法律文档分析的机密 AI 方案
Ertas 为律师事务所和法务部门提供安全的本地数据准备和自定义模型微调，用于合同分析、法律研究和文档审阅——无需将特权信息暴露给外部服务。
The Challenges You Face
律师-客户特权不能被破坏
将客户文件上传到云端 AI 服务可能导致特权丧失并违反职业道德义务。大多数 AI 工具要求将数据发送到外部服务器，使其与法律执业所要求的保密性不兼容。
法律文档需要领域专用理解
通用 LLM 会误解法律术语，遗漏司法管辖区的细微差别，并产生不可靠的合同分析。法律语言有其精确含义，与日常用法不同，基于通用文本训练的模型无法可靠地加以区分。
文档审阅是最大的成本中心
诉讼、尽职调查和合规审查的大规模文档审阅消耗数千个律师工时。AI 辅助审阅可以大幅降低成本，但前提是 AI 必须足够理解特定法律背景才能值得信赖。
监管要求可追溯性
当 AI 辅助法律决策时，事务所需要证明底层数据处理得当、模型基于适当的样本训练、且每个步骤都有文档记录。临时性的 ML 工作流无法提供这种可追溯性。
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite 完全在本地处理法律文档，确保特权和机密材料永远不会离开您事务所的网络。导入模块处理 PDF、Word 文档和电子邮件归档。清洗模块规范化格式并提取相关章节。标注模块让律师和律师助理使用自定义分类体系——条款类型、风险等级、义务类别——通过为法律专业人士而非工程师设计的界面来标注文档。
一旦训练数据集准备完毕，Ertas Studio 会微调一个理解您事务所特定业务领域、文档类型和分析框架的模型。导出的 GGUF 模型运行在您事务所的服务器上，在训练数据准备和推理期间都将客户数据保持在您的基础设施范围内。
这种组合意味着您可以部署真正为您的业务量身定制的 AI 辅助文档审阅、合同分析和法律研究工具——同时维持客户和监管机构所要求的保密性和可追溯性标准。
Key Features for 律师事务所与法务部门
特权安全的数据处理
Data Suite 作为原生桌面应用运行，无需网络连接。在事务所网络内的安全工作站上处理客户文件。流水线中的任何环节都不会向外部传输数据。
法律文档导入
导入模块处理法律工作中常见的文档格式——PDF（包括扫描件）、DOCX、MSG、EML 以及电子发现平台的结构化数据导出——将它们规范化为一致的格式以供后续处理。
律师驱动的标注
标注模块以审阅风格的界面呈现文档，律师可以在其中标记条款类型、标注风险、分类相关性，并运用与手动审阅相同的分析判断来构建训练数据集。
业务领域专用模型训练
在您事务所自己的工作成果上微调模型——合同分析模式、备忘录结构、研究方法论——让 AI 反映您事务所的标准而非通用法律知识。
Why It Works
- 本地 Data Suite 处理满足 ABA 模范规则 1.6 关于在 AI 工具使用中保护客户信息机密性的职业道德义务。
- 律师事务所使用自定义微调模型将初次文档审阅时间缩短了 40-60%，同时保持了经律师验证的准确率水平。
- 审计追踪提供了 Rule 26(g) 认证关于电子发现程序合理性所需的文档。
- 在事务所自有服务器上部署 GGUF 确保 AI 辅助分析运行在与所有其他客户工作成果相同的安全边界内。
- 法务团队已微调出在司法管辖区专用条款上比通用 LLM 高出 30% 以上准确率的合同条款提取模型。
Example Workflow
一家商事律师事务所需要在尽职调查项目中审阅 50,000 份合同。律师助理团队在事务所安全网络上打开 Ertas Data Suite，通过导入模块导入合同 PDF，并运行清洗模块提取文本和规范化格式。
资深律师使用标注模块标注 2,000 份代表性合同，标记控制权变更条款、赔偿条款和竞业禁止限制。增强模块为代表性不足的条款类型生成额外训练样本。带有完整审计元数据的版本化数据集被导出。
诉讼支持团队将训练集上传到 Ertas Studio，微调一个 130 亿参数的模型，并将导出的 GGUF 部署在事务所的 GPU 服务器上。该模型协助初级律师审阅剩余的 48,000 份合同，标记相关条款供人工核实——将审阅时间从数周缩短到数天，同时保持项目所需的可追溯性。
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