你將學到

• Odoo 管理合約與法律意見書時，維護文件內容品質
• 運用 AI 編輯助手 自動執行拼字檢查與措辭優化，快速提升文件文字的專業度與一致性
• 評估法律文件品質的指標與方法

關鍵字

拼字檢查、措辭優化、法律科技、品質評估

情境

週五深夜，你身為律師事務所的新進法務，終於趕完了一份重要合約的初稿，準備隔天提給客戶簽署。然而疲憊之餘，你心中浮現一絲不安——文件裡會不會藏著幾個沒注意到的錯別字或不夠精準的用詞？

在法律文件中，哪怕一個細微的措辭錯誤，都可能影響條款解讀，甚至損害律所的專業形象。傳統作法下，你可能得再三通讀全文、請同事交叉校對，花費大量時間仍難免遺漏。所幸，如今有了 AI 助手的加持，情況正悄悄改變。

今天我們將探討如何扮演「內容品質守護者」，透過 Odoo 18 結合 AI ，自動化地為合約與法律意見書進行內容品質檢查，維護律師事務所的一流專業形象。

法律文件內容品質的挑戰

在律師事務所的日常中，合約和法律意見書等文件的措辭精確度至關重要。任何拼字或文法上的錯誤，都可能削弱法律文件的效力，甚至讓客戶對律所的專業度產生質疑。

事實上，法律文件的校對不僅僅是為了修正錯字而已，它還需要全面檢視條款撰寫錯誤、潛在法規風險，以及用語是否符合內部慣用語氣。即使是經驗豐富的律師，有時也難免漏掉細節，而這些細節疏失往往可能引發爭議、延誤甚至額外的法律成本。

在 Odoo 這樣的 ERP 系統中管理法律文件時，內容品質面臨幾項獨特挑戰：

• 即時校對不足：Odoo 本身並沒有像文字處理器那樣即時的拼字或文法檢查功能，使用者可能在編輯過程中無法立即發現錯誤。
• 跨平台流程破碎：許多律師可能習慣將草稿匯出到 Word 等工具進行校對，再匯入 Odoo。然而這種來回跳轉不僅低效，還可能因版本混亂導致舊錯誤遺留或新錯誤引入。
• 專業語言的一致性：法律文件中常出現專有名詞和定義用語（如當事人、公司名稱、技術術語等）。保持前後用詞一致是專業表現的要件之一，但人工檢查長篇文件中的用語統一非常費力。
• 時間壓力：法律文件往往時效性高，在緊迫的時程下人工細讀校對每一頁文字極為耗時，一旦因疏漏導致錯誤流出，輕則損害律所形象，重則引發法律糾紛。

在法律文件中維護高品質內容既是專業要求也是信譽保證。為了解決上述挑戰，我們需要引入智能化的輔助工具，讓AI來協助人類把關。下面將介紹如何運用 AI 技術來自動檢測並優化文件內容，確保 零錯字、措辭嚴謹、用語一致，全面提升法律文件的專業度。

AI 拼字檢查與措辭優化自動化流程

為了守護法律文件的內容品質，我們可以導入AI 編輯助手來自動化處理拼字檢查與措辭潤色。透過大型語言模型（LLM）如 GPT-5，我們能讓 AI 充當智慧校對員，在不改變法律意涵的前提下，找出錯別字、文法瑕疵，並提供更適當的文字表達建議。

傳統的拼字檢查工具只能識別明顯的拼寫或基本文法錯誤，但生成式 AI 具備語境理解能力，可以根據句子上下文來調整用詞，使文字更通順且專業。

例如，AI 不僅會標示出「contract」錯拼成「contrcat」這類明顯錯字，也能發現句子結構不佳之處，主動提議重新組句，讓法律意見書的論述更清晰有力。更棒的是，透過適當的提示詞，我們可以請 AI 套用正式嚴謹的法律語氣來進行整體潤色，確保文件讀起來莊重且符合法律專業風格。

透過 OpenAI 提供的 API，我們能將 GPT 模型融入自家的 Odoo 系統：只要撰寫幾行 Python 程式碼，就可以呼叫雲端的 GPT-5 模型對文件內容進行校正建議。例如，我們可以設計一個 prompt 提示：「請協助校對下列合約文字，修正任何拼字或文法錯誤，並調整語句使其更專業但不改變原意。」然後將合約全文發送給 GPT。模型回傳的內容可能是修正後的整段文字，或逐條的修改建議。我們可以將這些建議呈現在 Odoo 介面上供律師審閱。透過 AI 的協助，繁瑣的校對工作可以在幾十秒內完成，律師只需專注確認 AI 的建議是否得當即可，大幅節省時間。

Odoo 串接 FastAPI AI 校正服務

要在 Odoo 中有效運用 AI 校對功能，我們可以採用將 Odoo 與外部 AI 服務串接的架構。Odoo 做為前端應用，透過呼叫一個中介的 FastAPI 後端服務，去向 AI 模型發出請求並取得結果。這種分層架構讓 Odoo 與 AI 的耦合度降到最低，方便維護與擴充。我們現在將此架構應用到內容品質檢查場景，打造專屬的AI 編輯建議服務。

FastAPI /proofread 路由

首先，我們需要建立一個 FastAPI 應用 來處理校對請求。透過 FastAPI，我們能夠快速定義一個 API 路由，例如 /proofread，供 Odoo 將文件內容傳遞進來。以下是一個簡化的 FastAPI 服務端程式範例：

# FastAPI 文字校正服務 - 範例程式碼
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import openai, os

app = FastAPI()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 載入 OpenAI API 金鑰

class DocContent(BaseModel):
    content: str  # 定義請求資料模型，包含文件文字內容

@app.post("/proofread")
def proofread(doc: DocContent):
    prompt = (
        "你是一名專業法律編輯助手。請校對以下文件並提出修正建議：\n"
        + doc.content
    )
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-5",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    suggestions = response['choices'][0]['message']['content']
    return {"suggestions": suggestions}

由於我們關注的是文字內容層面的品質建議，回傳的資料可能是修改後的完整句子段落，或是發現的錯誤清單與修正方案，這可依需求設計。

Odoo 串接 FastAPI

接著，在 Odoo 端，我們需要撰寫對應的模組程式碼來呼叫這個 FastAPI 服務。Odoo 本質上是跑在 Python 環境中，因此可以直接使用 requests 套件對外發出 HTTP 請求。我們可以在自訂的 Odoo 模組中加入一個方法，例如 check_document_quality()，讓它將指定的文件內容打包後 POST 給 FastAPI，然後將回傳結果記錄下來。例如：

# Odoo 模組 - 呼叫 AI 校正服務的示意程式碼
import requests
from odoo import models, fields, api

class LegalDocument(models.Model):
    _name = 'legal.document'
    content = fields.Text('文件內容')
    ai_suggestions = fields.Text('AI 建議')

    def check_document_quality(self):
        for doc in self:
            try:
                res = requests.post(
                    "http://localhost:8000/proofread",
                    json={"content": doc.content}, timeout=30
                )
                if res.status_code == 200:
                    suggestions = res.json().get("suggestions", "")
                    # 將AI建議結果儲存在記錄中，供日後參考或呈現給使用者
                    doc.ai_suggestions = suggestions
            except Exception as e:
                doc.ai_suggestions = f"AI 校對服務調用失敗：{e}"

上述程式碼示意了關鍵步驟：透過 requests.post 將文件內容送至 FastAPI /proofread API，並在獲得回應後將 AI 建議存入 Odoo 模型的欄位中。一旦拿到 AI 校對結果，我們可以選擇直接將修正後的內容更新回原文件欄位，或是先將建議顯示給使用者審核後再決定是否套用。

透過 Odoo 與 FastAPI 的這層整合，整個運作流程如下所示：

如上圖所示，使用者在 Odoo 前端提交校對請求後，後端會將文件內容送往 FastAPI 服務，再由 FastAPI 呼叫 OpenAI 等 AI 模型進行處理。

當 AI 返回建議後，透過 FastAPI 封裝成適當格式給 Odoo，Odoo 隨即將結果呈現給使用者或自動套用修改。整個過程透過標準 HTTP 請求完成，各元件間界線清晰且易於維護。未來如果要擴充更多 AI 功能，例如文件摘要、翻譯或問答，只需在 FastAPI 中增設新路由並讓 Odoo 調用即可，大幅提高系統的靈活性。

💡 Gary’s Pro Tip｜資料隱私與安全
由於法律文件往往涉及機密資訊，建議將 AI 校正服務部署在內網環境，並對外部 API 進行適當的資料匿名化處理。例如，可在送出內容前將當事人姓名、地址等識別資訊以占位符替換，待 AI 返回建議後再轉換回原始資訊。這樣能在使用雲端 AI 模型的同時，最大程度保護客戶隱私與資料安全。此外，也可以考慮使用開源的大型語言模型在本地部署，免除資料外流的顧慮。

文件版本管理

文件版本追蹤也是維護內容品質的重要一環。畢竟在法律文件上套用 AI 建議前，最好能保留原稿備份，以便日後回溯或比對修改差異。Odoo 原生提供附件功能來儲存文件，但對於同一文件的多次修訂，預設並不會自動保留版本紀錄。

我們可以自行實現簡易的版本管控策略，例如每次 AI 修正後，自動將新內容另存為該記錄的新附件，檔名帶上版本號。如有需要恢復，還能從附件歷史中找回先前版本。

市面上其實已有現成的 Odoo 插件支援附件版本控管：例如 Probuse 的「Document Version」模組，能在上傳同名附件時自動產生新版並保留舊版的完整歷史紀錄。透過這類工具，使用者在文件表單上就能看到過往所有版本的列表，點選查看差異，清楚掌握每次修改的變動內容。

在我們的 AI 校對場景中，也可以採取類似的版本管理策略：當 AI 提出修改建議後，不妨產生一份新版本的文件來套用修改，而保留原版本不變。如是者，不僅可以保障原稿不被覆蓋（以備核對法律責任），也方便我們檢視 AI 修改前後的差異（例如透過比對兩版文字，查看 AI 修正了哪些字詞句）。

如果嫌手動比對麻煩，我們甚至可以讓 AI 在回傳建議時就標註出哪些部分需要修改（例如以Markdown格式的刪除線和粗體標示變更），模擬人工紅線校對的效果。這能讓律師更直觀地了解AI建議，不會漏掉任何一處細節。

文件品質評估：指標與方法

引入 AI 協助校對後，我們還希望建立一套量化的品質評估指標，來衡量文件是否達到我們預期的水準。以下是三項關鍵指標，以及在實務中如何評估它們：

• 語句流暢度：指文件句子的可讀性與通順程度。一份高品質的法律文件，即使內容專業嚴謹，讀起來也應該行文流暢、不晦澀難懂。我們可以透過 AI 的回饋來評估流暢度，例如讓模型對整份文件的語句順暢性打一個分數或提供意見。此外，也有傳統的可讀性指數（如 Flesch Reading Ease）可以參考。不過法律文件偏正式文體，絕對的可讀性分數或許意義不大，更實際的方法是關注是否存在冗長繞圈的句子、多重從句導致理解困難等現象。AI 校對時若建議將長句拆成數句、或替換掉生僻拗口的說法，通常表示流暢度可以提升。我們可將這些建議數量作為衡量依據——建議越多，表示原文件在流暢度上有越多可改善空間。
• 錯字密度：指每一百或每一千個字中出現拼字/用字錯誤的比例。零錯字是法律文件的基本要求。透過 AI 或其他語言校正工具，我們可以偵測文件中的拼字和明顯語法錯誤數量。將錯誤數除以文件總字數，得到的即是錯字密度。理想情況下，密度應該趨近於 0%。若 AI 報告指出文件仍存在幾處可能的錯別字或錯用詞（例如中英文混用、標點誤用等），編輯者就應特別留意逐一修正。我們也可以設定一個內部標準，例如錯字密度超過 0.1% 就需要再追加人工複核，以確保文件最終零錯誤。
• 專有名詞一致性：這在法律文件中非常重要。合約裡常有定義詞（Definitions），例如「本合約」（the Agreement）、「甲方」(Party A) 等，一旦確立用詞就應全程一致。此外，涉及技術或商業用語時，也要避免同義詞混用導致混淆。要檢查一致性，可採用兩種途徑：其一，建立關鍵詞清單，包含所有在文件中應一致使用的專有名詞，然後透過程式比對實際用詞是否完全相符；其二，運用 AI 的語義分析能力，讓 AI 掃描文件並指出可能語意相同但寫法不同的詞彙。例如 AI 可能發現文件前半部提到「Company XYZ」，後半部卻寫成「XYZ 公司」，這種中英混用的不一致就應該統一。針對大型文件，AI 的確能發揮優勢，快速找出人眼難以察覺的用語不一致之處。我們可將AI 偵測出的不一致項目數量作為一項指標，確保在定稿前將這些問題歸零。此外，很多法律 AI 工具（如 Spellbook）特別強調對法律術語一致性的檢查，因為用語前後不一致可能削弱文件嚴謹性甚至引發歧義。

綜合以上指標，我們可以為每份文件建立一份品質評估報告。舉例而言，報告中會列出：拼字/文法錯誤數、錯字密度%、AI 建議的句子潤色次數（流暢度指標）、專有名詞不一致清單等等。藉由這些數據，律所可以制定內部品質標準，作為交付文件的基本門檻。一旦某份文件未達標，則在流程中攔截要求進一步人工審校。

💡 Gary’s Pro Tip｜人工最終審閱的必要性
即使有了 AI 的協助，自動化的品質評估也不能取代人工最終審閱。AI 可以快速捕捉明顯錯誤與給出建議，但對於法律上的細微差別和實質內容的正確性，仍非全知全能。確保專業品質的最後一步，永遠應該由具經驗的律師親自過目確認。AI 提供的分數和建議可以作為參考，但人類的法律判斷與經驗對於文件的可靠性依然至關重要。換言之，AI 是黃金助理，但不是簽字背書的律師。

今日結語

在法律文件的製作與審核過程中，引入 AI 作為內容品質的守護者，為傳統流程帶來了革命性的提升。

一方面，AI 自動校對與建議大幅減輕了律師在語言細節上的負擔，讓專業人員能將精力更多投入在法律策略和實質內容上；另一方面，透過 Odoo 18 平台的高度整合，我們確保這些 AI 助手緊密嵌入日常工作流中，不會造成使用體驗的割裂。

從拼字檢查到措辭潤色、從版本管控到最後的品質量化評估，建立一套內容品質維護機制。這套機制的終極目標，不僅是消除錯誤，更是塑造律師事務所穩健專業的形象。透過科技與專業的結合，律所可以自信地對客戶承諾：每一份交到他們手中的文件，都經過層層把關，字斟句酌且一絲不苟，充分展現「專業品質守護者」的價值。