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Legora explains how it tests legal agents without seeing client dataMachine translation

Legora谈法律代理如何在无法查看客户数据时测试

AI-assisted summary

In an interview, Legora CTO Jacob Lauritzen said the firm’s clients own the data and his team cannot see traces of what its agent does for lawyers. Engineers and lawyers build test environments modeled on customer work; lawyers can use Legora to draft Word documents and review 10,000 contracts in a single table.

Article · AI translation

Legora 无法读取其智能体为律师所做工作的任何一条运行记录。数据属于律所的客户。看不到智能体的工作过程,要如何构建和测试它?

Jacob Lauritzen 是 Legora 的首席技术官;Legora 是法律科技史上增长最快的公司之一。团队最初在斯德哥尔摩的一间地下室起步,靠的是 ChatGPT、瑞典法律资料和一款搜索工具。如今,律师可以用 Legora 起草和编辑 Word 文档,在一张表格中审查 10,000 份合同,或开展尽职调查。智能体还会协调律师、客户和其他智能体之间的工作。Legora 自己进行收购时,团队也用它做尽职调查。

我们聊了什么

• 为什么 Legora 多年来一直不愿加入模型选择器,以及最终为什么加入了

• Jacob 估计,模型已经能很好地完成约 60% 的法律工作,以及为什么剩下的工作需要更聪明的模型

• 3 名工程师和 3 名律师如何参照客户的工作构建测试环境,很像强化学习中使用的“世界”

• 一个引文问题:模型起初有 70% 的时间能答对,一次版本发布后提高到 99%。Legora 什么都不必改。

• 为什么 Legora 把所有工作都运行在 Azure 上,以及为什么不使用 ElevenLabs

• Tabular Review:拥有 100 万个单元格的电子表格,业内甚至连名字都照搬

• 需求接收如何运作,智能体如何创建列表,以及列表如何启动另一个智能体

• 法律工程师和前线部署工程师各自做什么,以及谁能编写代码

• Jacob 曾用一张“300 勇士”的幻灯片论证,20 名工程师永远够用。如今已有 100 名,他仍觉得人手不足。

• 为什么 Jacob 觉得 Fable 和 Opus 在起草文书时太啰嗦,而喜欢 Astra 简洁的文风

• 为什么起草一份长合同是一个搜索问题

• 模型实验室会不会像切断编程工具的访问一样,切断法律工具的访问

• 律所合伙制、按小时计费以及初级律师的工作会发生什么变化

Legora 正在纽约、斯德哥尔摩和伦敦招聘工程师。

章节

0:00 开场片段

0:40 认识 Legora 首席技术官 Jacob Lauritzen

1:05 在斯德哥尔摩的地下室以弱势者身份起步

1:54 Legora 如何从结合瑞典法律资料的 ChatGPT 发展为法律智能体

4:12 从助手转向智能体

5:23 Legora 使用哪些模型,以及为什么加入模型选择器

7:48 如今的模型对律师来说足够好用吗?

8:20 智能体在 9 个月前还做不到什么

9:18 在模拟世界和包含 10,000 个文件的资料室中测试智能体

10:07 评测团队和 Legora 的 100 名法律工程师

11:03 评测曾似乎不值得做,以及一次版本发布如何让引文正确率从 70% 提升到 99%

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12:18 未来 5 到 10 年的法律实务可能是什么样

14:18 律所合伙制能否继续存在?

16:40 律师助理和初级律师会怎样?

18:00 按小时计费,以及为什么早期法律科技未能达到预期

19:39 如今资金流向哪里

22:44 Legora 如何用自己的产品进行收购尽职调查

23:59 瑞典律所与美国律所有何不同

26:12 无法读取运行记录时如何衡量产品

27:41 转述运行记录,并将故障归纳为 10 或 20 种类型

28:42 为什么数据隐私促使 Legora 将所有工作都运行在 Azure 上

30:04 开放权重模型与模型套利

30:55 转录模型,以及为什么 Legora 不使用 ElevenLabs

33:33 智能体、Tabular Review、项目和 Word 加载项

34:24 律师如何使用 Tabular Review

35:51 为什么电子表格管用,以及从前 10 行能看出什么

37:53 法律需求接收机器人如何在 Slack 中运作

39:11 智能体如何创建列表,以及列表如何启动智能体

40:15 基于这些相同组件构建产品,以及收购 Wexler

42:37 前线部署工程师在 Legora 做什么

43:52 法律工程师和前线部署工程师如何帮助大客户完成接入

46:43 未来一年,前线部署团队接下来会做什么

47:24 为什么 Legora 一直不愿构建 API

49:26 智能体能成为 API 吗?

50:12 “300勇士”幻灯片,以及将工程师人数维持在20人的计划

51:32 没有人要求 Legora 下的赌注

53:05 对用于法律研究的开放权重模型进行后训练

54:05 搜索、检索与后期交互

54:51 什么样的法律智能体运行框架才算好,以及为什么起草依赖搜索

56:25 哪个模型写出的初稿最好?

57:03 幻觉与 Legora 的引文系统

57:41 律师会核查引文吗?

58:19 对一份100万词元的合同,是用 MapReduce 还是一个大的上下文窗口?

1:00:16 获取匿名化案例,以及为获取数据而收购一家律师事务所的想法

1:01:53 为什么 Jacob 不建议默认使用嵌入向量

1:02:44 律师会在 Legora 中工作,还是通过 Claude 工作?

1:03:26 模型开发公司会切断 Legora 的访问权限吗?

1:04:24 法学院与面向计算机科学专业学生的奖学金

1:05:28 在纽约、斯德哥尔摩和伦敦招聘

1:06:09 为什么大多数工作最终都会变成法律工作

嘉宾 — Legora 首席技术官 Jacob Lauritzen

https://legora.com

联合主持人 — swyx,Latent Space

主持人 — Basil Chatha,Forward Deployed

https://forwardeployed.com

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