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商品描述
本書既闡述【基本理論】，又示範【實戰案例】，也提供【開箱即用的GPTs工具】。
本書具體包含以下內容：首先，探討ChatGPT對法律界的衝擊，
以及律師等從業人員的不同反應，進一步分析AI技術對產業的影響和發展趨勢。
接著，簡單介紹ChatGPT的技術原理及應用場景。
隨後，詳細討論如何將AI力量融入律師職涯路徑，建構專業律師成長的新飛輪。
接下來，分別討論如何將ChatGPT（GPTs）應用於通路與案例來源、檢索與研究、個案分析，
以及法律文書撰寫與合約審核，實現部分日常事務自動化執行。
之後，提供複盤與知識管理的方法論與工具，不僅適用於律師，也可令其他知識工作者從中獲益。
最後，從安全角度出發，討論大模型的私有化部署及如何提升回答可靠性，為對大模型持審慎態度的讀者提供進一步保障。
並且展望未來，為新時代感到迷茫的讀者提供一些參考想法。
目錄大綱
目 錄
前言
第一部 衝擊：橫空出世的ChatGPT
第1章 驚詧：被AI攪動的行業2
1.1 ChatGPT：新時代的象徵3
1.1.1 AI與法律：歷史背景3
1.1.2 ChatGPT的誕生：技術革命4
1.2 法律行業的即時反應：震驚與好奇6
1.3 普通律師的心態變化：從抗拒到接受9
1.3.1 從質疑、輕視到初步認識9
1.3.2 逐步理解與應用10
1.3.3 應用提升並發現問題11
1.4 律師如何應對：從傳統到改變12
1.4.1 傳統實務方式面臨的挑戰12
1.4.2 接受新技術：轉型與融合15
第2章 格物：技術革新，ChatGPT崛起18
2.1 背後的技術：理解ChatGPT的工作原理19
2.1.1 基礎技術解析19
2.1.2 ChatGPT的特色與優勢27
2.2 跨越界線：AI科技在法律領域的應用31
2.2.1 法律研究與分析31
2.2.2 優化客戶服務36
2.3 未來展望：技術發展對產業的長遠影響37
2.3.1 持續的技術創新37
2.3.2 法律產業的預測與趨勢40
第3章 正心：新挑戰下律師的變與不變43
3.1 職涯路徑的改變：機會與挑戰44
3.1.1 職業發展的舊路徑：成長飛輪44
3.1.2 職涯發展的新路徑：ChatGPT影響成長飛輪45
3.1.3 職業發展的攔路虎：調節迴路46
3.1.4 驚險一躍：突破調節迴路48
3.2 客戶服務的演變：期望與實際50
3.2.1 AI時代客戶期望的改變51
3.2.2 基於AI提升服務效率與品質53
3.3 法律實務的變革：效率與倫理考量55
3.3.1 法律實務的循環與調節迴路55
3.3.2 ChatGPT對社會和諧的正面影響56
3.3.3 ChatGPT對社會和諧的負面影響57
第4章 誠意：塑造律師的新角色59
4.1 優化工作流程60
4.2 重建元認知62
4.3 深度掌控AI65
第二部分 融合：AI時代的人機協作方式
第5章 渠道與案源69
5.1 通路管理子系統70
5.1.1 通路資訊表70
5.1.2 諮詢資訊表70
5.1.3 發布管道資訊表71
5.1.4 概念表72
5.1.5 我的文案表72
5.1.6 爆款文案表73
5.2 引入ChatGPT73
5.2.1 篩選擴展案源的最佳管道74
5.2.2 打造個人品牌知名度77
5.3 律師取得案源的黃金圈規則83
5.4 選擇專業領域來拓寬案源86
5.5 小結87
第6章 檢索與研究88
6.1 法律問題研究子系統89
6.1.1 裁判文書資料表89
6.1.2 裁判實務決策樹表89
6.2 引入ChatGPT：「違法解除」案例的研究90
6.3 小結104
第7章 案件分析105
7.1 案件分析子系統106
7.1.1 提示詞建構表106
7.1.2 案件分析表106
7.2 引入ChatGPT107
7.2.1 勞動爭議案件的分析107
7.2.2 與ChatGPT進行不設限的法律探討111
7.3 小結127
第8章 法律文書撰寫與合約審核128
8.1 法律文書管理子系統129
8.1.1 法律文書範本表129
8.1.2 法律文書表130
8.2 引入ChatGPT 130
8.2.1 民事起訴書的撰寫130
8.2.2 合約審核134
8.3 小結143
第三部分 升級：知識管理與認知提升
第9章 漸進式複盤147
9.1 複盤系統149
9.1.1 場景表149
9.1.2 想法表149
9.1.3 任務或事件表150
9.2 導入ChatGPT 150
9.2.1 複盤：怎麼了？為什麼？怎麼樣？ 150
9.2.2 提取：這件事怎麼辦156
9.3 流程成長：由最佳實務組成的動態決策樹160
9.4 小結162
第10章 漸進式知識管理164
10.1 知識管理子系統166
10.1.1 法律法規表166
10.1.2 法條表166
10.1.3 假設的重構表166
10.1.4 文案初稿表167
10.2 引入ChatGPT 167
10.2.1 探究假設背後的隱喻168
10.2.2 知識輸出：透過快速指令定時產生新文章170
10.2.3 隱性案源開發180
10.3 小結187
第四部 再思：準確度與隱私
第11章 隱私性：部署私有大模型，提升隱私資料安全190
11.1 獲取大模型191
11.1.1 大模型選擇191
11.1.2 Hugging Face191
11.2 部署私有大模型 192
11.2.1 安裝LM Studio193
11.2.2 部署大模型194
11.2.3 與大模型進行對話194
11.3 部署為服務 195
11.3.1 使用LM Studio啟動服務 195
11.3.2 使用curl呼叫測試196
11.3.3 使用Python呼叫測試199
11.4 用內網穿透工具把服務暴露到公網上201
11.4.1 花生殼的下載與安裝202
11.4.2 內網穿透的配置203
11.5 在手機端呼叫私有大模型204
11.6 小結206
第12章 準確度：透過RAG增強可靠性207
12.1 RAG與知識圖譜208
12.1.1 什麼是RAG208
12.1.2 怎樣實現RAG208
12.1.3 什麼是知識圖譜211
12.1.4 使用多維表格模擬知識圖譜213
12.2 RAG 知識圖譜，改善ChatGPT回答品質214
12.3 小結221
第13章 再出發，率先擁抱新時代222
13.1 機器智能的未來223
13.2 人類智慧的未來223
13.2.1 人類智能的邊界223
13.2.2 集體智慧的融合224
13.3 法律的未來224
13.4 律師的未來：超級律師個體225
13.4.1 資訊化226
13.4.2 流程化226
13.4.3 間接工作227
13.4.4 AI自動化228
13.5 小結228
附 錄
附錄A Notion的使用與資料的備份與匯出230
附錄B GPTs的建構261
附錄Ｃ 大模型法律問題回答品質評分體系281
