База знаний юридической фирмы: ИИ отвечает по вашим документам

Начинать стоит с документов, к которым юристы возвращаются чаще всего. Это наработки, которые сейчас живут в почте и на дисках отдельных сотрудников и уходят вместе с ними.

1. Заключения и меморандумы: позиция фирмы по вопросу и аргументы.

2. Шаблоны и типовые договоры с историей правок и комментариями к спорным пунктам.

3. Иски, отзывы и жалобы по завершенным делам вместе с итоговыми судебными актами.

4. Регламенты фирмы: проверка конфликта интересов, оформление документов, работа со сроками.

5. Подборки практики, которые юристы уже собрали по своим направлениям.

Что не загружать на первом этапе: черновики без итоговой версии и переписку без вывода. Они засоряют ответы противоречивыми позициями.

Почти все эти материалы содержат сведения о доверителях. По ст. 8 Федерального закона об адвокатской деятельности адвокатская тайна охватывает любые сведения, связанные с оказанием юридической помощи доверителю, и освободить от нее может только доверитель. Поэтому база живет в контуре фирмы, а не в публичном сервисе.

Главное правило базы знанийбаза знаний для ИИ База знаний для ИИ это отобранные и подготовленные документы компании, по которым ИИ-ассистент ищет ответы: регламенты, инструкции, каталог, ответы на частые вопросы. Подробнее в словаре: нет ссылки, нет ответа. На вопрос «какую позицию фирма занимала по неустойке в договорах поставки» система отвечает двумя-тремя абзацами и под каждым тезисом ставит документ, раздел и дату.

Ссылка нужна не для красоты. Stanford RegLab и HAI в мае 2024 года проверили юридические ИИ-сервисы для поиска практики: Lexis+ AI и Ask Practical Law AI ошибались больше чем в 17% ответов, Westlaw AI-Assisted Research больше чем в 34%.

Общие чат-ботычат-бот Чат-бот это программа, которая переписывается с человеком в окне чата: на сайте, в мессенджере или в приложении. Подробнее в словаре в более раннем исследовании тех же авторов ошибались в 58-82% юридических вопросов. Разница большая: сервисы, которые ищут по базе документов, ошибались реже чат-ботов, отвечающих по памяти модели.

Поиск по своим документам снижает риск, но не убирает его: модель может неточно пересказать найденный фрагмент. Поэтому юрист открывает документ по ссылке и видит цитату в исходном контексте.

Если подходящего документа в базе нет, система настроена отвечать «в документах фирмы ответа нет», а не сочинять ответ из общих знаний. Такой вопрос попадает в список пробелов базы.

Доступ в базе знаний повторяет доступ к делам. Юрист видит в ответах только документы тех дел и клиентов, к которым у него есть допуск, а партнер видит все дела своей группы.

Это нужно и для адвокатской тайны, и для конфликта интересов. Если фирма разделила команды по делам, ИИ не должен переносить сведения из одного дела в ответ по другому.

1. Права берутся из системы учета дел фирмы, а не настраиваются вручную второй раз.

2. Закрытое или чувствительное дело можно перевести в режим только для партнеров.

3. Каждый запрос и каждый открытый документ пишутся в журнал.

В наших внедрениях персональные данные обрабатываем на серверах в России по 152-ФЗ. Текст не уходит за рубеж и в сервисы, с которыми нет договора об обработке по поручению.

У ИИ отдельная учетная запись и права только на свой процесс. Система, данные и доступы остаются у фирмы, и администратор фирмы может отозвать любой доступ.

База знаний полезна, пока она свежая. Новый документ попадает в нее, когда юрист сохраняет итоговую версию в папку дела или в систему документооборота, без отдельной загрузки.

Устаревшие документы не удаляются, а помечаются. Заключение по прежней редакции закона остается в архиве, но в ответе система показывает его дату и предупреждает, что позиция могла измениться.

1. Раз в неделю приходит отчет: какие документы добавлены, на какие вопросы база не ответила.

2. Ответственный за базу, обычно старший юрист или руководитель практики, решает, какие пробелы закрыть новым заключением.

3. Отметки юристов на ответах («неточно», «не тот документ») идут в настройку поиска.

Такой цикл держит качество под контролем: ошибки, которые Stanford нашел у готовых сервисов, на своей базе видны по отметкам юристов и исправляются в источнике, а не в каждом ответе.

Технически это поиск с генерацией ответа. Документы разбиваются на фрагменты, для каждого строится числовое представление смысла, и фрагменты хранятся в векторной базе.

На вопрос юриста система находит близкие по смыслу фрагменты с учетом прав доступа и передает модели только их. Модель пишет ответ по этим фрагментам и ставит ссылки на документы.

Состав решения: сервер или облако в России, языковая модельбольшая языковая модель Большая языковая модель (LLM) это нейросеть, обученная на огромном объеме текстов, которая пишет, пересказывает и разбирает текст по запросу. Подробнее в словаре, векторная база документов, подключение к системе учета дел для прав доступа и журнал запросов.

Где стоит модель, решает фирма. Ее можно поставить на сервер фирмы или в облако в России, а сменить модель можно без переделки базы и правил доступа.

База знаний часто становится первым модулем ИИ-помощника юриста: тот же поиск по документам фирмы потом готовит черновики договоров и справки по делу. Решение и подпись при этом остаются за юристом.