Как устроен RAG для юридических документов и почему одной LLM оказалось недостаточно
Первый вариант системы выглядел вполне стандартно: документы разбиваются на фрагменты, для них считаются embeddings, пользователь задаёт вопрос, несколько наиболее подходящих фрагментов отправляются в LLM вместе с запросом. Модель формулирует ответ — на первых тестах этого было достаточно.Проблемы начались на вопросах, которые на первый взгляд мало чем отличаются друг от друга:Какая пеня установлена в договоре № 14/24.7645?Кто из арендаторов не заплатил за май?А у него предусмотрена индексация?Контрагент предлагает добавить пеню в 0,01%. Насколько это существенно?
Российский LegalTech 2026: как мультиагентный ИИ превращает юристов в архитекторов процессов
В 2026 году российский LegalTech выходит за рамки «умных шаблонов» и превращается в слой автономной правовой инфраструктуры на базе мультиагентного ИИ. Generative LegalTech — это не ИИ, который пишет текст, а связка генеративных моделей, retrieval-уровня и доменной логики, которая позволяет работать с реальными юридическими сценариями, а не только с шаблонами документов.
Алгебра правосудия: как инженеры оцифровывали суды за 50 лет до ИИ
Сейчас в Legal AI доминирует довольно наивная идея: если большая языковая модель уже умеет писать приличный юридический текст, значит осталось только дать ей корпус судебных актов, прикрутить чат и получить "цифрового юриста" То есть будто бы право - это просто очень длинный prompt.Проблема в том, что суд - не текстовый жанр. Суд - это система.
Lexometrica Ground Truth: бенчмарк LLM по российскому праву
Всем привет! Делюсь итогом двухмесячной работы - релизом рейтинга юридического рассуждения больших языковых моделей Lexometrica Ground Truth.Изначально цель была сугубо практической: требовалось выбрать лучшие модели для LegalTech-проекта "неШемяка!". Но в процессе пришлось столкнуться с фундаментальной проблемой индустрии оценки ИИ - открытые тесты дают сильно искаженную картину. Финальные результаты спроектированного стресс-теста оказались сколь ожидаемыми, столь же и неожиданными.
Стоит ли обжаловать решение суда? Битва AI-титанов в 2026 году
Как разработчик постоянно ищу способы улучшить качество прогнозов своего сервиса, который анализирует судебные документы (иски, решения судов), и выдаёт прогноз исхода. А с недавних пор производит также оценку шансов на обжалование судебных актов. Качество этого прогноза - core value.Недавно на рынке произошло мощное обновление всей "большой тройки" LLM. Я решил провести исследование и сравнить самые свежие версии моделей от Anthropic, OpenAI и Google, чтобы понять, кто из них лучше всего справляется с ролью "LLM as real Judge". Причем только в части оценки шансов в апелляции.
Юрист нашёл в договоре 32 проблемы, AI — 41. Разбираю, кто что пропустил
Как детекторы на основе судебной практики довели AI-анализатор до 41 находки при 0 ложных срабатываний. Как анализ работы юриста превратился в 23 новых проверки. И почему юрист до сих пор незаменим — но уже в другом.КонтекстЭто третья статья про Legal Parser — AI-анализатор договоров для российского рынка.В первой я рассказывал, как построил модульную систему из 32 тематических промптов для YandexGPT. Во второй — как добавил Claude и получил в 2.5 раза больше находок на том же договоре.С тех пор произошло два существенных изменения:
Плагин Claude обвалил акции на миллиарды
Anthropic на прошлой неделе добавила в Claude Cowork плагины для ревью юридических документов и отслеживания стандартов. Анонс прошёл тихо, а вот рынок отреагировал громко.Падение во вторник: — LegalZoom: −18% — Thomson Reuters (Westlaw): −19% — RELX (LexisNexis): −15% — Wolters Kluwer: −13%Все четыре компании и так потеряли 20%+ с начала года — но после анонса Anthropic падение резко ускорилось.Claude уже считается топовым выбором для юридического анализа. Теперь у него появились специализированные инструменты — в связке с агентом, который может работать часами без человека.
Multi-Agent Systems в LegalTech: как симуляция судебного процесса повышает точность предсказаний (разбор SimCourt)
В современном LegalTech порог входа стремительно растет: просто "обернуть" API OpenAI в красивый интерфейс уже недостаточно - рынок требует кастомных архитектурных решений для повышения метрик точности. В поиске новых механик для "неШемяки!" (мой проект по предиктивной аналитике судебных процессов) все чаще погружаешься в китайские и индийские исследования. Как кажется, они потихоньку становятся лидерами AI LegalTech - судя по публикациям, именно в Азии сейчас наблюдается настоящий бум прикладных экспериментов с agentic workflows в юриспруденции.И вот, новогодний подарок - препринт "
