Юридический ИИ.
Поскольку я много работаю с нормативной документацией, то активно читаю, что пишут про использование в этом сложном деле ИИ (LLM).
Вот например статья "Почему чат‑бот не справляется с юридической работой и чем от него отличается ИИ‑агент" https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031432
возникает понимание, что с документами работать надо не просто подкидывая их в чат и задавая вопрос. Агент должен проверять документы, руководствуясь строгим набором правил.
Следующая статья описывает "Почему юридический AI‑сервис нельзя строить как обычный чат: проектируем case‑first SaaS на Go" https://habr.com/ru/articles/1083788/
Ключевое то, что для правильно работы нужно создать детерминированную обработку, в которой ИИ только подключается на определенных этапах, но последовательность этапов контролируется программой. Кроме того, повторяется тезис из первой статьи, про строгие правила обработки документов.
И конечно же, даже при наличии строгих правил обработки и внешнем контроле этапов, мы упираемся в необходимость поиска конкретных пунктов законов и других НПА (постановлений, приказов, стандартов). Гибридный RAG на Налоговом кодексе: восемь находок, семь потерь https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1050162/ Значит один векторный поиск не может обеспечить полное покрытие запроса ответами из документов. Так как же всё-таки искать с агентами по нормативке? https://habr.com/ru/articles/1083156/
И здесь на самом деле возникает необходимость комбинирования разных методов поиска, чтобы не только дать ответ, но и провести последующую проверку ответа по каждой найденной ссылке.
Ну и конечно, как в этой связи не упомянуть про уже настоявшуюся статью: "Доверенный ИИ на практике: RAG, который ссылается на источник — или честно отказывается" https://habr.com/ru/articles/1044752/
Оказывается можно настроить векторный поиск так, чтобы в ответе ИИ не выдумывал несуществующие данные и источники.
По своему опыту, полностью доверить работу с запросами по нормативным документам ИИ нельзя. Но соответствующие инструменты разрабатываются и совершенствуются, поэтому через какое-то время мы можем получить ИИ-помощника, который ориентируется в нормативных требованиях на уровне эксперта и не выдумывает ответы, а обосновывает позицию.
Поскольку я много работаю с нормативной документацией, то активно читаю, что пишут про использование в этом сложном деле ИИ (LLM).
Вот например статья "Почему чат‑бот не справляется с юридической работой и чем от него отличается ИИ‑агент" https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031432
возникает понимание, что с документами работать надо не просто подкидывая их в чат и задавая вопрос. Агент должен проверять документы, руководствуясь строгим набором правил.
Следующая статья описывает "Почему юридический AI‑сервис нельзя строить как обычный чат: проектируем case‑first SaaS на Go" https://habr.com/ru/articles/1083788/
Ключевое то, что для правильно работы нужно создать детерминированную обработку, в которой ИИ только подключается на определенных этапах, но последовательность этапов контролируется программой. Кроме того, повторяется тезис из первой статьи, про строгие правила обработки документов.
И конечно же, даже при наличии строгих правил обработки и внешнем контроле этапов, мы упираемся в необходимость поиска конкретных пунктов законов и других НПА (постановлений, приказов, стандартов). Гибридный RAG на Налоговом кодексе: восемь находок, семь потерь https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1050162/ Значит один векторный поиск не может обеспечить полное покрытие запроса ответами из документов. Так как же всё-таки искать с агентами по нормативке? https://habr.com/ru/articles/1083156/
И здесь на самом деле возникает необходимость комбинирования разных методов поиска, чтобы не только дать ответ, но и провести последующую проверку ответа по каждой найденной ссылке.
Ну и конечно, как в этой связи не упомянуть про уже настоявшуюся статью: "Доверенный ИИ на практике: RAG, который ссылается на источник — или честно отказывается" https://habr.com/ru/articles/1044752/
Оказывается можно настроить векторный поиск так, чтобы в ответе ИИ не выдумывал несуществующие данные и источники.
По своему опыту, полностью доверить работу с запросами по нормативным документам ИИ нельзя. Но соответствующие инструменты разрабатываются и совершенствуются, поэтому через какое-то время мы можем получить ИИ-помощника, который ориентируется в нормативных требованиях на уровне эксперта и не выдумывает ответы, а обосновывает позицию.
Почему чат‑бот не справляется с юридической работой и чем от него отличается ИИ‑агент
Юрист открывает ChatGPT, вставляет договор и просит проверить на риски. Получает две страницы общих рекомендаций: обратите внимание на ответственность, проверьте форс‑...
Хабр