Trellis接入ChatGPT后，诉讼检索要留哪些记录

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25亿条州级法院记录，现在可以直接在ChatGPT里查询。7月28日，诉讼数据平台 Trellis 宣布将其州级一审法院数据接入 ChatGPT、Claude 和自有对话产品 Trellis Chat。律师可以通过对话提交研究任务，由系统规划检索、比对裁判和动议、整理备忘录，并附上相关底层材料。

检索入口多了，诉讼团队也要把核验和留痕做细：除了审看最终答案，还要弄清系统查了哪些材料、用了哪些筛选条件，以及过程能否复现。

一次提交完整研究任务

传统法律检索中，律师通常先设定关键词、辖区和时间范围，再根据结果逐步调整。Agent式接口允许用户一次提交完整任务：查找事实相近的案件、比较特定法官对某类动议的处理方式、梳理损害赔偿区间，系统再将结果整理成工作材料。

Trellis 在公告中称，其平台可访问超过25亿条州级一审法院记录。该数字来自企业披露，覆盖范围、更新频率和记录完整程度仍需逐个法院核实。美国州级基层法院材料长期分散在各辖区，文书格式、公开权限和数据更新并不一致，标准化处理和跨辖区检索的成本一直不低。在这一模式下，通用模型负责交互和内容组织，检索质量取决于专业数据库的覆盖、权限连接、字段标准化和任务编排。同一模型接入不同的数据来源和检索规则，结果可能相差很大。

来源链接还要逐项核对

系统列出来源，不代表法律核验已经完成。律师应确认链接指向完整文书还是二次摘要，核对案号、法院、日期和程序阶段；还要区分法院裁判理由、当事人主张和系统归纳，避免将未被法院采纳的意见写成裁判规则。需要补充检索工具时，可在法律检索相关条目中查找。

如需通过历史案件分析法官倾向、对手策略或赔偿区间，样本范围同样关键：部分法院存在记录缺失、更新延迟或统计口径不一。少量历史案件可以作为调查线索，不能替代对本案事实、适用法律和程序状态的判断。

自动检索过程也要存档

自动检索过程很容易被忽视。系统可能扩展关键词、调整辖区、设定时间范围或排除部分结果。团队若只保存最终备忘录，事后便难以说明某些材料为何未被纳入，也无法复核不利案例是否因筛选规则而遗漏。对于可能进入诉状、法律意见或谈判方案的研究结果，可保存原始任务指令、数据源范围、检索日期、关键筛选条件、结果排序方式、引用文书版本和人工复核记录；重大争议事项还应明确复核人员及责任范围。三个基本检查：

• 关键判断能否回溯至可下载、可定位的原始案卷或裁判文本；
• 平台是否说明覆盖法院、数据更新时间、缺失情况和排序逻辑；
• 生成内容进入正式法律文件前，是否经过逐项核对并留下复核记录。

现阶段，这类工具适合扩大检索范围、整理案件时间线和发现可比案例；涉及法律规则确认、证据评价和诉讼策略的结论，仍需律师结合原始文书和案件事实自行判断。

资料来源

• Trellis：州级一审法院数据接入ChatGPT、Claude与Trellis Chat
• Legal Tech Monitor：Trellis扩展Agent式法律检索入口
• Trellis官方平台：州级一审法院研究与诉讼分析