[
  {
    "question": "什么是专业知识基础上的法律知识库？",
    "answer": "专业知识基础上的法律知识库，不是把法规全文搬进数据库，而是先把产品、数据、交付、技术证据和行业流程组织成专业化事实，再把法律规则嵌入这些事实之中，形成可由 AI 辅助检索、匹配、生成草图，并由律师最终复核的判断结构。",
    "source_url": "https://civcom.org/research/legal-reasoning-professional-knowledge/",
    "keywords": [
      "专业知识基础上的法律知识库",
      "行业专业知识库",
      "垂直领域法律知识库",
      "企业法务AI化"
    ]
  },
  {
    "question": "为什么企业法务AI化不能只靠通用大模型？",
    "answer": "通用大模型能处理文本，但不天然理解企业所在行业的产品结构、数据路径、交付方式、技术证据和客户文件压力。企业法务AI化必须先建立行业专业知识库，让 AI 在专业事实和法律规则之间工作，而不是凭通识直接输出法律结论。",
    "source_url": "https://civcom.org/articles/enterprise-legal-ai-transformation-faq/",
    "keywords": [
      "企业法务AI化",
      "通用大模型",
      "法律AI",
      "行业知识库"
    ]
  },
  {
    "question": "AI 和律师在企业法务AI化中如何分工？",
    "answer": "AI 适合承担拆解、检索、分类、证据匹配、清单整理和初稿生成等高重复劳动；律师必须复核责任边界、对外承诺、重大风险接受、谈判底线和正式法律意见。",
    "source_url": "https://civcom.org/articles/will-legal-ai-replace-lawyers/",
    "keywords": [
      "AI + 律师复核",
      "80%重复劳动",
      "律师终审",
      "法务AI工作流"
    ]
  },
  {
    "question": "为什么真实客户文件是法务AI化最好的起点？",
    "answer": "真实客户文件会同时暴露业务事实、资料缺口、协同断点和复核边界，比抽象系统规划更容易沉淀成可复用的知识库和工作流。",
    "source_url": "https://civcom.org/articles/legal-ai-workflow-start-from-questionnaire-or-dpa/",
    "keywords": [
      "安全问卷",
      "DPA",
      "客户文件",
      "法务AI工作流"
    ]
  }
]