用於法律文件分析的機密 AI
Ertas 為律師事務所和法律部門提供安全的本地端資料準備和自訂模型微調，用於合約分析、法律研究和文件審查——而不會將特權資訊暴露給外部服務。
The Challenges You Face
律師-客戶特權不能被妥協
將客戶文件上傳到雲端 AI 服務有放棄特權和違反職業道德義務的風險。大多數 AI 工具需要將資料發送到外部伺服器，使其與規範法律執業 的保密要求不相容。
法律文件需要特定領域的理解
通用 LLM 誤解法律術語、遺漏管轄權的細微差異，並產出不可靠的合約分析。法律語言具有與日常用法不同的精確含義，而在一般文字上訓練的模型無法可靠地區分它們。
文件審查是最大的成本中心
訴訟、盡職調查和監管合規的大規模文件審查消耗數千小時的律師時間。AI 輔助審查可以大幅降低成本，但前提是 AI 足夠了解特定的法律背景才值得信賴。
監管要求需要可追溯性
當 AI 協助法律決策時，事務所需要證明底層資料被正確處理、模型是在適當的範例上訓練的，且每個步驟都有文件記錄。臨時 ML 工作流程無法提供這樣的可追溯性。
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite 完全在本地端處理法律文件，確保特權和機密材料永遠不會離開您事務所的網路。匯入模組處理 PDF、Word 文件和電子郵件存檔。清理模組標準化格式並提取相關章節。標記模組讓律師和法務助理使用自訂分類法——條款類型、風險等級、義務類別——標註文件，使用為法律專業人員而非工程師設計的介面。
一旦您的訓練資料集準備好，Ertas Studio 微調一個理解您事務所特定執業領域、文件類型和分析框架的模型。匯出的 GGUF 模型在您事務所的伺服器上運行，在訓練資料準備和推論期間都將客戶資料保留在您的基礎設施內。
這種組合意味著您可以部署真正針對您執業量身打造的 AI 輔助文件審查、合約分析和法律研究工具——同時維護您的客戶和監管機構要求的保密性和可追溯性標準。
Key Features for 律師事務所與法律部門
特權安全的資料處理
Data Suite 作為不需要網路的原生桌面應用程式運行。在您事務所網路內的安全工作站上處理客戶文件。管線中的任何環節都不會將資料傳輸到外部。
法律文件匯入
匯入模組處理法律工作中常見的文件格式——PDF（包括掃描件）、DOCX、MSG、EML 和來自電子發現平台的結構化資料匯出——將它們標準化為一致的格式進行下游處理。
律師驅動的標記
標記模組以審查式介面呈現文件，律師可以在其中標記條款類型、標示風險、分類相關性，並使用與手動審查中相同的分析判斷建構訓練資料集。
執業特定模型訓練
根據您事務所自己的工作成果進行微調——合約分析模式、備忘錄結構、研究方法——讓 AI 反映您事務所的標準而非通用法律知識。
Why It Works
- 本地端 Data Suite 處理滿足 ABA 模範規則 1.6 關於在 AI 工具使用背景下客戶資訊保密性的職業道德義務。
- 律師事務所已使用自訂微調模型將首輪文件審查時間縮短 40-60%，同時維持律師驗證的準確度水準。
- 稽核軌跡提供了關於電子發現流程合理性的規則 26(g) 認證所需的文件。
- 在事務所自有伺服器上的 GGUF 部署確保 AI 輔助分析在與所有其他客戶工作成果相同的安全邊界內運行。
- 法律團隊已微調用於合約條款提取的模型，在管轄權特定條款上比通用 LLM 高出 30% 或更多。
Example Workflow
一家企業法律事務所需要審查 50,000 份合約作為盡職調查業務的一部分。法務助理團隊在事務所的安全網路上開啟 Ertas Data Suite，透過匯入模組匯入合約 PDF，並運行清理模組提取文字和標準化格式。
資深合夥律師使用標記模組標註 2,000 份代表性合約，標記控制權變更條款、賠償條款和競業禁止限制。增強模組為代表性不足的條款類型生成額外的訓練範例。一份帶有完整稽核中繼資料的版本化資料集被匯出。
訴訟支援團隊將訓練集上傳到 Ertas Studio，微調一個 13B 模型，並將匯出的 GGUF 部署到事務所的 GPU 伺服器上。模型協助初級合夥律師審查剩餘的 48,000 份合約，標記相關條款供人工驗證——將審查時間從數週縮短到數天，同時維護業務所需的可追溯性。
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