본 연구는 캘커타 고등법원 판결문 분석의 효율성을 높이기 위해 데이터 과학 방법론, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용하는 복잡한 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 복잡한 법률 문서를 간결하고 일관된 요약으로 추출하는 강력한 요약 메커니즘 구축과 유사한 사례를 검색하는 지능형 시스템 개발이라는 두 가지 핵심 측면에 중점을 둡니다. Pegasus 모델을 사건 머리말 요약을 사용하여 미세 조정함으로써 법적 사건 요약을 크게 개선했습니다. 2단계 요약 기법은 중요한 법적 맥락을 보존하여 RAG를 위한 포괄적인 벡터 데이터베이스를 생성합니다. RAG 기반 프레임워크는 사용자 질의에 대한 유사한 사례를 효율적으로 검색하여 철저한 개요와 요약을 제공합니다. 이 기법은 법적 연구 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 법 전문가와 학생들이 중요한 법적 정보를 쉽게 습득하고 이해할 수 있도록 지원하여 전반적인 법적 상황에 도움이 됩니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
대규모 언어 모델과 RAG 기술을 활용하여 법률 문서 분석의 효율성을 향상시킬 수 있는 새로운 프레임워크 제시.
◦
Pegasus 모델 미세 조정을 통한 법적 사건 요약의 정확도 향상.
◦
유사 사례 검색 기능을 통해 법률 전문가의 연구 및 의사결정 지원.
◦
법률 정보 접근성 향상을 통한 법률 전문가 및 학생들의 교육 및 연구 지원.
•
한계점:
◦
캘커타 고등법원 판결문에 특화된 모델이므로 다른 법원이나 법 체계에 대한 일반화 가능성은 제한적일 수 있음.
