LawCopilot-Retriever-FRIDA-Legal-RU

Модель для семантического поиска юридических документов по российскому праву. Базируется на FRIDA (ai-forever) — SOTA русскоязычная embedding-модель на архитектуре T5-encoder. Дообучена для задачи retrieval по корпусу нормативных актов, судебной практики и подзаконных актов РФ. Поддерживает prefix-based подход: search_query для запросов, search_document для документов. Целевая метрика — Recall@50 ≥ 0.90.

0/5
0 скачиваний
0 отзывов
Файлы защищены

Модель на доработке

Автор активно улучшает эту модель — возможны изменения в API, описании, весах или поведении.

Подходит для задач:
Sentence Similarity
Feature Extraction
Text Ranking
Сферы:
Юридические услуги
Государственный сектор
Библиотеки:
PyTorch
Transformers
sentence-transformers
Safetensors
Языки:
Русский
Английский
Тэги:Гравитация 2026
#legal-retrieval
#russian-nlp
#embeddings
#rag
#legaltech
#frida
#t5-encoder
Ключевые слова:
#retrieval
#legal
#юридический
#поиск
#российское
#право
#embedding
#NLP
#RAG
#практика
#судебная
#semantic
#search

Описание

LawCopilot-Retriever: юридический retrieval для российского права

Назначение

Модель предназначена для семантического поиска релевантных юридических документов (статьи кодексов, федеральные законы, подзаконные акты, постановления пленумов ВС РФ, судебные решения) по текстовому запросу пользователя на естественном языке.

Является ключевым компонентом RAG-пайплайна юридического AI-агента LawCopilot (http://www.lawcopilot.ai).

Базовая модель

FRIDA (ai-forever) — полноценная русскоязычная embedding-модель на архитектуре T5-encoder (FRED-T5). Лидер бенчмарка ruMTEB по задачам retrieval и reranking для русского языка. Лицензия MIT.

Задача

По текстовому запросу (юридический вопрос, описание ситуации, задача на составление документа) модель генерирует эмбеддинг, используемый для поиска ближайших документов в векторном пространстве. Приоритет — максимальная полнота (recall): критично не пропустить релевантную норму закона или судебное решение.

Данные

Корпус: 20+ млн юридических документов РФ с метаданными (тип, отрасль права, дата, инстанция, регион).

Обучающая выборка: пары «запрос → список релевантных документов», размеченные практикующими юристами. Запросы варьируются по сложности — от однозначных до комплексных ситуационных.

Использование

Модель использует prefix-подход:

  • search_query: — для пользовательского запроса

  • search_document: — для документа из корпуса

Рекомендуется CLS-pooling.

python

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("ai-forever/FRIDA")

query = "search_query: Можно ли расторгнуть договор аренды досрочно без согласия арендодателя?"
doc = "search_document: Статья 620 ГК РФ. Досрочное расторжение договора по требованию арендатора..."

query_emb = model.encode(query)
doc_emb = model.encode(doc)

Целевые метрики

  • Recall@50 ≥ 0.90

  • MRR (Mean Reciprocal Rank) — дополнительная

Ограничения

  • Максимальная длина входа: 512 токенов

  • Оптимизирована для русского языка

  • Не является генеративной моделью — только эмбеддинги

Предпросмотр файлов

Файлы защищены автором

Автор ограничил доступ к файлам модели. Скачивание, просмотр и клонирование файлов недоступны. Для использования модели доступен инференс.

Просмотры

Скачивания

Похожие модели

Кейсы внедрения

Обсудите модель
с топами рынка в бизнес чате
Есть вопросы по модели?
Написать автору

Оценка

Детали модели

Автор: Александр Литвиненко
Объем: 3.08 ГБ
Комментарии: 0
Просмотры: 19
Файлы: Защищённый контент
Лицензия: MIT
Дата добавления: 23.05.2026

Автор

АЛ

Александр Литвиненко

Разработчик

Профиль автора
Загрузка...
Загрузка комментариев...