Legora构建法律AI智能体的方法

Legora CTO Jacob Lauritzen 分享了法律 AI 智能体的构建经验，重点涉及客户数据保密下的评测、模型选择和工作流设计。由于不能读取客户数据与运行轨迹，团队由 3 名工程师和 3 名律师搭建模拟法律工作的 RL 环境，并按业务领域和任务跟踪模型表现。

Legora CTO Jacob Lauritzen介绍了团队如何在无法查看律师工作 traces 的情况下构建和测试法律智能体，因为相关数据属于律所客户。Legora通过模拟客户工作环境开展评估，一次发布将模型引用准确率从70%提升到99%，且无需修改产品。访谈还讨论了模型选择、Tabular Review、法律工程师分工、数据隐私、检索与法律行业就业变化。