Harvey 是一款在线服务：面向律所与法务团队的生成式 AI 平台。

这篇面向国内用户，讲注册使用要点、合规注意和国产同类的对照。

国内使用前要考虑的事

  • 访问与服务可用性：是否在你所在地区提供服务，以官方说明为准。
  • 支付方式：订阅通常需要境外支付方式，企业采购还要考虑发票。
  • 数据跨境：涉及个人信息或重要数据时，需要评估合规要求。
  • 遵守所在地法律法规与单位的信息安全规定。

国产同类对照

如果你需要国内可直接使用的方案，可以对照了解：行业内的国产垂直方案（需按行业单独评估）。建议用同一组任务分别测试，比较效果、速度和数据条款。

一个通用测试任务

资料检索与摘要

准备材料：一个专业问题。

检索与这个问题相关的权威资料，给出摘要并附出处，明确区分「资料原文结论」与「推论」。

检查点：区分原文与推论。

更多可以试的用法

批量文档审阅

输入：一批合同、报告或单据。

审阅这批文档，标出缺少关键条款、金额不一致或日期异常的文件，输出问题清单，不做最终判断。

交付前确认：只标问题不下结论。

专业文档初稿

输入：一份行业内常见的文书模板和案情要点。

根据要点起草一份初稿，使用行业规范格式，所有需要专业人员确认的地方用【待确认】标出，不得编造法规条款或数据。

交付前确认：待确认处被明确标出。

常见问题：数据合规审批卡住

提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。

常见问题：输出引用了不存在的条款或文献

只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。

常见问题：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

概念补充：审计日志

记录谁在何时用 AI 处理了什么数据。

概念补充：数据驻留

数据存储在指定地区，满足行业或地区监管要求。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Harvey 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：销售

销售可以用 Harvey 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Harvey 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

注意事项

本文基于 Harvey 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Harvey 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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