豆包AI搭建法律援助初筛Bot需引导用户结构化描述案情，方法包括：一、预设5问模板强制按要件顺序输入；二、动态识别关键词缺失并即时提示补全；三、可视化卡片勾选+填空降低表达门槛；四、语音转写+智能标注关键法律要素。
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如果您希望借助豆包AI搭建法律援助初筛Bot，但用户提交的案情描述模糊、碎片化或缺乏关键要素，则可能导致后续分析失准。以下是引导用户结构化描述案情的多种方法：
一、预设结构化提问模板
该方法通过在Bot对话初始阶段嵌入固定式引导语，强制用户按法律要件顺序提供信息，避免自由叙述导致的遗漏与歧义。系统以问题链形式逐层触发用户输入，确保核心要素完整覆盖。
1、Bot首条消息显示：“请依次回答以下5个问题，帮助我们快速判断您是否符合法律援助条件：”
2、问题一：“您的身份是？（例如：被辞退员工/遭遇物业纠纷的业主/交通事故伤者）”
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3、问题二：“事件发生时间、地点及简要经过？（请注明年月日及具体场所）”
4、问题三：“涉及哪些人？请写出对方全名（如知晓）、身份证号后四位、联系方式或单位名称（如‘XX物业公司’）”
5、问题四：“您目前持有哪些证据？（例如：微信聊天记录截图、医院诊断书、租赁合同照片、报警回执编号）”
6、问题五：“您最希望解决的问题是什么？（例如：追讨拖欠工资、确认房屋买卖合同无效、申请工伤认定）”
二、动态关键词识别+即时补全提示
该方法利用豆包对自然语言的实时解析能力，在用户输入中自动识别缺失的关键法律要素，并立即弹出轻量级提示框，不中断当前输入流程，提升交互流畅度与信息完整性。
1、当用户输入含“老板不给钱”但未提“工资”“劳动关系”“入职时间”时，Bot自动回复：请补充：您是否签订劳动合同？入职日期是哪天？最后一个月工资标准是多少？
2、当用户提及“物业收了费但没修电梯”，Bot识别出缺失责任主体与事实依据，回复：请说明：物业服务合同签署方是谁？电梯故障发生日期？您是否已书面报修并保留凭证？
Doubao-Seedream-5.0-lite是字节跳动发布的最新图像创作模型。该模型首次搭载联网检索功能，能融合实时网络信息，提升生图时效性。同时，模型的聪明度进一步升级，能够精准解析复杂指令和视觉内容。此外，模型在世界知识广度、参考一致性及专业场景生成质量上均有增强，可更好地满足企业级视觉创作需求。
3、当用户描述“对方打我”，但无时间、地点、伤情、报警记录等字段，Bot提示：为准确评估援助必要性，请补充：事发具体时间与位置、是否就医、有无验伤报告、是否已报警并取得回执号？
三、可视化案情要素卡片引导
该方法将民商事、劳动、家事、行政等高频援助场景拆解为可点击的要素卡片，用户通过勾选+填空组合方式完成案情构建，降低文字表达门槛，尤其适配老年、教育程度有限或情绪焦虑的申请人。
1、Bot展示九宫格卡片，含图标与文字：“用工关系”“欠款金额”“婚姻状态”“拆迁协议”“行政处罚决定书”“医疗票据”“租赁期限”“抚养义务”“报警记录”
2、用户点击“用工关系”，弹出子选项：“已签合同”“口头约定”“无任何协议”，并要求填写：“入职日期______，月工资______元”
3、用户点击“欠款金额”，自动展开字段：“本金￥______，利息/违约金计算方式______，还款承诺日期______”
4、所有卡片填写完毕后，Bot自动生成一段标准化案情摘要，并询问：“以上内容是否准确反映您的情况？如有偏差，请直接修改。”
四、语音转写+智能断句标注
该方法面向不擅文字输入的用户，支持语音描述案情，由豆包实时转写并同步进行法律要素标注，将口语化表达映射至法定要件，再以高亮方式提示待确认项，兼顾便捷性与合规性。
1、用户点击麦克风图标口述：“上个月我在工地摔了，包工头说不管，也没签合同，我就拍了片子，花了三千多。”
2、Bot转写后返回文本，并在关键处加粗标色：【时间】上个月 → 请确认具体年月日？
3、Bot继续标注：【地点】工地 → 所属项目名称或地址？
4、Bot进一步识别：【主体】包工头 → 是否知晓其姓名、身份证号或所属劳务公司？
5、Bot提取医疗支出：【损失】三千多元 → 是否有发票原件？是否已向社保或商业保险申报？
