AI类案检索定制：争点提炼与相似度校准

类案检索是法律AI最务实的落点之一：律师需要的不是一份「相关文书列表」，而是能直接支撑论证的裁判理由。本期实验把检索拆成四步——争点提炼、候选召回、相似度校准、要旨摘要。

与关键词＋法条检索的基线相比，最大的改动是先对判决书做结构化解析（案由、诉讼请求、争议焦点、裁判理由），再在「争议焦点」这一层做匹配，而非依赖全文字面相似。用户输入一段案情描述，系统先归纳出两到三个法律争点，再按争点逐条召回并排序。

要点：
· 进展：在1200份公开民事判决书上评测，前10条命中率由61%提升至78%；裁判要旨抽取使律师的人工阅读量下降约四成。
· 下一步：引入时间与地域权重，区分指导性案例与普通案例的位阶差异；同时输出「检索理由」，标注命中依据的原文片段，保证结果可核验、可引用。