在法律科技实验的上一阶段，我们完成了面向裁判文书的要素抽取管线：从判决书「本院认为」段落中切分争议焦点、认定事实与裁判理由，并建立条款级引用索引。本阶段工作转向检索侧——把「关键词匹配」替换为「争点向量 + 法条锚点」的双通道召回，再用重排序模型对候选案例做相关性校准。
具体做法上，系统先用轻量模型把用户问题改写成结构化争点（主体、法律关系、请求权基础、抗辩事由），在向量库中召回候选；随后由法条锚点做硬约束过滤，剔除条文引用不匹配的结果；最后以裁判要旨摘要作为重排特征，输出带出处的案例清单。
进展：在自建的 3000 份合同纠纷判决测试集上，前 10 条命中率由关键词检索的 41% 提升至 68%，误召回（引用法条不一致）比例从 22% 降至 9%；输出的裁判要旨均附原文片段定位，便于人工复核。
下一步：引入跨层级法院的效力权重与时间衰减，处理新旧法衔接场景；同时补充对改判、发回等引用反转案例的显式标注，避免仅按相似度聚合造成误导。需说明的是，当前系统定位为检索与摘要辅助，不生成裁判意见，所有结论须回到原文核验。
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