यह शोधपत्र विधि क्षेत्र में पुनर्प्राप्ति-संवर्धित सृजन (RAG) प्रणालियों की Limitations चुनौती का समाधान करने के लिए संरचना-सजग टेम्पोरल ग्राफ RAG (SAT-ग्राफ RAG) ढाँचा प्रस्तुत करता है। मौजूदा RAG प्रणालियों का सरल पाठ पुनर्प्राप्ति दृष्टिकोण विधि की पदानुक्रमित, टेम्पोरल और कारणात्मक संरचनाओं को समझने में विफल रहता है, जिसके परिणामस्वरूप पुराने और अविश्वसनीय उत्तर प्राप्त होते हैं। SAT-ग्राफ RAG, विधिक मानदंडों की औपचारिक संरचना और टेम्पोरल विशेषताओं का स्पष्ट रूप से मॉडलिंग करके इन चुनौतियों का समाधान करता है। LRMoo मॉडल से प्रेरित एक औपचारिक ज्ञान ग्राफ पर आधारित, यह अमूर्त विधिक दस्तावेजों और उनके संस्करणित निरूपणों के बीच अंतर करता है, टेम्पोरल अवस्थाओं को कुशलतापूर्वक एकत्रित करता है, और अपरिवर्तित घटकों के संस्करणित निरूपणों का पुन: उपयोग करता है। इसके अलावा, यह विधायी घटनाओं को प्राथमिक क्रिया नोड्स के रूप में प्रस्तुत करता है, जिससे कार्य-कारण संबंध स्पष्ट और प्रश्नवाचक बन जाते हैं। यह संरचनात्मक आधार, योजनाकार-निर्देशित, एकीकृत क्वेरी रणनीति का उपयोग करके, (i) बिंदु-समय पुनर्प्राप्ति, (ii) पदानुक्रमित प्रभाव विश्लेषण, और (iii) लेखापरीक्षित उद्गम पुनर्निर्माण जैसे जटिल अनुरोधों के निर्धारक समाधान की अनुमति देता है। ब्राज़ीलियाई संविधान का एक केस स्टडी दर्शाता है कि यह दृष्टिकोण एक सत्यापन योग्य और समय-सटीक एलएलएम आधार प्रदान करता है, जो उच्च-स्तरीय विश्लेषणात्मक क्षमताओं को सक्षम बनाता है और तथ्यात्मक त्रुटियों के जोखिम को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है। परिणामस्वरूप, यह अधिक विश्वसनीय और व्याख्यात्मक कानूनी एआई प्रणालियों के निर्माण के लिए एक व्यावहारिक ढाँचा प्रदान करता है।
