法律检索新姿势：放弃百度，用“秘塔AI搜索”一键生成类案检索报告

摘要：

在法律实务中，检索是基础也是核心。传统的“百度+关键词”检索模式面临着广告干扰大、信源杂乱、无效信息多的三座大山。本文将介绍基于RAG（检索增强生成） 技术的“秘塔AI搜索”，展示如何利用它将原本耗时2小时的类案检索与初步分析，压缩至10分钟以内，并直接生成结构化的检索报告。

01. 痛点：为什么律师应该戒掉“百度依赖症”？

当你接到客户咨询：“公司注销了，处于孕期的员工赔偿标准是什么？“

如果你习惯打开百度：

1. 第一屏：3条竞价排名的律师广告+ 2条百度知道（可能是2015年的旧规）。

2. 第二屏：营销号的软文，标题党严重，内容相互矛盾。

3. 结果：你需要点击十几个网页，忍受弹窗，人工甄别信息真伪，然后手动复制粘贴到Word里进行整理。

效率极低，且风险极高（容易引用失效法规）。

我们需要的是一个无广告、有信源、结构化的答案，这正是AI 搜索（AI Search Engine）解决的问题。

02. 工具解析：秘塔AI搜索的“降维打击”

不同于ChatGPT的“纯生成模式”（容易产生幻觉），秘塔AI搜索秘塔AI搜索采用的是 LLM + Search（大模型+全网搜索）技术路径。

它的工作原理是：

1. 理解意图：读懂你的自然语言问题。

2. 全网检索：实时抓取无广告的权威信源（政府官网、裁判文书网、专业法学期刊）。

3. 阅读总结：阅读几十篇网页，提炼核心观点。

4. 生成报告：输出带脚注引用的结构化回答。

图注：界面极简，无任何广告干扰，只有搜索框

3. 实战SOP：三步生成检索报告

让我们用一个真实的复杂案例来演示。

案例背景： 某公司因经营不善决定解散（非破产），需遣散一名怀孕6个月的员工，如何计算赔偿？

Step 1：自然语言提问（Prompt Free）

忘掉“孕期 辞退 赔偿”这种破碎的关键词。在秘塔AI中，请像给律所合伙人汇报一样提问。

输入指令：

“公司因经营困难解散，涉及怀孕女职工的劳动关系终止，具体的经济补偿金及赔偿标准是什么？请引用最新法律法规及司法解释。”

图注：AI搜索支持长文本理解，无需人为拆解关键词

Step 2：查看“脑图”与结构化回答

点击搜索后，秘塔不会给你一堆链接，而是直接生成一份“微型研报”。

AI 输出结构分析：

1. 思维导图（大纲）： 自动将问题拆解为“法律依据”、“补偿金计算”、“特殊保护期”三个分支。

2. 核心结论： 明确指出“公司解散属于合法终止，非违法辞退，但也需支付经济补偿金（N）及三期内的生活费/产假工资等”。

3. 信源脚注： 这是最关键的！ 每一句话后面都有 [1]、[2] 的角标，鼠标悬停即可看到来源是《劳动合同法》第44条或某高院的裁决指引。

图注：拒绝幻觉，每一条结论都有据可查

Step 3：一键生成/导出检索报告

对于律师来说，我们需要把这些信息发给客户。

操作动作：

1. 查看页面右侧/下方的“大纲/脑图”。

2. 点击“导出”按钮（支持PDF/Word/图片）。

3. 或者直接复制其生成的“结构化摘要”。

你瞬间得到了一份包含【法律依据 + 司法观点 + 实操建议】的初稿，只需稍作排版即可发送给客户。

04. 进阶玩法：限定检索范围（学术/类案模式）

通用搜索可能还是会混入知乎等非专业内容。秘塔AI提供了“专业模式”。

操作 SOP：

1. 在搜索框上方/设置中，选择**“学术”或“搜库”**模式。

2. 输入指令：“近三年北京地区关于‘公司解散孕期员工赔偿’的司法判例倾向”。

3. 结果： AI会优先检索《中国裁判文书网》、《威科先行》公开数据等，生成的报告将包含具体的案号和法院观点。

图注：开启专业模式，AI秒变资深法务助理

05. 效能对比：百度 vs 秘塔AI

我们用数据说话，对比两种检索方式的差异：

06. 总结与建议

“检索的尽头不是搜索，而是答案。”

对于法律人而言，秘塔AI搜索（以及类似的 Perplexity、Kimi 等工具）最大的价值在于它完成了**“信息清洗”和“逻辑重组”**的工作。

给新手的建议：

1. 小问题： 用秘塔AI快速获取法律依据。

2. 大项目： 用秘塔AI做初步尽调，搭建框架，然后再去威科/法信等专业数据库进行验证。

风险提示： 无论AI多么强大，最终的法律意见书必须由人工核实法条的时效性。AI是副驾驶，你才是掌握方向盘的司机

互动：除了百度，你平时最常用的法律检索工具是什么？欢迎在评论区留言

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