Искусственный интеллект

Интеллектуальные ассистенты

Нейронные сети и чат-боты для автоматизации принятия решений в реальном времени

Обсудить задачу

Основные функциональные возможности

Общение на естественном языке

В режиме чата — пользователь задаёт вопросы в свободной форме.

Удержание контекста общения

Ассистент помнит, о чём шла речь в предыдущих вопросах, и учитывает это при формировании ответов.

База знаний

Нормативно-правовых документов: государственные и отраслевые стандарты, стандарты предприятия, федеральные законы, локальные нормативные акты.

База данных

С результатами содержательной обработки большого количества ретроспективной предметной практики — протоколы судебных решений, резолюции рассмотрения обращений и прочее.

Автономное функционирование

В корпоративном центре обработки данных с возможностью дообучения и соблюдения требований по безопасной разработке и информационной безопасности.

Технологическая основа

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Используется для эффективного поиска и извлечения информации из обширной базы данных в реальном времени, улучшая точность ответов.

Knowledge Graph RAG

Обогащает процесс поиска структурированными данными из графов знаний, что позволяет глубже понимать контекст и связи между фактами.

Large Knowledge Extraction

С помощью LLM (Large Language Models) — автоматический анализ и извлечение знаний из текстов документов и нормативно-правовых актов предметной области.

Knowledge Database

Обеспечивает структурированное хранение извлечённых данных и знаний, быстрый доступ и эффективное использование в процессе анализа запросов.

NER (Named Entity Recognition)

Автоматизированное распознавание и классификация юридических сущностей в текстах, улучшающее понимание контекста и специфики запросов.

Принципиальная схема функционирования

Основой логики функционирования интеллектуального ассистента является алгоритм подготовки ответа на вопрос пользователя. Алгоритм охватывает задачи первичной классификации с целью определения признака продолжения диалога и необходимости подключения отдельных источников данных или добавления уточняющих вопросов.

Пример реализации юридического ассистента

  • Автоматический мониторинг информации из открытых источников в реальном времени (судебные акты).
  • Обработка естественного языка текстов судебных актов.
  • Распознавание смысла, анализ и выделение наиболее важной информации из контекста, на которой базируется резолютивная составляющая судебного акта.
  • Выделение предполагаемых причин возникновения судебного спора.
  • Выделение массива единообразной судебной практики — квалификация судебного спора на предмет его уникальности.
  • Выявление разнородной правоприменительной практики по идентичному предмету спора, группировка судебных дел с противоположными результатами и определение признаков таких судебных дел.
  • Прогноз судебных решений (развития судебной практики) на основе анализа рассмотрения сопоставимых спорных ситуаций за период.
  • Определение перечня судебных актов с негативной или противоречивой тенденцией для рассматриваемого субъекта на данный момент времени.

Искусственный интеллект

Другие подразделы направления

Подраздел Предиктивная аналитика и машинное обучение Прогнозирование отказов, классификация данных, выявление аномалий Подраздел Доверенные системы искусственного интеллекта Обеспечение объяснимости, устойчивости к атакам на модели и соответствия требованиям регуляторов к системам ИИ, применяемым в критической инфраструктуре

Сотрудничество

Обсудить задачу

Расскажите о вашем проекте — подготовим предложение по направлению «Интеллектуальные ассистенты».

Связаться с нами