Legal_Expert_Contract_Advisor_Using_Precision_RAG

契約Q＆Aラグシステム

概要

このプロジェクトの目的は、検索された世代（RAG）を使用して契約Q＆Aのための高精度の法的専門家システムを開発することを目的としています。このシステムは、高度な自然言語処理（NLP）手法を活用して、法的契約に関する質問に対して正確かつコンテキストを意識した回答を提供し、強力な言語モデルをカスタム検索メカニズムと統合して、契約関連のクエリに正確でコンテキストに関連する回答を提供します。

目次

• 概要
• プロジェクト構造
• インストール
• 使用法
• 発達
• 評価
• 最適化技術
• 貢献
• ライセンス
• 謝辞
• 接触

特徴

• 契約Q＆A用の検索された生成（RAG）パイプライン
• カスタマイズ可能なレトリバーとジェネレーターコンポーネント
• Ragasメトリックを使用した評価フレームワーク
• パフォーマンスを改善するための最適化手法

プロジェクト構造

 Legal_Expert_Contract_Advisor_Using_Precision_RAG/
├── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│   └── evaluation/
├── notebooks/
│   ├── 1_data_exploration.ipynb
│   ├── 2_rag_implementation.ipynb
│   └── 3_evaluation_and_optimization.ipynb
├── src/
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── preprocess.py
│   │   └── load_data.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── retriever.py
│   │   └── generator.py
│   ├── evaluation/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── metrics.py
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       └── helpers.py
├── tests/
│   ├── test_data.py
│   ├── test_models.py
│   └── test_evaluation.py
├── config.yaml
├── requirements.txt
├── setup.py
├── main.py
├── .gitignore
└── README.md

• data/ ：生および処理されたデータファイルが含まれています
• notebooks/ ：探索、実装、評価のためのJupyterノートブック
• src/ ：RAGシステムのソースコード
  • data/ ：データの読み込みと前処理スクリプト
  • models/ ：レトリバーおよびジェネレーターモデルの実装
  • evaluation/ ：評価メトリックとスクリプト
  • utils/ ：ヘルパー機能とユーティリティ
• tests/ ：さまざまなコンポーネントの単体テスト
• config.yaml ：プロジェクト設定用の構成ファイル
• requirements.txt ：プロジェクト依存関係のリスト
• setup.py ：プロジェクトのセットアップスクリプト
• main.py ：ぼろきれシステムを実行するためのメインエントリポイント

インストール

1. リポジトリをクローンします

git clone https://github.com/dev-abuke/Legal_Expert_Contract_Advisor_Using_Precision_RAG.git

2. Project Directoryに移動します

 cd Legal_Expert_Contract_Advisor_Using_Precision_RAG

3. 仮想環境を作成します

python -m venv venv

4. 環境をアクティブにします

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

3. 必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

使用法

1. 契約データを準備し、 data/raw/ディレクトリに配置します。

2. データを前処理します

python src/data/preprocess.py

3. RAGシステムを実行します

python main.py

4. システムのパフォーマンスを評価します：

python src/evaluation/evaluate.py

発達

• notebooks/ディレクトリのJupyterノートブックを使用して、探索とプロトタイピングを使用してください。
• src/ディレクトリにコア機能を実装します。
• tests/ディレクトリにユニットテストを追加します。
• config.yamlを使用してプロジェクト設定を管理します。

評価

システムのパフォーマンスは、次のメトリックを使用して評価されます

• 検索精度とリコール
• 関連性に答えます
• 事実上の正確さ
• 応答コヒーレンス

詳細な結果と分析については、評価ノートを参照してください。

最適化技術

このプロジェクトでは、さまざまな最適化手法を含む

1. 検索のための高度な埋め込みモデル
2. ハイブリッド検索方法
3. クエリ拡張
4. チャンク戦略
5. 迅速なエンジニアリング

貢献

システムを改善するための貢献は大歓迎です。これらの手順に従ってください：

1. リポジトリをフォークします
2. 新しいブランチを作成します（ git checkout -b feature/your-feature ）
3. 変更を加えてコミットします（ git commit -am 'Add new feature' ）
4. ブランチへのプッシュ（ git push origin feature/your-feature ）
5. 新しいプルリクエストを作成します

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください。

謝辞

• 10チャレンジと学習の機会を提供するためのアカデミー
• プロジェクトのインスピレーションとガイダンスのためのLizzyai

接触

どんなクエリについても、このリポジトリで問題を開くか、Abubeker Samilに連絡してください。