Legal_Expert_Contract_Advisor_RAG

ผ้าขี้ริ้วที่ปรึกษา

สร้างและประเมินแอพ LLM ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายที่มีความแม่นยำสูง

ภาพรวม

โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายที่มีความแม่นยำสูงสำหรับการทำสัญญาและตอบโดยใช้ Generation Retrieval-Augmented Generation (RAG) ระบบใช้ประโยชน์จากเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง (NLP) เพื่อให้คำตอบที่ถูกต้องและตระหนักถึงบริบทเกี่ยวกับสัญญาทางกฎหมายและรวมรูปแบบภาษาที่ทรงพลังกับกลไกการดึงข้อมูลแบบกำหนดเองเพื่อให้คำตอบที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องกับบริบท

คุณสมบัติ

• ถาม & ตอบไปป์ไลน์ด้วยผ้าขี้ริ้วโดยใช้ Langchain
• ส่วนประกอบ Retriever และเครื่องกำเนิดไฟฟ้าที่ปรับแต่งได้
• กรอบการประเมินผลโดยใช้ตัวชี้วัด Ragas
• เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

โครงสร้างโฟลเดอร์

 ├── 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

การติดตั้ง

1. โคลนที่เก็บ

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

2. นำทางไปยังไดเรกทอรีโครงการ

 cd Legal_Expert_Contract_Advisor_RAG

3. สร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริง

python -m venv venv

4. เปิดใช้งานสภาพแวดล้อม

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

3. ติดตั้งการพึ่งพาที่ต้องการ:

pip install -r requirements.txt

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache - ดูไฟล์ใบอนุญาตสำหรับรายละเอียด

ท้าทายโดย