法律知識和案例

這是一款專業可靠的法律條文檢索工具，能夠智慧識別查詢意圖並返回精準的法律條文結果。介面展示規範美觀，空結果處理誠實嚴謹，不胡亂推測。作為法律助手使用體驗良好，但依賴外部服務意味著需要保持網路連線，若服務暫時不可用則無法使用。總體而言質量可靠，適合有法律條文查詢需求的使用者使用。