使用 LLMs，Fileread 借助 Gradient 技術使法律尋覓更加高效
簡介
法律尋覓通常是訴訟中最耗時的部分，通常需要一群專家組成的團隊埋頭過濾龐大的檔案堆。Fileread 是一家新創公司，利用大型語言學習模型（LLMs）開發出用於更快更高效尋覓工具。該公司近日宣布獲得了 600 萬美元的種子輪融資，由 Gradient Ventures 領投，Google 的 AI 專注基金，Soma Capital 參投。Fileread 的工具旨在提高尋覓過程中關鍵訊息被找到的機會，並且加快搜尋速度。
創始人的靈感與背景
Fileread 的聯合創始人科陳(Koh)表示在加州理工學院就讀工程學期間，他的父母在 2008 年的房地產危機中失去了他們的童年家園，但由於對法律不夠理解，無法找到應有的救濟措施。他說：“目睹父母為失去了他們辛苦奮鬥的東西而掙扎的過程讓我痛苦不堪。”他畢業後受到啟發，希望建立一些可以幫助他的父母和其他處於相似境遇的人的東西。
成立與發展
Fileread 成立於 2020 年，當時由科陳和另一位聯合創始人兼聯合執行長 Daniel Hu 帶領的團隊開始與史丹佛大學 Deliberate Democracy Lab 合作，分析他們的討論過程。隨後，Freya Zhou 作為營運長和聯合創始人加入 Fileread，並且他們開發了自己的第一個 LLM 平臺。這使他們意識到 LLMs 在海量文字中尋找正確段落的強大能力，而法律尋覓在問題上與討論具有相似性，只是規模更大。
執行方式
例如，Fileread 當前正在處理一個超過一百萬份檔案的案子，但只有 40 到 50 名專家審查員的團隊。Fileread 可以幫助他們節省回答時間耗時的問題。使用者可以對上傳到平臺的檔案內容提問。例如，如果他們問“誰參與了交易”，Fileread 會返回一個包含原始檔案中所有可能答案的列表。法律團隊可以防範錯誤答案，因為 Fileread 會為每個答案提供 LLM 來源的引用，這些引用將向使用者指出生成該 LLM 回答的真實來源。
競爭對手
在法律領域還有其他一些新創公司，包括 Casetext 和 Harvey。科陳表示與 Casetext 相比，Fileread 的主要重點是尋覓而不是案例研究。與此同時 Harvey 則專注於服務更廣泛的法律服務市場。
未來展望
Fileread 的新融資將用於招聘、擴大產品規模以及尋找 LLMs 在法律應用中的新方法。隨著科技的發展，越來越多的公司開始關注在法律領域應用人工智慧和自然語言處理技術，以提高效率和精確度。Fileread 的成功融資為這一領域的發展提供了一個有力的例證，並且 Fileread 的平臺有潛力在法律尋覓中發揮重要作用。
評論與建議
提升尋覓效率與公正性
法律尋覓是一個繁瑣而重要的過程，在訴訟中扮演著關鍵的角色。然而由於檔案數量龐大，尋覓過程通常需要耗費大量時間和人力。Fileread 利用先進的 LLMs 技術，能夠加速尋覓過程，幫助法律團隊更快地找到關鍵訊息，提高尋覓效率。此外 Fileread 提供的 LLM 引用也有助於確保尋覓過程的公正性，避免出現錯誤答案。
利用人工智慧改善法律服務
隨著人工智慧技術的發展，法律領域也開始關注如何應用這些技術提高工作效率和準確性。Fileread 的成功案例表明，人工智慧在法律尋覓中具有重要的應用價值。未來，我們可以期待更多類似的創新解決方案出現，以幫助法律團隊更高效地執行工作，並提升法律服務的質量。
保證資料安全與隱私保護
在利用大資料和人工智慧提供法律服務時，資料安全和隱私保護是一個重要的問題。Fileread 作為一個涉及大量敏感訊息的平臺，必須確保其系統和資料庫的安全，並遵守相關的隱私法規。同時 Fileread 應該制定嚴格的資料使用政策，保護使用者的個人隱私權，並盡可能減少對敏感資料的儲存和使用。
總之 Fileread 利用 LLMs 技術為法律尋覓帶來了創新的解決方案。這不僅提高了尋覓效率，也提供了對尋覓結果的可信引用。然而我們也需要保證使用這類技術的公司能夠確保資料安全和隱私保護。隨著技術的不斷進步，我們可以期待人工智慧在法律領域的更廣泛應用，為法律服務帶來更多的創新和潛力。
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