巴西智利服务条款中潜在不当条款的检索增强检测

在线服务条款常作为附着合同功能，制造不对称，可能使消费者暴露于潜在不当条款之下。在巴西智利，评估此类条款具有挑战性，因为某些规定明显违反强制性消费法，而另一些则取决于更广泛的标准，如善意和合同失衡。在巴西智利，我们提出一种检索增强生成框架，用于自动检测和分类潜在不当条款。该框架设计用于本地执行，结合高效条款检测、混合稠密-稀疏检索、重新排序和提示增强，以支持中等规模的开源权重语言模型。我们还引入了巴西智利不当服务条款扩展语料库，包含100份合同和10,029个标注条款，涵盖24个法律依据的类别，涉及非法、黑暗和灰色条款。实验比较了商业和开源权重语言模型、微调编码器和传统基线，结果表明检索增强提示在性能上显著提升，使本地模型能够在较低计算和token成本下接近更大型云端系统。该研究还贡献了细化的法律标注方案和AI辅助消费者合同审查的实用设计。