可借助Gemini模型自动化识别法律合同风险：先将PDF转为清洗后的纯文本并上传；再用精准提示词限定风险类型与输出格式；长合同需分段提交避免截断；最后人工复核关键条款确保准确性。
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如果您希望对一份复杂的法律合同进行风险识别，但缺乏法律专业知识或自然语言处理技术背景，则可以借助 Gemini 模型实现自动化分析与标注。以下是完成该任务的具体操作路径：
一、准备合同文本并上传至支持 Gemini 的平台
Gemini 无法直接读取本地 PDF 或扫描件中的格式化内容，需先将合同转换为纯文本或结构清晰的 Markdown 格式，确保条款段落边界明确、编号完整，便于模型理解上下文关系。
1、使用 Adobe Acrobat 或 Smallpdf 工具将 PDF 合同导出为可编辑的文本文件。
2、手动检查导出文本，修正因 OCR 错误导致的乱码、缺失标点或错位条款编号。
3、登录 Google AI Studio 或集成 Gemini API 的合法合规平台（如具备企业级数据隐私协议的服务商）。
4、在输入框中粘贴清洗后的合同全文，或通过平台支持的上传功能提交 .txt 文件。
二、构造精准提示词以引导风险识别行为
Gemini 不具备内建的法律风险知识图谱，其输出质量高度依赖提示词的设计逻辑。需明确指定分析维度、定义风险类型、限定输出格式，避免泛化描述。
1、在输入框顶部添加系统级指令：“你是一名资深公司法务顾问，专注审查商业合同中的履约风险、权责失衡与合规漏洞。”
2、紧接着写明任务要求：“请逐条扫描以下合同文本，识别所有存在法律风险的条款，并按‘条款位置+风险类型+简要依据’三要素格式标注。风险类型仅限：违约责任不对等、知识产权归属模糊、不可抗力范围过宽、管辖法院约定无效、自动续约陷阱。”
3、最后附加格式约束：“输出必须为无序列表，每项以【】包裹条款原文起始关键词，后接冒号与风险说明，不添加解释性语句。”
使用固定的 Next.js/Tailwind/Prisma 技术栈构建并记录独立 SaaS 项目，仅将 FastAPI 用于 Python 工作负载，并遵循严格的架构规范。
三、分段提交长合同以规避上下文截断
Gemini 的输入窗口存在 token 限制，超长合同（如超过 50 页）若一次性提交，会导致首尾信息丢失、条款引用错乱，进而影响风险定位准确性。
1、将合同按“鉴于条款”“定义条款”“权利义务”“违约责任”“争议解决”等逻辑模块切分为独立文本块。
2、每个文本块控制在 800 字以内，且确保每块以完整条款结尾，不切断句子或编号序列。
3、依次提交各模块，在每次响应后记录 Gemini 标注的风险点及对应位置标识（如“第 4.2 条”“附件三第 2 款”）。
4、汇总全部结果后，用 Excel 表格按条款原始顺序排列，补全页码与段落编号，形成可追溯的标注清单。
四、交叉验证关键风险点的人工复核机制
Gemini 可能因训练数据偏差将常规商业条款误判为风险，或遗漏需结合判例法判断的隐性漏洞，因此必须设置人工干预节点以保障结论可靠性。
1、提取 Gemini 标注中涉及“不可抗力”“免责条款”“单方解除权”的所有条目，优先安排复核。
2、对照《民法典》第 590 条、最高人民法院关于适用《民法典》合同编的解释（一）第 27 条等具体条文，核查模型引用依据是否准确。
3、对标注为“管辖法院约定无效”的条款，核查是否真实存在违反《民事诉讼法》第 24 条专属管辖的情形，而非仅因约定境外法院即判定无效。
4、将存疑条目与标准合同范本（如中华全国律师协会发布的《民商事合同审核指引》附录）进行比对，确认风险等级是否匹配。
