論文の概要: AILQA: Evaluating AI-Driven Legal Question Answering Systems for the Indian Legal System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18825v1
- Date: Tue, 21 Jul 2026 08:01:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.353885
- Title: AILQA: Evaluating AI-Driven Legal Question Answering Systems for the Indian Legal System
- Title（参考訳）: AILQA:インド法システムのためのAI駆動型法的質問応答システムの評価
- Abstract要約: 本研究は,インド法コンテキストに合わせて,高度なAI for Indian Legal Question Answering (AILQA)システムを提案する。
AILQAは、最近のLarge Language Models (LLMs)を含む、様々な埋め込みおよび生成モデルを活用する。
専門的な法的フィードバックに富んだ語彙的指標と意味的指標を用いて厳密な評価を行い,妥当性と正確性を確保した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.383388187292674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This comprehensive study introduces an advanced Artificial Intelligence for Indian Legal Question Answering (AILQA) system tailored to the Indian legal context. AILQA leverages a variety of embedding and generative models, including recent Large Language Models (LLMs), to address the unique challenges posed by the intricate and diverse nature of Indian legal texts and to enhance the accuracy and reliability of responses to legal questions. We conducted rigorous evaluations using both lexical and semantic metrics, enriched by expert legal feedback, to ensure relevance and accuracy. Our findings underscore the effectiveness of the Retrieval-Augmented Generation (RAG) paradigm in improving answer quality, particularly in complex legal domains. Additionally, we assessed performance on standardized tests such as the All India Bar Examination (AIBE), thereby providing a robust benchmark for practical applications. Under the study's evaluation protocol, some AI-generated responses received higher ratings than the available reference answers, particularly when they contained accurate and relevant supporting details. This finding is specific to the evaluated dataset and rating criteria and should not be interpreted as evidence that the models generally outperform qualified legal professionals. We also discuss the challenges encountered, such as the need for precise context and the risks of model hallucination, and propose directions for future research to further refine AI capabilities in the legal field. This study aims to pave the way for enhanced legal decision-support systems, making them more accessible and effective for legal professionals and the public alike.
- Abstract（参考訳）: この包括的な研究は、インドの法的文脈に合わせて、高度なAI for Indian Legal Question Answering (AILQA)システムを導入している。
AILQAは、最近のLarge Language Models (LLMs) を含む様々な埋め込みおよび生成モデルを活用し、インドの法文の複雑で多様な性質によって生じる固有の課題に対処し、法的問題に対する応答の正確さと信頼性を高める。
専門的な法的フィードバックに富んだ語彙的指標と意味的指標を用いて厳密な評価を行い,妥当性と正確性を確保した。
以上の結果から, 複雑な法域において, 解答品質向上にRAG(Retrieval-Augmented Generation)パラダイムが有効であることを示す。
さらに,All India Bar Examination (AIBE) などの標準化試験の性能評価を行った。
研究の評価プロトコルの下では、AI生成された応答は、利用可能な基準回答よりも高い評価を受けており、特に正確で関連するサポート詳細を含んでいる場合である。
この発見は評価されたデータセットと評価基準に特有であり、モデルが一般的に適格な法律専門家より優れているという証拠として解釈されるべきではない。
また、正確な文脈の必要性やモデル幻覚のリスクといった課題についても論じ、法分野におけるAIのさらなる洗練に向けた今後の研究の方向性を提案する。
本研究は, 法的意思決定支援体制の強化をめざし, 法律専門家や一般市民にとって, よりアクセスしやすく, 効果的に行うことを目的としている。
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