Методи використання штучного інтелекту для системи юридичної консультації

Анотація

Стаття присвячена розробці та вдосконаленню інтелектуальної інформаційної системи юридичних консультацій на основі архітектури Retrieval‑Augmented Generation (RAG). У роботі детально проаналізовано ключові виклики сучасних інформаційно‑правових систем, зокрема проблему «семантичного розриву» між побутовими запитами користувачів та формальною юридичною термінологією, а також недоліки традиційних методів інформаційного пошуку, заснованих на ключових словах. У статі обґрунтовано необхідність переходу до семантичних моделей пошуку, які забезпечують коректне відображення змісту правових норм у багатовимірному векторному просторі. У статті запропоновано гібридний підхід до пошуку юридичних документів, який поєднує векторний семантичний пошук, повнотекстове індексування та алгоритм ранжування Reciprocal Rank Fusion. Такий підхід дозволяє підвищити точність і стабільність видачі результатів завдяки компенсуванню недоліків окремих методів. Окрему увагу приділено механізму Smart Early Exit, що забезпечує миттєвий пошук у випадках, коли намір користувача вказує на конкретну статтю або норму закону. Науковою новизною роботи є розробка методу ієрархічного семантичного чанкінгу, який враховує структурні особливості українських нормативно‑правових актів. Це дозволяє зберегти юридичний контекст під час векторизації та підвищити якість пошуку релевантних фрагментів. Запропонована мікросервісна архітектура системи забезпечує масштабованість, відмовостійкість та ефективний розподіл навантаження між модулями збору, обробки та генерації відповідей. Отримані результати демонструють, що поєднання гібридного пошуку, ієрархічного чанкінгу та нейромережевого реранкінгу дозволяє мінімізувати інформаційні втрати та підвищити достовірність юридичних консультацій. Перспективи подальших досліджень пов’язані з адаптацією системи до багатомовної обробки та інтеграції різних типів правової документації