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Legora谈法律代理如何在无法查看客户数据时测试

AI 辅助摘要

Legora CTO Jacob Lauritzen 在访谈中说,律所客户拥有代理处理的数据,团队无法查看律师使用代理时的操作记录。Legora 因此由工程师和律师搭建模拟客户工作的测试环境;其产品可协助起草 Word 文档,并在一张表中审查 10,000 份合同。

正文 · AI 翻译

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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