Juristischer Chatbot, der natürliche Sprachverarbeitung verwendet, um Fragen zur Unternehmensinsolvenz zu beantworten

· Thomas Wood
Juristischer Chatbot, der natürliche Sprachverarbeitung verwendet, um Fragen zur Unternehmensinsolvenz zu beantworten

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Insolvenzbot unter Berücksichtigung einiger Gesetze und einiger Formulare sowie einiger Rechtsprechung

Wir haben einen Bot entwickelt, der natürliche Sprachverarbeitung nutzt, um die Leistungsfähigkeit von juristischer KI und juristischer NLP zu demonstrieren.

Online demo of the tool

Try the insolvency bot

Fast Data Science hat mit einem Team aus KI- und Rechtsexperten der Fakultät für Recht und Kriminologie der Royal Holloway University und der Fakultät für Informatik der University of Surrey zusammengearbeitet, um einen Chatbot zu entwickeln, der Fragen zu Unternehmensinsolvenzen in England und Wales beantworten kann.

Mithilfe von Prompt Engineering, generativen Modellen und dem Text wichtiger britischer Gesetze, beispielsweise des Insolvency Act 1986 , wichtiger Rechtsprechung aus den National Archives sowie Verfahrensinformationen von der HMRC-Website sortiert das System eingehende Anfragen und sendet eine intelligente und informative Eingabeaufforderung an ein generatives Modell.

Unter diesem Link können Sie den Insolvenz- Chatbot ausprobieren.

Screenshot of the insolvency bot

Der Bot verwendet Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG ist ein Entwurfsmuster, bei dem wir einem großen Sprachmodell (LLM) eine Komponente zum Informationsabruf hinzufügen, wodurch wir den Fähigkeiten des LLM internes Wissen hinzufügen können.

Die auf dieser Website bereitgestellten Informationen stellen keine Rechtsberatung dar und sind auch nicht als solche gedacht.

Validierung des Insolvenz-Bots

Wir haben einen innovativen Ansatz zur Bewertung der Bot-Ausgabe verwendet, da es sich um ein generatives Modell handelt, das normalerweise schwer zu bewerten ist. Wir verwenden ein von Menschen definiertes Bewertungsschema und verwenden das LLM, um die Antworten des Bots auf Prüfungsfragen zu bewerten und ihn zu bewerten, als würde er eine juristische Prüfung ablegen.

Wir nehmen die Antwort des Insolvenz- Bots und geben sie an GPT-4 weiter, mit einer begleitenden „Kriteriums“-Frage, wie etwa „Erwähnt der Anwalt, dass es aufgrund der Verletzung der Treuepflichten des Geschäftsführers gegenüber dem Unternehmen zu einem Durchgriff durch die Unternehmensverschleierung kommen kann?“ . Wenn die Antwort „ja“, „vielleicht“ oder „ja mit Vorbehalt“ lautet, werden entsprechend Punkte vergeben.

Validating the insolvency bot

Wir haben einige Validierungsskripte in unserem Github-Repo unter: https://github.com/fastdatascience/evaluate_insolvency

Wir haben mehrere Varianten des Bots ausprobiert, darunter eine, die auf GPT-3.5 Turbo und GPT-4 basiert, und sie im direkten Vergleich mit den unveränderten Versionen von GPT getestet.

Wir haben festgestellt, dass GPT-4 viel langsamer reagiert als GPT-3.5 Turbo, seine Antworten jedoch erheblich präziser sind.

Insolvency Bot response times

Das Team

Unser Team für dieses Projekt war interdisziplinär und bestand aus Mitgliedern unterschiedlicher Universitäten und Branchen . Sie können ihre Profile hier lesen.

Präsentation bei JURIX 2023

Der Insolvency Bot wurde von Marton Ribary auf JURIX 2023 (der 36. Internationalen Konferenz für Rechtswissen und Informationssysteme) vorgestellt, die am 19. Dezember 2023 an der Universität Maastricht in den Niederlanden stattfand. Auf dieser Konferenz konnten wir uns mit einer Reihe faszinierender Projekte vernetzen, bei denen es auch um den Einsatz von KI und LLMs zur Verbesserung des Zugangs zum Recht (A2J) ging, wie etwa der Präsentation von Toivonen et al . „Beyond Debt: The Intersection of Justice, Financial Wellbeing and AI“ und der Präsentation von Margaret Hagan „Good AI Legal Help, Bad AI Legal Help: Establishing quality standards for responses to people’s legal problem stories“ .

Zitieren des Insolvency Bot, DOIs und Ressourcen

Unser Paper wurde im JURIX-Konferenzband veröffentlicht. Sie können das Projekt mit folgender Quellenangabe zitieren:

Paper: DOI Evaluation scripts: DOI PDF of presentation from JURIX 2023: [Click here to download the slideshow presented at the JURIX 2023 conference](/downloads/insolvency-llm-jurix-2023.pdf).
@software{Ribary_Prompt_Engineering_and_2023,
author = {Ribary, Marton and Krause, Paul and Orban, Miklos and Vaccari, Eugenio and Wood, Thomas Andrew},
doi = {10.3233/FAIA230979},
month = dec,
title = {{Prompt Engineering and Provision of Context in Domain Specific Use of GPT}},
url = {https://fastdatascience.com/insolvency/},
year = {2023}
}

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