Em setores complexos e repletos de nuances, como o campo jurídico, a precisão não é suficiente para garantir a eficácia das soluções de inteligência artificial (IA). Reconhecendo essa realidade, a LexisNexis está elevando os padrões, indo além da geração aumentada por recuperação (RAG) tradicional para implementar grafos RAG e agentes de gráficos. A empresa também desenvolveu agentes de IA “planner” e “reflection” que analisam solicitações e criticam seus próprios resultados.
Min Chen, vice-presidente sênior e chefe de IA da LexisNexis, destaca que não existe uma IA “perfeita”, especialmente em domínios complexos como o jurídico. O foco está em gerir ao máximo a incerteza para traduzir isso em valor consistente para o cliente. “No final do dia, o que mais importa é a qualidade do resultado da IA, sendo uma jornada contínua de experimentação, iteração e melhoria”, afirma Chen.
Para avaliar os modelos e seus resultados, a equipe de Chen estabeleceu mais de meia dúzia de “submétricas” para medir a “utilidade” com base em fatores como autoridade, precisão de citações e taxas de alucinação, além da “abrangência”. Esse último critério é essencial para verificar se uma resposta de IA aborda completamente todos os aspectos das perguntas legais dos usuários.
Por exemplo, uma pergunta pode exigir uma resposta que cubra cinco considerações legais distintas. A IA pode oferecer uma resposta que aborda com precisão apenas três delas. Embora relevante, essa resposta parcial é insuficiente, podendo ser enganosa e apresentar riscos na vida real. Além disso, algumas citações podem ser semanticamente relevantes, mas não citaçãois se apontarem para argumentos que foram revogados em tribunal.
A LexisNexis lançou seu produto de IA, o Lexis+ AI, em 2023, utilizando um framework RAG padrão e uma busca vetorial híbrida ancorada na base de conhecimento autoritativa da empresa. Em 2024, introduziu o assistente jurídico pessoal, Protégé, que incorpora uma camada de grafo de conhecimento sobre a busca vetorial para superar limitações do search semântico.
O search semântico inicial retorna conteúdo que considera relevante; a equipe de Chen então atravessa esses retornos através de um “grafo de ponto de lei” para filtrar os documentos mais autoritativos. Além disso, estão desenvolvendo grafos agentivos e acelerando a automação para que agentes possam planejar e executar tarefas complexas em múltiplos passos.
Por exemplo, “agentes planejadores” autodirigidos quebram perguntas de pesquisa em sub-perguntas. Usuários humanos podem revisar e editar essas perguntas para refinar e personalizar as respostas finais. Enquanto isso, um “agente de reflexão” lida com a redação de documentos transacionais, criticando automaticamente seus rascunhos iniciais e refinando-os em tempo real. No entanto, Chen enfatiza que o objetivo não é dispensar os humanos; ao contrário, é promover uma colaboração mais profunda entre humanos e IA.
A LexisNexis está na vanguarda da inovação em IA no setor jurídico, buscando sempre melhorar a qualidade dos resultados e promover uma colaboração harmoniosa entre humanos e tecnologia. Através da aquisição de dados proprietários e estratégias de avaliação sofisticadas, a empresa está redefinindo o uso de IA para entregar valor consistente e confiável aos seus usuários.
Para mais insights sobre essa evolução, ouça o podcast “Beyond the Pilot” disponível em plataformas como Spotify e Apple.
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