为什么决定法律 AI 成效的，是数据平台，而不是模型

本文指出，法律 AI 的实际成效更多取决于底层数据平台的质量，而非模型本身，并探讨了数据平台构建的关键要素。

• 法律领域数据具有高度专业性、隐私性和非结构化特点，通用模型难以直接适用。
• 数据平台需要整合判例、法规、合同等多源数据，并进行结构化处理。
• 高质量标注数据是训练法律 AI 模型的前提，但人工标注成本高、周期长。
• 文中提到某法律 AI 项目因数据平台优化，准确率提升 30% 以上。
• 数据平台需支持持续更新，以应对法律条文的动态变化。