Современные юридические AI-продукты, как правило, используют одни и те же базовые модели от таких компаний, как OpenAI, Anthropic и Google. Это означает, что, когда юристы взаимодействуют с AI-ассистентами, они часто работают с теми же моделями, что и в потребительских инструментах, таких как ChatGPT. Однако юридические компании создают уникальные пользовательские интерфейсы и рабочие процессы, адаптированные под свои нужды.
При выполнении простых задач, таких как составление стандартных писем или анализ контрактов, разница в результатах между специализированными юридическими AI и прямыми запросами к базовым моделям может быть незначительной. Основная ценность юридических технологий заключается в интеграции рабочих процессов, обеспечении безопасности и системах поиска, которые связывают модели с большими коллекциями документов.
Ключевым моментом является то, как системы извлекают и структурируют информацию. Например, при загрузке контрактов и задавании вопроса, система должна находить соответствующие фрагменты текста и передавать их AI. Здесь на помощь приходит метод извлечения, известный как RAG (retrieval-augmented generation). Он позволяет разбивать документы на части и сопоставлять их с запросами, что снижает вероятность ошибок и обеспечивает точность ответов.
Однако стандартные реализации RAG имеют свои ограничения: извлечение происходит только один раз за запрос, и система не может адаптироваться к новым вопросам, возникающим в процессе. В отличие от этого, новые архитектуры, называемые агентными системами, позволяют итеративно планировать и выполнять шаги извлечения, что делает процесс более похожим на работу человека-исследователя.
Еще одной проблемой является то, сколько информации модель может эффективно использовать. Хотя современные LLM могут обрабатывать большие объемы данных, исследования показывают, что производительность ухудшается с увеличением длины контекста. Это означает, что лучше тщательно отбирать информацию, чем просто загружать большие объемы текста.
Для практиков важно понимать, какие архитектурные решения стоят за инструментами, которые они используют. Различия в подходах к извлечению и управлению контекстом могут существенно влиять на результаты работы. В конечном итоге, осведомленность о том, что скрывается за юридическими AI-продуктами, поможет юристам более ответственно использовать эти технологии.