当普通劳动者遭遇违法解除、调岗降薪等职场困境时，面对晦涩的法律条文、昂贵的律师费用和复杂的维权流程，应该如何寻求专业帮助？本文将以基于RAG技术的劳动法智能顾问为实践案例，带你体验从需求分析到系统实现的全过程，并总结出专业领域智能体开发的核心方法论。

先来看看成品

需求背景 PART1

信息获取的”高墙

当员工面临劳动争议时，往往发现自己陷入了信息获取的困境。专业的法律条文如同天书般晦涩难懂，而寻求专业律师咨询又面临着高昂的费用门槛。一次简单的咨询可能需要支付数百甚至上千元的费用，这对于普通工薪阶层来说是一笔不小的开支。更令人困扰的是，传统咨询往往需要预约排队，响应时间长，无法满足紧急情况下的咨询需求。

信息质量的“迷雾”

信息爆炸的时代，用户虽然可以通过搜索引擎获得大量相关信息，但这些信息往往质量参差不齐，甚至互相矛盾。用户很难判断哪些信息是准确可靠的，哪些是过时或错误的。网络上的碎片化信息缺乏系统性和权威性，用户在关键决策时往往感到迷茫和不安。即使是通用的AI助手，由于缺乏专业的法律知识库支撑，也经常给出不准确或不完整的建议。

维权能力的“短板”

面对强势的用人单位，普通劳动者往往处于信息不对称的弱势地位。他们不了解自己的合法权益，不知道如何收集和保全证据，更不清楚维权的具体流程和策略。这种能力上的不足，使得许多劳动者在面临不公正待遇时选择忍气吞声，或者在维权过程中因为操作不当而败诉，无法有效保护自己的合法权益。

服务供给的“瓶颈”

从服务提供方的角度来看，传统的法律服务机构面临着服务效率低、覆盖面窄的问题。有限的专业律师资源无法满足庞大的市场需求，特别是对于一些相对简单但量大面广的基础咨询需求，传统服务模式显得力不从心。这种供需矛盾进一步加剧了用户获取专业法律服务的难度。

产品定位与构思 PART2

产品构思：搭建一个“劳动法避坑盾”智能体

这个系统的核心理念是”让法律服务触手可及”，通过技术手段打破传统法律咨询的壁垒，为每一个有需要的用户提供专业、准确、及时的法律服务。

产品愿景：搭成为每个劳动者身边的专业顾问

当用户遇到劳动法问题时，就像有一位经验丰富的专业律师坐在身边，随时可以为他们答疑解惑。这位”数字律师”不仅知识渊博，熟悉最新的法律法规和司法实践，还能够根据用户的具体情况提供个性化的建议和解决方案。这位”数字律师”没有传统咨询的各种门槛限制。用户不需要预约，不需要支付高昂费用，不需要担心咨询时间限制。无论是深夜突然收到解除通知，还是周末需要紧急了解维权流程，这位智能顾问都能够立即响应，提供专业帮助。

产品的价值：

• 让专业服务变的普惠：通过AI技术，我们将专业的法律知识和经验进行数字化封装，让每个用户都能够以极低的成本获得专业级的法律咨询服务。
• 让复杂问题变得简单：将复杂的法律问题分解为简单的对话流程。用户只需要用自然语言描述自己的情况，系统就能够自动识别问题类型，收集必要信息，并提供结构化的专业建议。
• 让准确答案变的更可靠：每个回答都能追溯到具体的法律依据

技术选型 PART3

为什么选择RAG技术

传统的AI训练方式需要大量的计算资源和时间成本，而且难以及时更新知识。而RAG技术能够将最新的法律法规和判例实时整合到AI的回答中，确保信息的准确性和时效性。

更重要的是，RAG技术具有很强的可解释性。每一个回答都能够追溯到具体的法律条文或判例，这对于法律服务来说至关重要。用户不仅能够得到答案，还能够了解答案的来源和依据，增强了信任度。

从成本角度来看，RAG技术也更加经济实用。我们不需要从零开始训练一个大模型，而是可以基于现有的优秀大模型，通过构建专业的知识库来实现专业化的服务能力。

系统设计 PART4

整体架构

知识库设计

“`

01-法律法规/ (高权重)

├── 国家级法律/ # 劳动合同法、劳动法等

├── 行政法规/ # 工伤保险条例等

├── 司法解释/ # 最高法院解释

└── 地方指南/ # 各地裁决指南

02-典型判例/ (中权重)

├── 解除终止争议/ # 违法解除、经济补偿

├── 工伤社保争议/ # 工伤认定、社保缴费

├── 商业秘密竞业/ # 竞业限制、保密协议

└── 其他争议类型/

03-数据标准/ (高权重)

├── 各地最低工资标准/

└── 社会平均工资数据/

04-实操工具/ (中权重)

├── 通知书模板/

├── 申请书模板/

└── 计算工具/

“`

提示词设计

1. 专家人设构建

• 身份定位：15年经验的资深劳动法顾问
• 专业能力：熟悉法规、了解判例、具备实务经验
• 服务理念：专业、客观、实用、负责任
• 沟通风格：通俗易懂，有温度但不失专业性

2. 标准化服务流程

基于用户需求分析，设计6模块标准服务结构

问题分析 – 识别核心法律问题

法律依据 – 按效力位阶引用法条

⚖️ 实务分析 – 结合判例和司法实践

具体建议 – 提供可操作方案

⚠️ 风险提示 – 说明潜在风险

️ 实用工具 – 推荐相关模板

3. 智能化信息收集

• 针对不同咨询类型，设计标准化信息收集流程：
• A类（劳动合同计算）：地理位置、工作年限、薪资水平、争议类型
• B类（退休金估算）：参保地区、缴费年限、个人账户情况
• C类（法律咨询）：具体争议情况和背景
• D类（维权指导）：争议阶段和证据状况
• E类（文书模板）：当前维权进展和需求

核心功能实现 PART5

1. 精准计算引擎

违法解除赔偿金计算示例：

图4：实际对话截图

2. 智能模板推荐

被迫解除通知书示例：

• 自动识别用户场景（如：公司不缴社保）
• 提供完整可用的通知书模板
• 给出关键操作提示（EMS邮寄、证据保全）
• 说明后续流程（劳动仲裁申请）

3. 专业法律分析

每个回答都包含：

• 准确的法条引用（如《劳动合同法》第38条）
• 相关判例分析
• 实务操作建议
• 风险提示和免责声明

4. 产品体验设计

视觉设计

• 背景主题：法律天平主题，深蓝渐变 + 金色天平
• 色彩理念：专业可信（深蓝）+ 权威温暖（金色）
• 交互设计：结构化展示，重点信息突出

欢迎语设计

5. 示例问题设计

挑战与解决 PART6

挑战1：提示词工程

问题：如何平衡专业性和易用性？

解决：经过多轮迭代优化

• 第一版：太学术化，用户体验差
• 第二版：专业性不够，缺乏权威感
• 第三版：结构不完整，缺少实用工具
• 第四版：6模块结构化回答，平衡专业性和易用性

挑战2：数据准确性保障

问题：如何确保法律数据的准确性和时效性？

解决：

• 建立严格的数据验证机制
• 要求所有数据必须标注来源
• 设置数据更新提醒机制
• 对无法确认的数据明确说明局限性

挑战3：用户期望管理

问题：如何避免用户过度依赖AI建议？

解决：

• 每次回答都包含免责声明
• 明确说明建议的参考性质
• 复杂案件建议咨询专业律师
• 强调证据收集的重要性

结语 PART7

这个项目让我深刻体会到，技术最大的温度在于赋能。我这个小小的智能体，或许不能解决所有复杂的劳资纠纷，但它希望传递一个明确的信号：

你的权益，可以量化；你的困境，有法可依；你的谈判，可以有备而来。

AI赋能的真正意义，是让每个普通人都能用法律武器保护自己的合法权益。

最后，这个为你而建的“劳动者权益助手”已经就绪。扫描下方二维码，或在微信中打开体验链接，随时向它提问。希望它能在你需要的时刻，为你带来一丝底气和光明。

附上体验链接和二维码

https://yuanqi.tencent.com/webim/#/chat/mlNFEB?appid=2008308601090862080&experience=true