Comments 2
AI уже показал себя в юриспреденции, честно без, хотя бы одного штатного юриста, крайне сомнительная темка, в теории можно построить RAG, загрузить туда нужные документы из юр. темы и выдовать их LLM до ее ответа, добавить пару слоев для проверки ответа основной нейросети, но все это сомнительно и первое время больше, чем просто удобный инструмент для юристов оно вряд ли пригодится и при этом ценности будет на уровне интелликтуального RAG.
Проверить ты свою теорию можешь буквально на готовых хернесах просто кастомизировав их pipeline под свои нужды с помощью расширений и там у юриста попросить сломать все это и будет видно работает или нет (сломать в смысле, добиться бреда, за который и срок получить можно)
Да, примерно в эту сторону и смотрю. Цель первой версии как раз не «заменить юриста», а проверить, можно ли сделать инструмент, который лучше обычного чата ведёт конкретное дело: хранит документы и факты, восстанавливает хронологию, подтягивает проверенные нормативные источники и показывает, откуда взялся каждый вывод.
Согласен, что несколько LLM-слоёв сами по себе проблему достоверности не решают — verifier тоже может ошибиться. Поэтому часть проверок хочется вообще вынести из LLM: существование источника, его редакция, даты, соответствие фактов документам и т.д.
И да, тестирование с практикующим юристом, который специально будет пытаться «сломать» систему, считаю обязательным перед любыми серьёзными сценариями. Без этого максимум, что я бы обещал пользователю на первом этапе, — помощник по разбору документов и подготовке черновиков, а не полноценный AI-юрист.
При этом хочется проверить, даст ли дополнительную ценность именно case-first подход: когда это не просто RAG → LLM, а накопленное состояние дела, provenance фактов, версии источников и следующий шаг по истории кейса. Если окажется, что по факту это всё равно просто удобный RAG для юриста — тоже вполне полезный результат эксперимента.
Почему юридический AI‑сервис нельзя строить как обычный чат: проектируем case‑first SaaS на Go