Die Rechtsforschungsfirma LexisNexis hat kürzlich Protégé, einen KI-Assistenten zur Unterstützung von Anwälten, Assistenten und Rechtsfachkräften, auf den Markt gebracht. Protégés Hauptfunktion besteht darin, Anwender beim Verfassen und Korrekturlesen von Rechtsdokumenten zu unterstützen und die Genauigkeit von Zitaten in Schriftsätzen und Schriftsätzen zu gewährleisten. LexisNexis möchte nicht nur einen generischen KI-Assistenten für Rechtsfragen entwickeln, sondern einen intelligenten Assistenten, der die Arbeitsabläufe verschiedener Anwaltskanzleien lernt und maßgeschneiderte Dienste anbietet.

Bei der Entwicklung von Protégé nutzte LexisNexis fortschrittliche große Sprachmodelle (LLMs) von Anthropic und Mistral und versuchte, das Modell zu finden, das die Benutzerbedürfnisse am besten erfüllt. Jeff Riehl, CTO von LexisNexis, erklärt: „Wir wählen das beste Modell je nach Anwendungsfall aus, um optimale Ergebnisse und schnellste Antwortzeiten zu erzielen.“ In einigen Fällen wählt LexisNexis kleinere Sprachmodelle (SLMs) oder destilliert große Modelle, um die Leistung zu verbessern und die Kosten zu senken.

Destillation bedeutet, dass ein großes Modell ein kleineres Modell „unterrichtet“. Diese Methode gewinnt in vielen Organisationen zunehmend an Beliebtheit. Kleinere Modelle funktionieren oft besser in Anwendungen wie Chatbots oder einfacher Code-Vervollständigung – genau das, was LexisNexis mit Protégé erreichen möchte.

LexisNexis hat bereits in der Vergangenheit mehrere Versuche mit KI-Anwendungen unternommen. Schon vor der Einführung des LexisNexis + AI Rechtsforschungszentrums im Juli 2024 hatte das Unternehmen Erfahrungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, im Deep Learning und im Machine Learning gesammelt. Riehl erwähnt, dass die Fähigkeiten von generativer und konversationeller KI seit dem Erscheinen von ChatGPT im November 2022 sehr vielversprechend sind.

Beim Aufbau der KI-Plattform verfolgt LexisNexis einen Multi-Modell-Ansatz. Sie nutzen Modelle verschiedener Anbieter, darunter Claude, OpenAIs GPT und Mistral. Riehl sagt: „Wir zerlegen die Aufgabe jedes Benutzers in einzelne Komponenten und finden das beste große Sprachmodell, um jede Komponente zu unterstützen.“ Wenn beispielsweise ein Benutzer eine Anfrage eingibt, verwendet Protégé zunächst ein feinabgestimmtes Mistral-Modell, um die Anfrage zu analysieren, und wechselt dann zu dem Modell, das am besten für die Erledigung der Aufgabe geeignet ist.

Derzeit verlässt sich LexisNexis hauptsächlich auf ein feinabgestimmtes Mistral-Modell, plant aber auch die Verwendung des Claude-Modells in anderen Bereichen. Das Unternehmen erwägt auch die Verwendung neuer Modelle von OpenAI und Googles Gemini-Modell, um die Fähigkeiten seiner KI-Plattform weiter zu verbessern.

Protégé ist mehr als nur ein Rechtsassistent. Es hilft beim Verfassen von Rechtsdokumenten, schlägt den nächsten Schritt im Rechtsworkflow vor, generiert Fragen, verlinkt Zitate zur Gewährleistung der Genauigkeit, erstellt Zeitachsen und fasst komplexe Rechtsdokumente zusammen. Riehl weist darauf hin, dass Protégé ein erster Versuch eines personalisierten und intelligenten Rechtsassistenten ist. Sie möchten, dass jeder Jurist einen personalisierten Assistenten hat, der seine spezifischen Arbeitsanforderungen unterstützt.

Highlights:

📜 Protégé ist der von LexisNexis entwickelte KI-Assistent, der Rechtsfachleuten personalisierte Unterstützung bietet.

⚙️ LexisNexis verwendet verschiedene große und kleine Sprachmodelle, um die Reaktionsgeschwindigkeit und Genauigkeit des KI-Assistenten zu verbessern.

🔍 Protégé unterstützt beim Verfassen von Rechtsdokumenten, generiert Fragen und fasst komplexe Inhalte zusammen, um die Arbeit im Rechtswesen intelligenter zu gestalten.