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何を解決するか

台湾法RAGは、自然言語を使用して台湾の裁判所判決および行政規則を検索する方法を提供し、語彙の一致のみに依存する従来のキーワード検索ツールが概念的な類似性に基づいて関連する事例を見逃す問題を解決します。特に、法律AIにおける「架空情報（ホールーシュネーション）」問題に取り組み、AIモデルが引用すべき構造化された「バンドル」（一連の検証済み文書）を提供するとともに、AIの回答が実際に提供された文書を使用しているかどうかを検証するツールを備えています。

動作方法

このプロジェクトは、2200万件以上の台湾裁判所判決を含むホストされた意味的検索バックエンドに接続するCLIツールとMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーから構成されています。

1. 検索: ツールは意味的検索を使用して、語句が異なっていても概念的に類似した事例を検索します。
2. バンドル化: pack コマンドは、クエリ、判決の抜粋、厳格な検証指示を含む bundle.json ファイルを作成します。このバンドルは、ClaudeやChatGPTなどのAIにコンテキストとして入力されます。
3. 検証: check コマンドは、AIの出力に対して決定論的な文字列分析を実行し、引用された判決番号が元のバンドル内に存在しているか、引用されたテキストが実際にバンドル内に含まれているかを確認します。

対象ユーザー

自らベクトルデータベースやLLMインフラを管理する必要なく、台湾法に関するAI生成の法的分析を実際に検証可能な裁判所判決に基づいて行いたい、法務関係者、研究者、AI開発者。

特徴

• 大規模データセット: 2250万件以上の台湾裁判所判決および数千件の行政規則にアクセス可能。
• 意味的検索: キーワードを超えて、概念的に関連する事例を検索。
• 判例履歴: case_history フラグにより、上級裁判所によって覆された判決を示す。
• ホールーシュネーション防止ガードレール: 読み取り専用ホワイトリストとバンドルレベルの引用検証により、AIが架空の判決番号や法的意見を捏造することを防止。
• ゼロ構成設定統合: ClaudeやChatGPTへの直接統合を可能にするRemote MCPをサポート、またはカスタムワークフロー用のCLIを提供。