本論文では、英語および中国語以外の言語を使用する国の法律問題に対処するときに、大規模言語モデル（LLM）が回答を提示し、適切な参考資料を提供する能力について説明します。法的情報検索の歴史、判例法と声文法の違い、法的課題への影響、そしてこの分野の最新の研究を分析します。これらの背景に基づいて、ポーランド民法で検索された知識に基づいて応答する認知LLMベースのエージェントgAIusのアーキテクチャを紹介します。埋め込みベースのアプローチよりも説明可能でユーザーフレンドリーで、より良い結果を得るための検索メカニズムを提案します。提案された方法を評価するために、ポーランドで実施された法律受験生入学試験の単一選択質問に基づいて特別なデータセットを生成します。提案されたアーキテクチャは、使用された大規模言語モデルの機能を大幅に活用し、gpt-3.5-turbo-0125を419％向上させ、gpt-4oを上回り、gpt-4o-miniスコアを31％から86％に向上させました。最後に,今後の研究方向と研究結果の潜在的な応用分野を提示する。
