Система RAG, используемая для обработки юридических документов, изначально показала свою эффективность, разбивая документы на фрагменты и вычисляя embeddings. Однако, при возникновении более сложных вопросов, таких как детали договоров или задолженности арендаторов, система столкнулась с трудностями. Оказалось, что одной LLM недостаточно для обработки нюансов, которые могут отличаться лишь в мелочах.
Проблемы проявились в ситуациях, когда необходимо было различать схожие по формулировке вопросы. Например, запросы о пене в договоре или задолженности арендаторов требовали более глубокого анализа контекста, чем могла предоставить одна модель. Это подчеркивает необходимость в доработке системы и интеграции дополнительных инструментов для улучшения качества ответов.
Важность данного вопроса заключается в том, что эффективная обработка юридических документов имеет критическое значение для правовых процессов и бизнеса. Устранение недостатков RAG может привести к более точным и надежным результатам, что в свою очередь повысит доверие к технологиям ИИ в юридической сфере.