Análise de gargalos de desempenho
Os documentos jurídicos caracterizam-se pela abundância de terminologia especializada e pela forte interdependência das cláusulas, o que limita a precisão dos métodos tradicionais de pesquisa. O dsRAG demonstrou uma taxa de precisão de 96,61% no conjunto de dados FinanceBench, com as suas vias de otimização incluindo:
Principais aplicações tecnológicas
- Modelo incorporado personalizadoSelecione modelos de incorporação específicos para o domínio jurídico (como LexNLP Embeddings) para substituir os modelos de uso geral.
- Política de quebra de linha obrigatória: Configurações
max_segment_length=500Garantir a codificação independente das disposições legais - Modo de pesquisa híbridoCombinar a pesquisa semântica com a recuperação tradicional de palavras-chave (via
hybrid_search=True(Parâmetro ativado)
Etapas de implementação
- Inicialize a base de conhecimento:
kb = KnowledgeBase('legal_db', embed_model='LexNLP') - Adição de arquivo em cadeia:
kb.add_document('contract.docx').add_document('clause.md') - Ativar feedback de relevância:
query('termination clause', expand_terms=True)Expansão automática de sinônimos
advertência
Recomenda-se o uso regularkb.optimize()Reconstrua o índice e utilize o GPT-4 como auto_context_model para lidar com referências cruzadas.
Essa resposta foi extraída do artigodsRAG: um mecanismo de recuperação para dados não estruturados e consultas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso aumentar a precisão do meu sistema de questionário de documentos jurídicos para 90% ou superior?
