数据科学方法论在加尔各塔高等法院判决中的应用：基于LLM和RAG的高效框架用于概要生成与相似案件检索

司法系统作为民主三柱之一，正面临日益增长的法律问题，需要谨慎运用司法资源。本研究提出了一个复杂的框架，利用数据科学方法，尤其是大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术，来提高分析加尔各塔高等法院判决书的效率。我们的框架聚焦于两个关键方面：首先，创建健壮的概要生成机制，将复杂的法律文本提炼为简洁且连贯的概要；其次，开发一个智能系统用于检索相似案件，这将帮助法律专业人士进行研究和决策。通过对Pegasus模型进行微调，我们利用案件摘要实现了对法律案件概要生成的显著提升。我们的双步骤概要生成技术保留了关键的法律上下文，使能够生成用于RAG的综合向量数据库。该RAG框架能够高效检索相似案件，为用户查询提供详尽的概览和概要。该技术不仅提高了法律研究效率，也帮助法律专业人士和学生轻松获取和理解关键法律信息，为整个法律格局带来益处。