Создание эффективного юридического AI-чатбота

В этом руководстве мы покажем, как создать юридического AI-чатбота, используя инструменты с открытым исходным кодом. Мы предоставим пошаговое руководство по созданию чатбота с использованием модели bigscience/T0pp, Hugging Face Transformers и PyTorch.

Настройка модели

Сначала загрузим модель bigscience/T0pp с помощью Hugging Face Transformers. Это позволит нам выполнять задачи генерации текста, такие как ответы на юридические запросы.

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_name = "bigscience/T0pp"  # Открытый исходный код
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

Предобработка юридического текста

Мы используем spaCy и регулярные выражения для предобработки юридического текста, чтобы обеспечить более чистый и структурированный ввод для задач NLP.

import spacy
import re

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

def preprocess_legal_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r's+', ' ', text)  # Удаление лишних пробелов
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9s]', '', text)  # Удаление специальных символов
    doc = nlp(text)
    tokens = [token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop]  # Лемматизация
    return " ".join(tokens)

sample_text = "Контракт действителен в течение 5 лет, заканчиваясь 31 декабря 2025 года."
print(preprocess_legal_text(sample_text))

Извлечение юридических сущностей

Мы извлекаем юридические сущности из текста с помощью возможностей распознавания именованных сущностей (NER) в spaCy.

def extract_legal_entities(text):
    doc = nlp(text)
    entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
    return entities

sample_text = "Apple Inc. подписала контракт с Microsoft 15 июня 2023 года."
print(extract_legal_entities(sample_text))

Система поиска юридических документов

Мы создаем систему поиска юридических документов с использованием FAISS для эффективного семантического поиска.

import faiss
import numpy as np
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

embedding_model = AutoModel.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
embedding_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

def embed_text(text):
    inputs = embedding_tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    with torch.no_grad():
        output = embedding_model(**inputs)
    embedding = output.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().cpu().numpy()  # Убедитесь, что это 1D вектор
    return embedding

legal_docs = [
    "Контракт является юридически обязательным, если подписан обеими сторонами.",
    "NDA предотвращает раскрытие конфиденциальной информации.",
    "Соглашение о неконкуренции запрещает работу на конкурента."
]

doc_embeddings = np.array([embed_text(doc) for doc in legal_docs])

index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1])  # Размерность должна соответствовать размеру вектора
index.add(doc_embeddings)

query = "Что произойдет, если я нарушу NDA?"
query_embedding = embed_text(query).reshape(1, -1)  # Изменение формы для FAISS
_, retrieved_indices = index.search(query_embedding, 1)

print(f"Лучший соответствующий юридический текст: {legal_docs[retrieved_indices[0][0]]}")

Создание юридического AI-чатбота

Наконец, мы определяем юридического AI-чатбота, который генерирует ответы на юридические запросы с использованием предобученной языковой модели.

def legal_chatbot(query):
    inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    output = model.generate(**inputs, max_length=100)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

query = "Что произойдет, если я нарушу NDA?"
print(legal_chatbot(query))

Заключение

Интегрируя bigscience/T0pp LLM, Hugging Face Transformers и PyTorch, мы продемонстрировали, как создать мощного и масштабируемого юридического AI-чатбота с использованием ресурсов с открытым исходным кодом. Этот проект является надежной основой для создания надежных AI-решений в области юриспруденции, делая юридическую помощь более доступной и автоматизированной.

Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подпишитесь на наш Telegram.

Посмотрите практический пример решения на основе AI: бот продаж, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами.