给 Luminance 的结果打分:可复用的评估表
面向合同审阅与谈判的法律 AI 平台——这是 Luminance 最主要的用途,也是本文讨论的前提。
用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」,这篇给出一张可复用的打分表。
评分表(每项 1 到 5 分)
| 维度 | 看什么 | 1 分 | 5 分 |
|---|---|---|---|
| 专业准确 | 是否符合行业规范和事实 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 可追溯 | 结论能否回到原始资料 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 合规 | 是否满足行业监管与隐私要求 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 责任清晰 | 是否保留专业人员的最终判断 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 效率 | 是否切实减少重复性工作 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
建议:任一维度低于 3 分就不要直接使用;总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。
用一个任务试打分
批量文档审阅
适用情况:手头有一批合同、报告或单据时。
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。
检查点:只标问题不下结论。
怎么让评分更可靠
- 同一批材料至少测 5 次,不只看最好的一次。
- 两人分别打分,分歧大的维度再讨论标准。
- 把 Luminance 的结果与人工完成或 Spellbook 的结果放在一起盲评。
- 每次改提示词后用同一批材料复测。
补充练习
客户沟通稿
输入:一个需要向客户解释的专业问题。
用非专业人士能理解的语言解释这个问题,避免给出绝对化承诺,并提醒客户需要专业人士最终确认的部分。
交付前确认:没有绝对化承诺。
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」。
验收标准:区分原文与推论。
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。
常见问题:从业者担心责任问题
明确 AI 只做草稿与检索,签字与判断由专业人员负责。
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。
概念补充:环境感知文书
在征得同意后记录对话并自动生成专业记录。
概念补充:免责声明
说明 AI 输出仅供参考、不构成专业意见的提示。
适合人群:研究生
研究生可以用 Luminance 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意:遵守学校学术诚信规定,AI 只用于辅助理解和润色。
适合人群:咨询顾问
咨询顾问可以用 Luminance 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意:客户机密遵守保密协议,研究结论注明来源。
适合人群:法务与律师助理
法务与律师助理可以用 Luminance 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意:AI 输出不构成法律意见,条款和法规必须由执业人员核实。
写在最后
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时,先确认 Luminance 的数据处理条款,再决定能否使用。
本文基于 Luminance 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。