law_agent

第三届琶洲算法大赛-GLM法律行业大模型挑战赛道

项目结构

├── experiments
    ├── run.py                            # 可运行文件
    ├── react.py                          # 常规问题解答（不包括诉讼状＋）
    ├── writing.py                        # 诉讼状问题

├── data
    ├── question.json                     # 赛题
    ├── result.json                       # 答案

项目说明

本项目具体实施方案为： 基于react agent框架，按照问题->思考->动作->观察->思考（反思）的循环进行工具选择、信息筛选与问题作答 具体步骤为：

1.给定问题，进行重新表述与计划 对于给定的问题，对问题进行重新表述，并制定可行计划。

2.选择工具 根据问题与计划，选择可能的工具和工具输入

3.观察信息 观察工具得到的信息

4.信息筛选 信息筛选

5.反思与作答 反思是否能够回答最终问题，如果不能，反思出现的问题，并重新进行查询、推理和思考 如果可以，进行问题的作答

运行实验

1.按照环境搭建，搭建环境

2.修改experiments/react.py和experiments/writing.py中glm的TEAM_TOKEN

3.修改experiments/react.py和experiments/writing.py中glm的openaiapikey

4.运行run.py

输出结果

输出结果将保存在'data/result.json'