Czy AI potrafi napisać apelację na poziomie egzaminu radcowskiego? – Tak, ale tylko przy odpowiedniej architekturze.
Akta sprawy to setki stron żargonu, w których model musi znaleźć konkretne fakty. Halucynacja w piśmie procesowym = przegrana sprawa, więc margines błędu jest zerowy. Klasyczne RAG-i i chunkowanie tu nie wystarczą.
W tym 70-minutowym case study opowiem, jak zbudowałam system, który radzi sobie z tym zadaniem. Pokażę też, dlaczego bez radców prawnych weryfikujących każdy etap by się nie udało — sam pipeline to za mało.
Co konkretnie omówimy:
- Wieloetapowe wnioskowanie za pomocą LangGraph-a z walidacją Pydanticiem — jak utrzymać model na właściwym torze.
- Co robić, gdy model gubi wątek w długim kontekście, mimo że "powinien" go pamiętać.
- Pełen przepływ na żywych aktach: od plików wejściowych do gotowej apelacji.
Czego nie będzie: chunkowania, wektorowej bazy dany czy Graph RAG-a. Pokażę zamiast tego podejście, które wypracowałam pracując z prawdziwymi sprawami.
Dla kogo: dla osób, które znają podstawy LLM-ów i chcą zbudować coś, co działa na produkcji, a nie tylko na demo.
- Generative AI
- Machine Learning
- New Technology
