千问AI起草合同技巧与法律写作方法

通义千问系列AI模型正革新法律文书起草方式——无需依赖僵化模板或耗时手动撰写，仅需精准输入结构化要素与法律约束条件，即可智能生成合规、严谨、法言法语准确的合同：7B模型支持《民法典》条款对齐的结构化提示词驱动；3-4B轻量模型可在本地端实现安全、交互式多轮修订；Qwen3-Reranker能从权威条款库中智能匹配并融合行业惯例；而0.5B小模型更让基层单位在普通显卡上批量产出差异化合同。无论您是律师、法务还是业务人员，都能以更低门槛、更高确定性，把合同起草从重复劳动升级为可控、可溯、可审计的智能协作过程。

如果您需要根据特定条款、主体信息或业务场景生成一份合规、结构完整、法言法语准确的合同，但手动起草耗时易错、模板套用僵化，则可能是由于缺乏对模型指令意图的精准表达与法律要素的结构化输入。以下是多种可行的方法：

一、使用通义千问2.5-7B-Instruct进行结构化提示词驱动起草

该方法依托模型对长文本与法律逻辑的强理解能力，通过明确分段指令引导其输出符合《民法典》第470条要求的合同必备要素。关键在于将当事人信息、标的、权利义务、违约责任等模块拆解为带标签的输入块，避免模糊描述。

1、准备结构化输入：在提示词开头声明合同类型，例如“请生成一份房屋租赁合同，出租方为‘北京某科技有限公司’，承租方为‘张某’，租赁期限自2026年3月1日起至2027年2月28日止，月租金人民币8500元，押二付三”；

2、追加法律约束条件：在句末添加强制性格式与法条依据，例如“严格依据《民法典》第七百零三条至第七百二十条，条款编号连续，每条含标题，禁用‘甲方/乙方’代称，须使用‘出租方/承租方’全称，违约责任部分须包含逾期付款利息计算方式及合同解除触发条件”；

3、启用JSON强制输出模式（如部署环境支持）：在系统提示中设定“仅输出标准JSON，字段包括：title、parties、subject、term、rent、payment_method、liability、termination、governing_law，不得包含任何解释性文字”。

二、调用通义千问3-4B-Instruct-2507进行端侧轻量交互式起草

该方法适用于律所本地服务器、移动办案终端或内网隔离环境，利用其256K原生上下文与非推理架构，在不上传数据前提下完成多轮条款协商与即时修正。模型对“鉴于条款”“不可抗力定义”等高频段落具备语义锚定能力。

1、启动本地Ollama服务并加载模型：ollama run qwen3-4b-instruct-2507；

2、输入初始指令并保留上下文：发送“起草技术服务合同初稿，甲方为政府单位，乙方为AI开发公司，服务内容为法律文书生成系统定制开发”，等待返回后不刷新对话；

3、逐条追加修订指令：例如发送“将第5.2条‘验收标准’替换为：‘以通过司法局组织的3轮真实案卷测试且错误率低于0.8%为合格’”，模型将自动定位并重写对应段落，保持全文编号与引用一致。

三、结合Qwen3-Reranker-0.6B实现合同条款智能匹配补全

该方法不直接生成全文，而是从已有合同库中精准召回最适配的条款片段，再交由主模型整合润色，显著提升条款合法性与行业惯例契合度。适用于需嵌入特定地方性规定或行业示范文本的场景。

1、构建检索查询：将待补充条款需求转为语义化描述，例如“技术服务合同中关于知识产权归属的约定，要求明确开发成果著作权归甲方所有，乙方仅保留署名权”；

2、调用重排序器比对本地条款库：输入查询与10份候选条款（如《律师服务收费管理办法》附件范本、某省高院技术合同指引等），获取语义相似度排序结果；

3、提取Top3条款原文，拼接为上下文输入主模型，并指令：“融合以下三段条款，消除重复表述，统一术语为‘委托方/受托方’，补充《民法典》第八百七十三条作为依据，输出完整条款”。

四、基于通义千问2.5-0.5B-Instruct部署离线批量初稿生成

该方法面向基层司法所、法务部等需高频产出简易合同的场景，利用其1GB显存占用与32K上下文特性，在RTX 3060工作站上实现单次批量生成多份差异化合同，支持CSV参数注入与格式自动校验。

1、准备参数表：新建CSV文件，列名为“合同类型,甲方名称,乙方名称,标的金额,履行期限”，填入多行数据；

2、编写批处理脚本：调用模型API时，对每一行执行指令模板：“生成{合同类型}，甲方：{甲方名称}，乙方：{乙方名称}，金额：{标的金额}元，期限：{履行期限}，须包含签约地、争议解决方式（约定仲裁）、生效条款”；

3、启用长度控制与防截断：在请求参数中设置"max_tokens": 4096, "stop": ["【特别提示】", "——完——"]，确保每份合同完整输出不中断。

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