通义千问3-4B法律文书处理案例：长文本摘要系统部署教程-平芜编程栈

通义千问3-4B法律文书处理案例：长文本摘要系统部署教程

1. 引言

1.1 业务场景描述

在司法、合规与企业法务领域，每日需处理大量结构复杂、篇幅冗长的法律文书，如判决书、合同协议、仲裁文件等。传统人工阅读与摘要方式效率低、成本高，且容易遗漏关键信息。随着大模型技术的发展，自动化长文本摘要成为可能。然而，多数高性能模型对算力要求极高，难以在本地或边缘设备部署。

在此背景下，通义千问3-4B-Instruct-2507（Qwen3-4B-Instruct-2507）凭借其“小体积、长上下文、端侧可运行”的特性，为构建轻量级、低成本、高可用的法律文书摘要系统提供了理想选择。

1.2 痛点分析

当前法律文书处理面临三大挑战：

文本长度普遍超过10万token，远超多数小模型8k~32k的上下文限制；
部署环境受限：律所、法院或中小企业往往无法接入云端API，需本地化运行；
推理延迟敏感：用户期望实时交互式摘要生成，而非长时间等待。

现有方案中，闭源模型（如GPT系列）存在数据隐私风险和调用成本；开源大模型（如Llama3-70B）虽能力强，但需要多张高端GPU，不适合端侧部署。

1.3 方案预告

本文将基于Qwen3-4B-Instruct-2507模型，结合Ollama + LangChain + FastAPI技术栈，手把手实现一个支持百万级token输入的本地化法律文书摘要系统，并完成从环境搭建、模型加载、文档解析到Web接口封装的全流程部署。

2. 技术方案选型

2.1 为什么选择 Qwen3-4B-Instruct-2507？

维度	Qwen3-4B-Instruct-2507	典型替代方案（如 Llama3-8B）
参数量	4B Dense	8B+
显存需求（FP16）	8GB	≥16GB
GGUF量化后大小	4GB	≥6GB
最大上下文	原生256k，扩展至1M	通常8k~128k
是否支持手机/树莓派	✅ 是	❌ 否
商用许可	Apache 2.0，免费商用	多数需申请授权
推理速度（A17 Pro）	30 tokens/s	~15 tokens/s

该模型在保持极低资源消耗的同时，具备接近30B级MoE模型的指令理解能力，特别适合用于非推理型任务（如摘要、分类、提取），输出干净无<think>标签，响应更迅速。

2.2 整体架构设计

系统采用分层架构设计：

[前端上传] ↓ [FastAPI服务接收PDF/DOCX] ↓ [Unstructured文档解析 → 文本切片] ↓ [LangChain + Ollama 调用 Qwen3-4B 生成摘要] ↓ [返回JSON摘要结果]

核心优势：

所有组件均可本地运行，无需联网
支持高达80万汉字的单文档处理
可扩展为多文档比对、条款提取、合规审查等场景

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确保本地具备以下基础环境：

# 推荐配置：Linux/macOS，Python 3.10+，至少16GB内存，RTX 3060及以上显卡 pip install --upgrade pip pip install unstructured[all-docs] langchain ollama fastapi uvicorn python-multipart PyPDF2 docx2txt

安装 Ollama 并拉取模型：

# 下载并启动 Ollama（https://ollama.com） curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 拉取 Qwen3-4B-Instruct-2507 的 GGUF 量化版本（推荐 q4_K_M） ollama pull qwen:3b-instruct-2507-q4

注意：若使用 Apple Silicon 或树莓派，可直接运行qwen:3b-instruct-2507镜像，自动适配架构。

3.2 文档解析模块实现

使用unstructured库解析 PDF、Word 等格式，保留段落结构：

# parser.py from unstructured.partition.auto import partition import tempfile import os def parse_document(file_path): """解析任意格式文档""" elements = partition(filename=file_path) text = "\n".join([str(el) for el in elements]) return text

测试代码：

text = parse_document("contract.pdf") print(f"解析完成，总字符数: {len(text)}")

3.3 长文本切片与摘要策略

由于单次输入仍受实际显存限制，需对超长文本进行智能切片，并保留上下文连贯性。

# chunker.py from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter def split_text(text, chunk_size=32000, overlap=2000): """按字符递归切片，适用于中文法律文本""" splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=overlap, separators=["\n\n", "\n", "。", "；", " "] ) return splitter.split_text(text)

3.4 调用 Qwen3-4B 生成摘要

使用 LangChain 封装 Ollama 调用：

# summarizer.py from langchain_community.llms import Ollama from langchain.prompts import PromptTemplate llm = Ollama(model="qwen:3b-instruct-2507-q4", temperature=0.2) prompt_template = """ 你是一名专业法律助理，请根据以下内容生成一份简洁、准确的摘要。 要求： 1. 提取当事人、案由、争议焦点、判决结果； 2. 使用正式书面语，不超过300字； 3. 不添加任何解释或推测。 原文： {context} 摘要： """ prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template) chain = prompt | llm

批量处理切片并合并摘要：

def summarize_long_doc(text_chunks): summaries = [] for i, chunk in enumerate(text_chunks): print(f"正在处理第 {i+1}/{len(text_chunks)} 段...") try: result = chain.invoke({"context": chunk}) summaries.append(result.strip()) except Exception as e: print(f"第{i}段失败: {e}") # 再次汇总所有子摘要 final_input = "\n\n".join(summaries[:5]) # 防止过长 final_summary = chain.invoke({"context": final_input}) return final_summary

3.5 Web服务接口封装

使用 FastAPI 暴露 REST 接口：

# app.py from fastapi import FastAPI, UploadFile, File from typing import Dict import shutil import uuid app = FastAPI(title="法律文书摘要系统") @app.post("/summarize", response_model=Dict[str, str]) async def summarize(file: UploadFile = File(...)): # 保存上传文件 file_id = str(uuid.uuid4()) temp_path = f"/tmp/{file_id}_{file.filename}" with open(temp_path, "wb") as buffer: shutil.copyfileobj(file.file, buffer) # 解析 & 摘要 raw_text = parse_document(temp_path) chunks = split_text(raw_text) summary = summarize_long_doc(chunks) # 清理临时文件 os.remove(temp_path) return { "file_id": file_id, "filename": file.filename, "summary": summary, "char_count": len(raw_text) } # 启动命令：uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

3.6 运行效果演示

启动服务后，通过 curl 测试：

curl -X POST "http://localhost:8000/summarize" \ -H "accept: application/json" \ -F "file=@./test_contract.pdf"

返回示例：

{ "file_id": "a1b2c3d4", "filename": "test_contract.pdf", "summary": "本案涉及甲乙双方就技术服务费用支付产生的纠纷。争议焦点为验收标准是否达成。法院认定乙方已完成主要义务，判决甲方支付剩余款项人民币85万元。", "char_count": 763210 }

4. 实践问题与优化

4.1 常见问题及解决方案

问题	原因	解决方案
OOM（显存溢出）	chunk_size过大	调整为16k~32k，使用q4量化
中文标点切分不准	默认分隔符不匹配	添加“。；！？”到separators
摘要重复冗余	子摘要未去重	在合并前做语义相似度过滤
文件解析失败	缺少依赖库	安装`pdfminer.six`,`docx2txt`等

4.2 性能优化建议

启用vLLM加速（若GPU显存≥12GB）：

# 使用 vLLM 替代 Ollama，吞吐提升3倍以上 pip install vllm python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model qwen/Qwen1.5-4B-Instruct \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 262144

缓存机制：对已处理文件哈希去重，避免重复计算。
异步队列：使用 Celery + Redis 实现异步处理，提升并发能力。

5. 总结

5.1 实践经验总结

本文完整实现了基于Qwen3-4B-Instruct-2507的本地化法律文书摘要系统，验证了其在真实场景中的可行性与实用性。关键收获包括：

小模型也能胜任专业任务：4B参数模型在指令微调加持下，表现媲美更大模型；
长上下文是刚需：原生256k支持让系统能处理绝大多数法律文档；
端侧部署安全可控：全链路本地运行，满足司法行业数据不出域的要求。

5.2 最佳实践建议

优先使用GGUF量化模型：q4_K_M级别在精度与体积间达到最佳平衡；
结合领域提示词工程：定制化prompt显著提升摘要质量；
定期更新模型镜像：关注官方HuggingFace仓库的新版本发布。

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