Legal_Expert_Contract_Advisor_RAG

مستشار العقد

بناء وتقييم تطبيق LLM خبير قانوني عالية الدقة

ملخص

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام خبراء قانوني عالي الدقة لنظام أسئلة وأجوبة في التعاقد باستخدام الجيل المتمثل في الاسترجاع (RAG). يستفيد النظام من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP) لتوفير إجابات دقيقة ومدرجة للسياق على الأسئلة حول العقود القانونية ودمج نموذج لغة قوي مع آلية استرجاع مخصصة لتوفير إجابات دقيقة وذات صلة بالسياق للاستعلامات المتعلقة بالعقد.

سمات

• سؤال وجواب خط أنابيب مع خرقة باستخدام Langchain
• مكونات المسترد والمولد القابلة للتخصيص
• إطار التقييم باستخدام مقاييس Ragas
• تقنيات التحسين لتحسين الأداء

هيكل المجلد

 ├── data
│   ├── contracts
│   └── Q&A
├── Dockerfile
├── evaluation
│   ├── data_processing.ipynb
│   └── ragas.ipynb
├── flask
│   ├── rag_app.py
│   ├── run.py
│   └── src
├── frontend
│   ├── index.html
│   ├── node_modules
│   ├── package.json
│   ├── package-lock.json
│   ├── public
│   ├── README.md
│   ├── src
│   └── vite.config.js
├── LICENSE
├── notebooks
│   ├── Autogen_agent.ipynb
│   ├── Langchain_exp.ipynb
│   └── simple_RAG_.ipynb
├── README.md
├── requirements.txt
└── scripts
    ├── evaluation.py
    └── utils.py

تثبيت

1. استنساخ المستودع

git clone https://github.com/temesgen5335/Legal_Expert_Contract_Advisor_RAG.git

2. انتقل إلى دليل المشروع

 cd Legal_Expert_Contract_Advisor_RAG

3. إنشاء بيئة افتراضية

python -m venv venv

4. تنشيط البيئة

 source venv/bin/activate  # On Windows, use venvScriptsactivate

3. تثبيت التبعيات المطلوبة:

pip install -r requirements.txt

رخصة

تم ترخيص هذا المشروع بموجب ترخيص Apache - راجع ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.

التحدي من قبل