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JSTAI 律师 AI 助手 · 数据本地 + BYOK 架构 · 428 项真测试
核心结论法律AI 选型只有一个核心判断：你每天最耗时间的到底是找法条、读案卷，还是写文书。找法条选数据库型，读案卷选材料处理型，写文书且涉密选本地优先型。三类工具不是替代关系，先定位再选型，不要用错赛道。JSTAI 律师 AI 助手属于第三类，428 项真集成测试 7 套件 100% 通过，主程序免费永久，VPI 增值服务 99 元/月。
律师选法律AI 最大的误区是：先看功能列表，再决定买哪个。
功能列表是厂商写的，每家都想让你觉得自己需要全部功能。你真正需要的，是解决一个具体问题。
这篇给一份能在 30 分钟内用完的清单。
这一步比看任何评测都重要。
律师用法律AI 主要是三种工作，选型完全不同的赛道：
想知道市面上到底有哪几类产品、各自适合什么场景，可以看2026年主流法律AI横评：9款产品，数据边界怎么选。
你的痛点：找不到、找不全、找不到对的那条。
你需要的是：大规模法律数据库 + 精准检索 + 案例关联。
这一类里，选数据库不看 AI 能力，看数据量。 因为你的需求是"全"，不是"快"。这个赛道北大法宝、威科先行、法信这类专业库是底座，AI 能力是加分项不是必需项。
❌ 不要用这一类去读几十份当事人材料。 它们不是为这个设计的。
你的痛点：材料太多读不完，时间线排不出来，证据找不到。
你需要的是：长文档处理、批量分析、结构化输出。
这一类看的是：单次能处理多少文件、多少页、能不能跨材料关联。
❌ 不要指望这一类帮你找类案。 它不内置法律数据库。
你的痛点：文书格式繁琐、关键信息抄错、重复劳动多。
你需要的是：文书生成 + 信息回检 + 效率。
如果你的材料涉密，这一类必须额外要求数据本地优先。
不管选哪家，这 6 个问题问出来，答案基本就清楚了。
前两个问题为什么是安全优先——《律师法》第三十八条把保密义务写成了绝对义务。详细分析见律师把案卷传云端，合规上到底算不算违规。
具体问法：案卷解析、OCR、脱敏，分别在本地跑还是在你们的服务器跑？
⚠️ 注意：不要接受"我们做了脱敏"这种回答。要问脱敏本身在哪里执行。如果脱敏在云端完成，那脱敏这一步就已经把原文传出去了。
不要接受"我们对敏感信息做了保护"。
要求对方列出来。 一个合格的方案应该至少覆盖这 18 类里的核心项：
身份证号、手机号、银行卡号、银行账户名、开户行、案件合同号、房产证号、车辆牌照、统一社会信用代码、税号、邮箱、QQ/微信号、精确地址、大额金额、诉讼参与人姓名、律师执业证号、当事人签名与印章。
特别检查两项（多数工具会漏）：
问清楚是"厂商的模型"还是"我自己的 Key"（BYOK）。
这直接影响两件事：
这是最容易被忽略、但最影响安全的问题。
关键在于：它有没有对关键信息做自动回检（身份证号、金额、日期、当事人信息比对原文）？还是只给你一个生成结果，你自己想办法核？
"不用于训练"的承诺，要写进合同，不要只在产品页上。
法律AI 的特殊性是：它不替你承担责任。 法院不区分这段文字谁写的，执业考核不区分。
所以你要问的不是"出问题你们赔不赔"，而是"它有没有做我能核验的事"——比如关键信息回检、法条出处标注。
把三类工具放一起，你就知道自己该看哪一类：
| 维度 | A 检索型 | B 材料型 | C 产出型（本地优先） |
|---|---|---|---|
| 核心能力 | 找法条、找类案 | 读长文档、批量分析 | 写文书、回检、效率 |
| 数据量 | 亿级+ | 单次数百文件 | 本地处理 |
| 数据是否上云 | ✅ 检索上云（可接受） | ⚠️ 通常上云 | ❌ 仅脱敏文本上云 |
| 文书生成 | 弱 | 中 | 强 |
| 适合 | 研究型、检索密集 | 材料密集 | 产出密集、涉密 |
| 典型 | 北大法宝 / 威科先行 / 法信 | 智合AI | JSTAI |
⚠️ 这三类不是替代关系。
最理想的组合是同时用 A + C：A 负责找依据（法条、类案），C 负责整理和产出（案卷、文书）。两者定位不同，不冲突。
技术层面的差异拆解在云端AI和本地AI到底差在哪，包括为什么"能脱网工作"是个硬指标。
给一张 5 分钟能填完的表，对每家打分（0-5 分）：
| 评估维度 | 问题 | 得分 |
|---|---|---|
| 数据安全 | 案卷解析/脱敏/还原是否全在本地？ | /5 |
| 脱敏覆盖 | 18 类敏感字段覆盖多少？ | /5 |
| 长文档处理 | 单次能处理多少文件、多少页？ | /5 |
| 文书质量 | 生成的是 docx 还是 markdown？需要多少人工修改？ | /5 |
| 信息回检 | 有没有对关键信息自动核对？ | /5 |
| 成本 | 免费还是订阅？按量还是按席位？ | /5 |
| 数据可控 | 能不能导出？能不能自建 DAA？ | /5 |
| 可核验性 | 引用法条/案例时给不给出处？ | /5 |
| Total | /40 |
怎么用这张表：
填完这张表你会发现一件事：真正拉开差距的往往不是"生成质量"，而是"数据安全"和"信息回检"这两项。而这两项，恰好是很多对比评测不会重点讲的地方。
你的核心痛点是什么？
│
├─ 找法条、找类案很慢
│ └─→ A 类：专业法律数据库（北大法宝/威科先行/法信）
│
├─ 几十份材料读不完、时间线排不出
│ └─→ B 类：材料处理型（智合AI 等，支持大文件批量）
│
├─ 文书繁琐、关键信息老抄错
│ └─→ C 类：产出型
│
└─ 材料涉密，data 不能出本机
└─→ C 类（必须是本地优先架构）
└─→ 问 3 个问题：解析在哪？脱敏在哪？还原在哪？
└─→ 三答都是"本地"才符合要求如果你的材料涉密，选型的判断标准从"哪个好用"变成"数据能不能出本机"。
其他维度都可以让，这一条不能让。
因为律师的保密义务是个人责任，没有除外条款。没有"平台合规所以免责"这种说法。
对于涉密案件，你只需要问自己一个问题：
如果我把这个案子交给这个工具，有一天它出了数据泄露，我能不能对当事人和律所说清楚——这份数据从一开始就没离开过我的电脑？
能清楚回答"是"的工具，才可以放心用。 答不上来的，就换一家。
选法律 AI 没那么复杂：
先定位赛道，再问 6 个问题，最后填一张评分表。
30 分钟能搞定。
真正要避开的是——被功能列表带着走，买了一个你根本用不上的东西，然后真正的痛点还在那里。