Een LLM-gedreven RAG-systeem voor contract review
Contract Review is een kritisch maar tijdrovend proces binnen de juridische praktijk, met aanzienlijke financiële gevolgen wanneer fouten optreden. Hoewel Large Language Models (LLMs) veelbelovend zijn gebleken voor de verwerking van juridische documenten, blijven zij uitdagingen ondervinden bij lange contracten en complexe juridische relaties. Dit onderzoek presenteert een geavanceerde benadering voor geautomatiseerde contract review door knowledge graphs te integreren in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-frameworks, waarmee de beperkingen van bestaande methodologieën worden aangepakt.
Literatuurstudie en experimentele opzet
Op basis van een uitgebreide literatuurstudie naar contract review-automatisering en RAG-systemen zijn systematische experimenten uitgevoerd waarin RAG-benaderingen zijn vergeleken met de in-context learning-capaciteiten van LLMs. De empirische analyse bevestigt dat RAG-gebaseerde methoden de analyse van long-context teksten en informatie-extractie in juridische documenten significant verbeteren, met name op het gebied van nauwkeurigheid en consistentie.
Optimalisatie van de retrieval-fase
Voortbouwend op deze bevindingen is diepgaand onderzoek gedaan naar optimalisatietechnieken voor de retrieval-fase van RAG, gezien de cruciale rol daarvan in de nauwkeurigheid van contract review. De experimentele evaluatie omvatte diverse chunkingstrategieën, query-expansiemethoden en re-ranking-benaderingen, waarmee best practices voor juridische documentverwerking zijn vastgesteld. De belangrijkste bijdrage is een nieuw KG-RAG-systeem dat het contextuele begrip in juridische documentanalyse versterkt. De aanpak is geëvalueerd met behulp van de Contract Understanding Atticus Dataset (CUAD) en de ContractNLI-dataset en laat betere prestaties zien dan traditionele RAG-implementaties en long-context modellen. Daarnaast onderzoekt het onderzoek optimale chunkingstrategieën en de afwegingen tussen efficiëntie en effectiviteit van verschillende model-architecturen.
Belangrijkste resultaten en voordelen
De resultaten tonen aan dat het KG-verrijkte RAG-framework superieure prestaties levert bij het identificeren en analyseren van complexe juridische relaties, terwijl de computationele efficiëntie behouden blijft. Met name de integratie van knowledge graphs blinkt uit in het vastleggen van hiërarchische en kruisverwijzende relaties binnen juridische documenten, een essentieel aspect dat vaak ontbreekt in conventionele benaderingen.
Bijdrage aan Legal AI
Dit werk draagt bij aan de vooruitgang van Legal AI door een robuustere en meer context-bewuste aanpak voor contract review te bieden, evenals praktische inzichten voor de implementatie van AI-systemen in de juridische praktijk. De bevindingen wijzen op veelbelovende richtingen voor toekomstig onderzoek naar juridische documentverwerking, met name in domeinen waar diepgaand contextueel begrip en relationele modellering vereist zijn.
