Улучшение точности поиска контрактов с помощью автоматических фильтров в Amazon Bedrock

Компании используют большое количество сложных юридических соглашений для принятия ключевых бизнес-решений. В отраслях, таких как развлечения и медиа, где управляется тысячи контрактов в разных юрисдикциях, автоматизация этого процесса становится особенно важной. Решение AI-Driven Annotation (AIDA), основанное на AWS, преобразует неструктурированные контракты в поисковую и аналитическую информацию.

AIDA позволяет задавать вопросы на естественном языке по большим репозиториям контрактов, однако для получения точных ответов необходимо учитывать контекст и структурированные данные. В статье описывается, как AIDA использует фильтры, основанные на метаданных, и сегментацию документов для повышения точности поиска.

Архитектура системы включает этапы загрузки документов с метаданными, сегментации контрактов, хранения в векторных базах данных и поиска по семантическому сходству. Важной особенностью является использование двухступенчатого фильтра — автоматического метаданных-основанного и ручного, что позволяет сузить выборку релевантных документов.

При запросе пользовательский вопрос преобразуется в векторные представления, после чего система применяет фильтры и ищет наиболее похожие сегменты. Эти сегменты используются для формирования уточненного запроса к модели LLM, которая генерирует ответ, основанный на конкретных документах. Весь процесс сопровождается контролем безопасности и аудита.

Эксперименты показывают, что комбинирование фильтров и метаданных значительно повышает точность и уверенность в ответах, особенно при работе с большим объемом сложных контрактов. В результате AIDA помогает снизить ручной труд, повысить качество аналитики и обеспечить более надежное управление контрактной информацией.