論文の概要: GAIus: Combining Genai with Legal Clauses Retrieval for Knowledge-based Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01259v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 00:36:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.966279
• Title: GAIus: Combining Genai with Legal Clauses Retrieval for Knowledge-based Assistant
• Title（参考訳）: GAIus: 知識ベースアシスタントのためのGenaiと法定クレーム検索の併用
• Authors: Michał Matak, Jarosław A. Chudziak,
• Abstract要約: 本稿では,法律情報検索の歴史,事例法と法令法の違い,その法的課題への影響について論じ,この分野での最新の研究を分析する。 本研究では,より説明が容易で,人間に親しみやすい検索機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we discuss the capability of large language models to base their answer and provide proper references when dealing with legal matters of non-english and non-chinese speaking country. We discuss the history of legal information retrieval, the difference between case law and statute law, its impact on the legal tasks and analyze the latest research in this field. Basing on that background we introduce gAIus, the architecture of the cognitive LLM-based agent, whose responses are based on the knowledge retrieved from certain legal act, which is Polish Civil Code. We propose a retrieval mechanism which is more explainable, human-friendly and achieves better results than embedding-based approaches. To evaluate our method we create special dataset based on single-choice questions from entrance exams for law apprenticeships conducted in Poland. The proposed architecture critically leveraged the abilities of used large language models, improving the gpt-3.5-turbo-0125 by 419%, allowing it to beat gpt-4o and lifting gpt-4o-mini score from 31% to 86%. At the end of our paper we show the possible future path of research and potential applications of our findings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非英語・非英語圏の法的問題に対処する上で,大規模言語モデルによる回答の基盤と適切な参照を提供する能力について論じる。 本稿では,法律情報検索の歴史,事例法と法令法の違い,その法的課題への影響について論じ,この分野での最新の研究を分析する。 その背景を踏まえて、ポーランド民法(ポーランド民法)である特定の法的行為から得られた知識に基づいて応答する認知的LLMエージェントのアーキテクチャであるgAIusを紹介する。 本研究では,より説明が容易で,人間に親しみやすい検索機構を提案する。 本手法を評価するために,ポーランドで実施された法律徒弟試験の入試から,一票質問に基づく特別なデータセットを作成する。 提案したアーキテクチャは、使用済みの大規模言語モデルの能力を批判的に活用し、gpt-3.5-turbo-0125を419%改善し、gpt-4oを破り、gpt-4o-miniスコアを31%から86%引き上げた。 論文の最後には,今後の研究の道筋と,本研究の応用の可能性について紹介する。

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