RAG システムを通じてコートジボワール労働法をアクセスしやすく理解しやすくする

これは、pgai と Ollama によるオープンソース AI チャレンジへの提出物です

私が作ったもの

私はコートジボワール労働法へのアクセシビリティを向上させるために、検索拡張生成 (RAG) システムを使用して AI を活用したアプリケーションを開発しました。この法的文書は 500 ページを超え、多くの場合複雑で、一般の人々にとっては読み解くのが困難です。私のソリューションを使用すると、関連情報をすばやく見つけやすくなり、内容を再定式化して理解を向上させることができます。このプロジェクトは、労働法をどう扱うかという私自身の難しさと、誰もが利用できる実用的でアクセス可能なソリューションを提供したいという私の願望から生まれました。

このアプリケーションは、pgvector などのベクトル管理とテキスト生成に強力なオープンソース ツールを活用し、大規模なテキスト コーパスに適した RAG システムの実装を可能にします。私の目標は、コートジボワールの法律をよりアクセスしやすくし、ユーザーの貴重な時間を節約し、分厚い法律文書に取り組むユーザーのエクスペリエンスを向上させることです。

デモ

使用したツール

この RAG システムを構築するために、いくつかの特定のオープンソース ツールを使用しました。

• pgvector: 労働法テキストのベクトルを保存および管理するために使用されます。これにより、ユーザーのクエリに基づいて関連する文章に素早くアクセスできるようになります。
• streamlit チャット アプリ

最終的な考え

このアプリケーションの開発は充実した経験でした。オープンソースのベクトル管理ツールについてより深い洞察を得ただけでなく、AI を使用して複雑な法的情報へのアクセスを民主化する方法についても調査しました。このプロジェクトがコートジボワール労働法へのより良い理解に貢献し、他の法的文書にも同様の解決策をもたらすことを願っています。

このプロジェクトは次のカテゴリに提出されています: Ollama のオープンソース モデル

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