В юридической сфере, где точность и полнота данных критичны, использование больших языковых моделей (LLM) для извлечения именованных сущностей (NER) сталкивается с трудностями из-за специфической терминологии и иерархической структуры данных. Традиционный подход RAG (Retrieval-Augmented Generation) дополняется динамическим промптингом, где примеры для few-shot обучения подбираются не статически, а на основе семантического сходства с текущим документом.
Применение динамического промптинга заключается в том, что сначала юридические тексты разбиваются на фрагменты и векторизуются, формируя базу данных примеров. Затем, при обработке нового документа, его фрагменты также векторизуются, и из базы данных извлекаются наиболее похожие примеры. Эти примеры, в сочетании с инструкциями и схемой данных, формируют промпт для LLM. Это позволяет модели адаптироваться к уникальным особенностям каждого документа.
Ключевыми моментами в динамическом промптинге являются выбор модели для формирования векторов (эмбеддингов) и определение оптимального размера фрагмента текста. Модель для эмбеддингов должна обеспечивать баланс между качеством векторных представлений и скоростью обработки. Оптимальный размер фрагмента должен содержать достаточно контекста, но не быть чрезмерно большим, чтобы не снижать скорость и качество работы системы.
Динамический промптинг обеспечивает улучшение качества извлечения юридических фактов и ускоряет процесс работы над ошибками. Подход масштабируем и легко адаптируется к новым типам документов. Применение такого метода снижает рутинную нагрузку, связанную с подбором примеров, и повышает точность NER.
Изображение носит иллюстративный характер
Применение динамического промптинга заключается в том, что сначала юридические тексты разбиваются на фрагменты и векторизуются, формируя базу данных примеров. Затем, при обработке нового документа, его фрагменты также векторизуются, и из базы данных извлекаются наиболее похожие примеры. Эти примеры, в сочетании с инструкциями и схемой данных, формируют промпт для LLM. Это позволяет модели адаптироваться к уникальным особенностям каждого документа.
Ключевыми моментами в динамическом промптинге являются выбор модели для формирования векторов (эмбеддингов) и определение оптимального размера фрагмента текста. Модель для эмбеддингов должна обеспечивать баланс между качеством векторных представлений и скоростью обработки. Оптимальный размер фрагмента должен содержать достаточно контекста, но не быть чрезмерно большим, чтобы не снижать скорость и качество работы системы.
Динамический промптинг обеспечивает улучшение качества извлечения юридических фактов и ускоряет процесс работы над ошибками. Подход масштабируем и легко адаптируется к новым типам документов. Применение такого метода снижает рутинную нагрузку, связанную с подбором примеров, и повышает точность NER.
